データサイエンティスト:概要や必須スキル・将来性を解説
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  • 2019.10.13

    データサイエンティスト:概要や必須スキル・将来性を解説

    今回の記事ではデータサイエンティストの概要について分かりやすく解説をしつつ、データサイエンティストのなり方やスキル・将来性などについても詳しくご紹介をしていきます。

    今後、データサイエンティストはますます注目されていくキャリアです。もし現時点でデータサイエンティストに関心を持っていないという方も、ぜひこちらの記事を一読し、その概要について理解を深めていきましょう。

    本記事のポイント
    • データサイエンティストを分かりやすく解説
    • データサイエンティストになるための方法
    • データサイエンティストに必要なスキル

    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、膨大なデータを解析し、より合理的な判断ができるようにサポートする職業です。

    旧来的なマーケティングでは、多くのデータを感覚的に処理し、ビジネスチャンスを狙うということが往往にして行われていました。しかし、近年ではビッグデータを収集する媒体や機会が急増しており、それらのデータを適切に処理し、マーケティングを行うことができる人材の需要が増えているのです。

    しかし、知識のない人材がビッグデータを扱うというのは非常に難しい話です。データサイエンティストは、膨大なデータの中からビジネスインサイトを分析して、具象化するプロフェッショナル。利益創出のための人材として注目されています。

    データサイエンティストの具体的な仕事は?

    とは言っても、データサイエンティストの具体的な仕事についてはなかなかイメージができません。データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストの仕事は以下のようなステップで行われると言います。

    1. 目的・テーマ設定
    2. 問題定義
    3. アプローチの設計
    4. 処理・分析
    5. 解決

    特にデータサイエンティストがその専門性を活用するのが、「処理・分析」の部分に当たりますが、基本的には課題解決において最初から最後まで関わり続ける存在であるとも言えます。

    データサイエンティストのなり方

    次にデータサイエンティストのなり方について詳しく見ていきましょう。

    データサイエンティストになるためには分析学・統計学に対する高い知見が求められるだけではなく、マーケティングやビジネスに関する知識を習得することが求められます。

    多くのデータサイエンティストが、データ分析などを学ぶことができる大学・大学院を卒業しているという傾向から見ても、データサイエンティストになるには専門知識を学ぶことができる大学・大学院に入るということが好ましいでしょう。

    データサイエンティストを目指せる大学の例
    • 情報経営イノベーション専門職大学 情報経営イノベーション学科
    • 工学院大学 システム数理学科
    • 東京電機大学 情報システム工学科
    • 東京医療保険大学 医療情報学科
    • 日本大学 応用情報工学科

    もちろん上記の大学を出ていないからと言って、データサイエンティストになることができないとは言えません。しかし、データサイエンティストの業務では、データ解析に関する専門的な知識が求められるため、より高度な知見を持っていなければならないのです。

    また、データサイエンティストはただビッグデータを解析するだけに終始しません。解析結果をもとに市場のトレンドと掛け合わせることで、マーケットを開拓することが必要だからです。

    そういった意味では、データサイエンティストになるために経済学に関する知識も習得しておくということが望ましいと言えるでしょう。

    データサイエンティストになるためには資格が必要ですか?

    必要ありません。一方で、前述の通り高い専門性が求められることは忘れてはいけません。

    データサイエンティストが持つべきスキル

    データサイエンティストの育成を目的として設立されたデータサイエンティスト協会が定義する「データサイエンティストに求められるスキルセット」を見てみましょう。それによると、以下の3点が必要なスキルだと言います。

    データサイエンティストに求められるスキルセット
    • ビジネス力
    • データサイエンス力
    • データエンジニアリング力

    それぞれもう少し深掘りしていきましょう。ビジネス力とは「課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力」。データサイエンス力とは「情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力」。データエンジニアリング力とは「データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力」とのことです。

    それぞれのスキルを課題解決のフェーズごとに活用することによって、より効果的に課題解決へとアプローチできるデータサイエンティストとなり得るのです。

    データサイエンティストの将来性

    データサイエンティストの需要が増えていると述べましたが、それはなぜでしょうか。昨今、ネットサービスの拡大や通信機器の発達によって、企業側が収集することができるデータの量が膨大になってきています。

    大量のデータ、つまりビッグデータを適切に扱うことができれば、より正確に市場を分析することができますが、逆に扱うことができなければ開発に混乱を招くだけです。

    データサイエンティストは、このようなバックグラウンドがある中で、ビッグデータを適切に活用してビジネスに還元できる人材として期待されています。

    データサイエンティストの将来性を表す根拠は、ビッグデータの需要増だけにとどまりません。2018年に発表された内閣府「総合科学技術・イノベーション会議(第41回)資料2」では、政府が産業の活性化を目的として、データサイエンティストになるための教育体制構築に言及しています。

    AI人材としての側面も持つデータサイエンティストは、各方面から期待されるキャリアなのです。将来的な展望が非常に広い職業であると言えます。

    ポテパンダの一言メモ
    [title]データサイエンティストは最も将来性のあるキャリア?[/title]

    アメリカ合衆国の最大級求人サイト「Glassdoor」では、将来性のあるキャリア1位にデータサイエンティストを選出しています。

    選出の際には平均給与・満足度・人口の3つを基準としており、それらを総合した結果、データサイエンティストの将来性について着目したというわけです。基本給については120,000ドルとのこと。年収についてもかなり期待できる職業であると言えるでしょう。

    まとめ

    今回の記事ではデータサイエンティストの概要について分かりやすく解説をしつつ、データサイエンティストのなり方や必要なスキル・将来的なキャリアパスなどについても詳しくご紹介をしていきました。

    ビッグデータ解析の需要が増えていく今後として、データサイエンティストは将来的にも必要とされることが多くなると考えられます。ぜひ、キャリアの選択肢の1つとして視野に入れておくとよいでしょう。


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