投稿者: 情報収集と問題解決のプロフェッショナル
データサイエンティストという職業には、明確な定義が存在しません。業界や企業によっては、データアナリストやグロースハッカーなど、別の名称で呼ばれることもあります。
一般的な答えで定義づけるならば、データサイエンティストは、WebやSNS、企業の内部などに氾濫する膨大なデータ（ビッグデータ）の収集と分析を行う専門家と言えるでしょう。情報分析から得たデータを、企業の問題解決や新しいビジネスモデルの立ち上げに活かすことが、データサイエンティストの主な役目です。
情報化社会が進み、膨大なデータが溢れる現代において、データサイエンティストは様々な業界から注目が集まる職業となっています。
データサイエンティストの具体的な仕事内容は？
データサイエンティストの仕事内容を大まかに分類すると、以下の通りになります。
課題の抽出
企業や部署内で発生している問題や、利益拡大を妨げている原因などを、データサイエンティストが細かく分析します。抽出された課題に対して、改善策となる仮説を立てるのもデータサイエンティストの役目です。
データ収集
業務システムやWeb、SNSなど駆使して、立案した仮説検証に必要なデータを収集します。データ量は膨大なものとなるため、整理整頓しながらデータ収集に勤しむ必要があります。また、データサイエンティストが集めた情報は会社の財産となるため、データの紛失や漏洩には十分注意しなければいけません。
改善策の作成
収集したデータを様々な角度から分析し、課題の改善を目的としたシステムを作成します。システムの効果は、細かくレポートを作成して、問題解決の新たな方針作成に役立てます。加えて、課題が解決した後もデータ収集は継続して行い、問題が再発しないように経過を観察する必要があります。
職場の環境や参加するプロジェクトなどによって、データ収集や改善策の作成方法は異なります。求められる知識や技術は大きく異なってくるため、ひと口にデータサイエンティストといっても、様々なスキルやノウハウを備えた人が存在するのです。企業によっては、データサイエンティストがチームを組んで、それぞれの得意分野を活かす形で、業務に取り組む場合もあります。
データサイエンティストの業務内容は、働く場所によって大きく異なります。そのため、データサイエンティストを目指すうえで、持っておくと有利となるスキルや知識も、業界や企業ごとに変化するのです。
データサイエンティストの基本的なスキルと知識
ただし、どこで働く場合でも覚えておきたいデータサイエンティストの基本的なスキルや知識は存在します。就職や転職を志す場合、最低限の知識として学んでおくことをおすすめします。
ITスキル
膨大なデータから情報収集や分析を行うためには、基本的なITスキルが必須となります。これは、「リレーショナルDB」や「MySQL」といったデータベースのスキルのほか、「Java」や「PHP」などのプログラミングに関するスキルなどが該当します。さらに、収集や分析を行ったデータを、正しく管理できるセキュリティに関するスキルも必須となるでしょう。
数学の知識
データを分析したり、分析結果を読み解いたりする際は、統計や確率のほか、微分積分などの数学に関する知識が欠かせません。データサイエンティストとして働く場合は、高校卒業や大学レベルの数学知識は持っておきたいところです。また、これらの知識を証明するために、「ビジネス数学検定」や「統計検定」などの資格取得に挑戦するのもよい方法です。
ビジネスに対する知識
分析したデータをもとに、「どうすれば利益が出せるか」というプランを構築するのも、データサイエンティストの仕事です。利益を生み出す方法を論理的に立案するためには、自らが携わっている業界の知識が必須です。
コミュニケーション能力
たとえ、データ収集や分析が上手く行えたとしても、自分にしか理解できないような内容では意味がありません。したがって、データサイエンティストには、分析したデータや、課題の改善策を他人に上手く伝えるプレゼンテーション能力やコミュニケーション能力が必須となるのです。
データサイエンティストの求人とは
業種や業態に関わらず、大規模なデータを扱う企業であれば、データサイエンティストの求人が存在します。昨今は、データサイエンティストの案件のみを扱う求人サイトもあり、自身のスキル次第で様々な場所で働くことが可能です。先に紹介した通り、必須となるスキルや知識は企業ごとに変化するため、応募の条件や優遇される資格などを把握したうえで応募するようにしましょう。
ですが、自分のキャリアを活かして転職をする場合、求人数が少なくなることを留意しておきましょう。これは、業界ごとに業務内容や求められるスキルが異なる分、前の企業で得た知識や経験を転職後に活かしにくいという理由があるためです。
