データサイエンティストの仕事に興味があるが、具体的にどのような業務を行っているか分からないという方も多いのではないでしょうか。データサイエンティストは現在注目されている職種ですので、目指す・目指さないに関わらず概要を理解しておくことは大切です。本記事ではデータサイエンティストの仕事内容や必要なスキル、転職方法を解説しますね。

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データを分析して企業にとって有意義な情報を導き出す専門家のことです。

データサイエンティストはプログラミングスキルや、統計学などのスキルを活用し、取得したデータの分析を行います。分析後はその結果を企業課題の解決にどう活かせるか検討し、考えをまとめてプレゼンを行う必要があります。

最近はSNSやスマホの発達により、ネット上に数多くの情報が書き込まれるようになったため、データ分析に使うためのデータを取得しやすくなりました。加えて、コンピュータの処理能力は年々向上しており、大規模なデータを扱えるようになりました。

そのため、データサイエンティストは現在かなり注目されていますね。

データアナリストとの違いは？

データサイエンティストとデータアナリストにはそこまで明確な違いはありませんが、厳密には違う職種であるとされています。

データサイエンティストはデータアナリストよりも幅広いスキルが必要です。具体的には、機械学習や非構造化データを分析するためのスキルが求められます。

機械学習などを用いることで、単に事業の現状を分析するだけでなく、将来事業がどのようになっていくか予測する必要があるためです。

とはいえ、データアナリストでも機械学習を用いることはあります。求人票などでも、2つの職種を明確に区別していない企業が多いですね。

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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具体的な仕事内容についてまとめました。データサイエンティストは次の5つの仕事を行います。

• ①経営課題の分析
  
• ②仮説立案
  
• ③データ取得・分析
  
• ④仮説検証
  
• ⑤プレゼン

これらの仕事を基本的にはすべてこなす必要があります。1つ1つの仕事内容について詳しく解説していきます。

①経営課題の分析

データサイエンティストはまずは経営課題の分析を行います。

たとえば、会社がECサイトを運用しているがサイト内での売上が伸び悩んでいるとします。データサイエンティストは、ECサイトのユーザー数やコンバージョン数などを分析し、なぜ売上や登録者数が伸びないのか原因を考えていきます。

会社の経営者やマーケティング担当者とも話し合いを行い、事業の課題をよりクリアにしていきます。

②仮説立案

課題を分析したら「なぜ成果を出すことができないのか」仮説を立てる必要があります。

仮説を立てることで、どのデータをどの程度の精度で分析すべきかなど、データ分析の指針を決めることができます。

また、立てた仮説はデータ分析後に、正しかったかどうかを検証する必要があります。

③データ取得・分析

続いて、仮説の立証に必要なデータの収集を行います。

データを収集する方法の例としては、運用するシステムのログを取得する、APIを利用してSNSの書き込みを抽出する、などの方法があります。収集したデータは、データベースなどに格納します。

データを収集したら、それらのデータを用いてデータ分析を行います。データ分析を行う際は、データ分析ツールを使ったり、自分でプログラムを組んだりすることが多いです。

データサイエンティストは各データの分析結果から、意味ある情報を見出していきます。

④仮説検証

データ分析後は、分析結果をもとに最初に立てた仮説を検証します。仮説が正しくなかった場合、どこがズレていたのか考え、今度は別のデータを分析することもあります。

最終的にはデータ分析結果からビジネス課題をあぶり出し、その課題を解決するための方法を検討し、書類にまとめていきます。

⑤プレゼン

最後にデータサイエンティストは、分析結果とビジネス課題の解決方法について、経営陣を相手にプレゼンテーションを行う必要があります。

非エンジニアの方にも分かりやすく「なぜこのような結果が得られたのか」説明し、経営陣から納得してもらう必要があります。

優れたデータ分析スキルを持っていても、分析結果を説得力あるように説明できないと、せっかく改善案を提示しても経営陣が動いてくれない可能性があります。

データサイエンティストに必要なスキル

続いて、データサイエンティストに必要なスキルについて解説します。データサイエンティストには次の5つのスキルが求められます。

• ①統計解析・数学
  
• ②ビジネス知識
  
• ③論理的思考力
  
• ④データベース
  
• ⑤プログラミング

データサイエンティストを目指す場合、これらのスキルを習得しないといけません。1つ1つの必要なスキルについて詳しく解説しますね。

①統計解析・数学

1つ目は統計解析・数学です。

統計学はデータサイエンティストには必須のスキルと言えるでしょう。

大人になってから統計学を学ぶ場合は統計検定の資格取得を目指すのがおすすめですね。統計検定を取得すれば、統計学の知識をもっているという自信がつくでしょう。

また、データサイエンティストには微分積分や確率、線形代数といった大学レベルの数学知識も必要ですね。これらの知識は統計解析の基礎となります。

さらに、統計解析を行うためにはデータ分析ツールを使いこなせる必要があります。分析するデータの種類によって複数のツールを使い分けるようにならないといけません。

②ビジネス知識

2つ目はビジネス知識です。

データサイエンティストがデータ分析を行う理由は、企業のビジネス課題を解決するためです。ビジネス知識がないと、そもそも何のデータを分析すべきか検討できませんし、分析した結果をどのように活かせるかも考えることができませんね。

データサイエンティストは、各業界のビジネスモデルや売上アップのためのさまざまな施策について知識を得る必要があります。

特にエンジニアがビジネス視点を持つのは難しいと言われています。ただ、ビジネス知識をつけられる本は多く出版されているので、それらで独学していくのが良いでしょう。

③論理的思考力

3つ目は論理的思考力です。

データサイエンティストはあらゆる場面で論理的思考力が必要となります。

事業の課題がどこにあるのかも検討する際も、データ分析を行うためのプログラムを組む際も、分析結果を資料としてまとめる際も、すべて論理的思考力がないと上手くできませんね。

論理的思考力を身につける場合、日常会話で『結論・具体例・結論』の流れを意識して論理的に話せるようにしたり、ニュースを読んで自分なりに考えをまとめてみたりすることが大切ですね。

論理的思考力に関してはすぐに身につけることはできないため、若手のときから少しずつ練習して上達していくようにしましょう。

④データベース

4つ目はデータベースです。

収集したデータはデータベースに格納するため、データベースを操作するためのMySQLやSQLiteなどのデータベース管理システムの知識が必要です。

また、ビッグデータを扱えるためにもNoSQLの知識もあった方が良いですね。くわえて、データベースに対する負荷をおさえるためのテクニックなども身につける必要があります。

⑤プログラミング

5つ目はプログラミングです。

データ分析ではPythonやRといったプログラミング言語が使われることが多いため、データサイエンティストを目指すなら優先的に取得しましょう。

PythonやRにはデータ分析や機械学習で使えるライブラリが多くあります。ライブラリを使いこなすことで、データ分析を容易に行うことが可能です。

データサイエンティストに転職する方法

最後に、データサイエンティストに転職する方法をまとめました。データサイエンティストに転職する方法にはさまざまなものがありますが、代表的なものは次の3つです。

• ①データアナリストからのキャリアアップを目指す
  
• ②エンジニアから転職する
  
• ③マーケッターから転職する

1つ1つの転職方法について詳しく解説していきますね。

①データアナリストからのキャリアアップを目指す

データアナリストにまずは転職する方法です。データアナリストとしての業務をこなしていけば、データ分析やプログラミング、などのスキルは身につきますね。

そこからデータサイエンティストにキャリアアップするには、機械学習を用いた高度なデータ分析を行えるようになれるかが鍵となるでしょう。

②エンジニアから転職する

プログラマーやシステムエンジニアからキャリアチェンジする人も多くいますね。

エンジニア職で身につけたPythonやMySQLの知識、さらに論理的思考力はデータサイエンティストの仕事でも活用することが可能です。

後は、ビジネス知識やデータ分析の知識を身につける必要がありますね。

③マーケッターから転職する

データサイエンティストとマーケッターは親和性の高い仕事であるため、マーケッターから転職する人も多くいますね。マーケティングで培った戦略に基づいて売れる仕組みを考えるスキルは、データサイエンティストでも存分に発揮できるでしょう。

ただし、プログラミングスキルなどは独学で身につける必要があります。プログラミングが苦手な場合、データサイエンティストに転職するには少し厳しいかもしれません。

最後に

この記事で説明してきた内容をまとめると以下のとおりです。

データサイエンティストは今後さらに市場価値を伸ばしていくであろう仕事です。データ分析やプログラミング、そして経営課題の解決に興味があるなら、データサイエンティストを目指しても良いかもしれませんね。

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