データサイエンティストとは|仕事内容や年収、必要なスキルを紹介。

データサイエンス

「データサイエンティスト」

最近よく耳にするワードだが、一体どんな職業なのだろうか。

データサイエンスの定義はこうだ。

 

データサイエンスとは、データに関する研究を行う学問である。 データの具体的な内容ではなく、異なる内容や形式を持ったデータに共通する性質、またそれらを扱うための手法の開発に着目する点に特色がある。

引用元:Wikipedia

 

これを踏まえた上で、データサイエンティストとはどんな職業なのか見ていこう。

 

仕事内容

 

データサイエンティストは収集されたビッグデータを分析し、その分析結果をもとに問題の解決やマーケティングに活かす。

細かい業務内容はこうだ。

 

データ収集

データを扱うにあたって、まずはデータを収集する。

まずはどのようなデータを扱うのがベストかを考える必要があり、データを収集するところからデータサイエンティストとしての腕の見せどころとなる。

 

データ分析

収集したデータを分析する。

データサイエンティストは、膨大なデータを分析しながらデータに価値を見出す。

これにはひらめきが必要であり、AIなどでは処理できない理由の一つになっている。

 

データのレポーティング

どんなに価値のあるデータを見つけることができても、他者に伝わらなければ意味がない。

レポートを作成し、誰にでもわかりやすいようにする必要がある。

 

改善策の立案

分析したデータをもとに問題解決やマーケティングのための改善策を提案するのも、データサイエンティストの仕事だ。

 

年収

 

データサイエンティストの年収は企業によって大きく異なる。

だが平均は500万ほどと言われており、1000万を超えてくるケースも少なくない。

 

必要なスキル

 

さまざまな仕事をこなすデータサイエンティストになるには、複数のスキルを習得する必要がある。

大きく分けると3つある。

 

1.ビジネス力:課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力

2.データサイエンス力:情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

3.データエンジニアリング力:データサイエンスをある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

引用元:データサイエンティスト協会

 

細かく見ていこう。

 

ビジネス力

データをビジネスに活かしていくスキル。

問題を正しく把握・解決するビジネスに対する知識や、分析結果や改善方法などを分かりやすく伝えるためのコミュニケーション能力やプレゼンテーション力が必要になる。

 

データサイエンス力

データを最適な方法で分析するスキル。

統計学などの数学の知識が必要になってくる。

今のところデータサイエンティストに必要な資格は明確に提示されていないことが多いが、統計検定を取得するのもいいかもしれない。

 

データエンジニアリング力

データ分析の運用を実現するスキル。

主にプログラミングのスキルが必要とされる。

機械学習の実装、データの集計や可視化などをPythonなどを用いて行う。

 

最後に

 

どうだっただろうか。

データサイエンティストは今後、ますます需要が高まると言われている。

また習得するスキルはどれも奥が深く、スキルアップに応じて年収が上がっていくのも夢ではないだろう。

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