データサイエンティストの仕事内容とは？必要なスキルや知識も紹介

IT社会の発展にともないエンジニアを目指す方が増えているこの頃ですが、データサイエンティストという職業について良く知らない方も多いのではないでしょうか。

スマートフォンやAIロボット、IoT機器などさまざまな製品・サービスが作られることにより、現代では多くのデータを取得できるようになりました。

それと同時に、データを扱う人間が必要になるわけですが、それがデータサイエンティストという職種になります。

そこで今回は、データサイエンティストについて以下の内容をベースに解説していきます。

データサイエンティストについてググると、「やめとけ」「つらい」など否定的な言葉が出てきますが、現代のデータ社会においては需要が高いため将来性のある職種と言えます。

開発会社である弊社がデータサイエンティストについて詳しく解説しますので、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、収集したデータを分析し企業の経営向上をサポートする職種です。

似たような言葉で「データアナリスト」という職種がありますが、データサイエンティストとの違いは以下の通りになります。

2010年ごろまでは、データを収集する人や分析する人、統計にかける人など担当範囲ごとに仕事が分かれていましたが、ビッグデータの誕生によりデータを専門的に扱う人材が必要になりました。

そこで生まれたのが「データサイエンティスト」です。

しかし、実際の現場では厳密に線引きがされている訳ではなく、データアナリストや機械エンジニアなどがデータを取り扱うこともあり、企業によってはデータアナリストをデータサイエンティストとして雇用するケースもあります。

ここで理解すべき点は以下の2つですので押さえておきましょう。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは、ビッグデータの収集や分析だけでなく企業の抱える問題を解決できるような提案まで行うため、「データを活用すること」が重要な仕事になります。

ここでは、データサイエンティストの仕事を以下の4工程に分けて解説します。

ビジネスにおける課題の抽出

データサイエンティストがまず行うのが「ビジネスにおける課題の抽出」という作業です。

それは、莫大なデータを取り扱う前に企業の課題点を抽出しておくことで、効率の良い収集・分析に移ることができるからです。

「課題の抽出」は以下の3ステップで行われます。

今まではコンサルティングファームや企業の事業企画部が担当していた分野ですが、ビッグデータが関わるようになってからはデータサイエンティストの仕事とされることが多くなりました。

ビッグデータの収集

仮説検証のためにはデータ分析が必要ですが、その前に行うのが「ビッグデータの収集」です。

まずは、業務システムやSNSから分析のもととなるデータを収集するための環境づくりから行います。

上記のように、データサイエンティストはビッグデータを収集する前の設計部分も行います。

収集したデータの分析

データの収集が終えたら、「分析作業」に移ります。

分析作業はいわば、膨大なデータの中から仮設検証に使える「意味あるデータを見つける特定作業」と言えます。

特定に先立ち、必要に応じてデータの下処理である「データのクレンジングや加工」も行われます。

データの分析が正しく行われないと、その先に行われる仮設検証がブレてしまうため重要な工程の一つとなります。

分析結果をもとにした提言

最後に、データの分析結果をもとに「ビジネス上の課題を解決するための提言」を行います。

ここでは、収集したデータの分析結果を伝えるだけではなく、そこから考えられる次の施策を具体的に伝えることが重要です。

例えば、商品に関するデータ分析を行い、「30代女性はこのような商品を多く購入する傾向がある」と分かったとします。

その場合、多く購入されている商品の特徴を押さえた商品開発を行えば、売上向上につながる可能性が出てくるでしょう。

このように、分析結果を整理しレポートにまとめることで、抱えている問題の解決策や次に行うべき施策を提言します。

データサイエンティストに必要なスキル・知識

データサイエンティストに必要なスキルや知識は多いですが、大きく分けると以下のようになります。

ただデータを収集し分析すれば良いということでもないので、さまざまなスキルや幅広い知識が必要となります。

分析スキルさえあれば良いと思っていた人は、ここで確認しておきましょう。

必要なスキル

データサイエンティストに必要な具体的スキルは以下の通りです。

データサイエンティストの仕事は、「どうすれば顧客の抱える問題を解決できるか」であり、分析データをもとに考え提案することが重要なため、顧客の市場や課題を把握し、問題点を抽出するなどのビジネススキルが必要となります。

例えば飲食店一つとっても、仲介手数料で利益を出している会社もあれば、課金制度で利益を出している会社もあります。

また、顧客の流入経路もSNSやホームページが中心なのか、看板や口コミのほうがメインなのか、扱う媒体によってはアプローチが異なるでしょう。

このようなビジネススキルをベースに、専門的なスキルであるプログラミングやデータサイエンス力があることで顧客の抱える問題をデータを用いて解決します。

ただし、顧客は人ですので、資料を使ったプレゼン力やコンサルティングスキルも必要となります。

このような的確で分かりやすい説明ができるとベストです。

必要な知識

データサイエンティストに必要な知識は以下の通りです。

データを正しく分析するにあたりベースとなるのが数学や統計学といった学問的知識です。

具体的には、確率・統計・微分積分・線形代数（行列）などの高校・大学レベルの知識が必要となります。

また、ビッグデータを処理するための特別技術に関する知識としてはHadoopを中心としたHBase・Hive・pigを必要とすることが多いです。

これらを理解しておくことで容量の大きいビッグデータでも、蓄積や操作が可能となります。

その他、ビッグデータの効率的な計算が可能な分析ツール「SPSS」や高速処理が可能な「列指向のデータベース」など、ビッグデータに関する技術は多くあるので、幅広い知識を身につける必要があります。

機械学習はPythonを使うことが多く、プログラミング言語Pythonをしっかりマスターしておく必要があります。

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データサイエンティストのなり方

データサイエンティストになるには、大きく３つのなり方があります。

大学生の時からデータサイエンス専攻に入って、データサイエンティストとして新卒で就職する方法です。データサイエンティストになれる可能性が最も高い一方で、すでに社会人になっている人にとっては再現性が低い方法です。

社会人からデータサイエンティストになる場合は、「エンジニア」か「マーケター」を経由してデータサイエンティストになる人が多いです。

データサイエンティストに求められる知識は「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の３つと言われています。

以上のことを踏まえると、未経験からデータサイエンティストになる場合はWebエンジニアになって経験を積み、そこから「ビジネス力」と「データサイエンス」（言語で言うとPython・R言語）はご自身で身につけていただくのが良いです。

ですので、未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、Webエンジニアを経由することがお勧めです。

データサイエンティストになるために役立つ資格

データサイエンティストになるために役立つ資格としては、以下の4つが挙げられます。

資格取得を通して知識を深められるだけでなく、キャリアアップにも利用できるためおすすめです。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験とは、IPA（情報処理推進機構）が主催するIT技術者向け試験の総称で、データサイエンティストを目指すなら以下の2つがおすすめです。

基本情報技術者試験ではシステムの設計・開発や戦略立案などの基礎知識がメインに出題され、応用情報技術者試験ではITに関する応用的知識やスキルに加え、マネジメントや経営戦略に関する知識も問われます。

合格率は両方とも20%前後で難易度は高めですが、認知度の高い国家資格であるため取得する価値は高いと言えます。

統計検定

統計検定は、日本統計学会が認定する統一試験で5段階（準1級〜4級）のレベルで構成され、1級のみ「統計数理」と「統計応用」の2つの試験に分かれています。

2級は大学1～2年で学ぶレベルの統計学の知識とその応用力が問われる試験なので、専門的に勉強していない人は準2級の取得を目指すのがおすすめです。

難易度は上がりますが、準1級に合格すれば応用的な統計学の手法を理解しているという証明になります。

準1級と2級〜4級の合格率は以下の通りです。

得られる資格は「統計調査士と専門統計調査士」の2種類があるので、統計学の知識があることを証明したい人は取得を目指すと良いでしょう。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、情報処理技術者試験と同様にIPA（情報処理推進機構）が運営するデータベースに関する国家試験です。

データベースの管理者や責任者育成を目的としているため、データベースの設計や管理に関する知識が問われます。

ほかの情報系資格と比較しても難易度は高く、合格率は約20%です。

データサイエンティストはビッグデータを蓄積するためにデータベースの設計や蓄積を行うため、取得する価値は高いと言えます。

上位資格であるため、キャリアアップしたい方は入念に勉強してから挑戦すると良いでしょう。

G検定・E資格

G検定・E検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する試験に合格することで得られる資格です。

試験内容としては、AIの機械学習に必要なディープランニングの知識や技術について問われます。

G検定とE検定がおすすめな人の特徴としては、以下の通りです。

データサイエンティストはディープランニングやAIの知識も必要とするため、取得する価値はあると言えます。

一般的にはG検定取得後にE検定を受験する方が多いため、まずはG検定に挑戦すると良いでしょう。

「データサイエンティストはやめとけ・つらい」と言われる理由

やめとけ・つらいと言われる主な理由は以下の通りです。

ビッグデータという膨大な情報を分析して、企業の抱える問題を解決できるような施策を見出す仕事は決して容易なものとは言えません。

ミスをしないよう細心の注意を払いながら複数のタスクをこなすストレスは、他のエンジニアより高い可能性があります。

AIという最新技術に期待する人も多く、データ収集や分析が一瞬でできるものと勘違いされるケースもあるので精神的な負荷もかかるでしょう。

しかし、仕事量や注意量などは他分野のエンジニアでも同じくらいあるものなので、そこまで気にする必要はありません。

そして、データサイエンティストの需要は非常に高いものとなっています。

AIに代替されにくいどころか、AI技術の発達によりビッグデータの需要が拡大しております。

さらに人材不足問題も相まって、2019年に文部科学省が「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」を始めました。

これは、データサイエンスやAIに関する知識や技術の向上及び学びの機会拡大を目的としています。

データサイエンティストは、まだまだ需要がある仕事で将来性も高いと言えるため、ネガティブな意見はあまり気にしないで良いでしょう。

その他、将来性のある仕事について知りたい人はこちらにまとめてありますので参考にしてみてください。

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まとめ

今回の記事では、データサイエンティストの仕事内容や必要なスキルについて解説しました。

ビッグデータを扱うことから、「タスク量が多くて大変」と思われがちですが、IT系の職種であればそれほど大差ないと思われます。

むしろ、AIの発達に伴い需要は拡大しているため将来性のある仕事として認識しておくと良いでしょう。

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