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    2017年05月04日 更新

    3分でわかる転職職種研究 「データサイエンティスト」編

    転職活動を成功させるためには、志望している業界・職種に関する知識を深めることが重要である。また、面接に臨む上で関連業種の最新動向や話題のニュースを知っておくことは必須だといえるだろう。 今回は、世界的に需要の高まりを見せている新興の職種、「データサイエンティスト」について紹介する。

    目次

    • データサイエンティストの基礎情報
    • データサイエンティストの特徴
    • データサイエンティストの注目ワードをチェック

    データサイエンティストの基礎情報

     データサイエンティストは、「ビッグデータ」と呼ばれる情報を分析、または構造化することで、膨大かつ関連性の見えにくいデータを実行可能な事業戦略に転換する仕事である。多量なデータを扱うIT業界・金融業界を中心に需要が高まっている。とくに近年ではビックデータを多く扱うWeb業界での活躍が顕著だ。

     データサイエンティストは、データの分析のみならず、「得た情報をどのようにビジネスへ活かすのか」「事業・企業が利益を生み出すためにはどうするべきか」といった提案を行うことが求められる。そのため、企業が事業において扱いやすいデータになるよう、整理・統一された解析結果を導き出すことが必要だ。
    出典:kyuryobank.com

    データサイエンティストの賃金情報(給料バンク調べ)

    • 生涯賃金:4億1280万円
    • 初任給:25万円
    • 平均給与:60万円

    データサイエンティストの特徴

     データサイエンティストになる上で必須の資格はないが、業務上で必要とされる知識やスキルは多岐に渡る。

    ・幅広いIT知識
     データサイエンティストはビックデータを分析・構造化する職業であるため、ビックデータに関する基礎知識は必須となる。また、ビックデータはIoTやAIといった新技術と深く関連しているため、ビッグデータに限らず幅広いIT知識に精通している必要があるといえるだろう。

    ・プログラミングスキルや
    統計学などの数学知識
     数多くのデータを分析するためには、統計の知識やデータをコンピューターで処理するためのプログラミングスキルが必要になる。統計解析、データ分析、データベースを扱えるR言語、Phyton、SQLなど、プログラミング言語を使ってデータ処理が行えることが望ましい。また、データ分析では確率や統計、行列、微分・積分を中心とした数学知識も求められる。

    ・ロジカルシンキングやコミュニケーションスキル
     データサイエンティストは、データ分析の結果をプレゼンテーションや資料に落とし込む機会が多い。そのため、ビッグデータを整理された文書や資料にするスキルはもちろん、分析の結果を簡潔に説明できるコミュニケーション能力も必要だ。

    データサイエンティストに必要なスキル

    • 分析結果を事業戦略と掛け合わせるロジカルシンキングやプレゼン能力
    • プログラミングスキル(PhytonやR・SQLなど)
    • 幅広いIT知識・高校卒業程度の数学スキル

    データサイエンティストの注目ワードをチェック

    キーワード①:データ分析ソフトウェア

     データサイエンティストはビッグデータを取り扱うため、基本的にデータ分析用のソフトウェアを用いて業務を行う。Excelなどを用いた分析手法もあるが、より専門的なデータ分析を行うためにIBM社の「SPSS」やオープンソフトウェアの「R」を使用して分析することが一般的となっている。

    キーワード②:Webポータル

     オークションや乗り換え検索など、さまざまなサービスを提供してるポータルサービスには膨大なログデータが蓄積されいる。データサイエンティストはそれらのデータを横断的に分析することによって、さらに使いやすいサービスへと進化するよう改善を図っている。

      また、ポータルサイトに限らず、ECサイトやSNSなどを中心としたさまざまなWebサービスでビックデータを活用する動きが広がっている。利用者の膨大なデータを扱うことで事業を拡大していくことから、データサイエンティストは多くのWebサービスで活躍の場を広げており、今後もサービスの多様化にあわせて需要が高まっていくと考えられる。

    キーワード③:育成プログラム

     近年の需要増加を受け、一般社団法人コンピュータソフトウェア協会(略称:CSAJ)データサイエンティスト育成研究会が「データサイエンティスト育成プログラム」の枠組みを発表した。データサイエンティスト育成プログラムは、データサイエンティストのモデル(DSモデル)とその育成手順で構成されている。

     また、データサイエンティストのスキル定義や啓蒙活動を行う一般社団法人データサイエンティスト協会では、データサイエンティストになるためのスキルをセルフチェックできる「スキルチェック」というサイトを公開したり、表彰や勉強会などを行っている。

    最後に

     ビッグデータを整理し事業戦略に結びつけるデータサイエンティストという仕事は、複数分野における知識や経験が価値となる。そのため、前職の知見などを独自に活かすことができる職業だといえるのではないだろうか。

     新興の職種であることに加え、求められる業務レベルが高いことから職業としての需要は右肩上がりになっている。データサイエンスの成長とともに、データサイエンティストの活躍の場は今後さらに広がっていくだろう。