「データサイエンティストってなに？」
「聞いたことあるけどデータサイエンティストってよくわからない」

と思っていませんか？

名前を聞いただけで小難しい印象を受けてしまいますよね。

検索してみても、結局よくわからなかったという経験もあると思います。

そこで今回は、

について詳しく解説します。

この記事を見れば必ずデータサイエンティストについての知識が高まります。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

データサイエンティストとは？押さえるべき2つのポイント

データサイエンティストとはビックデータといわれる膨大な量のデータを分析・解析をし、活用していく技術者のことを指します。

いわば、情報を扱うプロフェッショナルで、ビジネスにおいて重要な役割を果たします。

データサイエンティストをより理解するために、以下2つのポイントを押さえましょう。

それでは、ひとつずつ確認していきましょう。

1.データサイエンティストが生まれた背景

データサイエンティストが生まれた背景に大きく関わっているのが、ビックデータの拡大です。

データ活用の重要性が高まるなかで、膨大なデータをいち企業の担当者レベルでは扱うことが困難となりました。

そこで、各組織ではデータを扱うプロフェッショナルを求めるようになりました。

今まではそれぞれに担当者がいましたが、より高いパフォーマンスが得るために、この役割を結びつけた結果、データサイエンティストが生まれました。

2.なぜ今データサイエンティストが注目されるのか？

データサイエンティストが今注目されている理由はこの情報化社会にあります。

データがあふれかえる情報化社会に、そのデータを使いこなすプロフェッショナルの需要が高まっているのです。

データを分析・解析してビジネスに活用していくことに長けたデータサイエンティストは、その企業にとって非常に重要な役割を担います。

そのため、IT人材のなかでもとくに今データサイエンティストが注目されているのです。

もし、将来的にデータサイエンティストになりたいのであれば、学習サポートのあるプログラミングスクールで勉強することも、ぜひ視野に入れてみてください。

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データサイエンティストの仕事内容5つ

ビッグデータを活用する技術者であるデータサイエンティストですが、ただデータを処理するだけが仕事ではありません。

ここでは、データサイエンティストの5つの仕事内容をご紹介します。

ひとつずつ、具体的にみていきましょう。

1.問題定義

問題定義では、企業が抱えている課題の認識、そしてその課題に対して何を解決していくべきなのか定義します。

具体的には下記の要素です。

現状を把握し理想の状態を決めることで、問題が見えてきます。

問題が定義されれば、どのデータが必要なのか、なにをすべきなのか明確になります。

2.データの収集・整備

データの収集・整備は、膨大なビッグデータより課題解決・仮説立証に必要なのデータを収集し、整備する仕事です。

データをただ収集するだけではなく、上記のように収集から保存・管理するところまでが業務です。

データ収集のIT知識に加えてデータベース関連の知識や操作スキルも必要になります。

3.データ分析

データ分析は、収集・整理したデータから「必要な情報」を探し出し、分析する仕事です。

分析の手法は多岐にわたるので、どんなアプローチをしていくかは技術者次第となります。

膨大なデータの中から意味のあるものをいかに見つけ出すかが鍵となり、データサイエンティストの力の見せどころです。

分析するにあたり、分析手法の知識やスキル、そしてプログラミング言語やAI・機械学習などの知識が必要となります。

4.レポート作成

データ分析をと通して分かった結果をまとめてレポートを作成します。

分析結果をビジネスの問題解決にどう活かすかを検討しなければいけないため、解決施策や対策の方向性まで示す必要があります。

経営層や業務担当者など、レポートを見る人にとってわかりやすい形でアウトプットすることが大切です。

内容だけではなく視覚的にも理解しやすいように注意をはらって作成するスキルが必要となります。

5.問題解決

最終的に、企業が抱えていた問題・課題を解決していくフェーズです。

ここはデータサイエンティストのゴールともいえる部分です。

データサイエンティストの仕事の多くの時間はデータを収集・分析というデータそのものを扱う時間が多いですが、本質はこの問題解決といえるでしょう。

分析結果からビジネス戦略を導き出し、問題解決につながることで、データサイエンティスの仕事の価値が高まります。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収は平均で600万円以上と考えられています。

そもそもIT人材自体が不足している中で、ほかのエンジニアと比べてもデータサイエンティストの数が少ないため、希少価値も高いのです。

そのため、ほかの職種と比べても高水準を維持しており、本人のスキル次第では年収1000万円を超える価格提示をしている企業も珍しくありません。

高年収を目指すのであれば、高い知識とスキルを身につけておく必要があります。
そのためにも、スキルが定着できるような学習環境を整えておくことが大切です。

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データサイエンティストはなくなる？具体的な将来性を解説

データサイエンティストの仕事はAIの進化により、仕事が減ってしまうという心配がされています。

しかし、実際にはデータサイエンティストの需要は今後もっと高まっていくでしょう。

その理由としては下記があげられます。

IT人材自体の市場も、需要に対してスキルを持つ人材が不足しており、すぐに仕事がなくなることは考えにくい状況です。

データサイエンティストに必要な7つのスキル・知識

データサイエンティストとして活躍していくためには幅広い知識と高いスキルを身につける必要があります。

ここでは、データサイエンティストに必要とされるスキル・知識7つをご紹介します。

それでは、ひとつずつみていきましょう。

1.プログラミングスキル

データサイエンティストにプログラミングスキルは必須のスキルです。

具体的には上記の知識・スキルが必要です。

プログラミングスキルの習得には時間と労力がかります。

プログラミングスクールなどでプロから教えてもらうと効率的に学べるのでおすすめです。

2.データ分析スキル

データサイエンティストにはデータを分析するスキルが必要不可欠です。

上記をおこなうため、統計処理の手法やデータマイニング手法についての知識が身についていなければいけません。

データから自分が必要としている情報・結論を抽出するにはどのような手法を利用すべきか選択する部分から含めて必要なスキルといえるでしょう。

3.データ分析ツールの活用スキル

データ分析手法は途中計算が非常に複雑かつ、膨大な量のデータを扱うため、専用の分析ツールを活用します。

データサイエンティストはこのデータ活用ツールを使いこなすスキルが必要です。

上記のようなデータ分析ツールを使いこなすことで、効率的かつ正確に必要な結果にたどり着けます。

一般的な操作スキルではなく分析をするための高度なソフトウェア操作スキルが求められます。

4.ビジネススキル

ビジネス上の問題を解決していくデータサイエンティストにはITに関するスキルの他にビジネススキルも重要です。

上記のようなスキルを求められます。

データサイエンティストのミッションは、ビジネス上の問題をデータ活用を通して解決し、貢献していくことです。

当然、ビジネスへの深い理解が必要になるとともに、成果物を仕上げるための作業スキルが必要です。

5.データベースに関する知識

データサイエンティストが取り扱うデータはデータベースに格納されているものです。

分析基盤を構築するだけでなく、データベースから必要なデータを抽出するデータベーススキルが必要です。

大量のデータを扱うためデータ処理に多くの時間を要してしまうので、上記スキルの高さが仕事の質の高さにもつながります。

6.ビックデータに関する知識

データサイエンティストが扱うデータはビッグデータといって膨大な量のデータです。

データサイエンティストとして働くならばこのビッグデータに関する知識は必須項目です。

データをただ分析するのではなく、どこから何のデータを抽出してくるのかまで考えなければいけません。

また、今後ビッグデータは発展していく技術なので、業界のトレンドや動向に対してもアンテナを高く情報を収集することが求められます。

7.機械学習の知識

データサイエンティストがデータ分析をおこなうときには機械学習を利用した手法をとる場合があります。

膨大な量のデータに対して人の手だけで処理するのは非常に困難なため、自動で処理できる機械学習を活用して効率化しています。

そのため、データサイエンティストには機械学習を使いこなす知識が必要です。

機械学習の活用により短時間で多くの分析・解析が正しくおこなえるため、仕事の質にも直結してきます。

データサイエンティストに必要なプログラミング言語

データサイエンティストの仕事のなかには、プログラムを書かなければいけない場面が多くあります。

ここではデータサイエンティストに必要な2つのプログラミング言語を紹介します。

データサイエンティストが使用する言語はこのふたつが圧倒的なシェアを得ています。

それではひとつずつみていきましょう。

1.Python

データサイエンティストが身につけるべきプログラミング言語として大きなシェアを誇るのが「Python」です。

Pythonは文法がわかりやすいため、比較的初心者向きの言語といえます。

上記がPythonの特徴です。

Pythonは万能な言語のため、データサイエンティスト以外のプログラマーにも人気の言語です。

2.R言語

R言語は統計データの解析に特化したプログラミング言語です。

特化型の言語のため汎用性はありませんが、データ解析の分野では圧倒的に優秀です。

統計データ解析のために作られた言語というだけあって、データ解析においては非常に高性能です。

いろんなパッケージを保持しているため、専門性が高く、活用するには知識が必要になるため、初心者には高度な言語といえます。

データサイエンティストに必要な言語を学習するサイト3選

プログラミング言語はオンラインでも学べる環境が整っています。

ここではデータサイエンティストに必要な言語を学習できる3つのサイトをご紹介します。

オンラインだと手軽に時間と場所を選ばずに取り組めるため、スタートしやすいです。

ひとつずつ詳しくみていきましょう。

1.Udemy

Udemyは動画コンテンツで学べるオンラインサイトです。

IT知識の基本から学べるコンテンツもあり、プログラミング初心者でも安心して学習できる環境が整っています。

買いきりコンテンツのため、一度買ってしまえば繰り返し視聴できます。

プログラミング言語だけではなく、データサイエンティストになる人に向けたコンテンツも多くあるためおすすめのサイトです。

2.Aidemy

Aidemyは初心者でもはじめやすいことを重視して作られたオンラインサービスです。

機械学習の入門講座が人気で、完全無料の講座も準備されています。

イラストや動画が多く取り入れられたコンテンツで視覚的に理解しやすい工夫がされています。

オンラインプログラミングスクールとしても活用できるプレミアムプランの用意もあり、フレキシブルに学べる環境です。

3.Chainer

ChinerとはPreferred Networks(PFN)という日本企業が開発したPythonベースのディープラーニング向けフレームワークが学べるソフトウェアです。

ニューラルネットワーク学習するための機能がオープンソースで提供されています。

初心者でも学習しやすいようにチュートリアルがありますが、経験者でも高度な開発ができるようにも作られており、利用者の幅が広いのが特徴です。

無料で使用できるので開始までのハードルもなく、すぐにはじめられます。

データサイエンティストで役立つ資格7選

データサイエンティストとして市場価値を高めるためには、自分の知識証明となる資格取得が有効です。

ここでは、データサイエンティストで役立つ資格を7つ紹介します。

市場価値を高められると就活でも有利にはたらきます。

それではひとつずつ詳しくみていきましょう。

1.データスペシャリスト検定

データサイエンティストとしてデータスペシャリスト検定の取得をおすすめします。

データベーススペシャリスト検定は情報処理推進機構(IPA)がおこなっている試験で、国家資格になっています。

この検定試験はデータベース関連試験の最難関ともいわれており、合格率も高くありません。

データベーススペシャリスト検定の取得は難易度が高いからこそ取得する価値も高い資格です。

2.統計検定

統計検定は統計学に関する知識や活用力がはかれる試験です。

日本統計学会が認定しており、統計的な考え方を身につけ応用することで、実社会のさまざまな問題を解決していける力を問うものです。

1級から4級まで5段階のレベル分けがされており、自分の知識・スキルの習得度合いに合わせて受験できます。

実務に直結する統計学と応用能力を証明できる資格なので、就活時のアピールとしても役立ちます。

3.G検定・E資格

G検定・E資格は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供するAIに関する知識や実装能力を認定する資格です。

事業活用する人材のG検定(ジェネラリスト検定)とディープラーニングを実装する人材のE資格(エンジニア資格)に分かれています。

G検定・E資格の特徴は下記です。

これらの資格をとることで名刺などに合格証となるロゴマークをつけることができ、知識やスキルのアピールのしやすさにも注目です。

4.Python試験

Python試験は、データサイエンティストに必要なプログラミング言語であるPythonに関する試験です。

Pythonはデータサイエンティストには必須のスキルのため、Pythonのスキルの証明ができると大きなアピールになるでしょう。

Python試験には下記ふたつの試験があります。

基礎試験では文法基礎を、データ分析試験ではデータ分析の基礎や方法を問う内容となっています。

5.OSS-DB技術者認定試験

データベースの基本を身につけられる試験がOSS-DB技術者認定試験です。

OSS-DBとはオープンソースデータベースのことで、OSS-DB技術者認定試験はLPI-Japanが認定する民間資格です。

OSS-DB技術者認定試験はふたつのレベルがあります。

どちらのレベルも難易度が低いため、データベーススペシャリスト検定へのステップとして受験する人も多いです。

6.基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、データサイエンティストのみならず、IT業界に携わる人であれば取得しておきたい資格です。

この資格は情報処理技術推進機構(IPA)が提供する国家資格なので信用が高く、持っているだけで資格手当がもらえることもあります。

エンジニアの登竜門ともいわれており、力試しとして受験してもよいでしょう。

試験内容が多岐にわたるため、試験勉強を通して全般的なIT力の向上が期待できます。

7.統計士・データ解析士

一般財団法人実務教育研究所の通信講座を受講することて取得できる資格です。

日本で唯一の文部科学省認定講座で、内容も初歩的でわかりやすいため、人気の資格となっています。

通信講座でじっくり学べるうえに、初心者向きの内容なので、今からデータサイエンティストを目指したい人にはまずおすすめの資格です。

データサイエンティストになるには？就職するための4つの方法

データサイエンティストになるには、ITやデータベースの専門知識はもちろんのこと、それ以外にも必要な多くのスキルを身につける必要があります。

ここでは、データサイエンティストとして就職するための方法を4つご紹介します。

決して簡単な道ではありませんが、スキルを身につけられればこれから活躍の機会が増えていく仕事です。

ひとつずつ詳しくみていきましょう。

1.プログラミングスクールで勉強する

プログラミングスクールでもデータサイエンティストとして必要なスキルを学べる環境が整っています。

プログラミングスクールは直接プロから学べるため、最短距離で効率的にスキルを高められます。

無料体験期間があるスクールがほとんどなので、まずは参加してみると良いでしょう。

大学などとは違って、期間的にも標的にも手軽に挑戦できるのが魅力です。

2.専門の大学や大学院を卒業する

データサイエンスに特化した大学や大学院に入学、しっかりと時間をかけて学び、卒業後に就職する道があります。

下記はデータサイエンス専門学部が開設された代表的な大学です。

大学の専門学科卒業の学歴は就活で有利に働きます。

早いうちからデータサイエンティストを目指すことが決まっていれば専門性の高い大学・大学院に進むべきでしょう。

3.エンジニア職から転職する

未経験でデータサイエンティストを目指すには、日常的にデータを扱ったりプログラムを組んだりするエンジニア職からの転職が有利でしょう。

データサイエンティストにはITの全般的知識が求められるため、エンジニアとして働いていた経験は知識の証明になります。

今エンジニア職に就いていない人は、データサイエンティストになるファーストステップとしてプログラマーやSEを目指すのも良いでしょう。

まずは転職を視野に入れた土台作りをすることも戦略のひとつです。

4.社内養成や社内公募を利用してキャリアチェンジ

社内でキャリアチェンジプログラムや養成プログラムを実施している企業であれば、応募してキャリアチェンジするのもひとつの方法です。

各企業でデータサイエンティストへの注目が高まっていることもあり、育成に力を入れている企業もあります。

ただし、社内制度を利用しても狭き門なことには変わりないので、日頃からデータサイエンティストに必要なスキルを磨いておく必要があります。

社内で知識やスキルが認められるよう、業務の中で実績をつくっておくと良いでしょう。

まとめ：データサイエンティストの需要は今後も高まり続ける

社会が情報化し、データの活用が企業の成長に重要な意味を持つ時代になりました。

情報化社会のなかで、データサイエンティストという職業へ今後も需要が高まり続けることが予想されます。

データサイエンティストは今注目されている職業です。

高いスキルが必要となるため、今のうちから必要な知識・スキルを学んで経験を貯めていきましょう。

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