ビッグデータを分析する専門家データサイエンティストの概要を解説！
情報社会において、企業が競争力を高めるにはビッグデータ分析が必要不可欠です。「Microsoft」「Google」など世界で活躍する企業は、データ分析チームに積極的な投資を行っています。このような背景から近年、「データサイエンティスト」と呼ばれる職種の需要が高まっています。この記事では、ビッグデータを分析する「データサイエンティスト」とは、どのような職種なのか、必要なキャリアやスキルは何かなどを、分かりやすく解説します。
そもそも「データサイエンティスト」とは
ここでは、データサイエンティストの業務内容や就職先などの基本情報をご紹介します。
データサイエンティストの業務内容
データサイエンティストとは、蓄積されたビッグデータを分析し、ビジネス戦略を立てる専門職です。ITの進歩により、企業は膨大な量のデータを収集・保有することが可能になりました。このビッグデータを最大限に活かすために確立されたのが、データサイエンティストという職種です。
データサイエンティストの主な業務は、要件定義、データ抽出、データ変換、データ分析、戦略提案です。ビッグデータを活用して何を実現したいのか課題を明確化し、課題解決に必要なデータを抽出、統計学や機械学習を駆使し分析します。そして、分析結果を基に解決策を検討・提案します。エンジニア、アナリスト、マーケターを複合した職種といえるでしょう。
データサイエンティストのやりがい
データサイエンティストの業務は、課題の明確化、データ分析、戦略立案と多岐にわたり、高度なデータ分析や課題解決力が求められます。自分自身の分析・戦略が企業の業績を大きく左右させるため、プレッシャーが大きい仕事ですが、その分成果が表れた際は非常に大きな達成感が得られます。また、まだ新しい職種だからこそ、自分たちでデータサイエンティストの「価値」を創造していけるのも魅力の1つです。
就職先・活躍の場と将来性
職種としてはIT系に分類されるため、IT業界への就職が多くなっています。しかし、ビッグデータを活用したいと考えている企業が年々増加しているため、IT業界以外にも、広告、金融、製造業など、さまざまな業界で需要が高まっています。日本での認知度はまだ低いものの、IT人材のなかでも将来性が期待されている職種の1つです。
データサイエンティストへの道のり
「データサイエンティスト」へ就職・転職するには、どのような方法があるのでしょうか。以下では、各学歴やキャリアからの就職・転職方法をご紹介します。
専門の大学・大学院の卒業後に就職
1つ目は、専門の大学・大学院を卒業した後、就職する方法です。日本国内では、滋賀大学、横浜市立大学、武蔵野大学に「データサイエンス学部」が開設されています。また、「データサイエンスプログラム」を開講している大学も複数存在します。
しかしながら、データサイエンティストを育成する学部・学科はまだ少数です。そのため、データサイエンス学部への入学が難しい場合は、理工系や理数系の学部で統計学やデータ解析を学ぶのも選択肢の1つです。必ず学歴が問われる職種ではありませんが、専門的な知識が必要であり、大企業では採用条件に「大卒以上」と設けている場合がほとんどです。
民間スクールでの勉強やKaggle枠での転職
2つ目は、民間が開設している養成スクールに通う方法です。データサイエンティストは専門職であり、統計学に関する知識がない未経験者からの転職は難しいのが現状です。授業に加え、就職斡旋を行っているところもあるので、未経験者は最低限必要な知識・技術が学べる民間スクールに通うといいでしょう。
また、世界中のデータサイエンスなどが集まるプラットフォーム「Kaggle（カグル）」を利用し、転職する方法もあります。Kaggleのコンペで好成績を収めた人向けの採用枠を設けている企業もあり、実務経験がなくとも、優秀な成績を収めれば就職できるチャンスがあります。
エンジニア・マーケター・アナリストからの転職
3つ目は、エンジニア、マーケター、アナリストから転職する方法です。データサイエンティストの業務は多岐にわたり、これらの職種と内容が共通しています。特に、情報技術力を持ち、大量のデータの扱いに慣れているエンジニア職から転職がしやすいといわれています。
数は少ないものの、ビジネス寄りのデータサイエンティストも存在します。この場合、データ分析力を持ち、ビジネス課題の解決を得意とするマーケッター職やアナリスト職から転職がしやすいといわれています。ただし、プログラミング言語やAIのアルゴリズムなどの知識は必須となります。
社内養成や公募を利用したキャリアチェンジ
4つ目は、社内の養成プログラムや公募を利用する方法です。エンジニアやマーケターとして入社後、キャリアチェンジとして社内公募を行っている企業があります。また、データサイエンティスト育成のために、プログラム研修制度を導入している企業もあります。このような制度を利用することで、転職せずにデータサイエンティストへキャリアチェンジすることも可能です。
データサイエンティストの適性とスキル
データサイエンティストは専門的な職種のため、幅広い知識とスキルを求められます。ここでは、データサイエンティストの適性や最低限必要なスキルをご紹介します。
分析や統計学の知識
データサイエンティストには、分析、統計学、データベースに関する知識が不可欠です。特に、微分積分、確率、行列といった数学知識は必須です。データサイエンティストはさまざまなデータを扱い、データの種類に応じて最適な分析方法を選択します。そのため、幅広く活躍するには、数学、エンジニア、ビジネスなどさまざまな視点から分析するスキルが必要なのです。
プログラミングスキル
データ処理を行うには、プログラミング言語を理解する必要があります。場合によっては、プログラミング自体を行う可能性もあるため、統計分析に特化した「R言語」や、統計分析に加え機械学習も行える「Python」などのプログラミング言語スキルを習得しておくのが望ましいです。
SQLや分析ツールの取り扱いスキル
膨大な量のデータを扱うため、データ分析ツールを使いこなすスキルが必要です。データ分析では複雑かついくつもの計算が行われるため、分析ツールを使用します。また、データを操作する際には、「SQL」などのデータベース言語を使用するため、これらを取り扱えるスキルを習得する必要があります。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストは、コミュニケーションスキルも必要とします。課題を明確化するために、担当者や顧客へヒアリングを行い、戦略を提案します。時には、データに詳しくない相手へ説明することもあるため、データ分析に関する知識以外に、提案力やマーケティング力といったコミュニケーションスキルも求められます。
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なるにあたって必須の資格はありませんが、データサイエンティストとして活躍するために役立つ代表的な資格を3つご紹介します。
統計検定
「統計検定」とは、統計学の基礎知識や活用能力に関する資格試験です。一般財団法人統計質保証推進協会が主催しており、準1級を含む1～4級の5段階と、2つの資格（統計調査士、専門統計調査士）の資格が取得できます。
基本情報処理技術者試験／応用情報技術者試験
「基本情報処理技術者試験」「応用情報技術者試験」は、経済産業省が実施する国家試験です。ともに情報処理に関する基礎知識や技能を問う試験です。「応用情報技術者試験」は、それに加え、開発技術やプロジェクトマネジメントなどの幅広いITスキルが問われます。
G検定（ジェネラリスト検定）・E資格（エンジニア検定）
一般財団法人日本ディープラーニング協会が実施する「G検定（ジェネラリスト検定）」「E資格（エンジニア検定）」は、機械学習やディープラーニングの知識・スキルに関する資格試験です。「G検定」は、人工知能の基礎知識や事業に活かすための知識を有していることを証明できる試験、「E資格」はエンジニアや研究者向けの試験です。
まとめ
データサイエンティストとは、統計学や機械学習を駆使し、ビッグデータの解析、企業課題の解決を行う専門職です。高度な分析力、技術力、ビジネス力を有するデータサイエンティストの需要は年々増加しており、将来性が期待されている職種の1つです。データサイエンティストには、取得したビッグデータから問題解決に必要なデータを抽出し、分析結果からさまざまな事柄を読み解くスキルが求められます。データサイエンティストを目指してみたい方は、まずは統計学やプログラミングスキルなど、必要な知識の習得に努めてみてはいかがでしょうか。
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