データサイエンティストとは
『データサイエンティスト』は『ビッグデータ』、つまりITの進化の賜物である膨大かつ詳細な情報を分析して、様々な分野に活用するノウハウを見出すエキスパートです。
仕事内容
データサイエンティストは統計データの処理を通じて得ることができた情報を、どうやって企業活動に生かすのか、利益を生みだすにはどうすればよいかという予測をします。
IT業界だけでなく、金融関係や製造業などの大規模なデータを必要とするすべての産業で重要な役割を果たせる仕事と言ってよいでしょう。
必要なスキルや資格はある？
データサイエンティストになるための、特別な資格は特にありません。しかし、誰でも簡単にデータサイエンティストになれるかというとそうでもありません。
統計学などの数学的知見はもちろんとして、分析用の様々なツールやデータベースに関する高度に専門的な知識やスキルが必要です。資格はなくても、大学あるいは大学院で、そういう知識体系をきちっと学ぶことは欠かせません。
具体的にどんなスキルが必要かを挙げましょう。ビッグデータを扱うために必要な統計解析ソフトを使いこなせるか、『データマイニング』や『プログラミング言語』を理解することなどが求められます。
マーケティングのセンスやコミュニケーション能力、論理的思考能力やマーケティング力も要求される場合が多いようです。
この様にデータサイエンティストには研究者的側面と、ビジネスマンやエンジニアの側面も持つ多面性、キャパシティが必要なのです。
>> 新しい環境で技術力を上げるならOffers！週1から始められる自由な働き方を実現しよう！
データサイエンティストになるには
職種としてのデータサイエンティストが世に出たのは2009年です。まだまだ新しい職種といえます。その仕事が及ぶ領域や手法においても、現状ではデータサイエンティスト各人が個々に独自の分析をおこなっているので特定の方法論はありません。
そのような現状の中でデータサイエンティストを目指すとしたら、どういうアプローチが必要なのでしょうか。詳しく見ていきましょう。
他職種から転向
他職種からの転向パターンは大きく3つあります。具体的な転向パターンは『プログラマー』『SE』などIT専門家、『統計学』の専門家、そして『ビジネスアナリスト』などです。いずれも高度な専門性を持つ人ということになります。
プログラマーやSEからの転職であれば、プログラミングの実務経験はそのまま活かせるので、補足すべきノウハウとして『基礎統計学』を学んだうえで、人工知能における要素のひとつである『機械学習』をマスターするのがよいでしょう。
統計学の専門家なら、統計ソフトの『SAS』『SPSS』『R』、データ分析において汎用的に使用されるプログラミング言語『Python』などを学ぶとよいでしょう。また、機械学習やデータマイニングなどの論文を読むことも実務に役立ちそうです。
ビジネスアナリストからの転職は、エンジニアとしての経験はなくても、今まで仕事で育んだビジネスへの理解力そのものが重要な武器です。そこに前述の『SAS』『SPSS』『R』『Python』の知見を加えることで、よりよい仕事が期待できます。
大学、大学院などで専門知識を学ぶ
データサイエンティストの中には大学や大学院で統計学を専攻し、社会に出てからは何らかの業界で統計の研究職としての実績を積んだ人が多いです。また理工系の学科を卒業し、ITエンジニアの現場を経験しながらデータ分析・解析のノウハウを習得する人もいます。
データサイエンティストへのお決まりのコースなどはありません。しかし大学や大学院で統計学を学ぶことは、非常に大きな強みとなるはずです。
ちなみにデータサイエンティストの育成を推進するために2013年7月、『一般社団法人 データサイエンティスト協会』という支援団体が発足しています。
未経験でもなれる？
資格が要る職種ではないため、データサイエンティストは誰でも目指せます。データサイエンス関連の専門書も豊富あって、基礎から高度な内容まで色々ありますが、未経験から目指す人にとっては、それらを学ぶことも有効でしょう。
しかしそれ以上に大事なことは、自らデータに向き合うことです。データ分析は専門ツールを使ってするもので、まずはフリーソフトを用いて身近なデータにどんどん触れていきつつ、専門書で学ぶことが役に立つでしょう。
データサイエンティストは対象の業界に精通していないと、そもそも何を分析すればよいかすら分かりません。まずは自分が理解できる職種の現場を経験して、そこからデータサイエンティストとして実践するのもよいでしょう。
>> 副業を始めるならOffers！週1から始められる自由な働き方を実現しよう！
フリーランスとして働くためのステップ
ITの技術革新が進みゆく中で、ビッグデータを分析して高度なビジネスモデルを模索するのがデータサイエンティストです。多くの企業がデータ分析のセクションを設置する流れを受けて、データサイエンティストの需要が増えています。
現状では日本国内のデータサイエンティストの数はまだまだ多くありません。一方、需要は今後増えていき、このままでは25万人ものデータサイエンティストが不足するとも言われているのです。現在大学等でデータサイエンティストの育成プログラムが確立され始めているぐらいです。
そのような環境なので、企業に属さなくともデータサイエンティストのスキルを持てば、フリーランスとして案件をこなすことも可能になるでしょう。
まずは企業で経験を積もう
何にせよデータ解析からビジネスモデルを生み出す仕事のスキルを身につけたいのなら、企業での経験がある程度ないと非現実的な望みになります。よって、とにかく企業での経験を積んでいきましょう。
フリーになるための人脈を築く
また、フリーランスというものは、その業界に人脈をしっかり持っているかどうかで、活躍できるフィールドが決まっていきます。まず現在の人脈を冷静に知り、そして新たな人脈を築いていきましょう。
>> [ 平均時給4500円! ] フリーランスの案件獲得ならOffers！ 気鋭のスタートアップから上場企業まで幅広い案件と出会えます。
実力が付いたらエージェンシーに登録
データサイエンティストとしての経験を通して実力が付いてきたなら、エージェンシーに登録するのも、良い仕事に出会うための1つの選択肢です。データサイエンティストやデータアナリストの領域に特化したエージェンシーがいくつか登場しています。
会員登録後はメルマガ配信サービスなどで求人情報が発信されます。また、面談によってエージェンシー側が会員の属性やスキル、得意分野を詳細に把握し、企業とのマッチングと、会員のスキルアップのサポートをしてくれます。
会員の経験や希望に沿った案件を紹介してくれて、内容や条件の交渉も任せることができるので、信頼できるエージェンシーを探すのも価値ある行動と言えるでしょう。
まとめ
データサイエンティストの仕事は未整備で未開拓とはいえ、今後のさらなる需要に応えられる人材は、高額報酬も望めれば仕事のやりがいも大きいと言ってよいでしょう。
興味がありそれなりの知見を持っている人にとって、データサイエンティストは転職・独立するための職種の選択肢として研究する価値があるかも知れません。
