Techトレンド Vol.1067

データサイエンティストに必要なスキル・仕事内容・勉強法を網羅的に解説

「ビッグデータ」という言葉をご存知でしょうか?

従来のシステムでは補完や解析が難しいほどの、巨大で複雑なデータの集合を表す言葉です。

現代の企業には、大量のデータをどのように活用していくかが求められており、データの活用自体が経営戦略にも役立てられています。

そして、大量のデータを収集し、分析する役割を担うのが「データサイエンティスト」。ここでは、今需要が高まっているデータサイエンティストについて、網羅的に解説していきます。

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、ビッグデータと呼ばれる大量データの活用を目的とした技術者のことです。データサイエンティストの概要を詳しく解説していきます。

誕生した背景

データサイエンティストが誕生した背景には、ビッグデータが深く関わっています。そもそもビッグデータとは、名前の通り大量のデータを表しており、大量のデータを分析することで機械学習に生かしたり、企業の経営戦略を決めるときの判断材料として利用しています。

データサイエンティストという言葉が使われる前には、データの統計担当者、収集担当者、分析担当者という役割に分かれていました。近年のビッグデータの進展とともに、これらの役割が統合されて「データサイエンティスト」と呼ばれるようになったです。

どの組織においてもデータは重要であり、企業のIT部門が取り扱うだけでは十分なデータ分析を行えない時代となってきました。そのため、新たにデータサイエンティストという専門職種が確立されていったのです。

市場の動向

データサイエンティストの需要は今後も伸び続けていくと考えられます。なぜなら、AIの開発・活用が一般化したことにより、ビッグデータを中心にデータの重要性が高まっているからです。

現在、エンジニア市場全体が慢性的な人手不足となっています。ITの進歩とともにエンジニアの需要は上がっているものの、進歩に対して人材の育成が追い付いていないのが現状です。

さらに、データサイエンティストにはITスキル以外にも統計学やビジネス面でのスキルが必要とされており、他のエンジニアと比べると難易度が難しいとされています。

仕事内容

データサイエンティストの仕事はビッグデータの収集、蓄積、操作などをし、企業が活用できるデータとして可視化されたものを提供することです。

データの収集では、できるだけ多くのデータを集めるのが重要。大量のデータは形式が統一されていないことが多いため、収集した後に取り扱いやすい形へと変換させなければなりません。形式を整えることで、適切な分析を行えるのです。

収集したデータは、当然ながら蓄積していかなければなりません。そこで使われるのがデータベースで、データベースの中でも大量のデータを格納できるデータベースが必要となります。例えば、Hadoop、BiqQuery、TeraDataなどのデータベースです。

これらのデータベースは、有名なOracleデータベースやSQLServerとは違って、登録処理や削除処理といったリアルタイム操作には向かないものの、大量のデータを格納し分析するのに向いています。こうした大量データ用のデータベースの構築から運用、テーブル定義の設計なども業務の一つです。

その後、蓄積されたデータを目に見える形へと可視化させる必要があります。具体的には、BIツールといったものを使って、画面上に分析したデータを表示させます。BIツールでは、データをどのように見せるのかという設計部分が非常に重要。企業に多く見られるのは、レポートや帳票という形で表示させるケースです。

ここで可視化されたデータをどのように活用していくかは企業によって異なります。過去の傾向を見ることで市場の動向を探ったり、企業自身の経営戦略の分析に使ったり、企業で利用しているサービスを利用している属性情報を調査したりなど、分析されたデータには非常に多くの利用価値があります。

こうしたビジネス的な観点もあると、データサイエンティストとしての市場価値が高まるでしょう。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの平均年収は、655万円と言われており、月収で40万円程度です。ほかの職種と比べても高水準であり、専門的なスキルが高いほど高年収が期待されます。

企業によっては年収1,000万円以上を提示している場合もあり、データサイエンティストの需要の高さが伺えます。

他のエンジニアと比べてデータサイエンティストの数は少ないため、企業でもなんとかしてデータ分析に特化した人材を採用しようとしているのです。経験があれば重宝されるのはもちろん、データサイエンティストとしての経験はなくても、必要な知識があると判断された場合は採用されることも多いです。

DeNAやNECでは、条件が合致すれば新卒でも1,000万円を提示するとしており、データサイエンティストは多くの企業で必要とされているのが分かります。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストとして活躍したい場合、多くの知識が必要になります。ITの知識はもちろん、データを活用するための統計学に関する知識やビジネスに関する知識が必須です。ここでは、データサイエンティストに必要なスキルについて解説していきます。

IT全般の知識

データを扱うデータサイエンティストは、当然ながらIT全般の知識が必要となります。IT全般の知識は大きく分けて3つに分けられます。

1.プログラミングスキル

必須スキル

Python
R言語

データの形式を統一したり、データ収集をするときのバッチ処理、BIツールへ表示させる処理などでプログラミングが必要になります。プログラミング言語は、データ解析言語と呼ばれる「Python」「R言語」のどちらかを使用します。

Pythonは、さまざまな分野で利用されることが多く、AIや人工知能分野での活用が増えています。Webアプリを作るときにも利用されており、文法がわかりやすいことから初心者でも学びやすいのが特徴のプログラミング言語です。

R言語は、オープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境のことです。

統計解析言語として開発されたこともあり、データ分析や統計解析に関しては他のプログラミング言語と比べて圧倒的に優秀です。データを扱うための便利なライブラリが備わっており、より効率的にデータ解析ができます。

多くの企業ではPythonが使われていることが多いため、まずはPythonの学習から始めるのがお勧めです。Pythonを身に付ければ、R言語の学習もスムーズに進められます。

2.データベース知識

データを扱うデータサイエンティストは、データベースに関する知識も必要です。単純なデータベースの知識だけではなく、大量のデータを扱うため効率的なデータ収集、データ処理、適切なデータベース設計が重視されています。

具体的には、データを取り出すときにインデックスを設計することで、パフォーマンスチューニングができるスキルが必要です。

大量のデータを扱うため、効率的なデータ設計をしていないとデータの処理に多くの時間を使うことになり、サーバーに対して大きな負荷を与えることになってしまいます。大きな負荷をかけ続けると、最悪の場合サーバーが止まってしまい、他のサービスにも影響が出る可能性があります。

大きな負荷を与えないためにも、できるだけパフォーマンスを考えた設計を意識するのが大切です。

3.大量データの処理知識

データサイエンティストは、単純なデータではなくビッグデータと呼ばれる大量のデータを取り扱うことがほとんどです。ビッグデータは通常のデータと比べて容量が非常に多く、データの収集、蓄積、操作するためにはビッグデータに適した技術が必要となります。

具体的に言うと、Hadoopを中心とした、HBase、Hive、pigなどのオープンソース群の知識が必要となる場合が多いです。ビッグデータに関する技術の発展は今後も見込まれますから、常に最新の技術をキャッチアップできるように情報収集を欠かさずに行いましょう。

統計学に関する知識

必須スキル

数学
データ分析手法の理解
データ分析ソフトウェアのスキル

データを正しい形で解析するためには、統計学に関する知識も必要です。大きく3つのスキルが必要となりす。

1.数学

データ分析では、数学が共通の言語です。

世間で読まれているデータ分析書籍のほとんどは、数学の知識がある前提で書かれています。特に確率・統計、微分積分、行列などの分野は必須知識です。これらの分野は高校時代に学んでいる分野のため、少しでも不安のある方は一通り復習する必要があります。

2.データ分析手段

データ分析をしていく場合、分析するときには適切な分析モデルに従って分析を進めていきます。そのため、分析に適した統計処理のテクニックやデータマイニング手法についての理解が必要です。

データマイニングとは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことです。

データ分析には多くの分析手段があり、どういったデータを取り扱うのか、どのような分析結果を得たいのかによって、データ分析手段は異なります。

手段は多いに越したことはありません。多くの選択肢を持つことにより、どんな現場でも活躍できるようになるでしょう。

3.データ分析ツールの活用

大量のデータを取り扱うため、データ分析時には分析に特化したツールを活用するケースが多いです。データ分析は、途中で行われる分析の計算が非常に煩雑なため、分析用のツールを用いることで効率的な計算を実現できます。

企業によって使われている分析ツールは異なりますが、代表的な分析ツールとして上げられるのがIBM社の『SPSS』です。

SPSSはプログラミングを必要とせず操作性に優れ、GUI(グラフィカル・ユーザー・インターフェース)による簡単な操作で統計分析を実行することができます。

また、SPSSに標準で付いている機能として、グラフ出力やテーブルの編集機能があります。

企業によってはExcelを用いた分析を実施していたり、オープンソフトウエアであるRを用いたデータ分析ツールの活用をしていることもあります。

ビジネススキル

必須スキル

ビジネスに対する深い理解
ロジカルシンキング
ドキュメンテーション/プレゼンテーション

データサイエンティストは、データをどのように活用するのかといったビジネス的な観点も必要です。ビジネススキルの中でも、大きく3つのスキルについて解説していきます。

1.ビジネスへの活用方法
データサイエンティストは、データ分析をするだけではなく、分析したデータをどのように活用していくのかを企業に提供します。。企業の課題を知っておくことで、どのようなデータを使えば課題解決につながるのかが明確になります。

例えば、これから新しい事業を始める企業があったとします。その企業では、新規事業のターゲットをどの年齢層に絞っていくのかについて悩んでいます。

そこで、企業で集めた現時点でのサービスにおける利用者の年齢データを活用し、どの年齢層の利用率が高いのかを分析していきます。そうすることで、どのターゲットに向けて事業を展開していくべきかを判断する材料となります。

こうしたビジネスへの活用方法を検討するためには、ビジネスがどういった仕組みで成り立っているのかについての理解が必要。戦略的に進めていくことで事業の成功が決まっていきます。データサイエンティストの使命である、「企業の課題解決」を実現するためにもビジネスに関する知識を身に付けましょう。

2.論理的思考力

企業のビジネス課題を解決するときには、論理的思考力、いわゆるロジカルシンキングが重要です。ロジカルシンキングとは、課題を分解して整理し、結論を導き出すための思考法。主にコンサル会社で使われることが多く、課題漏れなく洗い出すことで、全てのアプローチを網羅することができます。

ロジカルシンキングをするときには「MECE」と呼ばれるフレームワークを使うことが多いです。MECEを満たすことで、漏れとダブりのないよう、課題点を洗い出すことができます。

3.プレゼン力

データサイエンティストが最終的に提示する成果物は、データを適切な形で抽出したレポートやプレゼンテーションであることがほとんどです。ここで適切に成果物をプレゼンすることができれば、それが企業にとって有益であることを伝えることができます。

特に、ITの知識がない人に対しても分かりやすく説明する力が必要です。普段から説明をするときには、誰にでも分かりやすく伝えることを意識することで、少しずつプレゼン力を身に付けていくことができるでしょう。

データサイエンティストになるための方法

データサイエンティストになるための方法

データサイエンティストには、多くのスキルが必要であることが分かりました。

では、データサイエンティストを目指す場合、どうしたらいいのでしょうか?

いきなりデータサイエンティストになるのは難しいため、まずはデータベースエンジニアを目指して実務経験を積んでいくのがお勧めです。

データサイエンティストを目指す上で、データベースに関する知識は必須です。データベースエンジニアを経験することでデータベースに関する基礎知識を習得し、データベースの設計や構築、データを取り扱うときの効率が良いパフォーマンスチューニングを身に付けましょう。

データベースエンジニアを経験した後は、データを活用するためのビジネス関連の知識が弱い状態であると思います。少しずつ企業の経営戦略に携わっていくなどして、ビジネス面のスキルを学んでいきましょう。

データサイエンティストに必要な言語を学ぶための学習サイト

データサイエンティストに必要な言語を学ぶための学習サイト

データサイエンティストを目指すにあたり、PythonやR言語といったプログラミングスキルが必要です。ここでは、プログラミング言語を学ぶためのお勧めな学習サイトを解説します。

Udemy

Udemy』は動画で学習ができるオンラインサービスです。プログラミング言語だけではなく、資格講座や資金形成の方法など、さまざまなジャンルの講座が用意されています。

Udemy上にある講座の中から自分の学びたい講座を購入することで、半永久的に購入した講座を視聴できます。

Udemy上には、データサイエンティストを目指す人に向けた動画が多く掲載されています。動画はセール時に購入すれば、通常時よりも非常に安価で入手可能です。自分が学びたいプログラミング言語に絞って学習するのが良いでしょう。

Coursera 機械学習コース

Coursera』は世界中の大学で実施される学習コースをオンラインで学べる教育サービスです。基本的には無料で利用ができ、より専門的な内容を学びたい場合には有料となります。

Courseraでは機械学習に必要な基礎的な数学、基礎的な機械学習アルゴリズム理論、機械学習アルゴリズムの実装方法、そして機械学習システムを構築する際に直面する壁とそれを乗り越える方法について学ぶことができます。期間としては3ヶ月程度で修了できる内容となっているため、毎日少しずつ進めるのがお勧めです。

現在機械学習を学べるオンラインサービスは少ないため、一度試してみて自分にあったサービスであれば、有料での利用を検討していきましょう。

Chainer チュートリアル

Chainer』は、ニューラルネットワークの学習や計算ができるオープンソースソフトウェアです。日本のAI企業であるPreferred Networks (PFN)が、Chainerの基礎を学ぶためのチュートリアルを無償公開しています。

このサービスでは、機械学習の勉強を進めるために必要な数学の知識から、Pythonを用いたコーディングの基本を学べます。

他にも、機械学習・ディープラーニングの基礎的な理論、画像認識や自然言語処理などに機械学習を応用する方法に至るまで、幅広いトピックを解説しています。このサイトだけで機械学習・ディープラーニングに入門できるよう設計されており、
初学者の方でも「何から学び始めればいいのか」と迷うことなく学習を始められることを目指してつくられています。

Aidemy

Aidemy』は、人工知能学習ができるオンライン学習サービスです。

プログラミング初心者でも始めやすいように、プログラミングに必要な環境構築が不要になっています。また、事前知識がなくても人工知能に必要な数学やPythonの基礎的な内容から学習可能。図解やイラスト・動画を取り入れた教材のため、文字だけで学習をするよりも理解しやすいのが特徴です。

プレミアムプランでは、完全オンラインでのプログラミングスクールとして利用ができるため、集中的にデータサイエンティストのスキルを身に付けたい方にお勧めです。

データサイエンティストに関する書籍

データサイエンティストに関する書籍

データサイエンティストとして活躍していくためには、専門的な知識が必要です。知識を身に付けるためには、書籍を取り入れた学習が効果的です。ここでは、データサイエンティストに関するお勧めな書籍をご紹介します。

データサイエンティスト養成読本 登竜門編 (Software Design plus)

題名の通り、これからデータサイエンティストを始める人の登竜門としてふさわしい書籍です。

内容としては、統計学・機械学習・R / Pythonプログラミング・データ前処理・データベース・可視化などの知識を学べます。

それぞれの項目について詳しい内容までは解説していませんが、まずはじめにデータサイエンティストの全体像を掴むのに向いています。全体像を掴んだ後に、自分の興味のある分野から学習を始めていくのがお勧めです。これからデータサイエンティストを目指すという初心者の方には、まず初めに読んで欲しい書籍となります。

データ解析のための統計モデリング入門

データ解析をするときに使用されるデータモデルについて学べる書籍です。現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考え方を紹介しています。

現代の統計学、データ解析の概要を広い視点から分かりやすく解説しており、これから何を掘り下げて勉強していきたいのか悩んでいる方に向いている一冊です。

データドリブンマーケティング

ビジネスで活用するために必要な「データドリブン」について学べる書籍です。データドリブンとは、企業の経営やマーケティングなど、企業運営のために必要な意思決定をデータを元に判断し実行することです。

データドリブンは、データサイエンティストを目指す上で必須となる考え方の一つとなります。この書籍はどちらかというと経営者側からの視点で書かれています。

アマゾン社員の教科書とも呼ばれている本で、顧客満足度からマーケティング投資効果までマーケティングの意思決定のためにあらゆるデータを測定し、最大限に活かすことを目標としてまとめられています。。初心者向けではなく、一通り知識を身に付けた中級者向けの書籍です。

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

ビッグデータ加工の手法、データ分析に使用するSQL、レポーティング・分析の手法について書かれている書籍です。アクセス解析ツールが提供する指標やフィルタがなくても、それ以上のことを自らで実践できるようになること、分析業務を十分に理解して分析担当者や経営層に対して適切な情報提供やレポート提出、助言ができるようになることまでを目標としてまとめられています。

データ分析をするときに、統一されていないデータに対して、SQLでどのように工夫して処理を行えばいいか、目的と段階別に詳しく学ぶことができます。。

初心者の方から中級者の方まで、ビッグデータ分析に関わる方全ての方に読んでいただきたい書籍です。

データサイエンティストとしての市場価値を高める方法

データサイエンティストとしての市場価値を高める方法

データサイエンティストは市場価値を高めるほど高年収を目指すことができます。ここでは、データサイエンティストとして市場価値を高める方法を解説していきます。

資格の取得を目指す

資格の取得を目指す

「エンジニアは資格よりも経験が大事だ」と言う声もありますが、資格は知識の証明になるため持っていると市場価値が上がります。

特にデータサイエンティストの場合、単純なプログラミング能力よりもデータをどのように分析しどのようにビジネスへ活用していくのかが重要です。

これらの知識は、経験も大事ですが基礎的な内容を身に付けることも必要なため、資格取得を目標に学習するのがお勧めです。

データサイエンティストに関する資格は、大きく4つあります。

1.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、情報処理推進機構(IPA)で実施されている経済産業省が認定する国家資格です。

情報資格の中での国家資格といえば、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験がありますが、データスペシャリスト試験は応用情報技術者試験と同じ上位試験と呼ばれています。

主にデータベースの設計や管理に関する試験内容となっており、システム開発の中で上流工程にあたります。データサイエンティストの業務の中には、ビッグデータを蓄積するためのデータベースの設計や構築を行なう業務があります。

この資格を取得することで、データベースに関する知識が身に付くでしょう。

2.統計検定

統計検定は日本統計学会が認定する資格で、名前の通り統計学に関する知識が問われるのはもちろん、統計学の活用力も問われます。

統計学は、データサイエンティストの業務の中でもデータ分析に該当する部分です。大学時代に統計学を専攻していない場合は、資格合格を目指して学習することで基本的なデータ分析について学べます。

3.G検定・E資格

G検定・E資格は一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催する、AI分野に関する試験に合格することで得られる資格です。

AI分野をビジネスに生かしたい人に向けた資格がG検定、ディープラーニングをプログラミングで実現するエンジニアに向けた資格がE資格です。データサイエンティストでは、ディープラーニングや人工知能といった分野の知識が必要です。その知識をビジネス面とエンジニア面から身に付けられるのでお勧めです。

4.Python3 エンジニア認定基礎資格

Python 3エンジニア認定基礎資格を得るための試験では、名前の通りデータ解析でよく使われているプログラミング言語のPythonについての知識が問われます。2020年春には、Python 3 エンジニア認定データ分析試験がリリースされる予定。

試験では、Pythonを扱う上での基礎的な文法や知識を問われます。この資格を取得すれば、Pythonに関する基礎知識があるという証明になるでしょう。

ここで紹介した資格を取得することで、自分の持つスキルを証明することができ、市場価値が高まります。市場価値が高まると企業からも高年収が提示されるため、より高年収を目指していきたい方は資格取得も視野に入れましょう。

各種ツールを使いこなせるようになる

データ分析の需要が高まっていますが、現在データ分析ができる人材が不足しています。そういった方に向けて、データ分析をGUI上で簡単にできるようにしたツールが多く登場しています。

GUIツールは、専門的な知識がなくても利用でき、メンテナンスしやすいのも特徴です。しかし、ツールを扱う上で細かい調整ができず、使い勝手が悪いというデメリットもあります。

そこで、細かい調整ができるようになると非常に重宝される存在となります。調整にはプログラミングを用いることが多いため、データ分析に関わるプログラミング技術は身に付けておくといいでしょう。

データサイエンティストを正しく理解しよう

データサイエンティストを正しく理解しよう

今回は、現在需要が高まっている「データサイエンティスト」に必要なスキル・仕事内容・勉強法を網羅的に解説しました。

データサイエンティストには、データの収集から、データの活用を通じ、企業の経営課題を解決することが求められます。それを実現するためには「ITスキル」「統計学」「ビジネススキル」という3つのスキルが必要です。

データサイエンティストを目指すための知識やスキルを身に付けるためには、ここで紹介したの学習サイトや書籍の利用が効果的です。また、市場価値を高めるためには、資格の取得やツールの扱い方を覚えるのも重要です。

本記事を参考に、データサイエンティストについての理解を深め、学習を進めていきましょう。

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