データサイエンティストの仕事内容｜他エンジニアとの違いは？
データサイエンティストについて、データを扱うイメージはあるものの、具体的な仕事内容がわからない方も多いのではないでしょうか。
実はデータサイエンティストの仕事はデータを扱う業務だけではありません。データ分析に入る前に顧客にヒアリングし、課題解決方法を考えるなど、コミュニケーションが発生する業務も多いのです。
この記事では、データサイエンティストの知識からデータサイエンティストを目指す際に、知っておくべき知識まで、すべてご紹介します。データサイエンティストに興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください。
データサイエンティストの仕事内容5選
データサイエンティストの仕事内容は、主に以下の5つがあります。
- 現状に基づく課題解決方法の立案
- データ収集と前処理
- 分析用の環境設定・データ分析
- 分析結果の検証と評価
- 分析結果の資料作成と共有
それでは各項目について解説します。ぜひ理解を深めてください。
仕事内容1：現状に基づく課題解決方法の立案
現状や課題を理解したら、原因に対して仮説立てをし、課題解決方法を探ります。例えば、売り上げが落ちている企業の場合、天気やイベントなど売り上げが低下する原因を考え、決め手となる要因を把握するために企業内の関係部署にヒアリングを行います。
調査の中で仮説が正しくないと結論が出た際は、再びヒアリングや仮説立案をし、精度を高めていきましょう。
仕事内容2：データ収集と前処理
収集したデータはフォーマットが揃っていなかったり、欠損していたりする場合が多いです。
データを分析する際は、収集したデータに対してフォーマットを揃える・飛び値を確認するといった加工が必要です。これを「前処理」と呼びます。
仕事内容3：分析用の環境設定・データ分析
環境が整ったら、目的に合う手法を選び、分析を開始します。例えば、集団から似た特徴のものを集める時は「クラスター分析」、顧客や商品を重要度ごとに分ける際は「ABC分析」を行います。
とはいえ、分析は一度では終わりません。何度も仮説・検証を繰り返し、一定の法則や共通点を見出しながら、課題を明確化し、解決方法を見つけます。
仕事内容4：分析結果の検証と評価
仮説が正しければ次のステップへ進めますが、正しくなければ課題に対する仮説を再度立てなおさなければなりません。検証と評価を繰り返すことで、課題を解決するための最善策をみつけることができます。
仕事内容5：分析結果の資料作成と共有
資料を作成する際は、IT知識がない人にも理解しやすいように、図やグラフを使ってまとめましょう。分析結果を単純に伝えるだけでなく、明確になった課題の解決方法や改善策を具体的に共有することが大切です。
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データサイエンティストとほかのITエンジニアとの違い
ここではデータサイエンティストとほかのIT系職種との違いを簡単に説明します。
例えば、機械学習エンジニアは、AIエンジニアの中でも機械学習に特化したエンジニアです。データサイエンティストのように現状把握や資料作成をすることはなく、データの収集から分析、保守・運用といった開発工程に携わることが一般的です。
また、データを扱う職種の一つに、データベースエンジニアがあります。データベースエンジニアはビッグデータをうまく活用できるように、データベースを構築する仕事です。データの収集・分析・整理が主な仕事であるデータサイエンティストとは、業務領域が異なります。
データサイエンティストは、極めてビジネス的要素の強い職種であるといえます。
【業界別】データサイエンティストの仕事例
ここからはデータサイエンティストの具体的な仕事例を、以下の4つの業界別に紹介します。
- エンタメ業界：ゲームの品質向上
- 医療業界：医療サービスの開発
- 製造業：製造ライン設備の保全
- 飲食業：売り上げ予測
どんな業界の仕事があるのか、具体例からイメージしていきましょう。
エンタメ業界：ゲームの品質向上
ユーザーデータの分析やSQLの経験が求められます。経験値だけでなく、関わる商品・サービスの品質を向上させたいという気持ちも大切です。
映画やゲーム、アミューズメントなど、エンタメ業界に興味を持つ人は多いでしょう。自分が関心を持てる業界で働けるのがエンタメ業界で働く大きなメリットです。
医療業界：医療サービスの開発
医療業界で働くデータサイエンティストの主な仕事は、データサイエンスを活用した医療サービスの研究開発です。
治療用アプリから収集した患者データを解析し、統計学の知識を活用しながら、医療業界や製薬業界の課題を解決するサービスを開発します。そのため、統計解析を活用した実務経験が求められます。
医療分野での仕事は人の命に関わる社会貢献性の高い仕事です。プロジェクト完遂後に得られるやりがいも大きいはずです。
製造業：製造ラインの設備保全
製造業界の仕事の一例として、製造ラインの設備保全があげられます。この仕事では、設置されたセンサーから得た情報を分析し、品質低下の原因である製造ラインや機器を特定します。
さらに、製造ラインの異常を検知したり、故障が起こりやすい箇所を予測するための機能構築も行います。経験や勘だけでなく、ビッグデータとアルゴリズムを利用した分析によって、ビジネスの課題を解決するのが業務の最終的な目標です。
飲食業：売り上げ予測
飲食業界で働くデータサイエンティストの主な仕事は、売り上げ予測です。データサイエンティストが過去の売上データや人の流れを分析することで、最適な仕入れ数や売り上げを予測でき、責任者以外でも簡単に発注ができるようになります。
また、POSデータから得られる来店者数や売り上げ、メニュー数など、過去の実績推移を分析し、AI技術を活用することで、飲食店経営に役立てることができます。
データサイエンティストの「やりがい」
データサイエンティストとしてやりがいを感じる瞬間は、主に以下の3点です。
- 課題解決の達成感
- 新しい価値を創造できる
- さまざまな業界の人と関わりを持てる
データサイエンティストの仕事は、企業の課題を解決をした時や、新しい価値を創造できた時にやりがいを感じられます。
また、この仕事ではさまざまな業界の企業から依頼があり、あらゆる業界の方と関わります。社会人として新しい知見を得られる機会が多く、刺激を得られるのもこの仕事のやりがいとなるでしょう。
データサイエンティストの適性がある方の特徴
ここからは、データサイエンティストに向いている方の特徴を2つ紹介します。
データサイエンティストは、数字を扱う仕事のため、数学に強い方が向いている仕事です。また、顧客の課題解決をすることに達成感を得られる方も適性があります。
各項目について詳しく解説するので、データサイエンティストを目指したい方は、自分の能力や経験と照らし合わせながらご確認ください。
特徴1：数学に没頭できる
また、データサイエンティストが活用するデータは、大量の数字から成り立っています。
数字に強い方は、価値の高いデータを出力し、顧客の問題解決や新しい発見につなげることができるでしょう。
数学や数字に抵抗があって、データサイエンティストを目指している方は早めに学習を始めた方がいいかもしれませんね。
特徴2：モノづくりより課題解決をする方が楽しめる
データサイエンティストは、顧客が抱える課題を解決するのがゴールです。
そのため、自ら何かを生み出すモノづくりよりも、顧客の悩みを解決したい方に向いています。
顧客の課題と向き合い、解決した時に喜びを感じられる方であれば、データサイエンティストとして活躍できるでしょう。
データサイエンティストになるために有効な学習方法
データサイエンティストに興味があっても、未経験からスキルを習得することに不安を感じる方もいるでしょう。
ここからはデータサイエンティストになるために有効な学習方法を3つ紹介します。
- 数学・プログラミングの参考書で学ぶ
- データ解析コンペで実力をつける
- データ分析者育成スクールに参加する
特に未経験からデータサイエンティストを目指す方は、参考にしてみてください。
方法1：数学・プログラミングの参考書で学ぶ
本来は数学の基礎から固めていくのが理想ですが、その場合、かなりの時間を要します。数学の学習から始める場合は、プログラミングを行ううえで必須である線形代数・微分を学習するとよいでしょう。
またデータサイエンティストにはプログラミングスキルも必要です。基礎的なプログラミングの参考書を読み込み、そのあとデータ分析に関する知識習得に進みましょう。
方法2：データ解析コンペで実力をつける
コンペへの参加は、現場に近い経験ができるメリットがあります。また、ほかのデータサイエンティストと競うなかで、多くの学びがあり、技術力向上につながります。基礎知識を身に付けたあとは、ぜひ参加を検討しましょう。
方法3：データ分析者育成スクールに参加
プロの講師から学びたいなら、データ分析者を育成してくれるスクールの受講が適しています。スクールには、最短でデータサイエンティストへ転職できるカリキュラムがあります。
学習していてわからない箇所があれば、プロの講師に質問できるのでスムーズに学習を進められるでしょう。
また、転職サポートが付いているスクールなら、データサイエンティストへの転職先が決まるまでキャリアコンサルタントが支援してくれます。求人の紹介や書類添削、面接練習の機会を提供してくれるため、未経験から転職活動をする場合も安心です。
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まとめ：データサイエンティストの仕事内容を理解して、スキルを磨こう！
データサイエンティストの主な仕事内容は、「現状に基づく課題解決方法の立案」「データ収集と前処理」「分析用の環境設定・データ分析」「分析結果の検証と評価」「分析結果の資料作成と共有」の5つです。
データサイエンティストに興味をお持ちの方は、基礎知識を身につけたうえで、転職活動に臨むとよいでしょう。特に育成スクールを受講すると、効率よく学ぶことができます。
あなたにピッタリのスクールを見つけることで、スムーズに知識・スキルを養えるはずですよ。
