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データサイエンティスト

  • コツコツやるのが好き
  • 専門家になりたい
  • 物事を分析・研究・探究したい

どんなお仕事?

データサイエンスとは、大量に集められたデータから有用な傾向を見出し、経営や事業に役立てる技術・手法です。データサイエンティストの仕事は、データサイエンスを行うためのIT環境の整備から収集したデータにより分析・提言を行うまでの一連の流れとなります。
データサイエンティストの業務は幅広く、データサイエンスを行うための仕組みづくりを行うエンジニア的な面と、データ分析を実施して、経営、マーケティングなどに提言を行うコンサルタント・アナリスト的な面を持ちます。職場や立場によって、どちらかの仕事に専念する場合やトータルに管理する立場となります。

仕事内容をもっと詳しくDetail

【仕事の流れ】
[1]分析対象となる業務の責任者にヒアリング
データサイエンスを適用する分野、業務について、担当者から詳細なヒアリングを行い、業務での活用に向けた準備を行います。
[2]分析目標の策定
データサイエンスを利用する項目と分析における目標を定めます。データサイエンスによる判断は一度で正解が出るとは決まっておらず、繰り返しプロセスを行うことで精度を高めていきます。最終的に期待する成果を目標として定めて取り組みます。
[3]モデリング(枠組みの決定)
データサイエンスは統計学的な手法をベースにしています。統計学では仮説をたててデータが仮説の傾向に沿っているかを検証していく手法をとります。データに対して前提と視点を定め、仮説をたてて取り組みの枠組みを定めるモデリングを目標策定後に実施します。
[4]データ収集、蓄積、加工、分析のためのIT基盤の構築
データサイエンスを実施するには分析対象となるデータを集める必要があります。ビッグデータといわれる大量にデータを集積したものが必要となります。ビッグデータを利用するためにはデータを収集する仕組み、データを格納する環境、データを分析するプログラム、データ分析結果の可視化などをITシステムとして用意する必要があります。
データサイエンティストはデータサイエンスのための基盤をITシステムの開発や各種ITツールを活用して構築します。既存のITシステムや外部システムとの連携、大規模データの取り扱い、AI活用やアルゴリズムを実装したデータ分析など専門性の高いスキルが必要です。
[5]データの収集、分析
構築したデータサイエンス向けの基盤を使い、データを収集し、利用しやすい形へ加工し、蓄積します。データの種類によっては、継続的に収集が必要です。
その後、蓄積したデータに対して分析を行い、業務に対する知見、傾向を得ます。データの分析ではアルゴリズムを実装したプログラム、機械学習と呼ばれるAIの一種、これらをパッケージングしたツールの活用などが不可欠です。
また、データの分析結果を見やすく可視化することもデータサイエンティストの業務に含まれます。
[6]効果の検証
データ分析により得た知見を用いて、効果の検証を行います。実業務でのトライアル、実証実験、シミュレーションにより、仮説の正しさや目標とする数値が達成できるかの確認までが業務の対象です。
[7]ビジネスへの反映
経営層や事業担当者にデータ分析結果から得られる知見をまとめ、ビジネスに反映するための提言を行います。実業務にデータ分析結果が反映されることで、データサイエンティストの業務の最終的な結果が導き出されます。
期待した成果にすぐつながらなくても、モデリング以降を再度繰り返して精度を高め、業務を改善するサイクルを構築します。

【仕事で利用するデータ分析の仕組み】
データサイエンティストの業務は、データサイエンスが統計学や情報工学に基づいているためIT技術の活用が重要です。データサイエンティストが業務で利用するデータ収集、分析のための基盤に利用される仕組みとして下記があげられ、データサイエンティストは仕組みの構築や活用スキルが必要とされます。

・データ収集(ネットワーク、IoT)
・データの蓄積・加工(ビッグデータなど大量のデータを扱う)
・データの分析のためのアルゴリズムと実装
・AI技術の活用
・分析結果レポート

【主な働き方】
データサイエンティストの勤務形態として下記があげられます。
・一般企業の自社業務
・外部にサービスを提供するIT企業
・フリーランス

やりがいは?Worth

★データ分析結果が業務の大きな方針として利用されるため、結果が分かりやすいことです。
★企業活動の中枢にあたる業務に携われます。
★スキルを保有したデータサイエンティストは希少性が高く、高収入を望むことが可能です。
★最新の技術を活用する機会があり、継続的なIT分野でのスキルアップが望めます。

必要な能力・スキルAbility & Skill

●数学・統計学に関する知識
●ITシステムの構築スキル
●ITツールの知見と活用スキル
●経営に関する知識
●データサイエンス適用対象領域の業務知識

給与の目安は?Emolument

■年収 500万円~1000万円超
参考としてITエンジニアの「その他技術者のカテゴリ」の平均年収は約532万円というデータがあります。データサイエンティストは幅広く高いスキルが求められ、人材が不足していることから、最大年収1000万円以上とする求人も多数存在しています。

仕事で関わるヒトRelation

●経営者
●マーケティング担当者
●ITエンジニア
●データサイエンスの適用対象業務担当者

どうやったらなれる?To become

新卒でデータサイエンティストになる場合には、大学や大学院で統計学、数学、情報工学を習得して、就職するルートが一般的です。 転職においても、情報処理技術者や製造業などの研究職、マーケティングリサーチャー、ポストドクターなど専門的知識を保有する職種からの転職が現実的です。 データサイエンティストには必須資格は存在しませんが、ITシステム関連技術や統計に関連する資格があれば就職や転職で有用です。IT関連では、データの収集、分析のための基盤の構築に向けてデータベース関連の資格やデータの分析に用いるAI関連の資格などが活かせます。

【関連する資格】
●情報処理技術者試験
 ・基本情報技術者試験
 ・応用情報技術者試験
 ・データベーススペシャリスト
●ORACLE MASTER
●OSS-DB技術者認定試験
●統計検定
●G検定・E資格(ディープラーニング)
●Python3エンジニア認定データ分析試験
●データサイエンティスト検定

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