データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、ビッグデータの収集と分析を通じて、ビジネス課題を解決する職業です。プログラミングやデータベースの構築、システム運用を通じて、収集したデータを分析します。役割としては、膨大な情報の中からパターンやトレンドを発見し、ビジネス戦略における意思決定の支援や未来の予測などです。
データサイエンティストが誕生した背景には、ビッグデータをビジネス・インサイトにつなげようとする企業側の動きがありました。
データサイエンティストは、統計やデータ分析のキャリアを経ている場合がほとんどです。ビッグデータへの注目と処理テクノロジーの進歩によって、よりポジティブなデータの活用が求められています。そして、データの事後処理のみに集中していた統計担当者も、よりクリエイティブにデータを扱える人材へと成長させる必要性が出てきた経緯から、データサイエンティストが誕生しました。
データによって新たな価値を創造するデータサイエンス分野の発展を受けて、データサイエンティストを育成するためのカリキュラムを設ける大学も増えてきています。また、データサイエンティストのキャリア形成支援などを目的とした団体も設立され、ビッグデータ関連市場の発展を支えています。
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データアナリストとの違い
データアナリストとは、主に過去のデータを分析し、ビジネスのパフォーマンスやトレンドを分析する職種です。そのため、データサイエンティストは未来の予測や意思決定支援のために機械学習モデルの構築などの手法を活用します。それに対して、データアナリストは過去のデータを分析し、ビジネスの評価を行います。いずれの職種もデータを活用しますが、アプローチ方法や目的が異なるといえるでしょう。
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データサイエンティストの役割
ビッグデータの利用価値が増大するにつれ、データサイエンティストの役割も大きくなっています。パワフルな分析ツールや高度な統計モデリング手法を扱える能力も大切です。しかし、そこからさらに経営に関わる課題や新しい視点を発見し、具体的に事業利益に貢献できる人材こそ、優れたデータサイエンティストといえるでしょう。ここでは、データサイエンティストに求められる役割を仕事内容とあわせて見ていきます。
データ分析環境の構築
データサイエンティストの重要な役割であるデータ分析環境の構築は「データの収集、整理、分析、保存、そしてセキュリティを確保するための仕組み作り」を指します。具体的には、データを収集するプログラムを作成し、データを使いやすい形に整える一連の作業です。
また、データを分析し処理するためのシステムを設計した上で、データを保存するためのデータベースを作成し保守・運用をします。最後にセキュリティを考慮し対策を行うのも重要な役割でしょう。
簡単にいい換えると、データを使いやすく、安全に利用できる環境を整える作業がデータサイエンティストの役割です。
ビッグデータの活用と事業利益への貢献
データサイエンティストのもっとも重要な役割は、データを活用して事業利益へ貢献することです。データに隠れているパターンを発見し、最終利益につながる傾向を特定できるかは、データサイエンティストの手腕にかかっています。
顧客行動を詳しく追跡したり、トレンドに関する知見を手に入れたりするためには、効率的かつ有効なアプローチを持続する必要があります。また、範囲を拡大させつつ、分析精度を高める技術も今後さらに求められるでしょう。データサイエンティストにとって、ビッグデータの可能性を探り続ける姿勢・行動は継続的な役割といえます。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストはデータの収集から加工、分析結果からレポート作成まで多岐に渡ります。仕事内容の流れとしては、データを収集するところから携わり、その後は加工・分析を行い、最後に結果をまとめて報告します。
データサイエンティストの仕事は、データに関連する専門的な知識があってこそ成り立っているといえるでしょう。収集するデータはどれでも良いわけではなく、分析する際にも、あらゆる観点から考察する柔軟な思考が必要です。
ここからは各工程に分け、それぞれの作業内容について分かりやすく紹介します。
データの収集
データの収集はデータサイエンティストの代表的な作業ともいえる工程です。解決したい課題に応じてデータを収集していきます。すでにデータが集まっている状態なら、データベースから検索するだけで収集できます。しかし、データベースがない場合は、どのようにデータを集め格納するか設計しなければなりません。
多くの場合、業務システムのAPIや企業HPに埋め込んだGoogle Analticsでデータを収集していきます。
データの加工
データを十分収集できたら、次に分析できる形式にデータを前処理していきます。取得したデータにはノイズが混じっている場合が多く、分析に適していない異常データは削除しなければなりません。また、特定のカラムが空欄の場合は0を入れるなど、分析の方法に合わせて円滑に進むような処理をしていく必要があります。データの加工が完了したあとに、データ分析できる形式に変換するのもこの工程の作業です。
データの分析
データの加工が済んだら、いよいよデータの分析です。加工済みデータから解決したい課題改善につながる情報を抽出していきます。
報告書作成の準備にあたる工程なので、データの分析スキルだけでなく課題に紐づく情報はどれかを考える課題解決力も求められます。「なぜこの情報は課題解決につながるのか」を念頭に置いてデータ分析する必要があるでしょう。
取得したデータ群や分析結果が課題解決につながらない場合は、再度データの収集に戻り解決案を見つけ出すまで繰り返します。
レポート作成、報告
データ分析が済んだら、分析結果をどのように活かせるかをまとめ、相手に伝えます。取得したデータ群や分析結果をもとにレポートを作成し、課題の原因を洗い出します。ただ単に分析結果を伝えるのではなく、仮説を交えた解決案の提案や相手に伝えるコミュニケーションスキルも必要でしょう。
データサイエンティストに求められるスキル
各方面から注目を集めるデータサイエンティストですが、比較的新しい職種ということもあり、明確なスキル要件は今後固められていくでしょう。
現段階では、企業側が求める役割と人材のスキルセットにミスマッチが生じるケースも多々あります。そうした状況の中で、データサイエンティストの普及啓蒙活動を行う一般社団法人データサイエンティスト協会では、スキル要件を明確にするための「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を作成しているので、参考にすると良いでしょう。
ここでは、データサイエンティストに求められるスキルとして、「データサイエンススキル」「テクニカルスキル」「ビジネススキル」の3つを解説していきます。
データサイエンススキル
データサイエンススキルとして挙げられるのが、統計数理の知識です。分散や正規分布などに関する基礎的な理解が必要で、データ分析の手法やツールに関する知識も必須です。データの加工および可視化についても高いレベルが要求されます。
データサイエンススキルを身につけるためには、大学数学レベルの統計学、データ処理方法の知識を学ぶのがおすすめです。統計学に関しては資格も豊富に用意されているので、適宜活用して習得していくと良いでしょう。資格について詳しくは後述します。
統計学の知識を習得すると、データ処理時に何を行っているのか、なぜこの処理を行うと適切な結果が導けるのかが分かるため、提案に説得力が増します。
テクニカルスキル
BIツールへのデータ挿入、データ整形処理などを行うため、基礎的なプログラミングスキルも必要です。また、SDKやAPIについての理解、SQLの構文理解と実行スキルなどがあると、分析プロジェクトに貢献できるでしょう。
特に使用されているプログラミング言語はRとPythonです。以前はほとんどの現場でRが使用されていましたが、近年ではPythonを使用した現場が多くなっています。
Pythonには、機械学習など発展的な処理につなげられたり、データ分析以外にもスクレイピングやWebアプリ開発ができたりするなど、さまざまな特徴があります。これからデータサイエンティストを目指す方はPythonの習得も視野に入れると良いでしょう。
関連記事：データサイエンティストに求められるプログラミング言語と学習方法
ビジネススキル
ビジネスの目的を見極めるセンスもデータサイエンティストの要件として挙げられるでしょう。また、同時進行で多数の業務を担当する場合が多いため、タスク管理や進捗管理もこなす必要があります。課題解決力、コラボレーションスキルといった社会人としての資質も不可欠です。
さらに、解決したい課題と紐づくデータは何かを理解した上でデータ分析する専門的な視点が大切です。解決したい課題に関する業務知識やビジネス、マーケティングスキルなど多岐に渡るスキルが求められます。
データサイエンティストに役立つ資格
データサイエンティストには多岐に渡るスキルが求められます。そして、それらのスキルを身につける方法の1つとして資格取得がおすすめです。資格によってスキルの客観的評価を得られることは、転職は昇給時に非常に重要なので、積極的に資格取得に挑戦していきましょう。
データサイエンティストに役立つ資格は以下が挙げられます。
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・データサイエンティスト検定
・データベーススペシャリスト試験
・統計検定
・G検定
・E検定
データサイエンティスト検定
一般社団法人「データサイエンティスト協会」主催のデータサイエンス能力を測る唯一の検定です。検定の難易度は比較的低く、データサイエンティストを目指す方が最初に受けるべき試験といえます。
データベーススペシャリスト試験
独立行政法人「情報処理推進機構（IPA）」が実施する、データベースの設計から管理に関する問題が出題される国家資格です。データサイエンティストはデータの収集が非常に重要になります。データの収集時に無秩序に収集するとデータ加工が上手くできず、適切な分析結果を導けません。
そのため、適切にデータ収集するためのデータベース設計スキルは非常に大切です。データベーススペシャリスト試験を習得すると、ビックデータから必要なデータを収集、分析に必要な知識が学べるので、データサイエンティストにおすすめの資格の1つといえます。
統計検定
一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催する、統計学の基礎知識や応用力が問われる資格試験です。データをもとに客観的判断や分析力が問われるため、データサイエンティストにもっとも求められるスキルが証明できるでしょう。
統計検定は「統計」と「DS（データサイエンス）」に大別されています。統計は7種、DSは3種の試験がそれぞれ設けられています。一般的にデータサイエンティストに求められる知識は準一級相当といわれていますが、統計スキルに自信のない方は低いレベルから挑戦するのが良いでしょう。
G検定
一般社団法人「日本ディープラーニング協会」主催のディープラーニングの基礎知識から適切な活用方針を立てて事業活用できるかまでを測る検定です。データで何ができるのか、AIを活用するとどのようなアプローチが可能か、といった知識が問われるため、データサイエンティスト業務全般を客観的に測る指標となります。
また、AIでどのようなことができるかなどを体系的に学べ、DX理解のリテラシーにもつながるため、データサイエンティストには非常におすすめの資格です。
E検定
G検定同様、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が主催するディープラーニングに関する検定です。G検定では基礎が問われるのに対して、E検定では理論をもとに実装する応用スキルが問われるため、G検定より難易度が高いといえます。
機械学習の理論だけでなく、線形代数や統計といった応用数学の知識も必要なので、非常に難易度が高いです。G検定や統計検定を取得後に学習すると良いでしょう。
E検定は取得難易度が高い分、市場価値の高さを証明するのに適した資格となっています。市場価値を高めて高年収を狙いたい方は挑戦してみてはいかがでしょうか。
データサイエンティストの将来性について
データサイエンティストの役割は、今後ますます重要視されると考えられます。しかし、将来性について意見が分かれることも少なくありません。「なくなるからやめとけ」や「今後も高い将来性が見込める」といった両極端の意見が見受けられます。そこで、どういう経緯や背景でデータサイエンティストの将来性が語られているのか深掘りしていきましょう。
関連記事：データサイエンティストの将来性ー10年後はどうなる？
データサイエンティストが「なくなるからやめとけ」といわれる理由
データサイエンティストが「なくなるからやめとけ」といわれる理由は以下のとおりです。
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・AIの発展と普及により仕事が減るといわれているため
・業務内容の線引きが他職種とあいまいになっているため
・需要拡大に伴い人材の能力格差が生まれるため
それぞれについて詳しく見ていきましょう。
AIの発展と普及により仕事が減るといわれているため
AIの急速な発展に伴い、ビッグデータの解析もAIで対応できるようになりました。AIは大量のデータを解析し、予測や分析を実行できます。そのため、一部の人々からはデータサイエンティストの仕事が減るといわれています。
業務内容の線引きが他職種とあいまいになっているため
データサイエンティストの業務内容はかなりあいまいで、ほかのデータ関連職種との境界がはっきりしていません。データ関連職種には「データアナリスト」「データエンジニア」「機械学習エンジニア」などが該当します。これらの職種とデータサイエンティストの業務は被っている部分が多いため、データサイエンティストの仕事が細分化されれば、別の職種に統合される可能性があります。
需要拡大に伴い人材の能力格差が生まれるため
データサイエンティストは急速に拡大し、非常に需要が高いです。しかし、データサイエンティストなら誰でも良いわけではありません。高度なスキルをもっていれば今後も高い需要が見込まれますが、スキルが少ない場合は、AIなどに精通するハイスキルなデータサイエンティストに淘汰されていくでしょう。
データサイエンティストの将来性が高いとされる根拠
やめとけといわれる一方で、将来性は高いという意見もあります。ここからは、データサイエンティストの将来性が高いとされる以下の理由について解説します。
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・AIで代替できる仕事は限界があるため
・仕事内容自体の需要が高まっていく見込みのため
・人材育成に関する機関が充実してきているため
AIで代替できる仕事は限界があるため
AIはビックデータを解析し予測や分類が実行できます。しかし、予測したデータから創造性をはたらかせたアイデアや論理的な判断、ビジネスに活かすのは苦手です。そのため、データサイエンティストのようなデータを活用した問題解決に取り組む職種はなくならないと考えられています。
仕事内容自体の需要が高まっていく見込みのため
取得できる情報は年々増えており、データを活用した意思決定は今後も重要視されると予想されます。そのため、データ活用の専門家であるデータサイエンティストの役割は、社会にとって必要不可欠です。データ分析に関するコンピュータサイエンススキル、データを読み解く統計スキルを活かした解釈やビジネスへの適用、データの説明はますます需要が高まるでしょう。
人材育成に関する機関が充実してきているため
日本では、データサイエンティストを育成する学部やプログラミングスクールを支援する補助金が充実しています。これは国や大学が今後もデータサイエンティストは重要と判断している証拠です。人材育成の充実度はデータサイエンティストの将来性を裏付けています。
データサイエンティストになる方法
データサイエンティストになるための方法を5つのステップに分けて紹介します。データサイエンティストを目指す方は以下の手順で学習しましょう。
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1. 基本的な数学と統計学の学習
2. プログラミングスキルの習得
3. データベースやSQLの学習
4. データの処理方法の学習
5. 機械学習モデルの構築方法や時系列データの分析方法などを学習
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1. 基本的な数学と統計学の学習
データサイエンティストには、データの解析や機械学習モデルの構築に数学や統計の知識が欠かせません。数学の基礎を学ぶと、データの変換やモデルの正当性を理論的に理解できます。たとえば、線形代数を学んでデータの変換手法を身につけたり、微分積分を学んで機械学習モデルやアルゴリズムの最適化について理解したりできるでしょう。
2. プログラミングスキルの習得
データサイエンティストはデータの処理や分析、可視化にプログラミングを活用します。そのため、数学と同様にプログラミングスキルは必要不可欠です。データ分析の主流プログラミング言語はPythonで、未経験の方が最初に学習する言語としても適しています。
3. データベースやSQLの学習
データサイエンティストはデータを扱う職種のため、大規模なデータセットを効率的に管理・操作できるデータベースシステムやSQLのスキルを身につけましょう。データベースに関するスキルは職場によって異なる場合もあり必須ではありませんが、データサイエンティストが身につけていると重宝されるスキルの1つです。
4. データの処理方法の学習
多くのデータは取得したままの状態では分析に使用できません。たとえば、必須の項目が抜けている、文字化けしている、大幅な例外値が含まれている場合があるからです。そのため、データを整理して分析可能な状態に整形する方法を学ぶ必要があります。適切な前処理を行えば、信頼性の高いデータ分析が可能です。
5. 機械学習モデルの構築方法や時系列データの分析方法などを学習
データサイエンティストはデータから洞察を得るために機械学習モデルや分析手法を活用します。そのため、回帰、分類、クラスタリングなどの機械学習アルゴリズムの知識や時系列データの扱い方の理解が重要です。これらのスキルを身につけて、データから価値を引き出せると初めてデータサイエンティストとしての役割を果たせます。
今後も必要とされるデータサイエンティストになるには
需要や将来性が高いとしても、適切なスキルを身につけなければ、必要とされるデータティストになるのは難しいでしょう。適切なデータを収集したり専門的な観点から分析したりする作業は、スキルなしに誰もが容易に実現できるわけではありません。また、憶測を含むような信憑性に欠けるレポートを作成すれば、企業の信頼にも関わる事態となるでしょう。
ここでは、今後も必要とされるデータサイエンティストになるための方法を紹介します。
AIにできる内容を理解しカバーするスキルを身につける
データサイエンティストの作業内容の一部は、AIでも代替可能になりつつあります。そのためAIと協力して効率的にデータを分析できるデータサイエンティストは今後も需要が上がり続けるでしょう。AIの得意分野は何か、何を支援すれば良いかを理解し、AIを活用できるデータサイエンティストは今後も需要が高いです。
知識やスキルを最新の状態にアップデートし続ける
ITのトレンドはつねに移り変わるため、最新の情報にアップデートし続ける行動力は非常に重要です。特に機械学習の手法は頻繁に更新されるので、継続的な学習が要求されます。継続的な学習は非常に大変ですが、その一方で続けられれば知識やスキルを刷新でき、データサイエンティストとしての需要を高められます。
データサイエンティストに関するよくある質問
データサイエンティストの役割は企業によって異なるのが現状です。また、仕事内容や必要なスキルはある程度確立されつつありますが、今後変化していく可能性は否定できません。これからデータサイエンティストを目指す方にとっては、疑問が多い職種といえるでしょう。レバテックキャリアには、そのような疑問をもつ方から複数の質問が寄せられています。
ここでは、その中でも特に多い質問と回答をまとめたので、ぜひ参考にしてください。
Q1. データサイエンティストの主な役割は何ですか？
データサイエンティストの役割は、膨大なデータの中からパターンやトレンドを発見し、ビジネス戦略における意思決定の支援や未来の予測などです。取得できるデータが増えたために注目され、今後の情報社会において、重要性の高い役割を担うポジションとして認知され始めています。
Q2. データサイエンティストの仕事内容を教えてください
データサイエンティストの仕事内容は以下のとおりです。
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・データの収集
・データの加工
・データの分析、機械学習モデルの構築
・レポート作成、報告
データの専門家としてデータを分析し、傾向を掴むのがデータサイエンティストです。
Q3. データサイエンティストになるメリットは何ですか？
データサイエンティストはデータ分析を通じて会社の意思決定支援や未来を予測します。収集できる情報は年々増え続けているため、データを活用できるデータサイエンティストは今後の社会をより良くできるでしょう。また、未来予測やデータを踏まえた無駄の分析は、現在でも環境保護などにも活用されています。
まとめ
データサイエンティストとは、膨大な量のデータを収集・分析し、顧客が活かせる形に整形し課題解決案を提案する職種です。顧客が抱えている問題を解決できるデータは何か、どのように集めてどのように分析するかを検討し、課題を解決する役割を与えられています。
多くのスキルが求められるため、データサイエンティストになるのは難易度が高いですが、その分市場価値ややりがいは高い傾向にあります。今後はますます需要が高まっていくと考えられるので、興味がある方はぜひデータサイエンティストを目指してみてください。
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