ビッグデータの収集・分析を通じて、ビジネス課題の解決や経営の意思決定を支援するデータサイエンティストは、IT関連人材が不足している今、重要性が高まっています。
では、データサイエンティストになるには何を学び、どのような知識とスキルを身に付ければ良いのでしょうか。データサイエンティストになる方法は複数あるため、求められる知識やスキルを知っておくことが大切です。
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や必要な知識とスキル、向いている人の特徴を解説します。未経験からデータサイエンティストを目指すための具体的な流れ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は、データの収集・分析を通じてビジネス課題の解決を支援する専門家
まずは、データサイエンティストとはどのような仕事なのか、整理しておきましょう。
データサイエンティストを取り巻く環境整備を行う一般社団法人データサイエンティスト協会は、データサイエンティストを「高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化（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」と定義しています。
情報化が進んだ現代社会では、情報を利活用することなしにビジネスを成長させるのは困難です。社内外に蓄積されたビジネスに関わるビッグデータの収集・分析を行い、自社やクライアントのビジネス課題解決や意思決定を支援するデータサイエンティストは、こうした状況における、経営の強力な味方といえます。 SNSやニュース、ブログ記事などには、多くの情報が存在しています。その膨大な量の情報を収集して、社会のトレンドや自社製品の評判などを分析し、経営方針・事業戦略の意思決定をサポートしたり、新しい商品・サービス開発のヒントを提供したりするのが、データサイエンティストの仕事です。
データサイエンティストになるにはどうする？
データサイエンティストになるには、どのような方法があるのでしょうか。主な方法は下記のとおりです。
学校でデータサイエンスを学ぶ
IT系の専門学校や大学のデータサイエンス関連の学部などでデータサイエンスを学ぶのは、データサイエンティストになる上で有効な方法です。学生時代に基礎的なことを身に付けておくことで、データサイエンティストへのキャリアを始めやすくなるでしょう。
なお、分析屋では、未経験者がデータサイエンティストとして実務経験を積みながら成長できる環境を整えています。基礎知識があれば、未経験者でも安心して就業可能です。
エンジニアから転職する
エンジニアから転職するのも、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、システムエンジニアを経験した後、データ活用の環境を整えるデータエンジニアになり、データ分析や分析結果のプレゼンテーションを行うデータアナリストなども経験してビジネスを全体的に見渡せるようになると、データサイエンティストになることができるでしょう。
ただし、データサイエンティストになるためのキャリアパスは、一様ではありません。システムエンジニアの経験がない方でも、データエンジニアなどを経験し、同じように全体を見渡せるようになると、データサイエンティストになれるケースがあります。
近接する職種の経験を活かして転職する
データサイエンティストに近接する職種の経験を活かして転職することも、データサイエンティストになる方法です。
例えば、マーケターやアナリストなどは、市場調査やビジネス課題の抽出に携わる仕事であり、データサイエンティストの業務に共通するものがあります。こうした仕事を通じて培った課題解決能力を活かせば、データサイエンティストを目指すことができるでしょう。
公募などの社内制度を利用する
データサイエンティストを募集する社内公募制度がある会社であれば、それを利用するのもひとつの方法です。
制度を利用してデータ分析の仕事を始め、技術を磨き、高度な分析やモデル構築などができるようになれば、データサイエンティストになるのも夢ではありません。
データサイエンティストに必要な知識とスキル
データサイエンティストになるには、一定の知識とスキルが必要です。ここでは、特に重要度の高い知識とスキルについて解説します。
AI・機械学習に関する知識
AIや機械学習に関する知識は、データサイエンティストになるために必要です。中でも、特に重要なのが、機械学習アルゴリズムの種類や適用方法に対する理解です。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などの手法を、状況に使い分けるスキルを身に付けておく必要があります。
また、ディープラーニング（深層学習）や自然言語処理（NLP）にもふれておくと、応用範囲が広がるでしょう。
Pythonなどのプログラミングスキル
Pythonをはじめとするプログラミングスキルは、データサイエンティストになるなら必ず身に付けておきたいところです。データサイエンティストの業務である、データの収集・加工・可視化といった一連の流れを自動化できるようになるには、高度なプログラミングスキルが欠かせません。
データ処理や機械学習には、PythonやRなどのプログラミング言語が使われています。中でもPythonは使用頻度が高く、Pandas、NumPy、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchといったPythonの主要ライブラリを扱えるようになると、データサイエンティストを目指す上で有利です。
数学・統計学の知識
数学・統計学の知識も、データサイエンティストになる上では必須です。データ分析を行うには、統計的な手法や確率論の理解が必要となります。具体的には、仮説検定、回帰分析、ベイズ統計といった知識が欠かせません。
また、機械学習モデルを理解するには、線形代数や微分積分の知識が役立ちます。これらの理解を深めておく必要があるでしょう。
データベースに関する知識
データサイエンティストになるには、分析対象となるデータを取得・処理するためのデータベースに関する知識も必要です。特に、SQLと呼ばれるデータベース操作の言語を駆使したデータ抽出・操作のスキルは不可欠。データベースの設計・運用に関する基礎を理解していると、データの取得や整理をスムーズに進められるでしょう。
また、NoSQL（非リレーショナルデータベース）であるMongoDB、Cassandraなどの知識も役立ちます。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストになるには、自社やクライアントの経営層のほか、プロジェクト関係者と適切なコミュニケーションをとるスキルが必要です。
データ分析のツールは高度化していますが、ビジネスの現場の状況を正しく理解し、課題を正確に抽出するには、関係者などへのヒアリングが欠かせません。
また、分析結果を関係者とブラッシュアップしたり、経営層に提案したりする際にも、対話力や調整力が必要です。データサイエンティストとして活躍していくためには、こうしたスキルを意識的に伸ばしていく必要があるでしょう。
データサイエンティストになれる人の特徴
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としての適性を備えていることも重要です。データサイエンティストになれる人の特徴には、下記のようなものがあります。
コミュニケーションをいとわない
データサイエンティストは、ビジネス課題への理解を深めるために、現場の関係者と綿密に連携しなくてはなりません。収集したデータの意味や背景を正確に知るためには、現場の担当者へのヒアリングなどが必要になるケースもあるでしょう。経営層や非技術者に対し、データの活用方法や分析結果をわかりやすく伝えるスキルも求められます。
データサイエンティストの仕事は、こうしたコミュニケーションの連続です。これをいとわずに続けられる人は、データサイエンティストに向いています。
地道な作業を続けられる
地道な作業を続けられることも、データサイエンティストに必要な適性です。データを正確に分析するには、大量のデータを整理して前処理を行う必要があります。また、データの修正作業や、バラバラになっている情報をまとめる作業なども必要です。
これらは、コードのバグ修正や試行錯誤を繰り返しながら最適な分析手法を見つける、根気の求められる仕事です。こうした地道な作業を続けられる人は、データサイエンティストに向いているでしょう。
分析が好き
分析するのが好きな人も、データサイエンティストに向いています。データサイエンティストの仕事は、ただデータを処理するだけではありません。データを詳細に分析し、ビジネスの課題解決の糸口や、新たな価値を生み出すことが、データサイエンティストの仕事の本質です。
「なぜこのような結果が出たのか？」「売上を高める良い方法はないか？」といった思いを持ち、答えを探求できる人は、データサイエンティストに向いているでしょう。
また、新しい分析手法や技術をキャッチアップし、知見を磨き続けられる向上心も大切です。
論理的に考えられる
論理的な思考ができる人は、データサイエンティストに向いています。ビジネスの意思決定に必要なのは、感覚や直感よりも、数値などの客観的なデータです。経験や勘に頼ることなく、数値にもとづいて論理的に思考したり判断したりできてこそ、ビジネスの意思決定をサポートできます。
そのために、データサイエンティストは、データの意味やビジネスの課題を論理的に考えられなくてはなりません。また、状況に応じて課題を分解したり、仮説を立てて検証をしたりする姿勢も重要です。
根が内向的
根が内向的な人は、データサイエンティストの適性があるといえます。前述のとおり、データサイエンティストには関係者とのコミュニケーションが必要ですが、一人でじっくりと考える時間も少なくありません。コードを書いたり、データを解析したりする作業も、基本的には一人で行います。
そのため、データサイエンティストは、ひとつのことに没頭できる人が向いています。必要に応じて関係者と協力しつつ問題の本質を深く考え、一人でコツコツと取り組める人が活躍しやすい仕事といえるでしょう。
未経験者がデータサイエンティストになるための流れ
未経験者がデータサイエンティストになるには、いくつかのステップを踏む必要があります。
具体的なステップは下記のとおりですが、データサイエンティストになるための決まったキャリアパスはありません。あくまで、一般的な流れとして参考にしてください。
1. データエンジニア・データスチュワードとして経験を積む
データサイエンティストを目指す場合、まずはデータエンジニアかデータスチュワードとなり、データサイエンティストになるために必要な経験を積むケースが少なくありません。
データエンジニアとは、データの収集・蓄積・加工基盤を構築し、データを活用する環境を整える専門職のことです。データエンジニアからスタートするケースは、システムエンジニア経験者に多く見られますが、非システムエンジニアでも同様のステップを踏むケースがあります。
データスチュワードは、ビジネス部門とデータの橋渡しを担う「データの翻訳者・世話役」です。システムエンジニア未経験の非IT系人材には、データスチュワードとしての経験を積み、データの構造や価値への理解を深めるケースが多く見られます。
なお、実際はデータエンジニアかデータスチュワードの肩書を得るものの、実態としてその両方を兼務するようなポジションに就き、仕事を通じてデータ分析の基礎を学ぶことになるのが一般的です。
2. データアナリストとしてデータ分析の知見を深める
データエンジニア・データスチュワードとして基礎を学んだ後は、データアナリストとしてデータ分析の知見を深めます。データアナリストは、KPIのモニタリングや定型的な分析、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で支援する職種です。
データアナリストを経験すると、ビジネス課題を解決するプロセスを一通り学ぶことができます。これが、データサイエンティストへとステップアップする土台となるでしょう。
3. データ分析全体を理解し、データサイエンティストになる
データアナリストの経験を積み、データ分析と関連業務全体を理解すると、データサイエンティストの入り口に立てます。ビジネス課題の解決の基礎が身に付いたイメージです。
なお、データサイエンティストになったとしても、その時点ではデータ分析からビジネス課題の解決までを問題なく遂行できるわけではありません。データサイエンティストとしての業務品質を高め、活躍の幅が広げていくには、さらに知見を広げていく必要があるでしょう。
データサイエンティストにおすすめの試験と資格
データサイエンティストを目指す上で必要な資格や免許はありませんが、試験を受けて資格を取るのは、知識を習得・整理する有効です。ここでは、データサイエンティストを目指す方におすすめの、試験と資格をご紹介します。
統計検定
統計検定は、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です。データ分析を行い、その結果をビジネスで活用する際に統計学は重要となるため、データサイエンティストを目指す上で有効な資格といえるでしょう。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は、システムの設計・開発・運用に関する一定水準以上の知識・技能を備えているかを問う国家試験です。情報処理技術者になると、経営戦略やプロジェクトマネジメントなどに活かせるビジネススキルを習得できます。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、情報処理技術者試験の上位に位置する資格試験です。データベースに関する知識は、データサイエンティストになる際に学ぶ必要があります。データサイエンティストを目指すなら、ぜひ受けておきたい試験です。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベースに関する知識を問う試験です。シルバーとゴールドの2つのレベルに分かれており、シルバーでは比較的小規模のデータベース開発・運用管理について、ゴールドでは大規模データベースシステムの運用管理や改善、コンサルティングについて出題されます。
G検定
G検定は、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です。データサイエンティストになるには、AIや機械学習の知見が必要となるため、受検することをおすすめします。
E資格
E資格は、ディープラーニングの理論を理解しているだけでなく、それを実装する知識やスキルがあるかを問う資格検定です。G検定といっしょに受検しておくといいでしょう。
Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonや数学の基礎知識に加え、Pythonを使ったデータ分析技術のレベルを問う試験です。データサイエンティストに必要なPythonのスキルを身に付けるために、受験しておくことをおすすめします。
データサイエンティストになるには自分磨きが大切
データサイエンティストになるには、学校でデータサイエンスを学ぶ、エンジニアから転職する、近接する職種の経験を活かして転職する、公募などの社内制度を利用するといった方法があります。
ただし、データサイエンティストに必要な知識とスキルは広範囲にわたるため、データ分析に関わるさまざまな職種を経験することが大切です。データサイエンティストとして活躍する日を目指して、自分磨きに取り組みましょう。
分析屋では、顧客に寄り添う、真のプロフェッショナルなデータサイエンティストを育てることを大切にしています。データ分析を効率的に行うだけでなく、顧客の本質的なニーズに応える力を培っていける環境を整備しているため、ビジネスの理解力とコミュニケーション力をバランス良く磨き、市場価値の向上や年収アップを目指していくことができます。
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