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2017-09-26

データサイエンティストとは | 職業内容・必須スキル

データサイエンティストがこれから大きな注目を集める時代になりました。ビッグデータの解析を行う上で、必要不可欠な存在であるからです。ここでは、データサイエンティストの定義、職種、必要なスキルについて紹介します。
その他職種
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データサイエンティスト、最近ビジネス誌などでよく見かける言葉です。しかし、実際どのような職業なのか、よくわからないという方も多いかと思います。

そこで、今回はそのデータサイエンティストについて取り上げてきます。

仕事内容

データサイエンティストの主な仕事内容は「データ収集・分析」「ビジネス課題の解決」「レポート作成」「プログラミングによる作業」「IT部門及び業務部門との連携」といったところになります。データサイエンティストなので、データ分析を行うだけと考えていらっしゃる方も多いですが、実際は多岐に渡るのです。

データサイエンティストは、インターネットが普及した現代において、非常に重要な役割を担います。企業は、顧客の登録情報など大量に保有しており、そのデータをビジネスに生かしたいと考えています。このような理由で、データサイエンティストが必要とされているのです。

データ収集と分析

データサイエンティストに必要な業務として、真っ先に挙がるものです。データを収集して、分析しやすいように編集したり、実際に分析を行ったりし、その結果を出します。データサイエンティストにとって重要なのは、分析だけでなく、どのようなデータを集めれば良いか、収集のところも含まれます。データサイエンティストとしてもっとも基本的な仕事といえるでしょう。

ビジネス課題の解決

データ分析の結果、得られた結果からビジネスの課題解決に役立ちそうな情報や法則を見出すのもデータサイエンティストの役割です。
データを分析する目的はここにあり、それをもとに新たなビジネス戦略の立案などを行います。ビッグデータは、顧客の情報がほぼ網羅的に集まっています。それを分析することで、有用な知見を得ることができるのです。

レポートの作成

データを分析して、ビジネス課題の解決につながる結果を得られたら、今度はそれを報告するためのレポート作成の業務があります。データ分析の結果はビジネス戦略に直結しますので、内容はマネジメント層向けのレポートになることが多いです。このレポート作成能力もデータサイエンティストに必要な能力です。

プログラミング言語による作業

データ分析を行ううえで、必須のツールがプログラミング言語です。R,Pythonなどの言語がデータ分析では用いられます。大量のデータを処理するには、高度なプログラミングスキルが必要です。データに関する知識だけでなく、このようにプログラミングスキルを身につけることも求められます。

IT部門及び業務部門との連携

データを収集したり、分析する過程でIT部門との連携は不可欠です。データをためたり、分析したりするために必要なマシンやアプリケーションはIT部門が用意します。必要なスペックを満たしているかやり取りが必要です。また、データを提供する業務部門とも、欲しいデータのリクエストを出すなどコミュニケーションが必要となります。

データサイエンティストになるには

必要条件

データサイエンティストに必要なスキルは、多岐に渡ります。先ほど紹介したとおり、データサイエンティストの業務内容はさまざまなものがあります。それだけに、求められるスキルや資質も多いのが実情です。ここでは、それを一つずつ見ていきましょう。

IT知識

プログラミングスキルだけでなく、データの保存方法に関わるデータベースの知識、計算するハードウェアに関する知識も必要となります。ビッグデータを収集・分析するためには、ハイスペックなマシンと専用のアプリケーションが求めらます。それらに精通したエンジニアになる必要もあるのです。

ビッグデータに関する知識

また、対象となるビッグデータに関する知見も求められます。大量のデータのどこから分析を行えば良いのか、その目利きに関する能力も必要です。

プログラミング

RやPython、分散処理を行うためのHadoopの知識なども必須です。ビッグデータを扱うには、高度なプログラミングスキルが必要です。このスキルを身につけることもデータサイエンティストとして重要なことなのです。

統計解析スキル

データをどのように分析するかという統計解析の知識も求められます。統計解析にも様々な手法があり、これらの手法を網羅的に理解して、適切なものを使えるようになる必要があります。

ビジネスの理解

データ分析の目的は、ビジネス課題の解決にあります。その対象となるビジネスに対する理解がなければ、そもそも何が課題かすら理解できません。一般的には経営学やマーケティングの知識や関心を持つ必要があるでしょう。

コミュニケーション能力

先ほどもお伝えしたとおり、データサイエンティストは様々な人とコミュニケーションをとります。マネジメント層、IT部門、業務部門など多くの方と正確なやり取りができるコミュニケーション能力も求められます。

キャリアの積み方

データサイエンティストの主なキャリアの積み方は、さまざまな方法があります。データサイエンティストという職業が認知されてから日が浅いこともあり、いろいろなバックグラウンドを持った方がチャレンジできます。

学生の場合

学生の場合は、新卒で入社してデータサイエンティストとしての素養や知識を身につけられるよう教育されることが多いです。ただ、入社する際に、統計に関する知識やプログラミングスキルの有無が問われるケースもあるので注意しましょう。

エンジニアから

エンジニアからであれば、プログラミングなどITに関するスキルはあるはずです。そうなると、必要なのは統計解析に関する知識で、これを身につける必要があります。統計の書籍は書店にたくさんありますので、それらで知識を身につけましょう。その後、データサイエンティストとしてトライすることをおすすめします。

統計解析の専門家から

統計解析のプロフェッショナルからの転身を図るには、ITのスキルが必要になります。特に、プログラミングスキルは必須になりますので、教室に通うなどして身につけて、それからデータサイエンティストにチャレンジしてみましょう。

ビジネスアナリストから

統計解析とプログラミングスキルなどのITスキルを両方兼ね備える必要があります。これらに対する知識を、専門家レベルまで高めて、データサイエンティストを目指しましょう。ハードルは高いですが、ビジネスに関する知見が深く、データ分析を行える人はまだまだ少ないです。スキルさえ身につけば、優位なキャリアを築くことができるでしょう。

データサイエンティストの門戸は広く開かれている

ここまでデータサイエンティストの役割、求められるスキル、キャリアの積み方について紹介しました。データサイエンティストはまだまだ不足しており、これからさらに求められる職業です。それだけに、さまざまな人に門戸が開かれており、会社によっては中途社員であっても一から教育してくれるケースもあります。チャンスは大いにありますので、ぜひ狙ってみてください。

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