データサイエンティストとは？仕事内容や必要なスキル、定義や向いている人をわかりやすく徹底解説！
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情報化社会を生きる私たちは超膨大なデータの波に埋もれている状態と言えます。アナログの時代では考えられない情報量の中で対応しなくてはなりません。一方で、正しく情報を読み解き、分析できることは企業側にとってはビジネスチャンスです。
膨大なデータがある中で欠かせないのがデータサイエンティスト。データサイエンティストとは何か、仕事内容、必要なスキルなどをご紹介します。
データサイエンティストとは何か
そもそもデータサイエンティストとはどのような存在なのか、データサイエンティストの定義などをご紹介していきます。
ビッグデータなどを解析する人
膨大なデータがある中で分析を行うことにより、様々な事象や課題などが見えてくる場合があります。膨大なデータ、いわゆるビッグデータをアルゴリズムなどを活用して分析していくことをデータサイエンスと言います。
このデータサイエンスを取り扱う人がデータサイエンティストです。例えば、動画サイトにおいておすすめ動画がピックアップされることがあります。これもアルゴリズムなどから分析して出された結果であり、ビッグデータから導き出された結論と言えます。
これらのビッグデータをうまく解析する中で、企業が抱える問題を解決するほか、戦略などを考えていくのがデータサイエンティストの役目です。
データサイエンティストの定義
データサイエンティストの定義はデータサイエンティスト協会によって定義されています。その定義の中身は、「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」です。
統計学やアルゴリズムといった理論をうまく活用し、データサイエンスで必要なスキルを磨くなどしてデータ分析をよりうまく行えるのがデータサイエンティストと言えます。
データサイエンティストの仕事内容
実際にデータサイエンティストはどんな仕事を行っていくのか、データサイエンティストの仕事内容についてご紹介します。
データ分析基盤を構築する
ビッグデータを活用して分析を行うには、まずビッグデータを蓄積していく必要があります。しかし、蓄積だけではあまりにもバラバラで、つかみどころがありません。そこで分析がしやすいように整理する必要があります。この整理された状態を「データ分析基盤」と言います。
データサイエンティストはこのデータ分析基盤を構築するところから始めます。データを集めてビッグデータにしたら、それを分析を行うために加工していきます。分析に使うものだけを抽出してまとめる作業を行った後でそのデータを可視化させます。
データ分析基盤は正確性や完全性などが保たれていることで質のいいデータとして扱えます。これらの性質が存在しているかを加味しながら構築していくのもデータサイエンティストの仕事です。
分析と課題の発見
データ分析基盤を作ったら、そこから分析を行います。事前に仮説を立てて検証を行っていき、仮説が正しいかを調べる「仮説検証型」とデータを分析する中で傾向を見つける「知識発見型」の2つの手法が存在します。
これらの分析手法によって課題を発見するほか、いくつかの課題を見つけたら何から課題を解決していくか、順番を決めていくこともデータサイエンティストが行います。
レポートにまとめる
分析と課題の発見が終わったら、いよいよ分析結果などをレポートにまとめます。「重要業績評価指標」でまとめていき、重要なポイントをピックアップしていきます。このレポートを見ながら、課題の解決、期待値などを踏まえた上で最終的な判断を下します。
会社の行く末を左右するような重要な決定も下されるため、その決定に大きな影響を与えるものだからこそ、データサイエンティストの仕事は責任重大と言えるでしょう。
データサイエンティストの平均年収
データサイエンティストはかなり専門性の高い仕事を行っていますが、だいたいの平均年収はおよそ700万円ほどと、一般的なサラリーマンと比べればそれなりにもらえていることがわかります。
最高年収となると1,000万円を超えるため、データサイエンティストの平均年収はまだまだ上が見込める状態と言えます。平均年収は需要の高さと専門性の高さで左右される部分が大きく、データサイエンティストは需要も専門性も高いため、平均年収が過度に下がる可能性は少ないと言えるでしょう。
データサイエンティストはなぜ必要なのか
そもそもデータサイエンティストはなぜ必要なのか、その理由についてもご紹介していきます。
ビッグデータの重要性が高まったから
デジタル時代を迎えたことで、とにかく多くのデータが存在します。しかし、そのデータが完全に活用できているとは言い難く、積極的に活用している企業に商機が訪れている状況です。また災害時における人の動きをまとめたビッグデータは新たな災害対策の必要性を浮かび上がらせています。
このようにビッグデータをいかに活用するか、いかに使いこなすかがライバルと差をつけるのに欠かせない状況となりました。ビッグデータの重要性が高まり、正しく分析して課題点を洗い出してくれるデータサイエンティストの存在は必要不可欠となっています。
誰も気付かない発見があるから
ビッグデータには誰も気付かないような発見が眠っていると言われています。例えば、災害時の人の動きは災害時でなければわかりません。しかし、平常時の人の流れや実験による人の流れなどを組み合わせることでおおよその傾向はつかめるほか、過去の状況を踏まえることで、色々な発見が出てきます。
それまではその当時の被害状況などから防災対策を立てていたものの、現代の状況に即した対策とは言えないケースもあります。アップデートをしていくにはビッグデータの分析は欠かせません。その点ではデータサイエンティストの存在は欠かせないのです。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストになるには必要なスキルが少なくとも3つあります。この3つのスキルについて詳しくご紹介します。
分析と解析のスキル
まずデータサイエンティストに欠かせないのが分析と解析のスキルです。データサイエンティストはアルゴリズムなどを駆使して分析を行う必要がありますが、どの分析方法を採用するかなども一定の知識がなければ決められないことです。
アルゴリズムの知識だけでなく数学や統計学といった知識も欠かせません。これらの知識を総合的に駆使することで正しい分析・解析が行えます。データサイエンティストとして必須なスキルと言っても過言ではありません。
プログラミングのスキル
分析をする際には統計学などの知識が必要ですが、実際に統計で用いる手法で分析を行う際には統計的な手法に関するツールが欠かせません。
このツールを稼働するにはプログラミング言語が必要です。このプログラミングのスキルもデータサイエンティストには欠かせない要素と言えます。
ビジネススキル
意外にも欠かせないのがビジネススキルです。ビッグデータで課題を見つけていく際には、まずどんな課題を抱えているのか、ビッグデータを使ってどんな改善をしていきたいのかをヒアリングしながらおおよその方向性を探ることになります。
またレポートにまとめ、経営陣に説明を行う際にはプレゼン能力も問われます。このようにビジネスで必要とされるスキルはデータサイエンティストにとっても欠かせないものと言えるのです。
データサイエンティストに向いている人
データサイエンティストは様々なスキルが求められ、専門性の高さが特徴的です。そんなデータサイエンティストに向いている人はどんな人なのか、まとめました。
論理的思考力がある
データサイエンティストの仕事は仮説を立ててデータを使って検証するやり方やデータから傾向を導いていくやり方を使います。そのため、当てずっぽうやひらめきなどで務まる仕事ではありません。
こんな時に求められるのが論理的思考力、ロジカルシンキングができることです。思い込みを排除して目の前のデータを信じるほか、データから導き出せることを論理的に組み立てていける人は間違いなくデータサイエンティスト向きです。
コツコツとした作業ができる
データサイエンティストは、かなり地味な作業の連続です。まずデータを集めるところから始めて、それを分析しやすいように加工し、分析を行ってレポートにまとめます。1つ1つ丁寧に積み重ねていかないと間違った結果を導き出す可能性もあるのです。
コツコツと丁寧に、地道な作業を繰り返していくことで質のいいデータ分析基盤が作られ、正しい分析によって効果的な経営判断が下せるようになります。コツコツと作業できる人は実はデータサイエンティストに向いているのです。
データサイエンティストの需要は今後もあるのか
データサイエンティストの需要は間違いなく今後もあります。先ほどもご紹介した通り、ビッグデータの可能性は年々高まっており、ビッグデータをいかに活用できるかが焦点になるでしょう。
にもかかわらず、ビッグデータを活用しきれているケースは多くありません。分析する側の人手不足が深刻だからです。そのため、データサイエンティストの存在は今後も根強くあり続けるでしょうし、データサイエンティストが多数登場しない限りは、慢性的な人手不足の状態が続きます。
まだまだ需要と供給のバランスが整っていないとなると、データサイエンティストは今後も求められ続けることでしょう。
まとめ
データサイエンティストの仕事は専門性が高く、やりがいのある仕事であり、一見すると華々しさもあります。しかし、地道な作業も多く、コツコツと作業を積み重ねないと大きな間違いを犯すこともあるでしょう。
平均年収はそれなりに高く、将来的にはもっと年収が増えるかもしれません。まだまだ小学生の憧れの仕事として登場する可能性は低いでしょうが、いずれ登場しても何らおかしくない仕事、それがデータサイエンティストです。
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