データサイエンティストとは？仕事内容や役割、必要スキルなどを徹底解説

　データサイエンティストは、ビジネスにとって不可欠な役割を担う専門家です。大量のデータを分析し、それをビジネスに役立つ形で活用することが求められます。データサイエンティストは、業界の発展や技術の進化に応じて常に学び続け、高度なデータ分析技術を持っています。この記事では、データサイエンティストの仕事内容やスキルのポイントなどについて詳しく解説します。

データサイエンティストとは？

　データサイエンティストは、ビジネスにとって重要なデータを分析し、有用な情報を抽出する専門家です。大量のデータから有用な情報を抽出し、ビジネス上の意思決定に役立てることができます。そのために、技術的なスキルに加えて、ビジネス観察力、分析力、コミュニケーション能力などを活用して業務を遂行しています。

　ビジネス上の課題を解決するために、データマイニングや機械学習、統計分析などの技術を使用しています。データサイエンティストは、様々な場面で活躍しており、特にマーケティングやリスク管理、金融、医療などの分野が挙げられます。

　データサイエンティストは、ビジネスをより効率的かつ効果的に進めることを可能にする重要な役割を担っていると言えるでしょう。

企業のデータサイエンスに関する専門部署やチームの割合

　企業において、データサイエンス専門の部署やチームの割合は増加していますが、まだ一般的には多くの企業では整備されていないと言われています。

　データサイエンティスト協会が実施した調査では、データサイエンスを専門的に扱うチームがあると回答した企業の割合は、48%だと分かっています。また、データサイエンティストを増やしたと回答した企業は全体の41%です。一方で、データサイエンティストを目標通りに確保できなかった企業は、62%であり、高い需要に対する供給不足であることが分かります。

　DXの広まりの影響もあり一般的に、データサイエンスチームの割合は企業によって大きく異なりますが、今後もデータ駆動型のビジネスが増えていくことから、データサイエンスチームの割合も増加することが予想されています。

（出典：一般社団法人 データサイエンティスト協会調査・研究委員会「データサイエンティストの採用に関するアンケート」）

データサイエンティストの必要性や需要

　データサイエンティストの需要は、大量のデータの生産と蓄積に伴い、急速に高まっています。デジタル技術の進歩により、企業は多様なデータからの情報を活用することができるようになりました。これにより、データサイエンティストが持つスキルが、ビジネスにおいて非常に重要な役割を果たすようになっています。

　データサイエンティストは、大量のデータを処理・分析し、ビジネス上での重要な示唆を行うことができます。そのため、企業はより良い意思決定を行うことができ、ビジネス上の課題に対する効果的な解決策を見つけることができます。

データサイエンティストが誕生した背景

　データサイエンティストは、ビッグデータブームとも呼ばれるデータの量の増加と、それを分析する技術の進歩によって生まれました。特に近年は、デジタル技術の進化により、大量のデータが生成されました。この大量のデータを分析することで、企業や政府などは新しい判断材料を得ることができます。このような背景から、専門的にデータを扱うデータサイエンティストという新しい職業が誕生しました。

　また、データサイエンティストは学術界にもそのルーツがあります。多くの大学では、実際にプログラミングを行う人材だけではなく、その技術を活用しながらチームで成果を創出することができる人材が求められていることに気づきました。それに伴い、データサイエンティストが専門的な知識やスキルに加えて、ビジネススキルやコミュニケーションスキルを活用して、経営に対する示唆を行うことができるような講義が実施されるようになりました。

　つまり、データサイエンティストは、ビッグデータブームと技術の進歩によって生まれた新しい専門職であり、大量のデータを分析して、ビジネス上の意思決定に役立つ判断材料を提供することが主な役割として誕生しました。

データサイエンティストの業務内容

　データサイエンティストは、ビジネスにとって重要なデータを分析し、有用な情報を抽出することを主な業務としています。大量のデータから有用な情報を抽出することで、ビジネスの意思決定に役立てるために使用することができます。

　データサイエンティストは、データ収集からデータ整理、分析、モデリング、可視化、アプリケーション開発、レポート作成など、様々なステップを経て仕事を遂行します。また、ビジネス上の課題を解決するためにデータマイニング、機械学習、統計分析などの技術を使用することがあります。

　データサイエンティストとしての業務を遂行するためには、技術的なスキルに加えて、ビジネス観察力、分析力、コミュニケーション能力なども持っていることが求められます。

データサイエンティストの主な役割

　データサイエンティストには、様々な役割があります。データサイエンティストの主な役割としては、「課題の設定」と「レポーティング」が挙げられます。それぞれの内容について、確認しておきましょう。

課題の設定

　データサイエンティストは、データの収集や分析を行う中で、企業やチームの課題を見つける役割を担っています。様々な角度からデータの分析を行い、主観からではなくデータから課題を発見します。この際には、分析したデータがそのまま課題になるというわけではなく、そのデータを踏まえて、企業が目指す姿やビジョンといった定性的な情報と併せて課題の検討を行います。データをもとにした判断を行うことで、それまで見えていなかった課題に気づくことができます。

レポーティング

　データを分析するだけではなく、データサイエンティストは効果検証などを行ったレポーティングも実施します。レポーティングを行うことで、分析結果からどのようなことが分かるのかについてや、今後どのような課題が発生しそうかについてを提言します。レポーティングは基本的に経営層に対して行われており、その後の経営判断を行うための貴重な材料として扱われます。

　また、レポーティングでは結果の報告だけではなく、それを踏まえてどのような取り組みを行った方が良いのかといったことについても、データサイエンティストから提案が行われます。その提案から、企業経営の方向性を検討することになります。

データサイエンティストが使用する用語やツール

　データサイエンティストは、様々な用語やツールを使用してデータ分析を行います。一部の代表的な用語やツールをご紹介します。

■用語
・データマイニング：データから有用な情報を抽出する技術
・データクレーニング：データの修正、整理、削除などの作業
・機械学習：コンピュータが自ら学習するためのアルゴリズム
・A/Bテスト：2つのオプション（AまたはB）を比較するためのテスト
・データ可視化：データをグラフやチャートなどの可視化形式で表示すること

■ツール
・Python：データ分析に使用されるプログラミング言語
・R：統計処理やデータ可視化に使用されるプログラミング言語
・SQL：データベースにアクセスするための言語
・Tableau：データ可視化のツール
・Jupyter Notebook：PythonやRを使用してデータ分析を行うためのノートブック形式の環境

データサイエンティストになるにはどうすればよいのか

　データサイエンティストになりたいという人は、年々増加しています。学生からデータサイエンティストを目指す場合もあれば、社会人としてデータサイエンティストにキャリアアップを行いたいという場合もあるでしょう。ここでは、学生からデータサイエンティストになる場合と、社会人からなる場合について、それぞれご紹介します。

学生からなる場合

　データサイエンティストになりたいと思っている学生は、近年は増加の傾向にあります。学生からデータサイエンティストになるためには、データサイエンスの学位の取得や、データサイエンスやアナリティクスの単位の取得をすることが基本的には求められます。日本の大学でも、データサイエンスについての講義を受講できるようになってきているため、講義の中でデータサイエンスの基本的な知識や実践的なノウハウを学びましょう。

社会人からなる場合

　多くの場合、データサイエンティストになる人は、学生時代や就職後にデータ分析についての知識やスキルを習得しています。しかし、学生の頃にデータサイエンスの講義を受けていなかったとしても、転職などの形でデータサイエンティストになることができます。データサイエンティストに求められるスキルには、データの分析や処理だけではなく、課題発見力やコミュニケーションスキルなどもあるため、他の分野で培ったスキルを活かすことができます。

　データサイエンティストの養成講座などに参加して、データ分析に関する知識を身につけつつ、そこから求人などを探してみると良いでしょう。

データサイエンティストに求められるスキル

　データサイエンティストには、様々なスキルが求められます。代表的なスキルとしては、ビジネススキルやデータサイエンスのスキル、ITスキルが挙げられます。ここでは、それぞれがどのようなスキルで構成されているのかについて、代表的なものをご紹介します。

①ビジネススキル

　データサイエンティストは、情報を正しく伝えることも重要な役割となってくるため技術的な能力だけでなく、ビジネススキルも重要です。以下は、データサイエンティストに求められる主なビジネススキルです。

■コミュニケーションスキル
　データサイエンティストは、データを分析するだけではなくデータの分析結果を簡潔かつ分かりやすい形で、ビジネスパートナーや上司に伝える必要があります。このためには、よりわかりやすいグラフや表を使って、結果を視覚的に表現することも大切です。

■ビジネス知識
　データサイエンティストは、分析するビジネス領域についての知識が必要です。彼らは、ビジネスの課題を理解し、データを使って解決することができるようになっている必要があります。

■ビジネスアナリシススキル
　データサイエンティストは、データを使ってビジネス上の問題を分析し、解決策を提案することができるようになっている必要があります。

■チームワーク
　データサイエンティストは、他の部署やチームメンバーと協力して問題を解決することも多いため、チームワークスキルが重要です。

■リーダーシップ
　データサイエンティストは、チームメンバーや部下を導くことがある場合もあります。このためには、リーダーシップスキルが必要です。

②データサイエンスのスキル

　データサイエンティストにとって必要なスキルとして、以下のようなものが挙げられます。

■統計学
　データサイエンティストにとって、データを分析するために統計的な手法を理解していることが大切です。例えば、データの正規分布や標準偏差、回帰分析などについての知識が求められます。

■マシンラーニング
　データサイエンティストは、大量のデータを分析して、モデルを構築して予測することができるマシンラーニングの技術を知っていることが求められます。

■データベース管理
　データサイエンティストは、データを管理して効率的に分析するためにデータベースを扱うことができることが大切です。これには、SQL、NoSQLデータベース、Big Dataなどが含まれます。

■データ可視化
　データサイエンティストは、データを自分だけが分かる形にするのではなく、データをグラフやチャートのように視覚的に表示することができることが求められます。これには、数学的な知識とともにグラフィックデザインの知識が求められます。

■データエンジニアリング
　データサイエンティストは、データを収集して効率的に管理するためのデータエンジニアリングの技術を知っていることが大切です。これには、データの抽出、変換、ロード（ETL）プロセスを管理するための技術が該当します。

③ITスキル

　データサイエンティストに求められるITスキルには、以下のようなものがあります。

■プログラミング
　データサイエンティストは、Python、R、SQLなどのプログラミング言語を熟知していることが求められます。これらの言語を使ってデータを分析し、課題の設定や解決をすることができます。

■機械学習
　データサイエンティストは、機械学習アルゴリズムを熟知していることが求められます。これらのアルゴリズムを使って、データをもとにした予測を行うことができます。

■データベース管理
　データサイエンティストは、データベース管理の方法について把握していることが求められます。データベースを使って、データを効率的に管理することができます。

■大規模データ処理
　データサイエンティストは、Hadoop、Spark、MapReduceなどの大規模データ処理フレームワークを熟知していることが望まれます。これらのフレームワークを使って、大量のデータを処理することができます。

■ビジュアライゼーション
　データサイエンティストに求められるITスキルとして、データビジュアライゼーションツールも挙げられます。データを誰が見ても分かりやすい形にすることで、データ分析の知識がない人でも意思決定の材料を得ることができるでしょう。

■クラウドコンピューティング
　データサイエンティストは、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platformなどのクラウドコンピューティングサービスについての知識やスキルがあると良いでしょう。クラウドサービスを活用することで、データの分析を効率的に進めることができます。

　以上のスキルを用いることで、多量のデータであっても適切に管理と分析を行うことが出来ます。しかし、データサイエンティストに必要なスキルは高度なものであり、前提知識がないことで活用が出来ないといった現状もあります。ITスキルにおいてもまずは、表計算ソフトなどを用いることやIT知識をつけていくことから始めることをお勧めいたします。
（こちらもチェック：「DX人材の育成方法　成功に必要な役割とスキルを徹底解説」）

データサイエンティストに必要な資格、役立つ資格

　データサイエンティストとしてキャリアを積んでいく中で、必要な資格や役立つ資格があります。ここでは、いくつかデータサイエンティストに関連する資格についてご紹介します。

統計検定

　「統計検定」は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究をするための21世紀型スキルとして国際社会で広く認められています。

（出典：一般財団法人 統計質保証推進協会「統計検定とは」）

基本情報技術者試験・応用情報技術者試験

　基本情報技術者試験・応用情報技術者試験は、ITを活用したサービス、製品、システム及びソフトウェアを作る人材に必要な応用的知識・技能をもち、高度IT人材としての方向性を確立した人を対象にして、その知識やスキルを認定する資格です。

（出典：IPA　情報処理機構「応用情報技術者試験(AP)　～ ワンランク上のITエンジニア ～」）

データスペシャリスト試験

　データスペシャリスト試験は、高度IT人材として確立した専門分野をもち、データベースに関係する固有技術を活用し、最適な情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守において中心的な役割を果たすとともに、固有技術の専門家として、情報システムの企画・要件定義・開発・運用・保守への技術支援を行う人を対象にして、その知識やスキルを認定する資格です。

（出典：IPA　情報処理機構「データベーススペシャリスト試験(DB)　～ ビッグデータ時代に求められる、データ志向の担い手 ～」）

Python 3 エンジニア認定基礎試験

　Python 3 エンジニア認定基礎試験は、データサイエンティストが一般的に扱うプログラミング言語である、Pythonの認定試験です。Python 3 エンジニア認定基礎試験では、Pythonを扱うための基礎的な文法の習得度合いを認定するものです。これに加えて、データ分析の基礎や方法が問われるPython 3 エンジニア認定データ分析試験もあります。

（出典：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会「Python 3 エンジニア認定基礎試験」）

ORACLE MASTER

　ORACLE MASTER（オラクルマスター）は、大手ソフトウェア会社である日本オラクルが認定しているデータベースに関する資格です。データベースに関する資格の中では有名なものであり、データベースの基礎を習得しているのかについて判定されます。

（出典：日本オラクル「ORACLE MASTER」）

OSS-DB 技術者認定試験

　OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベース（OSS-DB）に関する技術力と知識を、公平かつ厳正に、中立的な立場で認定するIT技術者認定試験です。本試験はOSS-DBのなかでも、特に商用データベースとの連携に優れ、エンタープライズ・システムでも多く活用されている「PostgreSQL」を基準のRDBMSとして採用しています。

（出典：特定非営利活動法人LPI-Japan「OSS-DB 技術者認定試験 Ver3.0について」）

データサイエンティストを雇用する準備が整っている企業・組織の特徴

データドリブンな文化がある

　データサイエンティストを雇用する準備が整っている企業・組織は、データを活用して、それをビジネス上での意思決定に活かすことを重視しています。データをもとにした経営判断や意思決定を行うことを、データドリブンと言い、データドリブンな文化を持っている企業・組織はデータサイエンティストの能力を活かすことができるでしょう。データベースやデータ分析のソフトウェアについて、適切な構築を行っており、正確なデータ分析を行うことができるようにすることが大切です。

データ分析へのニーズがある

　データサイエンティストを雇用する準備が整っている企業・組織として、データ分析へのニーズがあるということが挙げられます。このような企業・組織の場合、データサイエンティストがデータをもとにして事業や業務における課題を設定・解決することで、ビジネスでの価値を最大にすることができます。データ分析へのニーズがある企業・組織としては、例えば顧客データが大量にある、商品・サービスの管理情報が複雑になっているといった特徴があります。

変化に対して前向きな組織である

　データサイエンティストを雇用する準備が整っている企業・組織は、変化に対して前向きであるといった特徴があります。変化に対して前向きではない場合には、データサイエンティストがデータをもとにした分析や組織への提言を行った場合でも、その解決のための取り組みが活発に行われない可能性があります。データをもとにして、それまでの行動を変えることに対してポジティブな姿勢を組織全体で持つことができる工夫が必要です。

法人研修のことならリンクアカデミー

　ここまで本テーマである「データサイエンティスト」について述べてきました。　

　情報化社会が進む昨今において、データの管理と活用の重要度合いは高まっています。

　多量のデータを集計・分析し、企業活動に活かすデータサイエンティストの存在は必須ともいえるでしょう。しかし、現状データサイエンティストの供給は足りておらず、データ活用が適切になされているとは言えない状況です。

　データサイエンティストの資質として、先述したようなITスキルやビジネススキルの確立が注目されています。こうしたスキルを昨今のトレンドであるリスキリングを堺に身に着け、この先の変化に対応していくことが働く個人に求められています。

　弊社リンクアカデミーは、DXやリスキリングが叫ばれるようになった頃を境に、業界・規模問わずお問い合わせが急増し、弊社でも、ご要望に合わせたコンテンツも日々拡充し続けております。　　

　データサイエンティストになるための土台となるスキルの習得に加え、DX/リスキリング文脈での施策設計のポイント・ノウハウも有しておりますので、ご興味のある方は是非以下よりお問い合わせ下さい。

データサイエンティストに関するよくある質問

Q1：データサイエンティストとは？

A1：データサイエンティストは、ビジネスにとって重要なデータを分析し、有用な情報を抽出する専門家です。大量のデータから有用な情報を抽出し、ビジネス上の意思決定に役立てることができます。そのために、技術的なスキルに加えて、ビジネス観察力、分析力、コミュニケーション能力などを活用して業務を遂行しています。

Q2：データサイエンティストの役割とは？

A2：データサイエンティストの主な役割として、以下のようなものが挙げられます。

■課題の設定
　データサイエンティストは、様々な角度からデータの分析を行い、主観からではなくデータから課題を発見します。この際には、分析したデータがそのまま課題になるというわけではなく、そのデータを踏まえて、企業が目指す姿やビジョンといった定性的な情報と併せて課題の検討を行います。データをもとにした判断を行うことで、それまで見えていなかった課題に気づくことができます。

■レポーティング
　レポーティングを行うことで、分析結果からどのようなことが分かるのかについてや、今後どのような課題が発生しそうかについてを提言します。レポーティングは基本的に経営層に対して行われており、その後の経営判断を行うための貴重な材料として扱われます。

　また、レポーティングでは結果の報告だけではなく、それを踏まえてどのような取り組みを行った方が良いのかといったことについても、データサイエンティストから提案が行われます。その提案から、企業経営の方向性を検討することになります。

Q3：データサイエンティストに必要なスキルは？

A3：データサイエンティストには、データ分析や処理に関するスキルだけではなく、基本的なビジネスに関する知識やスキルが求められます。コミュニケーションスキルやチームワーク、リーダーシップなどのスキルを発揮することで、効果的な企業変革を実現することができます。

まとめ

　データサイエンティストは、データをもとにして企業や組織の課題を設定し、その解決策を導く役割を担っています。データサイエンティストの能力を発揮できる環境をつくることで、企業や組織はデータドリブンな組織運営を行うことができます。データサイエンティストに求められるスキルは、データ分析に関するスキルだけではなく、ビジネス上で必要なスキルも該当します。データサイエンティストが活躍できる環境づくりと、ビジネスでスムーズに役割を発揮できるスキルアップの双方が大切です。