ビジネスの課題解決にデータを活用するケースが増え、データサイエンティストの注目度はますます高まっています。未経験からこの職種を目指すには、どのようなステップを踏む必要があるのでしょうか。また、データサイエンティストとして経験を積むと、その後にはどのようなキャリアパスがあるのかも気になるところです。
この記事では、データサイエンティストになるための方法のほか、就業後の多様なキャリアパスについて解説します。データサイエンティストの将来性や、キャリアアップに役立つ資格・試験についてもご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
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、企業の内外に蓄積されたさまざまなビジネスデータを収集・分析して、ビジネス課題の解決や意思決定をサポートする専門職です。大量かつ複雑なデータを扱いながら、そこから価値あるインサイトを導き出すことが求められます。
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を次のように定義しています。
データサイエンティスト協会によるデータサイエンティストの定義
高度に情報化された社会において、日々複雑化および増大化（ビッグデータ化）するデータを、利用者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作ることができる者。
つまり、データサイエンティストには、ただデータを分析するだけでなく、分析結果をビジネスに活かせる形で提案・実行できる力が必要です。
ITや統計学、機械学習などの技術的知識だけでなく、ビジネス感覚やコミュニケーションスキルも求められる職種といえるでしょう。
データサイエンティストは将来性のある仕事
AIやビッグデータの活用が広がる中、「データサイエンティストは将来的にAIに取って代わられるのでは？」といった懸念もあるかもしれませんが、データサイエンティストの需要は今後も高まり続けるでしょう。
データ分析の結果をどのようにビジネスに活かすかという判断や、ビジネスの現場での柔軟な対応は、人間にしかできないからです。
そのため、これからのデータサイエンティストには、専門技術だけでなく、コミュニケーションスキルやビジネスの理解度を高め続けることが重要です。
未経験からデータサイエンティストになる方法
未経験からデータサイエンティストになるには、いくつかの方法があります。一般的な方法は下記のとおりです。
理系大学を卒業しデータサイエンスの仕事に就く
未経験からデータサイエンティストになるルートのひとつが、理系大学を卒業し、データサイエンスやIT関連の職種に就くことです。
近年では、データサイエンスを教える学部や学科を設置する大学も増えており、在学中に統計学や機械学習、プログラミングなどの基礎を体系的に学べます。
データ分析関連の経験を積む
データ分析関連の経験を積むことも、未経験からデータサイエンティストになる方法のひとつです。
例えば、データの蓄積・加工基盤を整えてデータ分析の環境を整えるデータエンジニアや、関係者がデータを適切に利用できるようサポートするデータスチュワードなどの職種では、データの整備や前処理、管理といった業務を通じて、データ分析関連のスキルを身に付けることができます。
事業会社でデータを扱う業務を経験する
未経験からデータサイエンティストになるには、IT業界ではない業界の事業会社でデータを扱う業務を経験する方法もあります。
例えば、営業企画部門で顧客データを扱った経験や、販売部門でPOSデータやECサイトのデータを扱った経験は、データサイエンティストを目指す上でプラスになるでしょう。
ただし、事業会社ではそうした業務がルーチンワークになりやすく、データ分析のプロセス全体に関わることも困難です。データサイエンティストにステップアップするには、データ分析を専門に行う企業に転職するなどして、相応の経験を積む必要があります。
データアナリストとしての知見を身に付ける
データアナリストとしての知見を身に付けることは、データサイエンティストへのステップになります。データアナリストは、KPIのモニタリングやレポート作成、BIツールを活用したデータの可視化などを通じて、意思決定をデータ面から支援する役割を担います。こうした実務経験は、データサイエンティストへのキャリアアップの土台となるでしょう。
ただし、サイエンティストを目指すには、プロジェクト全体を俯瞰する視点と高い技術力が求められます。データアナリストで得た知見に加え、データエンジニアなどの実務もきちんと経験することが大切です。
データサイエンティストになった後のキャリアパス
データサイエンティストになると、その後はさまざまなキャリアパスがあります。データサイエンティストを経験した後に目指せる代表的なキャリアパスは、下記のとおりです。
シニアデータサイエンティストを目指す
データサイエンティストになり、その後も経験と実績を積むと、シニアデータサイエンティストを目指すことができます。シニアデータサイエンティストとは、一般社団法人データサイエンティスト協会が定める、データサイエンティストとして最高のスキルを有する職種のことです。
同協会のスキルレベルは、データエンジニアやデータアナリストといった一領域を担っている段階の「アシスタントデータサイエンティスト」から始まり、独り立ちレベルの「アソシエートデータサイエンティスト」、データ分析全体を見てビジネスの課題を解決できる「フルデータサイエンティスト」、そしてビジネスの成果創出に貢献できる「シニアデータサイエンティスト」の4段階に分かれています。
シニアデータサイエンティストを目指してステップアップしていく過程では、データ分析だけでなく、データ分析の環境整備や、BIツールの操作といったさまざまな業務を経験する必要があります。
容易なことではありませんが、真摯に取り組み続けることで、ゆくゆくは最高レベルのデータサイエンティストを目指せるようになるでしょう。
プロジェクトマネージャーを目指す
プロジェクトマネージャーを目指すことも、データサイエンティストの実務を経験した後のキャリアパスのひとつです。プロジェクトマネージャーとは、複数のメンバーを束ね、プロジェクトの目的達成に向けて顧客折衝やスケジュール管理を担う職種のことです。
プロジェクトマネージャーを目指すには、メンバーや全体の進捗を適切にマネジメントする能力が求められます。メンバーに指示を出し、必要に応じて関係者と適切なコミュニケーションがとれる柔軟性が必要となるでしょう。
なお、プロジェクトマネージャーは、データサイエンティストを経験しないとなれないわけではありません。データサイエンティストを経験せずにプロジェクトマネージャーになることは可能であり、実際にそうしたケースは多数存在します。
経営コンサルタントを目指す
データサイエンティストとして実務経験を積むと、経営コンサルタントを目指すこともできます。経営コンサルタントとは、クライアント企業の経営課題を特定し、戦略立案や業務改善を支援する専門職です。
データ分析のスキルを活かすと、定量的な根拠にもとづいて経営の意思決定をサポートできます。ただし、経営コンサルタントになるには、そうしたスキルに加え、経営戦略の立案やマーケティングといったスキルも不可欠です。
経営コンサルタントも、プロジェクトマネージャーと同様、データサイエンティストの経験がないとなれないわけではありません。ただし、データサイエンティストの経験があるほうが、経営コンサルタントとしての人材価値は高まるでしょう。
データストラテジストを目指す
データストラテジストとは、企業の事業戦略にもとづいてデータ活用の戦略を立案し、プロジェクト全体の構想を描く職種のことです。データサイエンティストの実務経験を積むと、ゆくゆくはより上流工程であるデータストラテジストを目指すこともできるでしょう。
データストラテジストにステップアップするには、データ分析やその関連業務よりも、さらにビジネス寄りの思考が求められます。ビジネスモデルや経営戦略への深い理解、部門横断的な視点も不可欠です。
データサイエンスプロフェッショナルを目指す
データサイエンティストの経験と実績を積むと、データサイエンスプロフェッショナルへのステップアップも目指せます。データサイエンスプロフェッショナルとは、データ分析業務を高度に専門化させ、新規事業の創出や業務改善の提案などを担う職種のことです。
データサイエンスプロフェッショナルを目指すには、データサイエンスに関する高い専門性と、ビジネス面での創造力が求められます。実務経験が豊富で、なおかつ業界動向や経営への理解がある人ほど、このようなポジションで力を発揮しやすいでしょう。
独立・起業する
データサイエンティストとしてのキャリアを積み重ねたら、フリーランスとして独立・起業するという選択肢もあります。
独立・起業を成功させるには、早期から社内外に人的ネットワークを築き、実績や信頼を積み重ねておくことが重要です。経験とスキルを活かして自分らしい働き方を実現したい方には、大きなチャンスのある選択肢といえるでしょう。
データサイエンティストのキャリアパスに必要なスキル
データサイエンティストとしてキャリアを築き、ステップアップしていくためには、特定の専門スキルを段階的に身に付けていくことが重要です。ここでは、データサイエンティストのキャリアパスの基盤となる、主要スキルをご紹介します。
プログラミングスキル
データサイエンティストのキャリアパスには、プログラミングスキルが必要です。具体的には、データ処理や機械学習に活用されるPython、Rといったプログラミング言語のスキルが重要です。
特にPythonは実務で使うケースが多く、Pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchといった主要ライブラリを使えるようになると、高い評価を得られるでしょう。
AI・機械学習のスキル
AI・機械学習のスキルも、データサイエンティストのキャリアパスには欠かせません。
決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークといった代表的な機械学習アルゴリズムのほか、ディープラーニング（深層学習）や自然言語処理（NLP）といった高度な分野の知見も身に付けておくと、データ分析の対応力が高まるでしょう。
数学・統計学の知識
データサイエンティストのキャリアパスには、数学・統計学の知識も必要です。例えば、機械学習モデルをきちんと理解するには、仮説検定、回帰分析、ベイズ統計といった手法のほか、線形代数、微分積分の知識を身に付ける必要があります。
こられをバランス良く学ぶことにより、データ分析の過程で必要となる仮説の立案・検証と、適切な判断ができるようになります。
データベースに関する知識
データベースに関する知識も、データサイエンティストのキャリアパスに必要です。データベースの設計・運用に関する基本的な知識のほか、データベース操作の言語であるSQLを使ったデータ抽出や操作のスキルがあると、データの取得や整理を効率良く進められるでしょう。
そのほか、MongoDBやCassandraといったNoSQL（非リレーショナルデータベース）に関する理解も、扱うデータの幅を広げる上で重要です。
コミュニケーションスキル
コミュニケーションスキルは、データサイエンティストとしてキャリアを築いていく上で不可欠なスキルです。特に、近年はAIの進化と普及が加速しており、コミュニケーションスキルの重要性が高まっています。
ビジネス課題や現場の実態を正確に理解し、最適な分析アプローチを選定するためには、関係者へのヒアリングを行う必要があります。
また、ビジネス課題を解決するには、顧客や社内の関係者と意見を調整し、合意を得ることも大切です。データサイエンティストとして活躍するには、こうした能力が欠かせません。
データサイエンティストがキャリアアップするために役立つ資格・試験
データサイエンティストのキャリアアップに資格は必須ではありませんが、能力を証明したり、スキルを体系的に習得したりする際、資格取得は大いにプラスになります。
データサイエンティストのキャリアアップに役立つ資格・試験は下記のとおりです。
データサイエンティストのキャリアアップに役立つ主な資格・試験
- 統計検定
統計の基礎知識から実際に活用する能力までを問う検定試験 - 情報処理技術者試験
システムの設計・開発・運用に関する一定水準以上の知識・技能を問う国家試験 - データベーススペシャリスト試験
情報処理技術者試験の上位に位置する資格試験 - OSS-DB技術者認定試験
オープンソースデータベースに関する知識を問う試験 - G検定
AIやディープラーニングのリテラシーを習得するための検定試験 - E資格
ディープラーニングの理論に関する知識、それを実装するスキルを問う資格 - Python3 エンジニア認定データ分析試験
Pythonや数学の基礎知識、Pythonを使ったデータ分析技術のレベルを問う試験
データサイエンティストの経験を積み、自分に合ったキャリアパスを歩もう
ビッグデータを活用し、企業の意思決定を支援するデータサイエンティストは、これからのビジネスに欠かせない存在といえます。その活躍の場は多岐にわたり、キャリアパスも実に多様です。
データサイエンティストとしてキャリアを築いていくには、データ分析に関する専門知識とスキルのほか、関係者と柔軟に意見を調整できるコミュニケーションスキルが欠かせません。これらをバランス良く身に付けることで、自分に合ったキャリアパスを歩む基礎を築けるでしょう。
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