デジタル技術が発展した近年、データサイエンティストの需要が急速に高まっています。
すでにデータサイエンティストを雇用しているという企業であっても、更なる人材を求めて雇用を拡大しているというケースも珍しくありません。
データサイエンティストになるには、どのようなスキルや資格が必要なのでしょうか。また、具体的にどのような仕事を行うのでしょうか。
今回は、データサイエンティストの主な仕事内容について解説します。
必要なスキルや持っていると役に立つ資格などもご紹介しますので、興味があるという方はぜひご一読ください。
名称は知っていても、データサイエンティストとはどのような役割を持つ人材なのか、詳しくは知らないという方もいるでしょう。
まずは、データサイエンティストの特徴や今後の需要について解説します。
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・データサイエンティストの特徴 ・データサイエンティストの需要 |
目的に応じて情報を収集・分析し、ビジネスにおいて実行可能な情報を提供する役割を持つ人材を『データサイエンティスト（分析人材）』といいます。
簡単に言えば、ビッグデータを解析して必要な情報の抽出を行う人材のことで、数学や統計学、情報処理技術など、データ活用に関するさまざまな知識やスキルが求められます。
データ内の隠れたパターンを見つけ出し、成果につながる情報を提供するのが、データサイエンティストの主な役割です。
活躍の場はIT業界に限らず、一般的な企業でも、重要な意思決定やビジネスの課題解決をサポートしています。
ビッグデータをビジネスに活用する企業は増加傾向にあり、同時にデータサイエンティストの需要も高まっています。
デジタル技術の進歩が目覚ましい近年、企業は簡単にビッグデータを収集できる環境を整えられるようになりました。
しかし、データを収集したものの、専門性の高い知識やスキルを持ち合わせていないため、上手く活用できないという企業が少なくありません。
収集したビッグデータの中から有益な情報を見つけ出し、業務効率化や収益向上を目指すためにも、データサイエンティストのサポートが求められているのです。
職業としての特徴は理解したものの、どのような仕事を行うのかイメージできないという方もいるかもしれません。
次に、データサイエンティストの具体的な仕事内容を、実際の業務の流れに合わせてご紹介します。
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①仮説の立案とデータ収集 ②データのクレンジング ③データ分析 ④レポート作成 ⑤分析結果の効果検証 |
ビジネスの課題を解決したり、目標を達成したりするために、まずは「仮説の立案」と「データ収集」を行います。
売上が低下している原因やウェブサイトの離脱率が高い理由など、課題の解決方法を探すために、現状から「AとBには関連性があり、Cという方法で売上が上がるのではないか」といった仮説を立てます。
仮説の検証にはデータ分析が必要ですが、必要なデータが揃っていない場合は収集しなければなりません。
さまざまなソースから必要な情報を収集して、データ分析の準備を行います。
データ収集が完了したら、次に、データのクレンジング（前処理）を行います。
必要なデータが揃っても、そのまま分析作業に入ることはできません。
不必要なデータが混ざっていたり、不正確なデータが混ざっていたりする可能性があるため、分析できる形に整えなければならないのです。
クレンジングには時間と手間がかかりますが、高度な分析を実現するために欠かせない作業だといえます。
データのクレンジングが完了したら、いよいよ分析作業に入ります。
プログラミング言語や機械学習・AIに関する知識やスキルを用いてデータを分析し、得られた結果からパターンや相関関係を見出します。
課題解決や目標達成に役立つ情報を提供し、ビジネスの意思決定をサポートするのが、データサイエンティストの大きな役割です。
一から手作業でデータの分析を行うことも可能ですが、作業の効率化のために、近年はシステムやツールが活用されています。
データ分析について詳しく知りたいという方は、下記ページもご覧ください。
関連ページ：データ分析とは？具体的な方法や手順、メリットやデメリットについてわかりやすく解説
＼BIツールの導入を検討している方はこちらもチェック／
分析で得られた結果は、レポートにまとめてわかりやすい形で可視化します。
分析結果は、経営層や他部署の従業員など、組織全体に共有されます。
データ分析に関する知識やスキルを有しているとは限らないので、誰の目に見てもわかりやすいように、グラフやチャートを用いて視覚的に結果を表現することが大切です。
複雑な情報をいかに簡潔にまとめられるかという点も、データサイエンティストの力量が試されるポイントの一つです。
データ分析を行った後にも、結果がどの程度役に立ったのか、効果検証を行う必要があります。
また、求めていた効果が得られなかった場合には、システムや分析手法を見直して改善しなければなりません。
効果検証を行う際には、担当者だけでなく、組織全体に評価を求めることが大切です。
実際の業務にどのような影響を及ぼしたのか、目的や目標はどの程度達成できたのか、組織全体で検証を行うとより効果的です。
データサイエンティストと似ている職業として、『データアナリスト』や『データエンジニア』が挙げられます。
他の職業と比較すると、どのような違いがあるのでしょうか。詳しくご紹介します。
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・データアナリストとの違い ・データエンジニアとの違い |
共通している役割もありますが、両者の違いは「担当領域」にあります。
データサイエンティストとデータアナリスト、それぞれの役割は以下の通りです。
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・データサイエンティスト：仮説の立案から効果検証までを一貫して行う ・データアナリスト：データの収集・分析に特化 |
データサイエンティストは、高度なプログラミングスキルや機械学習・人工知能（AI）に関する技術を用いて、仮説の立案やデータの収集、分析や可視化、効果検証まで広範囲を担います。
一方、データの収集と分析に特化したデータアナリストは、データサイエンティストよりも担当領域が狭く、主に統計学に関する知識やBIツールを使いこなすスキルが求められます。
担当領域に差はありますが、いずれもデータ活用に欠かせない重要な役割を持つ職業だといえます。
データアナリストと同様に、両者の違いは「担当領域」にあります。
データサイエンティストとデータエンジニア、それぞれの役割は以下の通りです。
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・データサイエンティスト：仮説の立案から効果検証までを一貫して行う ・データエンジニア：データの収集・クレンジングに特化 |
仮説立案から効果検証までの作業を担当するデータサイエンティストに対し、データエンジニアは、「データの収集・クレンジング」に特化した職業です。
膨大な量のビッグデータを整理・管理し、有効活用できるようにシステムの構築や運用を行います。
データサイエンティストには、IT技術に関するさまざまなスキルが求められます。
また、IT技術以外にも、ビジネスにおいて求められるスキルが存在します。
データサイエンティストを目指すためには、どのようなスキルを有していると良いのでしょうか。詳しく見てみましょう。
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・データサイエンススキル ・データエンジニアリングスキル ・ビジネススキル |
データサイエンティストには、情報科学系のスキルが求められます。
業務に必要となる主なスキルは、以下の通りです。
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・基礎数学や統計学に関する知識 ・機械学習技法 ・人工知能（AI）に関する知識 ・プログラミングスキル |
分析結果から有益な情報を見つけ出すには、基礎数学や統計学のような数学に関する知識が必要です。
また、膨大な量のデータを処理するためには、機械学習や人工知能（AI）を活用して、作業を効率化する必要があります。
販売されているシステムやツールを用いて分析することもできますが、自身の手で一からシステムやツールを構築することもあるので、プログラミングスキルも必須だといえるでしょう。
データサイエンティストには、データエンジニアのように、システムの設計や開発、実装や運用をできるスキルも求められます。
業務に必要となる主なスキルは、以下の通りです。
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・データベース構築 ・データベース管理 ・データ処理 ・データ加工 ・データセキュリティ |
データベースに関する基本的なスキルはもちろん、データサイエンティストには「データの取り扱い」に関するスキルも求められます。
分析の結果から必要な情報を抽出してまとめたり、グラフやチャートを用いて視覚的にわかりやすく表現したりと、レポート作成を行う技術も必要です。
また、安全かつ効率的なデータ使用を維持するためにも、ランサムウェアやマルウェア、内部脅威や人的エラーからデータを守るセキュリティ技術も必須だといえます。
高度なIT技術が求められるデータサイエンティストですが、社会人として仕事をする上で必要なビジネススキルを磨いておくことも大切です。
業務の中で求められる主なスキルは、以下の通りです。
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・コミュニケーション能力 ・論理的思考能力 ・マネジメントスキル |
依頼者のニーズを汲み取り、データエンジニアやAIエンジニアと連携して適切なデータを用意するのが、データサイエンティストの仕事です。
そのため、コミュニケーション能力や論理的思考能力を磨いておくと、スムーズに仕事に取り組めるでしょう。
また、データサイエンティストはプロジェクトを率いることも多いので、マネジメントスキルも磨いておく必要があります。
企業に雇用されるためには、自身の能力を形にして示すことができる『資格』を持っていると有利です。
実際に働き始めてからスムーズに仕事に慣れるためにも、データサイエンティストを目指している方は、以下の資格を取得しておくと良いでしょう。
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・データサイエンティスト検定 リテラシーレベル ・データベーススペシャリスト試験 ・統計検定 |
データサイエンティストとしての実力を示せる資格が、『データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）』です。
データサイエンティストの登竜門ともいえる資格で、合格すれば、上記でご紹介した「データサイエンススキル」や「データエンジニアリングスキル」などを有していると示せます。
データサイエンティスト検定は、レベルによって以下の4段階に分かれます。
| スキルレベル | 難易度 | 目安 |
| シニア データサイエンティスト | ★★★★ | 業界を代表するレベル |
| フル データサイエンティスト | ★★★ | 棟梁レベル |
| アソシエート データサイエンティスト | ★★ | 独り立ちレベル |
| アシスタント データサイエンティスト | ★ | 見習いレベル |
参照元：『データサイエンティスト協会 データサイエンティスト検定™リテラシーレベルとは』
データベースに関する知識やスキルを有していることを証明できる資格が、『データベーススペシャリスト試験』です。
経済産業省が認定する国家試験で、情報処理技術者試験の上位に位置する資格試験です。
特定のソフトに特化した試験ではなく、データベースに関する体系的な知識やスキルを身につけることができるので、データエンジニアリングスキルを磨くために受験される方もいます。
合格すれば、ビッグデータを取り扱う業務で即戦力となれる上に、転職やキャリアアップでも有利になります。
データに基づいて客観的かつ論理的に判断し、課題を解決する能力を有していると証明できる資格が『統計検定』です。
統計検定は複数種類ありますが、データサイエンティストに関連するのは、主に以下の3つの資格試験です。
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・統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎） ・統計検定 データサイエンス発展（DS発展） ・統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート） |
これからデータサイエンティストを目指したいという方は、まずは「DS基礎」の合格を目指しましょう。
3つの資格の中では最も難易度が低いものの、統計検定3級程度の知識を求められます。
統計検定を初めて受ける、DS基礎の問題は難しいと感じるという方は、先に統計検定3級の合格を目指しても良いでしょう。
ビッグデータを解析して、経営や業務に役立つ情報を抽出するのがデータサイエンティストの役割です。
しかし、スキルや資格を持っていても、実際の業務データを一から解析したり、抽出したりすることは簡単ではありません。
そんなときに役立つのが、『BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）』です。
BIツールを導入すると、リアルタイムで膨大な量のデータを分析したり、複雑なデータを可視化してレポートにまとめたりすることが可能です。
データサイエンティストのサポートがあれば、専門的なスキルを有していない方でも、直感的な操作でデータを取り扱えるという点は大きな魅力だといえるでしょう。
組織のDXを推進したい、業務改善や効率化を目指したいという企業は、BIツールの導入を検討しましょう。
データ分析に役立つBIツールについて詳しく知りたいという方は、下記ページもご覧ください。
関連ページ：おすすめのデータ分析ツール10選を徹底比較！ツールを導入するメリットや選び方について解説
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今後、更なる活躍が期待されている職業が『データサイエンティスト』です。
データサイエンティストの仕事に興味がある、スキルアップやキャリアアップを目指しているという方は、BIツールを活用して自身のスキルを磨きましょう。
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