自分のデータ分析によって課題解決へと導けたときに、この仕事の醍醐味を感じられます。
AIクリエーター専攻卒
データサイエンティストとは？
データをビジネス戦略に活かす職業
情報化社会が急速に進む中で、企業は莫大なデータを収集できるようになりました。その一方で、集めたデータ量が膨大すぎてデータを有効的に活用できていない企業も多いのが現状です。そのデータを整理・分析・活用して活かしていくのがデータサイエンティストです。複雑なビッグデータからビジネスに必要なデータを見つけ出し、分かりやすい形に変換し、分析・検証を行います。その結果を元に、ビジネスでどのような戦略をとればよいかを考え、提案することによって課題解決へと導いていきます。自身の戦略で企業の利益や成果につながることで大きなやりがいを感じられる仕事です。企業の売上拡大や業務効率化につながるとして注目されており、今後さらに需要が高まっていく仕事の一つと言えます。
データサイエンティストってどんな仕事？
情報を企業の発展に役立てる仕事
データサイエンティストの仕事は、ビッグデータを分析してビジネスに活用するための情報を引き出すことです。データ処理や統計処理を行い、データから得た情報で新たなビジネス展開を考えたり、企業が利益を生み出すために活用することで事業に貢献できる仕事です。企業の成長や同業他社との差別化を考える上でデータの活用が不可欠となっている今、データサイエンティストは企業競争を左右する重要な役割を果たしています。それではデータサイエンティストの仕事の流れをみていきましょう。
データの定義づけ
詳細に分析するデータサイエンティストの仕事を始めるにあたって、顧客や自社が抱えている問題をヒアリングし課題を明確にしていきます。
データの収集・蓄積
膨大なデータの中から活用できる情報を収集することもデータサイエンティストの仕事です。データサイエンティストはこれらの情報を収集して操作しやすいように蓄積していきます。
データ分析
収集したデータは、分析ツールを用いて詳細に分析します。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見出します。
戦略の提案
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。パワーポイントなどレポート作成スキルもデータサイエンティストに求められるスキルです。
どうすればデータサイエンティストになれる？
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になるためには、文字通りデータを扱う科学者になるわけですから、統計学について学ぶ必要があります。未経験でいきなりデータサイエンティストになれる確率はかなり低いのが現実です。まずは情報系の専門学校などで統計学やマーケティングの専門知識を実践的に学び、ビッグデータを取り扱う上で必要な機械学習やディープラーニングまで、幅広い知識とスキルを身につけることでデータサイエンティストへの道が開けてきます。データサイエンティストとして必要不可欠なスキルを身につけた上で、金融機関やビッグデータを扱うコンサルティング企業などへの就職を目指します。データサイエンティストになった後のキャリアアップとしては、データサイエンティストチームのマネジメントや、ITコンサルタント会社等を起業し独立する道もあります。
求められる知識・資質
統計学に関する知識
データサイエンティストは、課題に対して仮説を立てて検証するため、物事を論理的に考えられるスキルがあることが望ましいです。論理的なだけではなく、その考えが統計学的な思考に基づいたものであれば、歓迎されます。
プログラミングスキル
データを実際に分析するにあたって必要になるのが、高度なプログラミング言語の知識とスキルです。今後のデータサイエンティストは、AIの発展と力を合わせていく必要があるため、機械学習、ディープラーニングに関する知識があると、なお良いでしょう。
問題解決能力
データサイエンティストとして活躍するためには、企業が抱えている問題をデータの活用によって解決することができる能力が必要です。そのためには、企業が気づくことのできない問題や課題に、データの側面から切り込んで、問題解決に結びつける必要があります。
データサイエンティストに必要な資格や試験情報
データサイエンティストになるために、必ず取得しなければならない資格や試験は特にありません。しかし、データサイエンティストとして採用されるために有利になる資格なら、いくつかあります。統計学の知識を証明できる「統計検定」、データベースの操作に関する知識を証明できる「データベーススペシャリスト」などの資格を有することで、データサイエンティストとして採用されやすくなるでしょう。ビジネス戦略を提案する上で、統計学やデータ分析に関する専門知識だけでなく、マーケティング手法や様々な業界知識、行動経済学といったビジネス的な視点を習得することもおすすめします。
