データサイエンティストは、データを使用して周囲の現象を理解し、説明し、組織がより適切な意思決定を行うのを助けます。
データサイエンティストとして働くことは、知的意欲をかき立て、解析的に満足できるものであり、テクノロジーの新たな進歩の最前線に立つことができます。組織が意思決定を行う方法としてビッグデータがますます重要になり続けるにつれて、データサイエンティストはより一般的になり、需要が高まっています。この記事では、データサイエンティストが何であり、何をするのか、そしてデータサイエンティストになる方法を詳しく説明します。
１．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、チームが尋ねるべき質問を特定し、データを使用してそれらの質問に答える方法を見つけ出します。たいていの場合、理論化と予測のための予測モデルを開発します。
データサイエンティストは、普段、以下のタスクを実行します。
・データセットのパターンと傾向を見つけて洞察を明らかにする
・結果を予測するためのアルゴリズムとデータモデルを作成する
・機械学習技術を使用して、データまたは製品の品質を向上させる
・推奨事項を他のチームや上級職員に伝える
・Python、R、SAS、SQLなどのデータツールをデータ分析に展開する
・データサイエンス分野のイノベーションを常に把握する
２．データアナリストとデータサイエンティストの違いは?
データアナリストとデータサイエンティストの仕事は混同されがちです。どちらもデータの傾向やパターンを見つけて、組織が運用についてより良い意思決定を行うための新しい方法を明らかにします。しかし、データサイエンティストはより多くの責任を負う傾向があり、一般的にデータアナリストより深い知見が求められます。
たいていの場合、データサイエンティストは、データに関する独自の質問を作成することが期待されますが、データアナリストは、すでに目標を設定しているチームをサポートする場合が多いです。また、データサイエンティストは、モデルの開発、機械学習の使用、または高度なプログラミングの組み込みによるデータの検索と分析により多くの時間を費やすこともあります。
多くのデータサイエンティストは、データアナリストまたは統計家としてキャリアをスタートすることができます。
３．データサイエンティストの給与は？
データサイエンティストの平均年収は500万円強と言われています。また、大手企業におけるデータサイエンティストの年収は700万円から1,000万円を超える企業もあります。
データサイエンティストの平均年収は一般的に、年齢と共に上がりますが、企業によっては、経験年数の浅い社員でも年収1,000万円を得ることもできます。
４．データサイエンティストの需要は？
データサイエンティストという職業は、まだ比較的新しい概念です。ただし、ビッグデータの出現以来、大規模および中規模の企業にとって、すべてのデータを最大限に活用する助けになるデータサイエンティストを会社に配置することがますます重要になっています。 データサイエンティストが提供する洞察は、企業に多大な利益をもたらします。今後もある一定の割合で伸びていくことが予想されます。
５．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になりたい場合は、学位に加え、この分野での成功に不可欠な技術的スキルと職場スキルの両方を磨く必要があります。さらに、検定資格試験を取得したり、ブートキャンプに参加したり、企業のエントリーレベルから開始することでデータサイエンティストへの道に近づく可能性が高くなります。
①技術的なスキル
データサイエンティストになるために知っておく必要がある技術的スキルは次のとおりです。
(1)プログラミング言語：データサイエンティストは、プログラミング言語を使用して大量のデータの並べ替え、分析、その他の方法で管理することに時間を費やすことを期待できます。データサイエンスで人気のあるプログラミング言語には、以下のものがあります。
・Python
・R
・SQL
・SAS
(2)データの視覚化：チャートやグラフを作成できることは、データサイエンティストとして重要です。以下のツールに精通していれば、作業を行う役に立ちます。
・Tableau
・PowerBI
・Excel
(3)機械学習：機械学習とディープラーニングをデータサイエンティストとしての仕事に組み込むことは、収集するデータの品質を継続的に改善し、将来のデータセットの結果を予測できる可能性があることを意味します。機械学習のコースは、基礎から始めることができます。
(4)ビッグデータ：雇用主によっては、求職者がビッグデータへの取り組みにある程度精通していることを確認したいと考えています。ビッグデータの処理に使用されるソフトウェアフレームワークには、HadoopやApacheSparkなどがあります。
(5)コミュニケーション：どんなに優れたデータサイエンティストであっても、調査結果をうまく伝えることができなければ、変化に影響を与えることはできません。アイデアや結果を口頭および書面で共有する能力は、データサイエンティストに求められるスキルです。
②職場でのスキル
データサイエンティストになるには、さまざまなソフトウェアプログラム、コンピューティング言語、人、データ型を扱う必要があります。データサイエンティストは、データを処理して分析し、その結果をさまざまな人々に伝えるための最善の方法を常に見つけ出さなければなりません。その結果、データサイエンティストとして成功するには、次のすべての職場スキルが役立ちます。
・寛容さ
・コミュニケーション能力
・チームワーク
・好奇心
・持続性
・協調性
・リーダーシップ
・明確な表現
③教育要件
データサイエンティストとしてエントリーレベルの仕事に就くには、少なくとも関連分野の学士号が必要です。ただし、データサイエンス分野の多くのエントリーレベルの仕事では、修士号が必要になります。 データサイエンティストの約 5 人に 4 人が修士号を取得しています。
以下は、データサイエンティストが一般的に取得する学位です。
・IT、コンピューターサイエンス、数学、またはビジネスの学士号
・データサイエンス、コンピューターサイエンス、または関連分野の修士号
④認定資格
データサイエンティストのキャリアに多くの認定資格が役立ちます。 データサイエンティスト向けの資格には、以下のようなものがあります。
(1)データサイエンティスト検定
データサイエンティスト協会が2021年から始めたデータサイエンティスト検定は、初学者やこれからデータサイエンティストを目指すエンジニアを対象にした基礎的な資格試験です。
(2)E資格
JDLAが認定するAIエンジニア向けのE資格試験は、出題範囲がディープラーニングだけでなく最新のAIに関する応用技術についての試験で、非常に高い専門知識が必要な難度の高い資格です。
(3)OSS-DB技術者認定試験
LIP‐JAPANが認定するデータベースに特化したOSS-DB技術者認定試験は、オープンソースのデータベース管理システムPostgreSQLを基準にした資格試験です。
試験はGoldとSilverの2つのレベルに分かれています。Silverはデータベースの設計と運用ができるレベル、Goldはコンサルティングができるレベルと認定されます。
(4)データスペシャリスト試験
データスペシャリスト試験はデータベースの設計や運用に関する国家資格試験です。データベースをただ設計し、運用するだけでなく、信頼性や安全性を考慮した高品質なデータベースを目指すための高度なスキルが求められる難易度の高い試験です。
(5)統計検定
一般社団法人日本統計学会が認定する統計検定試験は、統計学に関する知識やスキルを証明する検定試験です。試験は1級・準1級・2級・3級・4級の５つのレベルに分かれています。統計学を活用して様々なデータを解析し、顧客のニーズに応える能力を問う試験です。
(6)オラクルマスター
日本オラクル社の製品である「OracleDatabase」を取り扱うための技術力認定資格オラクルマスター。データベースの管理・運用や、SQLに関する問題が出題されます。試験はPlatinum・Gold・Silver・Bronzeの4つのレベルに分かれています。公的資格ではありませんが、企業における効力は高い資格です。
⑤ブートキャンプ
データサイエンティストブートキャンプは、データサイエンティストとして雇用されるのに役立ちます。ブートキャンプの多くは、わずか12 週間しかかかりませんが、データサイエンティストの重要なスキルを習得するのに非常に役立ちます。ただし、データサイエンティストの80% は修士号を取得しているため、収入の可能性を最大限に高めたいなら、修士号を取得した方がよいかもしれません。ブートキャンプの証明書でエントリーレベルのデータサイエンティストの仕事に就くことが可能です。コーディングブートキャンプを受講してコーディングスキルを向上させることもできます。
⑥エントリーレベルの仕事から始める
データサイエンティストになるには多くの方法がありますが、データサイエンティストに関連するエントリーレベルの仕事から始めることが最良のステップかもしれません。データアナリスト、BIアナリスト、統計者、データエンジニアなど、データを頻繁に扱うポジションの職を目指してください。そこで、知識とスキルを広げながら、データサイエンティストになるまでの道のりを歩みましょう。
⑦データサイエンティストの職を得るために面接に備える
データ分析の経験が数年あれば、データサイエンスの仕事に移行する準備ができたと感じるかもしれません。就職または転職における面接でよくある質問への回答を準備しましょう。
データサイエンティストのポジションは非常に技術的なものであるため、技術的および行動に基づいた質問をされる可能性があります。両方を予想し、答えを声に出して話す練習をしてください。過去の仕事や学業での経験から例を用意すると、面接官に自信を持って知識があるように見せることができます。
以下は質問される可能性のある質問例です。
・線形モデルの長所と短所は何ですか?
・ランダムフォレストとは何ですか？
・SQLを使用して、データセット内のすべての重複を見つけるにはどうすればよいでしょうか?
・機械学習に関するあなたの経験を説明してください。
・解決方法がわからない問題に遭遇したときの例を挙げてください。その時あなたはどうしましたか？
おわりに
データサイエンティストになるにはある程度の訓練が必要ではありますが、最後には需要が高くやりがいのあるキャリアが待っているでしょう。
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