データサイエンティストになるには？仕事の流れや役立つスキルなど解説！

データに基づいた根拠から結論を導き、データサイエンスを活かしてビジネスに応用する人材の確保、育成に課題を抱えている企業は多いです。

データサイエンスは、知識やスキルを持った人材が運用すれば、KGIやKPIのゴール設定において爆発的な効果を発揮します。データサイエンスによるビジネスの重要性と需要が高まりをみせている社会的背景から、企業も人材確保に努めており、データサイエンティストが大きな注目を浴びています。本記事では、データサイエンティストの特徴や需要などについて解説します。

また、データサイエンティストになる方法も紹介します。

データサイエンティストとは

データサイエンスを取り扱うには、統計やアルゴリズムなどの理解だけでなく、ビッグデータを活用して情報科学理論を展開する知識やスキルが伴います。
そのため、現代社会においてデータサイエンティストの供給が不足しており、人材不足に陥る企業も少なくありません。
データサイエンティストとは、統計データや論理的アルゴリズムの読解などに要する知識とスキルを持ち、情報科学理論に基づいてビッグデータを処理していく人材のことです。
ここでは、ビジネスにおいて欠かせないデータサイエンティストの需要と供給、そしてデータサイエンスに関連する社会的背景などについて解説します。

データサイエンスの社会的背景

アナログからデジタルの社会へと移行したように、IT企業だけでなくあらゆる業界でデータサイエンスとの関係が示唆されるようになりました。歴史的な背景からみても、データサイエンスの重要性が確立されており、今後のビジネス展開においてその必要性を感じている企業も多いと考えられます。
データサイエンスの始まりは、1970年代のデンマーク、当時コンピューターの権威として名高いピーターナウア氏の提唱により、世界的に広がりをみせたといわれています。
1980年代以降、コンピューター界隈を取り巻く環境は厳しく一般的ではありませんでしたが、そのなかでもデータプロセスにおける重要性は示唆されていました。
そして1990年以降、Microsoft社のWindows発表をきっかけに、データサイエンスの重要性について爆発的な広がりをみせた歴史があります。

データサイエンスは、社会的・歴史的背景から、現代社会におけるビッグデータの統計から導き出される論理的アルゴリズムの読解や情報科学理論を活用したビジネス展開に用いられています。大きく注目された時期は2010年以降で、インターネット社会の確立、およびモバイル端末の普及がきっかけとなりました。
その後も急速にデータマイニングなどの新技術が誕生したことで、データサイエンスの概念が定着し普及が進んでいますが、ビッグデータを取り巻く知識やスキルを持った人材不足が課題として挙げられる結果となりました。

データサイエンティストの需要

ビジネストレンドのデジタル情報サイト「日経×TREND」によると、2017年（4〜6月）から2019年（4〜6月）にかけてデータサイエンティストの求人数が7.5倍に増大しています。2010年以降の需要の高まりをみせてきた社会的背景から、爆発的な需要拡大がみられました。
しかし、データサイエンティストのようなビッグデータをIT技術で読解していく人材が不足している現代、企業におけるデータサイエンティストの人材確保が課題として浮き彫りとなりました。このような事情から、近年注目されているAI事業に変わって、データサイエンス産業が大きく急伸していることが分かります。今後、需要と供給のバランスをいかに拮抗させるかが社会的な目標の1つとして挙げられます。

データサイエンティストになる方法

データサイエンティストになる方法は、学生の場合と社会人とでその内容が異なります。
学生であればデータサイエンスを学べる大学に進学することで、将来データサイエンティストを目指すことが可能です。社会人は、エンジニアやアナリスト・マーケターから転職する方もいます。また、データサイエンティスト育成を強化している企業も存在し、そのなかの社内養成をきっかけとしたキャリアチェンジを活用するケースもみられます。
続いて、データサイエンティストになる方法を詳しく紹介します。

学生の場合

データサイエンティストになるには、大学卒業後に目指す方法がありますが、具体的にはデータサイエンスを専門に学べる学科を専攻しなければなりません。
東京大学の数理/データサイエンス教育プログラムや横浜市立大学・滋賀大学のデータサイエンス学部などが挙げられます。

キャリアアップを目指す社会人の場合

ビッグデータを論理的、または情報科学理論にてIT技術を駆使しながらビジネスへと繋げるデータサイエンティストは、キャリアアップもしくはキャリアチェンジしたい社会人におすすめです。エンジニア系やアナリスト系・マーケター系の業種で勤務している社会人は、市場価値を論理的に導き出せる知識やスキルを兼ね備えていることからデータサイエンティストを目指せます。

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、ビッグデータを用いた統計や分析のプロフェッショナルです。
具体的には、ビッグデータを情報科学理論に基づいた方法で分析するための企画、そして解析を行い、業務設計および組み込みを行います。
データサイエンティストの仕事内容は、下記のような流れです。

分析企画
分析プロジェクトの立ち上げ
組み込み後の業務設計
アプローチ設計とデータ収集
構造化データ処理および非構造化データ処理
データ解析
データ可視化
評価
業務への組み込み
業務評価と改善

データサイエンティストは、このような流れで仕事を進めていくなかで、解析結果をビジネスに活用していかなければなりません。
現場での判断もありますが、重要な場面での提言も必要となります。

データサイエンティストに役立つスキル

データサイエンティストには、エンジニアリングやマーケティングなどの情報ソースを理解しておくだけでなく、知識やスキルに基づいた運用性が求められます。
そのため、データサイエンスに紐づけられた「データサイエンススキル」「データエンジニアスキル」「マネジメントスキル」を兼ね備えていることが重要です。また、企業にとってはビジネスで活かせるデータサイエンティストの見極めが必要です。
データサイエンティストに役立つスキルについて、下表にまとめました。

役立つスキル	概要
データサイエンス関連スキル	データサイエンスに基づいた基礎数学やビッグデータの理解、検証、機械学習技法などが挙げられます。
データエンジニアリング関連スキル	環境構築やプログラミング、ITセキュリティ、データ加工などが挙げられます。
現場での運用管理スキル	論理的思考や課題の定義、活動マネジメントなどが挙げられます。

データサイエンティストの仕事の流れ

データサイエンティストの仕事内容については前述したとおりですが、その流れから具体的な運用方法について説明します。
データサイエンティストにおける仕事内容の流れを時系列にみていくと、主に下記の工程が挙げられます。

データ分析および企画立案
データ処理
データ解析
組み込み

具体的には、データサイエンスによる分析、解析を進めるにあたりプロジェクトを発足します。ここで、プロジェクト全体の方向性や業務における組み込み設計までの一連の流れを決定します。
次に、ビッグデータの収集後、構造化データを設計し解析します。
ここで重要なポイントは、ビッグデータの可視化と情報科学理論に基づいた評価です。
その結果をみて、組み込みと改善をサイクルしていかなければなりません。

まとめ

今回は、データサイエンティストの特徴や仕事内容、業務における一連の流れなどについて解説しました。
Azureには、データサイエンスを支援するソリューションが多数存在します。ビッグデータを処理する流れがサイロ化されているため、データマイニングによる収集で課題を抱えている企業にとっては、Azureのようなクラウド上でまとめることのできるサービスがおすすめです。
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