データサイエンティストとは？仕事内容や必要な知識・スキルをご紹介

前回は『ビッグデータ』についてお伝えしましたが、様々なデータを活用したビジネスモデルが増えてきています。データサイエンスの開発案件も増加し、データサイエンティストの需要も高くなっています。

正社員としてデータサイエンティストを目指す方、あるいはフリーランスのデータサイエンティストを目指す方もいるのではないでしょうか。今回は、『データサイエンティスト』をテーマに、仕事内容や高単価案件を獲得するために必要なスキル、今後のデータサイエンティストの案件動向についてお伝えします。

・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、ビッグデータを分析・解析し、そのデータをビジネスに活用する職業のことです。

ビッグデータは、一般的なデータ管理などでは取り扱いが困難なほど膨大なデータの集合のことですが、そのデータに基づいて合理的な判断ができるようにする役割があります。ビッグデータは医療や飲食業、旅行業など多くの業界で活用されています。

いくつもあるデータ活用の分野の中でもデータサイエンティストは、ビッグデータなどからデータに共通する規則性を見つけ、各業界ともに実際のデータに基づいて必要なマーケティングを行えるように、また現行ビジネスの課題把握や新しいビジネスやサービスを生み出すことができるように情報のビジネスへの活用方法や企業が利益を生み出す方法を予測します。データサイエンティストが将来性のある職業1位という国もあります。

■データサイエンティスト誕生の背景

データサイエンティストが誕生する以前は「データの分析」「データの収集」という2つの役割を担うエンジニアに分かれていました。しかし、ビッグデータの需要が高まり2つの役割を統一する必要性が高まりました。そこで生まれたのがデータサイエンティストという職業です。

■データサイエンティストが注目されている理由

データサイエンティストが注目されている理由として、IT化によるデータ活用の需要が高まっていることが挙げられます。データサイエンティストは、Amazon・楽天・ZOZOTOWNなどのショッピングサイトやソーシャルゲームなど、Web系の分野で活躍する職業ですが、最近ではWeb系以外にもデータサイエンスが活用されています。

IT化が進み、ビッグデータの活用を行う企業が増えているため、データサイエンティストの存在は貴重です。またAI分野の発展により、AI開発に関わることのできるデータサイエンティストの需要も高くなっています。

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・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仕事内容について見ていきましょう。

■問題定義

1.課題把握

まず、データ分析を行う目的を明確にするために、企業が抱えている課題を把握し、課題解決のためにどのようなデータが必要かを検討します。課題に対する優先順位や課題解決のための仮説立案などを行います。

2.データ管理の整備（収集・分析・整理）

課題を解決するために必要となるデータを管理する環境を整えます。また、データの収集だけでなく、扱いやすい形に統一します。

データの収集から行う場合、課題解決につながるようにデータを組み合わせて解析し、統計的に見てからデータ項目を特定、どのようにデータを取得し管理をするのか、という設計部分も行います。

データの下処理として、不適切な情報や必要のない情報が含まれている場合もありますので、不要データの削除をすることは精度向上につながる重要な作業の一つです。

具体例として

・業務システムからプログラム（バッチ）作成やHadoop、Sparkなどを用いたデータ分析基盤環境の構築・運用

・ビッグデータの収集、活用しやすくするためのフォーマットへの変換

・SAS、Rを用いた因子分析や主成分分析

・データの統計処理や数理モデルを作成→分析

■収集データの確認、課題解決

収集したデータの中から課題につながる必要な情報を探る作業の後、データを分析して得られた内容をビジネス上の課題解決に紐付け、レポートを作成して提言します。

ビッグデータなどからの分析や照合による結果を、企業の課題解決ついて模索します。ですが、結果を単純に伝えるだけでなく、問題解決の対策や方向性などの提案をする必要があります。

具体例として

・他の人がレポートを見ても把握しやすい内容にするために、データ分析の結果を図形や表などで取り入れてレポートをまとめる

・データ項目として整理した分析対象を“KPI”として設定

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・高単価案件に必要なデータサイエンティストのスキル

データサイエンティストに必要なスキルとして、一般社団法人データサイエンティスト協会と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が監修した『データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説』によると、ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニア力の3つのスキルセットが挙げられています。

・ビジネス力：課題背景を理解しビジネス上の課題整理・解決する力

・データサイエンス力：情報処理・人工知能・統計学など情報科学系を理解し、応用する力

・データエンジニアリング力：データサイエンスを実際に運用できるようにする力

（参照：https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf）

データサイエンティストには幅広い知識やスキルが求められることが分かりますね。

では、上記3つのスキルも踏まえて、高単価のデータサイエンティスト案件を獲得するために必要なスキルや知識をご紹介します。

■ビッグデータに関する知識

データサイエンティストとして業務遂行する場合、ビッグデータの知識は必要不可欠です。データサイエンティストは、ただデータを分析するのではなく、5W1Hを考慮してデータを取得し、分析にあたる必要があります。

■分析や統計に関する知識・スキル

情報処理や統計などの専門知識が必要です。データサイエンティストはデータの分析力だけが必要と思われてしまいがちですが、統計分析の内容をビジネスに応用するスキルも必要です。

■コンサルティングスキル

クライアントから現況の課題をヒアリングして、課題解決に向けた戦略の説明やデータ集計・分析から出た結果から解決策を提案するために必要なスキルです。新たなビジネスモデルを受け入れてもらうために分かりやすく伝えるためにコミュニケーション力と合わせて求められます。

■ビジネススキル

データサイエンティストはクライアントが抱えるビジネス課題を解決する職種ですので、高いビジネススキルが求められます。データ分析に関する知識・スキルだけでなく、分析したデータをビジネスへどのように活用するか、また課題解決のために論理的な思考が必要になりますのでロジカルシンキングが求められます。

■プログラミングスキル

プログラミングに関するスキルも必要です。データ解析言語と呼ばれるR言語やPythonのプログラミング言語を使います。PythonはAI（人工知能）分野で活用されている言語でもあり、需要が高くなっています。

・最後に

今回は、データサイエンティストについてお伝えしました。様々なビジネス分野でのビッグデータ活用が行われています。今後もデータサイエンティストの需要は伸び続けていくと言えるでしょう。データサイエンティストを目指す方も既にデータサイエンティストとしてご活躍されている方で独立を目指す方も前向きに検討してもよいかもしれません。

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