データサイエンティスト

データ解析のエキスパートとして、ビッグデータにもとづいて課題を見つけ出し解決に導く仕事で、プログラミングやITの高度な知識を駆使して働きます。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、さまざまなデータを活用して企業の課題を解決したり、戦略を考えたりする仕事です。

IT化が進む現代では、それぞれの企業がビッグデータ(膨大なデータ)を持っています。

しかし、多くの企業ではこうしたビッグデータを有分に活用できておらず、どのように扱って良いのかわからないというところも多いです。

データサイエンティストは、データに関するエキスパートとして、企業のビッグデータを活用することで、課題を見つけ、その解決方法を探ります。

海外では既に多くのデータサイエンティストが活躍しており、日本でも次第に注目度が高まっている職業です。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは、ビッグデータを解析し、そこからさまざまな情報を得て活用することで、企業の課題を解決したり戦略を考えたりする仕事です。

近年、企業はデータを集めるだけでなく、どのように活用されるかが重要視されています。

IT企業だけでなく、行政、マーケティング、建築、医療、農業などでもビッグデータは活用されており、新しい商品やサービスをつくったり、業務プロセスを改善したりする際に利用されています。

データサイエンティストは、特定の企業に勤務して自社のデータを解析する場合と、クライアントや企業から依頼を受けて、他社のデータを解析する2つの働き方があります。

 

データサイエンティストの仕事の流れ

まずは、打ち合わせを行い、企業のどこに問題があり、どのように解決したいのか、目標や課題を設定します。

次に、どのようなビッグデータがあるのかを調査し、実際にデータを加工したり処理したりしながら分析します。

そして、そのデータが正しいかどうか、効果の検証を行います。

場合によっては、過去のデータや似たような調査結果となる他社のデータを探したり比べたりしながら、確認していきます。

最後に、分析したデータからどのようなことがわかるか、どのような可能性があるかをまとめ、報告します。

 

データサイエンティストの需要

近年では、ビックデータや機械学習を活用したビジネスが一般的となり、データ分析を通じてよりよい社会を作り出そうとするデータサイエンティストの需要が急速に高まっています。

DXやAIが発達するにつれ、今後も需要が伸びていくと考えられている職業です。

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の学校

データサイエンティストになるには、まず大学や専門学校を卒業し、専門知識やスキルを身につけることからはじまります。

近年はデータサイエンス系に特化した大学や専門学校が全国に増えており、こうした学校を卒業すると、就職にも有利です。

プログラミング・AI・ビッグデータなど、幅広いICTスキルに加え、統計学や分析など数学的な視点も必要であるため、高校では理数系を選択しておくと進路が広がるでしょう。

専門学校では、プログラミング言語「Python」(パイソン)やデータの可視化ツール「Tableau」(タブロウ)など、企業でも活用が求められる実践的なツールを使用して授業が行われます。

 

データサイエンティストの活躍の場

活躍の場は、情報通信をはじめ、IT、コンサルタントなど情報産業系が中心ですが、製造業からも需要が高く、幅広い業界で活躍することができます。

 

データサイエンティストのキャリアパス

新卒でいきなりデータサイエンティストを目指すという人は少なく、はじめはデータを取り扱う機会が多いエンジニア系の仕事で実務経験を積んでいきます。

システムエンジニアなど一度社会人として働いたのちに転職するケースも多く、プログラミングやデータを扱う経験、コンサルティング経験などを用いた経験があれば、実務でもすぐに生かせるでしょう。

 

データサイエンティスト関連の資格

関連する資格としては「基本情報技術者」、「Tableau Desktop Specialis」、「ORACLE MASTER Bronze Oracle Database 11g」「データサイエンティスト検定」などがあります。

データサイエンティストに
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