データサイエンティストはなくなる?市場の将来性や需要、必要スキルを解説

データサイエンティストとは?必要スキルや仕事内容を解

本記事で「データサイエンティストとは?必要なスキルや仕事内容」について解説していきます。

現在世界的にスマートフォンの普及やビッグデータの登場など、個人や企業で扱えるデータの情報量は格段に増えました。そんなデータを収集、分析し新たな価値を創造、提案する代表者がデータサイエンティストです。

今回はそんなデータサイエンティストについて今後の需要や必要なスキル、業務内容について詳しく解説していきます。

データサイエンティストとは?

データサイエンティストは、データの中から必要な情報を収集し抽出、分析するプロフェッショナルです。その後その収集したデータをもとに企業の経営課題の改善に向けた施策を立案します。データサイエンティスト協会によると「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」と定義づけられています。
多くの企業がすでにデータサイエンティストを雇用し、活用しています。現代の世の中ではデータサイエンティストによって生み出されたサービスがあり、我々の生活を豊かにしてくれています。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストと似た職業で”データアナリスト”という言葉を耳にすることもあるかと思います。どちらもデータの分析する職業になりますがどうった違いがあるでしょう?
データアナリストは一般的に、データの集計や現状分析などに重きを置く職種です。一方でデータサイエンティストは、データアナリストの作業範囲に加えて、分析結果を企業のビジネスに取り組む部分までを担当します。データアナリストと比べて担当する領域が広い点が、両者の大きな違いです。

・データアナリストの担当範囲
データの収集、分析
・データサイエンティストの担当範囲
データの収集、分析に加え課題抽出、アルゴリズムや予測モデルの実装、仮説構成
詳しい内容については後ほど説明します。

業務内容には大きな差がありますが、データアナリストでもデータサイエンティストに近い活動をするケースもありますので、線引きに関しては少し曖昧な部分もあります。

データサイエンティストの将来性・需要

データサイエンティストの需要は今後も益々高まっていくと考えられます。ビッグデータの活用やAi技術の発展が今後さらに活性化される中で、そのデータ活用をができるデータサイエンティストの需要は今後さらに高まっていくでしょう。
ですが、危険性もあります。Aiの発展に伴い、データの解析や分析もコンピュータによって行うことが可能になるためです。データサイエンティストでもただデーターを収集し分析をするだけではいけません。企業の課題をヒアリング、調査しその中で必要な情報を収集、分析し課題解決のための提案、成果をあげられる人材が今後必要になって来るのです。

また、データサイエンティストは需要こそあれど高度なスキルが求められ分人材の育成には時間がかかります。今後とも需要は高い職業にはなっていきますが、現状はその枠に対して人材が不足している状況です。

データサイエンティストの将来性は明るく、今後とも需要の高い職業と言えるでしょう。

データサイエンティストの仕事内容・必要スキル

データサイエンティストの仕事内容としては、データアナリストとの違いでも書きましたが、データの収集、分析に加え課題抽出、アルゴリズムや予測モデルの実装、仮説構成があげられます。
それぞれについて詳しく説明していきます。
・データの収集、分析
データの収集と分析は、すでにデータがある場合、HiveやSQLなどでクエリを書くだけで簡単にデータ取得ができる場合もあります。また場合によっては、データの収集から行うこともあります。その場合、どのようにデータを取得し格納するのか、といった設計部分も行います。
・課題抽出
データサイエンティストの仕事は、企業の課題を洗い出し抽出するところから始まります。課題を抽出したうえで、その課題を解決するためには、どのようなデータが必要なのかを検討します。
・仮説構成
収集したデータをもとに企業の課題解決をするための仮説を立てます。その仮説をもとに実験、検証することです。その内容をもとに企業に提出するための報告書を作成します。
・アルゴリズムや予測モデルの実装
データの下処理を行う作業です。データにはノイズが多く、不適切な情報や必要のないデータが含まれていることがあります。明らかな異常データを削除したりしていきます。そこで先に立てた仮説の内容が本当に正しいのか実装していきます。

次にデータサイエンティストに必要スキルな説明していきます。
・分析や統計のスキル
第一に分析や統計の技術が求められます。情報学や統計学の基礎的な知識が必要になります。その内容をもとに客先提案するまでの統計分析の知識が必要になるのです。
・ITスキル
データサイエンティストではビッグデータの活用、その際のウェブサイトの保守、運用やデーターの可視化や実装といったプログラミングスキルも必要になってきます。
・コミュニケーションスキル
課題抽出の際に企業側から課題のヒアリングを行います。誤った内容にならないようある程度のコミュニケーションスキルが求められます。また、課題解決の際にコンサルティングのスキルも併せて求められます。
・ビジネススキル
ビジネス問題の解決には、一般的なビジネス知識以上知識が求められます。ITの知識だけに止まらず、広く世の中のことを知っている必要があるのです。

データサイエンティストはITだけに止まらず広い範囲での知識が求められます。そのためなかなか人材が増えていかないのが現状の課題と言えるでしょう。

最後に

データサイエンティストは今後の世の中においてなくてはならない職業にだと思います。
ネット通販で現れるレコメンド機能、自動運転のセンシングやスポーツのリアルタイムでの映像解析など気づかない中に我々の生活にすでに根付いているサービスはデータサイエンティストによって生み出されていることがあります。
世界的にみても今非常に注目度の高い職業になりますので、気になった方は是非目指してみてはいかがでしょうか。

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