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、様々な職種の中から１つの職種に絞りその職種の膨大な過去と現在のデータを取り、どの様なビジネスプロセスで利益を出しているのか、損益を出しているのかを分析。

分析したデータを更に解析することにより、その分野でビジネスを成功させるためのビジネスビジョンを想定しその理想像にどうすれば近づけるか、理論面、人的面からみても可能な範囲かを想定し実行。

主に職業内容は決まっておらず、主な一つのビジネスにおいて膨大なデータを収集し効率よく仕事を出来るようにデータ分析、解析、整理し構成する仕事です。

データ収集、課題や解決法、幅広いプログラミング言語作業、その分野における知識と理解、分析、その分野の業務者とのコミュニケーション、様々な情報から導き出すビジネスの利益ポイントを発掘していく作業になります。

簡単な言い方にまとめてしまえばコンサルティングの仕事プラス専門的な業務もこなす必要がある仕事。

 

主な仕事は、システムエンジニア、会計、営業、マーケティング、コンサルティング、など様々な主となる職業のスキルと掛け合わせて初めてそこで存在価値が見出せる職業となっています。

例えば「コンサルティング」×「データサイエンス」で「データ分析コンサルタント」になります。

なので、データサイエンティストはサポート業務と言うポジションになると思います。この「エンジニア」×「データサイエンス」の２つのスキルをかけ合わせたものが、「データサイエンティスト」になります。

結論、エンジニアでなくてもこの2つのスキルがあれば、データサイエンティストになることが可能。未経験からデータサイエンティストになる際に必要な要素と、その理由について詳しく説明していきたいと思います。

 

エンジニアとデータサイエンティストの違い

 

エンジニア

 

 

エンジニアとは、技術者を示します。この意味は専門的スキルや専門知識などのスキルを兼ね備えた技術者のことを表しています。主にIT業界等で多くエンジニアと呼ばれる職業があります。

一般的に知られているのはIT業界全般のエンジニアですが、IT業界ではないエンジニアも存在します。

 

データサイエンティスト

 

 

すごく簡単に言ってしまえばデータサイエンティスト(統計などで技術者の成功へ導く者)はエンジニア(技術者)をサポートする職業。

ビジネスで生き残るための最強のスキルとして、データエンジニアリングの能力(技術者)、データサイエンスの能力(科学者)、ビジネスの能力(経営者)の3つが主に必要なスキルと言われています。

エンジニアスキル(技術者)、数学&統計学のスキル(資料の分析や解決法を探る)、経営者視点のスキル(技術者と情報を合わせ運用する)をまんべんなく理解している必要があるのがデータサイエンティスト。

主な業務での知識とその業務を分析する能力と経営側のビジネスの視点が必要です。

 

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の業務の主な流れ

 

 

様々な知識と経験とスキルを掛け合わせることにより、初めて成り立つデータサイエンティスト。この仕事の全体的な流れを説明します。

データサイエンティストの業務内容的には、前の項目「データサイエンティストとは」でも話したように分析、解析、などをして仕事にその分析解析データで改善や問題解決に役立てる理論的なプロセスを導き出します。

その導き出した結果で主な職種のサポート的な役目を果たしていく職業です。実はデータ分析以外にも多くの業務をすることになるため、そのデータを活用して業務にも貢献することを前提としているのがデータサイエンスと呼ばれます。

データ収集から総合的に見て業務や対人関係などありとあらゆる状況下での仕事やその個人のスキルに合わせて的確なスケジュールを組むことがとても大事になってきます。

つまり、最終的には知識をまとめ、人材をまとめ、会社の未来の方向性をまとめる大事な職業です。

 

 仕事で必要なスキル

 

 

主なスキルとして大きく分けて統計分析解析スキル、専門分野スキル、ビジネススキルに分けられます。

全てを完璧にマスターすることは非常に難しいのは誰もが同じで1つの考え方として、1つのスキルを通かし、その補助として2つのスキルを身に付けて行く方がとても多い傾向にあります。

つまり、未経験からでもそこまでシビアにスキルを3つ一気に覚える必要性はありません。

ですが、仕事をする際に必ず必要なスキルとなっているため早めに身に付けることをおすすめします。

 

・統計分析解析スキル

このスキルは単純に数学的知識や理論データ分析の方法を理解するなどしてスキルを身に付け、そのスキルを応用できるデータ分析ソフトの使い方を理解し分析解析するスキルが必要です。

 

・専門分野スキル

例えばこの職種に多いIT業界であれば横的繋がりで分野を展開することも可能な職種。応用やデータ処理の際に他のIT知識が役立ちます。その分野で統計の分析解析を行うため専門的な知識は必要不可欠です。

結果、膨大なデータから適切な情報を習得するスキルやそのIT知識を深める探究心とプログラミング言語の知識&コーディング能力が必要になります。

 

・ビジネススキル

専門的な知識で導き出した結果を他の人に伝えないといけないため次のようなビジネススキルが必然的に必要です。

ビジネスの深い知識理解、論理的思考力で客観的に分析する力、組み立てたビジネス方針や企画のプレゼン、コミュニケーション能力、など様々なビジネスの基本知識や営業力が必要になってきます。

この職業に向いている人は、論理的思考の持ち主&探究心を忘れない人です。

 

未経験からデータサイエンティストになるには

 

データサイエンティストへの道~その１~

 

多くの企業が膨大なデータを扱うビジネススタイルが主流になっています。そのため幅広い業種でデータサイエンティストになることが可能です。

ですが、多くのデータを持つビジネス企業は現在Web制作関連を扱うものが多く集中しているのが現状です。そのため今後長く活躍していくのならIT業界一択でしょう。

一番手っ取り早い方法として未経験で募集しているインターネット求人に応募する方法が挙げられ、ほとんどの職業がこの方法で見つけることが可能です。

基本的には正社員となる雇用形態が一般的な働き方になります。

インターネット求人サイトにもIT業界に特化したIT専門人材サイトなどがあるため、専門的な職種を選ぶときはそういった特化した求人サイトに応募することをおすすめします。

 

データサイエンティストへの道~その２~

 

フリーランスなどの個人事業主として働く方法もあります。こちらの方法で仕事をする場合は、もともとスキルを持っている状態にならないと働くことが難しく、未経験にはとても困難でハードルが高い働き方となります。

なので、未経験からと言う条件にはなかなか当てはまりませんが、場合によっては趣味でその分野の知識を習得しているなど知識を独学で深めているなどに該当する人であれば未経験でも可能です。

分野を1つでも特化して習得している場合は例外として未経験でもデータサイエンティストになれる可能性が高まります。

結果、スキルがあれば仕事ができるため前職のスキルと掛け合わせるデータサイエンティストになる方法であれば未経験でも可能性は高くなります。

 

データサイエンティストの今後

 

データサイエンスの未来&将来

 

 

データサイエンティストの役目としては、過去のデータを分析し未来を予測して予測した良い結果に現在を合わせていくと言う作業になるため、必然的に「過去」と「現在」と「未来」の方向性が自然と見えてきます。

そういった特殊な技術を習得することにより。例え、違うスキルであってもそのスキルは他の職業でも習得した技術は魅力的であらゆる先読みが可能です。

このスキルを活かす業界はすべてのビジネスに当てはまるスキルなのでこの職業がなくなることはないでしょう。

 

未経験からデータサイエンティストを目指す人へ

 

これからチャレンジする人にアドバイス

 

 

未経験でこれからデータサイエンティストを目指そうと思っている人にまずおすすめする方法は過去の職業×データサイエンスに特化した仕事をまず見つけることがとても重要なポイントとなってきます。

まずは特化した分野で探究心を持つことにより、自分が自信を持てる分野を作りましょう！

 

まとめ

 

 

これからの時代、データサイエンティストは先を読むスキルを取得できるため、どんな業界、どんな職種であっても、今後改善点を見いだすことができる魅力的な職業です。

この職業につきたい人は知識、この職業で働いている人は未来への想像力を永遠に高めていける職業。見方を変えれば理想の未来を自分で掴むことができる夢のような仕事です。