【データサイエンティストの仕事内容】必要なスキルや将来性について

データサイエンティストの仕事内容とは？

データサイエンティストとはどのような仕事なのでしょうか？

データと聞くと、IT企業やマーケティングといったイメージがあると思います。

そこで、データサイエンティストの仕事内容や、将来性など、いろんな方向からデータサイエンティストという仕事を調べてみました。

データサイエンティストの仕事内容は分析する仕事？

情報化社会の中で、データの収集と分析は企業にとってもまた国家レベルでも重要な仕事です。

特に最近は、ビッグデータが昔より活用が幅が広がり、それに伴って、データサイエンティストは「データ分析のプロ」として、IT業界にとどまらず、多くのビジネス界で必要とされている仕事となりました。

元々あるデータをただ分析するだけではない

データサイエンティストは、ビッグデータの分析をするプロです。

ビッグデータ従来のデータベースの管理システムでは記録や管理、解析が難しいほどのデータの量と種類を持ち、その解析は非常に難しいとされています。

しかし、データサイエンティストはただ既存のビッグデータを分析するだけではありません。
膨大なデータの中から、ビジネス上の課題や課題解決に必要な情報を収集、分析していきます。

プログラミング言語などの専門知識が必須になる

ビッグデータの情報量は日々増加し、その利用価値は非常に大きくなっています。
そうしたデータを集積、分析するためには当然、IT業界のプログラミング言語などの専門知識は必須です。

しかし、ITスキルさえあればいいというものではありません。

分析とともに、そのデータをビジネス上で活用できるだけのビジネススキルが重要です。

データサイエンティストの主な仕事内容

では、データサイエンティストの仕事内容はどのようなものなのでしょうか？

具体的に見ていきましょう。

課題決定と課題解決のためのデータ収集

データサイエンティストは、データを収集する事が目的ではありません。

収集したデータを活用し、課題を解決させるための活用が重要です。
そのため、膨大なデータを分析し課題を決定し、その課題を解決するために必要なデータを収集していきます。

データをプログラミング言語などで計測

データサイエンティストは、膨大なビッグデータの中から、ITスキルを用いてデータを計測、構造化して使えるデータにすべく、整理していきます。

この、データを素早く計測する能力がなければ、分析できるデータの蓄積をしていくことは出来ません。

データ内容を分析、照合と共有

こうして膨大なビッグデータの中からビジネス上の課題解決に必要なデータを取り出し、分析して終わりではありません。

データ内容の分析結果は、課題解決に役立つのか、その検証のために、分析結果の照合と、その結果を共有する作業が重要です。

データサイエンティストの仕事内容の一日

データサイエンティストの仕事内容についてお伝えしましたが、実際にどのような業務形態なのか、データサイエンティストの一日を見ていきましょう。

データサイエンティストの職場形態は色々ある

データサイエンティストには特別な資格は必要ありません。

必要なのは専門的な知識、スキルです。
また、ビッグデータを活かしたい業界はたくさんありますので、その職場形態もIT業界だけではありません。

多くの業界が活躍の場となっています。

企業で働くデータサイエンティストの一日とは？

企業で働くデータサイエンティストの一日はどのようなものなのでしょうか？
その主な仕事は、データ収集と分析、資料作成、課題解決に向けたプレゼンテーションです。

一般企業におけるデータサイエンティストの1日のスケジュールを見てみましょう。
 

このように、データの収集・分析だけでなく、それを業務に活用できるよう資料作り、プレゼンテーション、そしてコミュニケーション能力も重要な仕事となっています。

フリーで活躍するデータサイエンティストの一日は？

多くのデータサイエンティストは企業でその力を発揮しており、フリーランスはまだまだ少ないと言えるでしょう。

フリーランスとして、直接企業と契約を結ぶデータサイエンティストは非常に少なく、多くは専門の人材派遣会社やエージェンシーに登録し、プロジェクト単位での契約する事が多いようです。

フリーランスだからといって、1日中ずっとデータの分析、解析だけをしているわけではありません。
契約企業との打ち合わせやプレゼンテーションはもちろん、企業に積極的に提案するコンサルティング能力が求められます。

依頼内容によっては、個人指導や大学や企業の研究のサポートなどもあり、企業に勤めているよりも業務範囲は広くなることもあります。

データサイエンティストの仕事内容で求められるスキル

データサイエンティストに求められるスキルとは、どのようなものなのでしょうか？

ITスキルはもちろんですが、それに加え、データを分析して統計・解析するスキル、そしてそれを展開していくビジネススキルは必須と言えます。

そこでこの章では、具体的にそのスキルの内容を見ていきましょう。

プログラミング言語の処理能力

膨大なビッグデータを処理していくにはデータを抽出し、収集するだけでなく、データを落とし込む、整形していく事が必要です。

そのためには、ITスキルであるプログラミング言語と理解し、プログラミングする能力はまず当然必要です。

データベースを操作するスキル

データサイエンティストにとって、大容量のデータベースに関する知識がある事、必要なデータを収集するスキルを持っている事は、この仕事をする上で大前提と言えます。

現在、多くのデータはクラウドを利用していることから、こうしたクラウド上のデータベースを操作するスキルは重要です。

データを分析して統計するスキル

データサイエンティストがその手腕を発揮するうえで重要なスキルが、データの分析と統計処理能力です。

データ分析手法に対する知識と理解はもちろん、課題解決のために必要なデータを見つけ出し、それを分析し、その統計を取り、課題解決に生かしていくためには、分析ツールを使いこなす統計処理のスキルは必要不可欠です。

データサイエンティストの将来性や需要は？

データサイエンティストの需要は非常に高いと言えます。

データを活用したい企業にとって、専門スキルを持ったデータサイエンティストは必要不可欠ですので、今後も需要は高まることが想像されます。

しかしその一方で、AIによりデータサイエンティストの仕事は減るのではという声もあります。そこで、データサイエンティストの今後の需要と将来性を調べてみました。

データサイエンティストの仕事はAIに変わられる？

ここまで、データサイエンティストの需要の高さを見てきましたが、一部ではAIの台頭により今後データサイエンティストの仕事は減るのでは？という声もあります。

しかし、現段階では、AIはビッグデータの蓄積や収集などは出来ますが、それを用いて、そのデータに意味づけをしたり、課題解決のために活用するまでには至っていません。

データサイエンティストに求められる重要なスキルは、データを業務に反映させる企画、コンサルティングなどの能力です。

こうしたクリエイティブという部分はやはり、専門スキルを持った人間でないと出来ないため、AIが今すぐに、データサイエンティストに取って代わるという事はないと言えます。しかし、それもAIの発達により、どう変わっていくかは予測できません。

データサイエンティストは日本国内で需要が高い

データ分析をビジネスに生かすという流れは世界的なもので、日本国内においてもデータサイエンティストの需要は高いのが現状です。

特にWeb業界での需要は高く、その他にも金融、不動産、食品、医療、広告宣伝、人材派遣、研究部門、製造業など幅広い業界で、データを業務改善や新しい開発に活用したいというニーズは高まっており、データサイエンティストの需要は非常に高いと言えるでしょう。

データサイエンティストは不足する傾向がある

現在、日本でデータサイエンティストは1000名程度しかいないと言われています。

しかし、それ以上に需要が高いため、現状ではデータサイエンティスは不足していると言えるでしょう。

今後25万人ものデータサイエンティストが必要とされるとも言われており、今後は大学や専門学校などでも、専門スキルを持ったデータサイエンティストの育成に力を入れていく事が予想されています。

まとめ

日本ではまだなじみのないデータサイエンティストですが、海外では高額な引き抜きやスカウトもある、今後需要が期待できる仕事です。

専門的なデータ分析・解析力だけでなく、マーケティング、プレゼンテーション、コンサルティング、コミュニケーション能力など、ビジネススキルも求められますが、これからの情報社会の中では将来性の高い仕事と言えるでしょう。

最後までお読みいただき、ありがとうございます。

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