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データサイエンティストとは

膨大なデータから価値を創出し事業に貢献

データサイエンティストとは、膨大なデータ分析から解決策を示す専門家のこと。IT技術の発展に伴い情報化社会が進んだ昨今、企業ではビッグデータの活用が重要視されるようになりました。膨大なデータを分析して活用することで、業務効率化や売上増大などが期待されています。その背景には情報戦略に欠かせない「データサイエンティスト」の存在があります。聞きなれない職業ですが、あらゆる分野でビッグデータの活用が活発化される中、今後ますます需要の高まる職業といえます。プログラミングや統計知識などデータ分析の専門スキルが求められる仕事ではありますが、自分の分析結果によって、新しいビジネス展開企業に利益をもたらすことができた時に大きなやりがいを感じられる仕事です。企業によっては「データマイニングエンジニア」や「データアナリスト」と呼ばれることもあります。

データサイエンティストの仕事内容

データ活用で課題を解決へと導く

IT技術の進化によって情報収集や蓄積が簡単にできるようになった一方で、集めた膨大なデータを活用できていない企業もまだまだ多くいます。データサイエンティストの役割は、複雑化した膨大なビッグデータからビジネス戦略に必要なデータを探し出し、見やすい形に変換し、そのデータを分析・検証、その分析結果をもとに施策を考え提供することで事業に貢献していくことです。データサイエンティストの具体的な仕事内容をみていきましょう。

要件定義

顧客が抱えている課題を明確に把握し、データ分析によって、どのようなことを実現したいのかをヒアリングします。

データ収集・抽出

ビジネス課題解決のために必要なデータを収集します。膨大なデータの中から活用できる情報を見定めます。

データ変換

集めたデータをR,Pythonなどのプログラミング言語を用いて計測します。余計な情報の削除やグラフ化などを行ってわかりやすい状態に変換します。

データ分析

統計学やデータ分析言語、機械学習などを活用し、課題に対する原因のあぶり出しやパターン化、仮説検証を行い、データ分析によって得られた結果からビジネス課題の解決策を抽出します。

戦略及び施策の提示

分析結果をもとに新たなビジネス戦略の立案や課題解決となる施策をレポートにまとめ提示します。レポート作成スキルもデータサイエンティストには求められます。

データサイエンティストになるには

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データサイエンティストへの道のり

データサイエンティストは必ずしも学歴が問われる職業ではありませんが、ビッグデータを扱う上で、統計学や数学、機械学習、プログラミング、マーケティング等に関する専門的な知識が必要とされます。まずは専門学校、または理系大学で高い専門性を身につけておくことが大切です。その上でデータサイエンティストとして、クライアントのデータを分析するコンサルティング会社やビッグデータを扱う企業などに就職するのが一般的といえます。データサイエンティストの仕事は最先端の分野であることから人材不足といわれており、今後ますます人材の需要が大きくなると考えられます。

求められる知識・資質を磨く

コミュニケーション能力

収集・分析したデータを分かり易く明確に人に伝えることや、相手の意図を汲み取るコミュニケーション能力は欠かせません。また分析したデータをわかりやすくまとめ、伝えるためのプレゼンテーション能力も身につけておきたいところです。

提案力

ビッグデータを収集・分析して、得たデータの情報から様々な仮説を立て、課題を解決したり新しいビジネス展開やサービスを提案する提案力が求められます。

倫理的思考力

ロジカルシンキングともいい、問題を整理し、結論を導き出すための思考法です。倫理的思考力によって、分かりやすく説得力のある伝え方ができ、問題解決や情報整理、生産性の向上に役立ちます。

統計解析スキル

データ分析に欠かせないのが数学の知識です。特に必要とされる分野として、「統計」「確率」「微分積分」「行列」など高校レベルの数学知識は、最低限必要といえます。

ITスキル

ビッグデータを扱うデータサイエンティストは、データ処理やデータベースに関する専門知識も必要となります。自らプログラムを書くケースもあるため、プログラミングスキルを持っていると有利でしょう。

必要な資格・試験情報

データサイエンティストになるための資格は必須ではありませんが、資格取得を目指すことで身につく知識や統計学など専門分野への理解を深めることができます。またデータサイエンティストにはデータ分析だけでなく、サイエンティスト(科学者)としてそのデータに意味を持たせ、ビジネス戦略の仮説から考察、提案までの一連の流れが求められます。したがって、データ分析に必要な統計学や数学の知識に加えて、消費者心理や行動経済学、統計するデータに関する業界知識やマーケティング手法など、携わる分野に合わせた幅広い知識も必要となるでしょう。変化の激しいIT業界では、常に新たな知識を吸収する知的好奇心を持ち続けることが重要です。

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