データサイエンスは幅広い業界で活用され、今や企業経営するうえで欠かせないものです。
各業界から注目を集めているデータサイエンティストですが、転職するためにはどのようなスキルが必要か知りたい方も多いのでしょう。
本記事では、データサイエンティストになるために必要なスキルと、そのスキルを証明するための資格を紹介します。併せてデータサイエンティストに向いている方の特徴も紹介するので、データサイエンティストとして活躍したい方は、ぜひ最後までご覧ください。
データサイエンティストはデータを収集し、分析するのが主な仕事内容です。業務上の課題解決に向け、現状や課題を把握したり、顧客がデータを活用できるようにまとめたりすることも業務に含まれます。
例えば、顧客から「採用基準が曖昧で人選に時間がかかるので、改善したい」との依頼があれば、データサイエンティストが過去のデータをもとに採用基準を明確にしたうえで統一し、人選にかかる手間を省きます。このようにさまざまなデータを活用し、顧客の課題を解決に導く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は、データを取り扱うだけが仕事ではありません。例えば、顧客の気づいていない課題を伝えるのも仕事であり、プレゼンスキルを含む様々なスキルが必要です。
本記事では特に重要である6つに絞って詳しく解説します。
データサイエンティストの役割は、データベースから情報を引き出し、様々な形式のデータを統一することです。これらのタスクを効率よく進めるためには、プログラミングスキルが欠かせません。
業界で広く活用されているプログラミング言語にはPython、R言語、Scalaなどがあります。特にPythonは、コードがシンプルでありプログラミング初学者にもおすすめです。
「どのようにスキルを身につければ良いか、分からない」という方には、資格の取得を通じた学習がおすすめです。
例えば、Pythonには「Python3エンジニア認定基礎試験」といった資格があり、取得することでPythonのスキルの証明ができます。
| 種類 | 詳細 |
|---|---|
| 階層型 | データに親子の関係を紐づけて管理するデータベース |
| ネットワーク型 | 階層型と同じくデータを親子関係で紐づけ、さらに重複するデータを削除したデータベース |
| リレーショナル型 | データ整理に使う言語であるSQLを使わないデータベース |
| NoSQL | データを表形式で登録し、それぞれの表を紐づけて管理できるデータベース |
データサイエンティストはビッグデータを取り扱うスキルが必要です。ビッグデータを有効活用すれば、未来を予測して経営方針を決める根拠にしたり、業務効率化を図り無駄を取り除くことも可能です。
ビッグデータは膨大なデータ量を扱っているため、基本の操作だけでなく効率的にデータを処理する能力が不可欠です。
ただし、情報量があまりにも複雑で膨大なため、一般的なソフトウェアでは管理が難しいとされています。データ分析に特化したBIツールやデータマイニングツールを扱うスキルが必要なことを覚えておきましょう。
データサイエンティストはデータを分析するだけが仕事ではありません。分析結果を企業が活用できる形にまとめ、わかりやすく伝えるプレゼンテーションスキルも必要不可欠です。
プレゼンテーションでは、図や表を活用してデータを視覚的に表現し、相手が理解しやすい言葉を選ぶことが重要です。プレゼンスキルを身につけることで、顧客の理解や納得感を高めることができ、顧客からの信頼を得られるでしょう。
データサイエンティストは、データを効果的に活用するために、顧客のビジネス分野の知識を身につけ、データが持つ意味や役割を正しく理解できなければなりません。
例えば、エネルギー業界でエネルギー効率をよくするためにデータ分析する場合は、エネルギーの消費パターンや温度、湿度、天候などのデータを分析する必要があります。しかし、各指標がどのように関わっているかの知識がないと成果を出すことは難しいでしょう。
データサイエンティストとしてスキルアップするためには、扱うビジネス分野の知識をその都度学びながら、経験値とともに蓄えていくことが重要です。
「データサイエンティストスキルチェックリスト」は一般社団法人データサイエンティスト協会が、データサイエンティストを目指す方に向けて作成したものです。
スキルチェックリストをすることで、仕事に欠かせないスキルの習熟度を確認できます。
スキルチェックリストは「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3つに分かれており、データサイエンス力は282項目、データエンジニアリング力は159項目、ビジネス力は131項目あります。
項目ごとに星の数で難易度を表しており、星1つの項目の70%を満たしていれば見習いレベル、星2つの項目の60%を満たしていれば独り立ちレベル、星3つの項目の50%を満たしていれば棟梁レベルと判定される仕組みです。
例をあげると、ビジネス力については「ビジネスマインドについて」というサブカテゴリがあり、4項目すべてが星1つに設定されています。
ビジネスにおける「論理とデータの重要性」を認識し、分析的でデータドリブンな考え方に基づき行動できる 「目的やゴールの設定がないままデータを分析しても、意味合いが出ない」ことを理解している 課題や仮説を言語化することの重要性を理解している 現場に出向いてヒアリングするなど、一次情報に接することの重要性を理解している
星2つは以下4つです。社会における変化や技術の進化など、外的要因による分析プロジェクトへの影響をある程度見通し、柔軟に行動できる ビジネスではスピード感がより重要であることを認識し、時間と情報が限られた状況下でも、言わば「ザックリ感」を持って素早く意思決定を行うことができる 作業ありきではなく、本質的な問題（イシュー）ありきで行動できる 分析で価値ある結果を出すためには、しばしば仮説検証の繰り返しが必要であることを理解し、粘り強くタスクを完遂できる
そして、星3つは以下の1つのみです。プロフェッショナルとして、作業量ではなく生み出す価値視点で常に判断・行動でき、真に価値あるアウトプットを生み出すことにコミットできる
引用：データサイエンティストチェックリスト
データサイエンティストにおすすめの資格は3つあります。
それぞれデータサイエンティストに必要なスキルや知識が身についている証明になるので取得していると転職時にも有利です。
| 統計検定 | |
|---|---|
| 運営 | 一般財団法人統計質保証推進協会 |
| 受験料（税込） | 4級：5,000円 3級：6,000円 2級：7,000円 準1級：8,000円 1級：12,000円 |
| 難易度 | 4級合格率：72.8% 3級合格率：75.6% 2級合格率：34.1% 準1級合格率：23.6% 1級合格率：（統計数理）25.8%、統計応用）24.0% |
| 合格ライン | 4級：60点以上 3級：65点以上 2級：60点以上 準1級：60点以上 1級：ー |
| 受験方法 | 受験会場で年2回実施 |
（参考：統計検定公式サイト「受験データ」※合格率は2021年の結果から算出）
| Python3エンジニア認定基礎試験 | |
|---|---|
| 運営 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会a> |
| 受験料（税込） | 11,000円 |
| 難易度 | 合格率：約80％ |
| 合格ライン | 正答率：70％以上 |
| 受験方法 | CBT 級によって会場・日程は異なる |
（参考：日本資格取得支援 Python3 エンジニア認定基礎試験）
| OSS-DB技術者認定試験 | |
|---|---|
| 運営 | Linux Professional Institute（LPI） |
| 受験料（税込） | 16,500円 |
| 難易度 | 合格率：非公開 |
| 合格ライン | ゴールド：70点以上／100点満点 シルバー：64点以上／100点満点 |
| 受験方法 | CBT |
ここからは、さまざまなスキルが必要なデータサイエンティストに向いている方の特徴を紹介します。データサイエンティストを目指す前に、当てはまるかどうか確認しましょう。
データサイエンティストはその名のとおり、データを扱う職業です。
データを扱うには数学の知識や計算が必要であるため、数字や計算が嫌いな方にとってストレスの大きい職業といえるでしょう。
逆に、データ分析や数字に強い方は、データサイエンティストの適性があります。例えば、ニュースなどで数字的な根拠が気になるなど、数字やデータに基づいた考え方が得意な方には向いている職業です。
データサイエンティストは華やかなイメージがあるかもしれませんが、実際には地道にデータを分析し、仮説、実行を繰り返す仕事です。膨大なデータから不要なデータを削除したり、長時間にわたりひたすらデータを集めたりと、地道な作業をするのが得意な方に向いています。
データサイエンティストには幅広いスキルや知識が必要です。取り扱うデータは日々複雑化しており、それとともに分析手法が変化するため、常に新しいスキルや知識を吸収しようとする方が向いています。
また担当する案件によっては、業界知識も必要です。例えば、物流データを扱うなら物流の知識、医療のデータを扱うなら医療の知識を習得しなければなりません。そのため、勉強好きな方が向いていると言えるでしょう。
データサイエンティストは、統計学やプログラミングスキルだけでなく、ビジネス分野の知識など幅広いスキルが必要な職業です。紹介しているスキルチェックリストで、自身のスキルレベルを確認して足りないものを把握しましょう。
スキルを身につけるためには、資格取得を目指すのもよい方法です。この記事を参考に、スキルを身につけ活躍できるデータサイエンティストを目指しましょう。
