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、ビッグデータを分析することで、さまざまな意思決定の局面において、データに基づいた合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートする職務またはそれを行う人を指します。
データサイエンティスト協会でのデータサイエンティストは以下のように定義されています。
「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」
なんだか難しく聞こえますが、実はデータサイエンスは私たちの生活と密接しています。
たとえば、ネット通販でのレコメンド機能です。
「この商品を買った人はこの商品も買っています」といった文言が表示されたことがありませんか？
あれも膨大な消費者全体のデータを分析して行動を予測するといったデータサイエンスを利用拡大しています。
データサイエンティストには統計解析やITスキルに加え、ビジネスや市場の動向などといった幅広い知識が求められます。
ビッグデータが注目される以前は、経営者の勘や経験則でビジネス方針や意思決定を行っていましたが、インターネットの普及や技術革新、DX の導入などにより、さまざまな情報がデジタル化・可視化されるようになりました。
ビッグデータによって、売上データ・顧客データ・消費行動データなどを収集して、ビジネスの方向性や意思決定を合理的に判断できるようになり、飛躍的な収益増に役立つビッグデータを多くの企業がビッグデータを重視するようになりました。
ここからわかるように、テクノロジーが発達した現代において、データ分析でビジネスを成長させるデータサイエンティストの価値は高まっています。
データアナリストとの違い
共通部分もあり、厳密な違いや線引きはありませんが、データアナリストはデータの収集・分析を専門としています。その一方でデータサイエンティストは、統計学やコンピュータサイエンスを基に企業が抱える課題の解決までを目指し、データアナリストよりも幅広い領域を担っています。
データサイエンティストの年収
民間企業による調査結果では、データサイエンティストの平均年収は約 600万円とされ、400〜500万円とされるシステムエンジニアやプログラマーの平均年収と比べてかなり高額です。
また、日本の平均年収とされる 400万円と比較してもかなり高めと言えます。
また独立の道もあり、さらなる年収アップを狙える職種でもあります。
データサイエンティストの年収は、スキルや経験、資格、企業によっても大きく変わり、経験豊富な人であれば、1,000万円を超えるケースもあるためデータサイエンティストを目指す場合は、キャリアやスキルを積み上げておく必要があるでしょう。
IT とビジネスどちらにも精通しているデータサイエンティストは、需要が高く、今後もデータの量はどんどん増えていくという点でもこれからさらに収入が高くなっていくと見込まれます。
データサイエンティストの将来性
ビッグデータは今後も増加していくと考えられており、その活用にはデータサイエンティストの存在が不可欠です。データサイエンティストの需要は、より高まることが考えられています。
しかし、その一方で、データサイエンティストは高度なスキルが求められる分、育成にも時間がかかり、需要に供給が追い付いていないのが現状です。
将来 AI が代替する可能性について論じられることもありますが、それは計算処理の領域であって、AI が処理した膨大なデータを使ってどのような価値を見いだすかといった根本的な部分をデータサイエンティストが担うことになります。
これこそがデータサイエンティストの存在理由であり、ただの「解析屋」ではいけない理由です。
データから改善案を提案し、成果をあげられる人財の需要がなくなることはなく今後も増大し続けていくでしょう。
仕事内容
先述したようにデータサイエンティストは幅広い業務を行っています。
1．課題抽出
まずクライアントが抱えている課題を洗い出すところから始まります。
課題を抽出し、その課題を解決するのにどのようなデータが必要なのかを検討します。
システムエンジニアが行う要件定義に似た工程です。
2．データの収集・分析
データサイエンティストのメインとなる業務です。
すでにデータがあれば、SQL などでクエリを書くだけで簡単にデータ取得できます。データの収集から行う場合は、どのようにデータを取得し格納するのかといった設計もします。
3．データのクレンジング、加工
データに含まれたノイズや不適切な情報、必要のない部分の削除、空欄を 0 で埋めるといった下処理を行う作業です。
これによって AI の精度が向上することがあるため、重要な作業です。
4．分析内容
収集したデータ群から、問題改善につながる「意味のある情報」を見つけ出す工程です。
この工程は、報告書作成の準備でもあり、クライアントの抱える問題や要望との関連付けられるだけの知識や経験も求められます。
5．レポート作成・共有
分析を通して見えてきたことを、ビジネスでどう活かせるのか検討します。
結果だけを伝えるだけでなく、そこから考えられる課題解決の対策や今後の方針を提案します。
6．課題解決
ビッグデータなどから分析した結果をもとに、クライアントの課題解決を行います
必要なスキル
ビジネスに対する知識
企業のデータを扱うため、その企業のビジネスモデルの知識は必須です。
クライアントである企業の属する業界とその周辺業界に関しての理解が必要です。
ロジカルシンキング
ビジネス上の問題解決や改善を行うにあたって、ロジカルシンキングは重要です。
これは勉強というより考え方であるため、日頃からロジカルシンキングの意識するトレーニングをすることが重要です。
ビッグデータ処理に関する知識
データの蓄積や操作には Hadoop・Spark・TensorFlow などのオープンソース群に関する知識や扱う技術が必要です。
また、ビッグデータの処理は、今後も発展していく技術領域であるため、業界の動向を常に追いかけておくことも重要です。
データベースに関する知識
SQL でデータを抽出する、WHERE 条件で指定されるカラムには INDEX を貼るなどといったデータベース操作に関する知識が必要です。
プログラミング技術
R や Python、Python などのプログラミング言語を使ってプログラムを書く機会も多いため、コーディングできるようにしておく必要があります。
数学
データ分析には共通言語である数学が必ずついてまわります。
それは、数学がデータ分析の共通言語だからです。
そのため、確率、統計、微分積分、行列などの高校レベルの数学力は身につけておく必要があります。
データ分析手法の理解
データ分析の工程で統計処理や数理モデルを作成することがあるので、求めている結果を導き出すためにはどのような分析手法を用いればよいか知っておく必要があるため、統計処理手法やデータマイニングについて理解しておきましょう。
データ分析ソフトウェアのスキル
分析ツールを有効に活用するのに分析ツールを使いこなす必要があります。
役立つ資格
データサイエンティストになるために特別な資格は必要がありませんが、資格があれば、データサイエンスの知識と技術を客観的に証明でき、クライアントからの信頼も得やすいこともあります。
情報処理技術者試験
IT人材に必要な知識や技能が一定以上の水準にあることを認定する国家試験です。
ITパスポートをはじめとする基本的なものから高レベルの資格に至るまで合計 13種類の試験が実施されており、エンジニアにはおなじみの試験です。
統計検定
データ分析や統計学に関しての全国統一試験です。
データサイエンティストに必要不可欠な「データを分析した結果としてどのようなことが推測されるか」という統計学の知識を証明できます。
1〜4級のほか、「データサイエンス基礎」などの検定が設定されています。
G検定・E資格
一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している試験で、データサイエンティストに必要な、機械学習やディープラーニングに関する知識や技能を認定します。
この資格にはジェネラリスト向けの G検定とエンジニア向けの E資格があります。
最後に
ここまでデータサイエンティストについて、仕事内容や必要なスキル、将来性などについてご紹介してきましたがいかがでしたか？
業務範囲の広さやその専門性から今後もますます活躍が期待される分野である一方で、技術水準が上がるほど、より高度なスキルや知識が求められます。
