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、どのような仕事をする職種なのでしょうか。データサイエンティストの概要とデータアナリストとの違いについて解説します。
データ解析で意思決定をサポートする職業
データサイエンティストは、データを収集・分析して組織の意思決定をサポートする職種です。企業の経営を助けるコンサルタントのような役割を担います。
ビッグデータの価値が近年高まってきたことにより、データサイエンティストという職業が生まれました。データサイエンティストには、ビッグデータの分析だけでなく、分析結果を活用してビジネスへの貢献を図ることも求められます。
ただし、データサイエンティストが現場で実際に行う業務は、企業によりさまざまです。意思決定のサポートよりデータ分析のほうを重視するケースもあります。
データアナリストとの違い
データサイエンティストと混同されやすい職種として、データアナリストがあります。データアナリストはデータ分析のスペシャリストです。
データサイエンティストはデータアナリストの上位職種とされています。データアナリストがデータ分析を主な業務としているのに対し、データサイエンティストは、データの分析と活用の両方を主な業務としているためです。
企業によっては、データアナリストが分析結果の活用まで行う場合もあります。データの分析と活用を任されれば、仕事内容はデータサイエンティストと変わらないため、両者の境界はあいまいに扱われているのが現状です。
データサイエンティストの具体的な職務内容
データサイエンティストが実際に行う業務の内容を解説します。多彩な仕事を行う職種であることが分かるでしょう。
課題抽出や問題解決
データサイエンティストが行う業務の一つに、経営課題の抽出があります。どのような目的でデータを収集・分析するのかを明らかにするためです。
経営課題の抽出は、SEが行う要件定義に似た作業といえるでしょう。経営課題を把握したら、分析したデータを活用して問題を解決に導きます。
企業に蓄積されたさまざまなデータを、経営課題の把握に活用するケースもあります。企業に内在する課題すら把握できない場合も、データサイエンティストのデータ分析力が役立つのです。
データの収集・分析
データサイエンティストのメインとなる業務が、データの収集と分析です。膨大なビッグデータから必要なデータを収集し、課題解決に向けて分析します。
データのクレンジングや加工も、データサイエンティストの重要な業務です。不要な情報に対して適切な下処理を施し、データ収集の精度をより高めていきます。
収集したデータを分析する際は、経営課題や戦略に対して仮説を構築するのが基本です。仮説を立証できるデータを収集し、データ分析の知識やスキルを反映させた上で、意思決定に必要だと判断できる結論をアウトプットします。
レポート作成とプレゼン
データの収集・分析により生み出された検証結果は、データサイエンティストが経営層や関連部署へ説明しなければなりません。課題解決に向けた提言をプレゼンで示します。
プレゼンで用いるレポートは、専門外の人でも分かるよう簡潔にまとめることが重要です。理解しやすい言葉や図・グラフを使って、上手に説明できる工夫が必要になるでしょう。
検証結果をアウトプットした後にさらに仮説検証を繰り返し、新たな施策を提言することも、データサイエンティストの重要な役割です。仮説検証により新たに生まれた疑問を深掘りし、得た気づきに対して仮説を構築する作業を繰り返します。
データサイエンティストに求められる能力
データサイエンティストにはどのようなスキルが求められるのでしょうか。最低限必要な能力を押さえておきましょう。
ビッグデータに関する知識
データサイエンティストに求められる能力としては、ビッグデータに関する知識が挙げられます。単にビッグデータを分析するだけでなく、収集方法も理解しておくことが重要です。
『セルフサービスBI』と呼ばれるツールの登場により、ビッグデータの分析はより容易なものとなっています。ただし、セルフサービスBIにより行える作業は限定的です。
経営のサポートに寄与するまでのビッグデータ分析を行うためには、専門家のスキルも活用する必要があります。プロの分析力とツールの力を組み合わせなければ、ビッグデータを十分に活用できないのが現状です。
分析・統計スキル
データサイエンティストには、データを正しく分析できるスキルも求められます。具体的には、基礎数学・AI・統計学・機械学習・ディープラーニングの知識が必要です。
ただし、これらのスキルを全て高いレベルで取得しているデータサイエンティストはほとんどいません。いずれかのスキルレベルを高めた上で、業務を進めながら他のスキルも向上させていくのが基本です。
統計学に関しては、大学で統計学を専攻して学んだレベルの専門性は必須といえるでしょう。実際に、データサイエンティストの学歴は、大学卒・修士課程修了・博士課程修了が多くなっています。
コンサルティングスキル
優れたコンサルティングスキルも、データサイエンティストに求められる能力の一つです。データ分析の精度が高くても、分析結果を課題解決に生かせなければ意味がありません。
コンサルティングスキルは、特に課題抽出の段階で必要となります。経営層や関係部署からヒアリングを行い、どのような分析を行えばよいのか戦略を立てなければなりません。
業界や市場の状況を的確に把握する力や、データ分析に基づいた適切な提案を行えるプレゼン能力も、コンサルティング能力に含まれる重要なスキルです。
ビジネススキル
データサイエンティストが課題の解決に導くためには、ビジネススキルも求められます。課題の背景を理解した上でビジネス課題を整理し、解決する能力のことです。
企業ごとの課題解決策を適切に導き出せる人材は、厳密に考えれば企業で長期間働いているメンバーが適任といえます。現場が求めている結果は、一般論では判断しにくいためです。
そのため、企業がデータサイエンティストを外注で雇う場合は、社内のキーマンとの連携が欠かせません。企業内にいるからこそ分かる特有の情報を共有し、データサイエンティストのビジネス力を用いて課題解決を図る必要があります。
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フリーランスデータサイエンティストを目指すメリット
データサイエンティストは、フリーランスとして働くことが可能です。フリーランスのデータサイエンティストを目指す、主なメリットを見ていきましょう。
売り手市場
多くの企業がビッグデータを容易に収集できるようになり、データをいかに活用するかが競争力を左右する時代に突入しています。データサイエンティストの重要性もますます高まっているのが現状です。
データサイエンティストの求人に関しては、コストを抑えるためにフリーランスの人材を募集するケースが増えています。
ただし、データサイエンティストは初心者がチャレンジするにはハードルか高いと思われており、競争率は低めです。採用状況が売り手市場となっている点は、フリーランスのデータサイエンティストを目指すメリットといえます。
魅力的な年収
フリーランスのデータサイエンティスト向けの仕事は、他のデータ分析案件に比べ単価が高めです。データサイエンティストとしての十分なスキルセットがあれば、独立後の年収アップを狙えます。
上に示したグラフは、当メディアを運営する求人マッチングサイト『Offers』で実際の案件の時給を調査した結果です。データサイエンティストは、群を抜いて高い値となっていることが分かるでしょう。
具体的な数字を見てみると、時給下限の平均は約5000円、時給上限の平均は約1万円です。最低時給5000円でも月に100時間働けば、月収50万円を得られることになります。
将来性がある
企業に蓄積されるデータ量は増え続けています。ビッグデータを適切に収集・分析できるデータサイエンティストの確保は、多くの企業にとって最優先で進めるべき課題の一つです。
一方、データサイエンティストの人材は圧倒的に不足しており、好条件を提示して採用しようとする企業も少なくありません。IT系の中でも、将来性の高い職種に位置付けられています。
AIの進化により、いずれは淘汰されるといわれる職種でもありますが、しばらくの間は懸念する必要もないでしょう。データサイエンティストがAIに置き換わったとしても、AIを開発・管理する側に回れることが期待されています。
フリーランスデータサイエンティストになるには？
フリーランスのデータサイエンティストになるための方法やポイントを理解しておきましょう。仕事探しに役立てられるサービスも紹介します。
エンジニアからの転職が一般的
フリーランスデータサイエンティストになる方法としては、エンジニアから転職する方法があります。データベースエンジニアやデータマイニングエンジニアなど、データ処理を主な業務とするエンジニアなら転職しやすいでしょう。
機械学習エンジニアやAIエンジニアといった、データサイエンティストに近い職種からの転職もおすすめです。データ分析のスペシャリストである、データアナリストからのキャリアチェンジも妥当といえます。
一方、いくらコンサルティング力やビジネス力が必要な職種とはいえ、これらのスキルのみではデータサイエンティストになるのは難しいでしょう。エンジニアやアナリストとしての最低限のスキルや経験は必須です。
資格取得や言語習得で価値を高める
データサイエンティストになるために資格は必要ありませんが、資格取得を目指せば必要なスキルを高められます。統計検定・応用情報技術者試験・オラクルマスターがおすすめです。
人気の言語を取得しておけば、データサイエンティストとしての価値をより高められます。特に高い評価を受けやすい言語が、さまざまな用途で使える汎用性の高いPythonです。
資格取得や言語習得を効率よくアピールするためには、ポートフォリオの作成が欠かせません。Pythonを使用したプログラムや自作の機械学習アプリなどをポートフォリオに載せて、基本スキルの程度を採用担当者に示しましょう。
マッチングサービスを利用する
マッチングサービスとは、ワーカーと企業を直接つなぐ仕事紹介サービスです。マッチングサービスで仕事を探すなら、『Offers』を活用しましょう。
ワーカーとしてOffersに登録しておけば、データサイエンティストを募集しているクライアントからオファーが届きます。相性の合いそうな企業を選んで面接するだけで、案件を獲得することが可能です。
Offersなら、データサイエンティストに必要なスキルを習得できる他の職種の副業も探せます。自分のスキルが足りないと感じている場合は、副業で力を付けてから独立するのもおすすめです。
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未経験でもフリーランスデータサイエンティストになれる？
専門性が高いデータサイエンティストには、経験がなくてもなれるのでしょうか。未経験者がフリーランスデータサイエンティストになるために知っておきたいポイントを紹介します。
最低限必要なスキルを学ぶ
データサイエンティストになるには、さまざまな分野の知識やスキルが必要です。経験がない場合、まずは最低限必要なスキルを学びましょう。
データサイエンティストに最低限必要なスキルは、『ITスキル』『機械学習・AIスキル』『統計学』です。それぞれのスキルは、『Python3エンジニア認定基礎試験』『G検定』『統計検定2級』の資格取得を目指せば、十分な力を身に付けられます。
体系的に理解できることが資格勉強のメリットです。オンラインスクールやWeb上の学習コンテンツなど、自分に合った方法を選んで着実に学習を進めましょう。
エンジニアとしての経験を積む
上記の最低限必要なスキルを一つでも習得したら、続いてエンジニアとしての経験を積むのがおすすめです。PythonまたはR言語を扱っている業務に携われれば、データサイエンティストの実務経験を積みやすくなります。
現在エンジニアとして働いているなら、副業で実践的な経験を積んでおくのも一つの方法です。データサイエンティストに必要なスキルと関連性の高い案件にトライしてみましょう。
データサイエンティストに求められる重要なスキルには、ビジネス課題の解決や戦略の検討を行えるスキルもあります。マーケティングや営業の実務経験があるなら、エンジニア経験がなくてもビジネス力を買われてデータサイエンティストになれる可能性もあります。
データサイエンティストからのキャリアパス
データサイエンティストからキャリアチェンジが可能な職種を紹介します。キャリアパスを描く際の参考にしましょう。
ITコンサルタント
ITコンサルタントとは、IT技術により企業の経営課題解決をサポートする職種です。クライアント企業のIT関連分野全般についてアドバイスを行ったり、システム導入の支援を行ったりします。
データサイエンティストが持つITの知識とビジネス力は、ITコンサルタントになっても十分に生かせるでしょう。企業の経営層と関わる機会が多くなるため、活躍するためにはロジカルシンキングやプレゼン能力をさらに磨く必要があります。
企業におけるITの重要性は近年ますます高まっているため、ITコンサルタント向けの案件も右肩上がりで増えているのが現状です。
プロジェクトマネージャー
プロジェクトのマネジメント業務全般を行う職種が、プロジェクトマネージャーです。プロジェクト全体の進行を管理し、予算や納期などの責任を負いながらプロジェクトを成功に導くことが目標となります。
プロジェクトマネージャーには、高い対人関係能力や状況把握能力が必要です。データサイエンティストとして培ったビジネス力やコンサルティング力が役立つでしょう。
プログラミング言語や開発環境に関する専門知識も求められます。データサイエンティストのIT知識やスキルを生かせるため、キャリアパスとしておすすです。
グロースハッカー
グロースハッカーとは、企業や事業の成長『growth（グロース）』に責任を負う職種です。新しいタイプの仕事として注目を集めています。
グロースハッカーに求められる主な能力は、データドリブンマーケティングを適切に行えるスキルです。データドリブンマーケティングとは、多種多様なデータ活用を重視したマーケティング手法を指します。
データ分析で企業の意思決定をサポートするデータサイエンティストなら、グロースハッカーにもキャリアチェンジしやすいでしょう。
まとめ
データサイエンティストは、データの活用で組織の意思決定をサポートする職種です。分析・統計スキルのほか、ビジネススキルやコンサルティングスキルも求められます。
年収アップを期待できる点や将来性の高さが、フリーランスデータサイエンティストを目指すメリットです。資格取得や言語習得で自らの価値を高めた上で、データサイエンティスト案件にチャレンジしてみましょう。
