データサイエンティストの仕事や業務内容とは
ビッグデータを分析・解析し、それをビジネスに活用するための知見・情報を引き出す。
データサイエンティストとは、複雑で膨大な情報「ビッグデータ」を分析し、ビジネスに活用できる知見・情報を引き出す専門家です。
IT技術の高度化による情報化社会が進み、世の中にはありとあらゆるデータが溢れかえるようになりました。
そのような現代において、データサイエンティストによるビッグデータの分析結果は、企業がビジネス上の課題を発見したり、利益を生むための戦略を導いたりする目的で幅広く活用されるようになっています。
需要が急激に拡大している職業ですが、比較的歴史の新しい仕事であることから、日本ではビッグデータを専門に扱える人材はまだ不足しているといわれます。
大学等でも専門家の育成に向けた科目が多数設置されはじめており、これからデータサイエンティストを目指す人にとっては追い風の状況です。
統計学やデータ分析に関する専門知識はもちろん、ビジネス全般の知識やコミュニケーション力など、幅広く高度なスキルを備えた若い人材の活躍に期待が寄せられています。
データサイエンティストの仕事内容
「ビッグデータ」を分析し、ビジネスに活用させる
データサイエンティストとは、2007年に「データサイエンス」という言葉が新語として登場するとともに生まれた、比較的新しい職業です。
IT技術の発展による情報化社会が進み、世の中にはありとあらゆる膨大なデータがあふれるようになりました。
データサイエンティストは、統計学やITスキルなどの専門知識を駆使して、そうした「ビッグデータ」といわれる情報を分析する専門職です。
分析したデータは、企業の新たな商品開発やマーケティング活動に役立てたり、企業が利益を生むための戦略を導き出していったりするために活用されます。
データ分析の専門知識とビジネススキルを生かして活躍
データサイエンティストがおこなうデータ分析や統計処理の手法は、さまざまなものがあります。
各々の得意分野や専門分野を生かして仕事を進めますが、分析にあたっては、SAS・R・Python等のプログラミング言語や、AI・機械学習・ディープランニング等の知識が必要になることもあります。
分析結果が出たら、内容をレポートにまとめてわかりやすくプレゼンテーションするなどの仕事もおこなうため、幅広いビジネススキルも求められます。
データサイエンティストの活躍のフィールドは、IT業界をはじめ、金融業界やコンサルタント会社、各種メーカーなどあらゆる業界に広がっています。
データサイエンティストになるには
専門学校、大学や大学院で統計学やデータサイエンスを学んでおくと強みになる
データサイエンティストになるために、法律上必要とされる資格や学歴等はありません。
ただし、実際の業務では分析・統計学やIT、ビジネスどに関する、専門的で幅広い知識やスキルが求められます。
「ITエンジニア」や「ビジネスコンサルタント」の経験者が職歴を生かしてデータサイエンティストになるケースも見られますが、最近では新卒でデータサイエンティストを募集する企業も増えつつあります。
高校生など早い段階からこの職業を目指す場合には、大学もしくは大学院で統計学やデータサイエンスをアカデミックに学んでおくと、大きな強みになるでしょう。
多様な業界の企業で活躍できるチャンスがある
近年はどの業界においてもデジタル化が進んでいるため、データサイエンティストはさまざまな業界の企業で募集されています。
たとえばシンクタンクやリサーチ会社、経営コンサルタント会社、IT系企業、ゲーム会社、大手総合メーカー、銀行や証券会社など、多様な勤務先の選択肢があります。
全体としては、中小企業よりも大手企業のほうがデータサイエンティストの募集が多いです。
データサイエンティストの資格・試験の難易度
スキルアップのために資格取得を目指す人も多い
データサイエンティストとして働くために、法律上必要な資格は存在しません。
ただし、特殊な知識・スキルが要求される専門職であることから、それらを対外的に示すための資格を取得しておくと、就職・転職の際に役立ったり、仕事をスムーズに進めやすくなったりすることがあります。
データサイエンティストの実務に関連する資格としては、以下のようなものが挙げられます。
・統計検定
・統計検定 データサイエンス基礎
・基本情報処理技術者試験
・オラクルマスター
・アクチュアリー資格試験
データサイエンティストは、統計学に詳しいことだけではなかなか務まらず、加えてビジネス的な視点やITエンジニアとしての視点も必要とされます。
幅広い知識・スキルを習得するには時間がかかりますが、働きはじめてからも、自分のスキルアップのために資格取得に励む人は少なくありません。
データサイエンティストの現状と将来性・今後の見通し
急激に需要が高まっており、新たな若手人材の登場に期待が集まる
データサイエンティストが誕生したのは、2007年に「データサイエンス」という言葉が新語として登場したことがきっかけです。
以後、スマートフォンの登場、インターネットの爆発的な普及によって、世の中では急激な情報化が進みました。
そうしたなか、各企業では膨大で複雑な情報を業務データとして扱うようになり、それをどう生かしていくかが企業の競争力や成長性を大きく左右する時代に突入しています。
いまや、あらゆる業界のビジネス発展のために、ビッグデータを専門的に扱えるデータサイエンティストの存在は欠かせないものとなっています。
求人が増加傾向なのに対し、海外に比べると国内のデータサイエンティストの人材は大きく不足していることから、これからこの職業を目指す若者にもチャンスは十分にあります。
国を挙げてのデータサイエンティスト育成の動きも加速しているため、多様なチャンスを積極的に活用し、次世代を担うデータサイエンティストを目指すことが可能です。
データサイエンティストに向いている人・適性
数学や統計処理が好きで、幅広いビジネススキルを学ぶことに前向きな人
データサイエンティストは数学的知識や統計処理、プログラミング言語を扱うことから、それらを苦にしない人であることは、目指していくための前提条件です。
そのうえで、この職業に向いているのは、目的や課題に対して情報を集めて分析することが好きな人や、多種多様な情報を整理してまとめるのが得意な人です。
また、データサイエンティストの仕事では「分析したデータをビジネスにどう活用するか」という視点が重要になってきます。
常に先をイメージしながら予測を立てたり、論理的に答えを導いたりすることができる人に向いているといえるでしょう。
経営やビジネス、マーケティングなどに関する幅広いビジネススキルも求められるため、勉強することを嫌がらない、向上心の強いタイプの人のほうが適性があります。
