データサイエンティストの仕事とは?業務の流れや必要なスキルを解説

近年、高度なデータ分析や統計学などの手法を用いて、企業のビジネス戦略に有益な提案を行うデータサイエンティストが注目されています。具体的な仕事内容や必要なスキルを解説します。将来、データサイエンティストを目指している人は参考にしてください。

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データサイエンティストの仕事とは?

データサイエンティストとは、データの分析・活用を通じて、企業のビジネス戦略に貢献する専門家です。データアナリストと混同される場合も多いですが、実際の業務範囲はもっと広く、データを分析するための環境そのものを構築するのも仕事です。

業務データの取得・分析と分析環境の構築

企業の課題解決のために必要なデータを収集し、さまざまな角度から分析を加えることで、有効な施策を提案するのがデータサイエンティストの仕事です。単にデータを分析するだけでなく、効率的にデータを収集し、分析しやすい環境の構築まで行います。

例えば、自社の業務システムや顧客リスト、SNSなどから効率的に必要なデータを収集するために、APIの開発や、SQLなどを用いてデータベースの構築・運用を行います。多種多様なデータを組み合わせて分析し、企業に有益な情報を提供するのがデータサイエンティストの役割と言えるでしょう。

データサイエンティストの仕事の流れ

次に、データサイエンティストの具体的な仕事の流れを確認してみましょう。全てのデータサイエンティストが以下の流れで業務を行っているわけではなく、あくまでも一例ではありますが、企業の課題を洗い出し、データの収集・分析を通じて解決策の提案を行うのは共通しています。

1.課題の定義・設定

まずは、企業の経営上の課題を洗い出し、定義するところから始まります。闇雲にデータを収集するのではなく、まずは目的を明確にすることで、効率的に必要なデータを集められるようになります。データサイエンティストに限らず、まずは課題の設定から始めるのは、ビジネスで確実に成果を上げるために必要なアプローチです。課題を定義したら、その解決のためにどういったデータを収集する必要があるか判断します。

2.必要なデータの収集・分析

データの収集ポリシーを決定したら、それに従って実際にデータの収集を行います。社内に蓄積されている既存のデータから必要な情報を洗い出す場合もあれば、外部から新たに必要な情報を集める場合も珍しくありません。

必要なデータを集めたら、そこから分析に不要な部分を削除したり、分析しやすいように加工したりする工程が必要になります。データの取得や格納の方法を決めるのも、データサイエンティストの重要な仕事です。

3.解決案の検討

収集・整理したデータから課題の解決につながる有意な情報を見つけ出します。ここでは数学や統計学の知識・スキルに加えて、データベースから意味のある情報を引き出すための、SQLなどのデータベース言語の活用が欠かせません。さまざまなデータを組み合わせて解析し、統計的に意味のあるデータ項目を見つけて、課題解決のための施策を検討します。

4.解決策の提示とレポート作成

検討した解決策を自社のマネジメント層や、クライアントに提示して課題の解決を図ります。具体的な施策をKPIとして設定したり、施策の遂行状況をレポートとしてまとめたりするなどして、継続的に課題解決のための取り組みを行います。単にデータを分析するだけではなく、課題の設定から解決策の実施まで、一貫して関わ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必要な知識・スキルは?

それでは、データサイエンティストに必要な知識やスキルを押さえておきましょう。データアナリストと比べて、身に付けるべき知識やスキルが多く、より専門性の高い職種とされています。

データサイエンスの基礎知識

基本的な情報処理に関するスキルや統計学、AI(人工知能)に関わる知識など、データサイエンスに関わる全般的な知識が必要です。

特に近年のデータサイエンティストは、AI技術を用いて高度な分析を行う役割を担うことが多くなっています。AIによる機械学習やディープラーニングなど、高度なデータ分析を可能にする技術に関するの知見は、データ解析の専門家として備えておく必要があるでしょう。

プログラミングスキル

R言語やPythonなど、統計解析やデータ分析、AI開発に用いるプログラミング言語を使いこなすスキルも求められます。それぞれの分野のエンジニアのように、自らソフトウェアを開発できるほどのスキルは必須ではありませんが、ある程度のコードの読み書きができるレベルは必要でしょう。

また、データベースの構築・運用に必要なスキルや、リレーショナルデータベースを制御するためのSQLの知識も求められます。ビッグデータから必要な情報を抽出するには、SQLを使いこなせなければいけません。

コミュニケーションスキル

データサイエンティストは、データの分析結果をもとに、企業の経営課題を解決するための提案を行う必要があります。そのため、マネジメント層やクライアントに分かりやすい言葉でプレゼンテーションをする能力も求められます。

どれほど合理的で的を射た提案であっても、相手に理解されなければ採用されないため、分かりやすく話を伝えるためのコミュニケーション能力は必須です。また、相手の要望やニーズを正確に把握する必要があるため、相手の話を聞く力も必要です。

データサイエンティストになるには?

最後に、データサイエンティストになるための方法を解説していきます。

エンジニアとして経験とスキルを磨く

データサイエンティストとしてさまざまな背景を持つ人が活躍していますが、その多くはエンジニアとして十分な素養のある人です。まずエンジニアとして十分な実績とスキルを身に付け、そこからデータサイエンティストを目指すのがおすすめです。

例えば、ITエンジニアとしてキャリアを築いた後、統計解析に関する知識を身に付けてデータサイエンティストとして活躍している人もいます。プログラマーとして活躍していた人が、さらに専門知識を身に付けてアナリストとなり、さらにデータサイエンティストとしてキャリアアップした例もあります。

アナリストからキャリアアップする

もともとデータアナリストとしての実績があれば、そこからさらにAI関連の知識やプログラミングスキルを身に付けて、最終的にデータサイエンティストになる道もあります。

ビジネスの知見が深い人ならば、それを強みにして、コンサルタント寄りのデータサイエンティストとして活躍できる可能性もあります。学ぶべき分野は広いですが、今後さらに専門家としてデータを活用できる人材のニーズが高まると予想されるので、さまざまな業界で活躍できるでしょう。

出典:IT人材需給に関する調査|経済産業省

データサイエンティストには副業がおすすめ

近年は、さらなる収入アップやキャリアアップを求めて、副業に従事するデータサイエンティストが増えている状況です。データサイエンティストが副業をすべき理由や、副業を始めるメリットを知っておきましょう。

データサイエンティストが副業をすべき理由

データサイエンティストは各方面でニーズの高い職種であり、他の仕事に比べて高い報酬を得られるため、本業だけで生活に問題がない人は多いでしょう。

収入を安定させるためというよりは、それまでとは違った分野の仕事がしたい人や、新たな人脈を求めている人、将来的に独立を目指している人などが副業を始めるケースが多く見られます。

副業によって多様な立場から仕事に関われるため、データの専門家としての視野が広がり、より高度な仕事に従事できるようになるケースは珍しくありません。もともと各方面でニーズが高いデータサイエンティストですが、副業でスキルアップを図ることで、さらに市場価値を高められるでしょう。

副業に従事するメリットは?

データサイエンティストが副業を始めるメリットとしては、上記のように自分の市場価値を高められる点があります。

もともと高めの年収を、さらにアップさせることも可能でしょう。たとえニーズの高い職種だとしても、いきなり独立すると収入が低下してしまう可能性があります。そこで副業からスタートして、しっかり案件を獲得しておけば、独立後も収入に困ることはないでしょう。

また、将来フリーランスとして独立を目指している人や、経営者として企業経営をしたいと考えている人は、副業によってビジネススキル全般を高められる点もメリットです。独立すると自分でビジネスを成長させなければならないため、副業はその準備としても捉えられます。

データサイエンティストの副業案件

データサイエンティストの副業案件についても確認しておきましょう。データサイエンティストの仕事の範囲は広く、下記以外にも多様な案件がありますが、ここでは代表的なものを紹介します。

企業の業務データの分析・提案

データ分析の専門家として、企業の抱える業務データの分析と、それに基づいた提案を行うという仕事もあります。コンサルティング会社などに所属するデータサイエンティストも多いですが、副業としての案件は、企業のデータ分析を担当し、マネジメント層に経営課題の解決策を提言するといったものが多いでしょう。

実質的にデータアナリストの仕事を担うケースも少なくありませんが、もう一歩踏み込んだ建設的な提案を求められる仕事もあります。

データベースの構築・運用

企業の業務用データベースの構築・運用の仕事もあります。データベースエンジニアの領域ではありますが、データベース分野に強いデータサイエンティストが副業として請ける場合も珍しくありません。

膨大なデータを効率的に収集し、管理するデータベース管理システム(DBMS)の構築やメンテナンス、環境の変化に応じた仕様の改善などを担う仕事が多い傾向です。さらに、顧客管理システムの構築や自然言語処理エンジンの開発といった案件もあります。

データ運用のためのシステム開発

企業が社内でデータの収集・分析をするためのシステムや、プラットフォームを開発する仕事もあります。データ分析のためのインフラを構築する仕事であり、クライアント企業の社員がスムーズにデータを活用するための環境を作ります。

システムの開発に加えて、それを保守・メンテナンスする案件も数多くあります。普段は技術顧問のような立場なので、副業としても従事しやすいでしょう。また、既存のデータ運用システムをバージョンアップさせたり、よりその企業に合ったシステムに変更したりするといった仕事もあります。

まとめ

データサイエンティストの仕事内容と必要なスキルを解説しました。データサイエンティストは企業の課題解決のために必要なデータの収集と分析を行い、さらに解決策の提案をする職種です。単にデータ分析をするのではなく、能動的にデータを収集したり分析環境を構築したりする役割も果たします。データ活用の専門家として注目されており、今後さらに活躍の場が広がっていくことが予想されます。

高度な知識やスキルが求められますが、エンジニアやアナリストからキャリアアップする道もあるので、将来データサイエンティストとして活躍したい人は、必要な専門知識やスキルの習得に努めましょう。

Offers Q&A機能」では、キャリア選択に関する悩みを相談したり、有識者/経験者と意見交換したりすることができます。


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