どうも。「ウィズシード」です。皆さんは、「データサイエンティスト」という職業はご存じでしょうか？
10年前には注目する人もあまりいなかった「ＡＩ」や「機械学習」、「ビッグデータ」などは今では見ない日はないくらいニュースなどで情報が溢れております。
話題性の背景には企業のマーケティングにおいて「ビッグデータ」を重視しよう、活用していこうという動きがあります。
「ビッグデータ」という膨大な情報を分析や統計学を用いて企業の事業戦略に必要な情報を解析をすることは事業の飛躍的な収益化に役立つ「金山」ということが分かり、近年、データを分類や整理しビジネスに活用する「データサイエンティスト」という職業が現在大きな注目を集めています。
では、データサイエンティストになるにはどの様なスキルが必要で仕事内容や将来性なのか一緒に考えていきたいと思います。
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21世紀最もセクシーな職業
データサイエンティストや人工知能・ＡＩに携わる人にとっては有名な言葉だと思いますが、2012年、Harvard Business Reviewでデータサイエンティストのことを「21世紀最もセクシーな職業」と発言がありました。
データサイエンティストが「セクシー」って、どういうことなんだろうと思ってしまいますが、「魅力的」な職業だということだそうです。
The Hot Job of the Decade
Hal Varian, the chief economist at Google, is known to have said, “The sexy job in the next 10 years will be statisticians. People think I’m joking, but who would’ve guessed that computer engineers would’ve been the sexy job of the 1990s?”If “sexy” means having rare qualities that are much in demand, data scientists are already there. They are difficult and expensive to hire and, given the very competitive market for their services, difficult to retain. There simply aren’t a lot of people with their combination of scientific background and computational and analytical skills.
引用：Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century
ざっくりと、訳してみますと
❝GoogleのチーフエコノミストであるHal Varianさんは、「冗談ではなく、これからの10年間は統計学者が最も『魅力』のある仕事だと言いつけているんだよ。1990年代のエンジニアは誰も推測をしなかったでしょうね～」❞
と、まだ当時は「データサイエンティスト」という言葉はありませんでしたが、この言葉がキッカケでデータサイエンティストが世の中から脚光を浴びるきっかけとなりました。
データサイエンティストの仕事ってどんなことをしているの？
データサイエンティストの仕事を一言でいうと「統計学、数理に関する専門的なスキルを用いてデータ分析をする専門家」のことで、ビッグデータなど大量の情報から分析から見える傾向やパターンを導き出し、そのデータを活用してビジネスの課題解決を行っていくデータ分析のプロフェッショナルのことを指します。
ＩＴスキルだけでなく、ビジネスにも精通している必要があり、幅広い知識が求められます。
データサイエンティストとアナリストの違いとは？
データサイエンティストとデータアナリストの業務の範囲や領域はあいまいなところがあり、少し分かりにくいところがあります。
データアナリストは、大量のデータ・ビッグデータから必要な情報を抽出して分析し、企業の問題解決のためにコンサルティングを行うプロフェッショナルで、データ分析や処理を行うエンジニアのことを指します。
一方、データサイエンティストは、データアナリストと同様、ビッグデータを分析し企業の問題解決のためにコンサルティングを行う職業ではありますが、データの処理や現状の分析など消費者の行動と規則性から傾向パターンを見出し、そのデータを活用して将来的な要望を導き出して課題解決にあたることから、どちらかといえば客観的な視点で事業戦略を立てるプロフェッショナルと言えます。それに加えＡＩ・人工知能や機械学習などのエンジニアの側面も持ち合わせた職業になります。
データサイエンティストの仕事は将来性あるの？
ビッグデータ業界が伸びればデータサイエンティストの需要も伸びる
「ビッグデータ」という言葉をよく耳にするようになった現代では、ビッグデータの重要性やビッグデータでこれまでの常識や世界が変わっていくとも言われています。
ここで、ビッグデータというと大量のデータを思い浮かべる型が多いかもしれませんが、本来、ビッグデータは「様々な形や性格、種類をもったデータ」のことを指しており、「データの量」「データの種類」「データの発し頻度や更新頻度」の３つから構成されています。
ビッグデータはインターネットやスマートフォンの普及により日々膨大に生成され記録されていきます。
そのデータの形式も様々な種類や形式が含まれている非構造化・非定型的なデータとなっており、時系列やリアルタイム性のあるようなものなので、データ群を記録・保管しているだけでは利用することが難しく、ビジネスや社会に有用な知見や収益性の向上を図ることは困難です。
ビッグデータをどう活用するかが焦点
そこで、データサイエンティストはビッグデータをどう活用するかというところに焦点をおき、統計学、数理に基づいてデータを分析することによって、これまで見えていなかった大量のデータに潜む傾向やパターンを導き出すことでデータの本質を理解し、適切なデータの有効活用を見出していることから世の中で求められる人材となります。
データサイエンティストが認知し始めたのは、ビッグデータに注目を浴びるようになった2010年の米国ストレージ大手の「EMC社」が「アイシロン・システム社」を買収した頃からでしょうか。
その頃はクラウドに集約された情報をどう処理していくかというのが焦点でしたが、その後先述の様なデータの活用が我々の生活を豊かにする分析手法だということが分かり、研究がされていったことによります。
現在、2020年ですから、まだ「ビッグデータ」という言葉が生まれてからまだ10年しか経っておりません。
今後、日本においても本格的な需要増が見込まれ、将来性のある仕事と言えます。
データサイエンティストが活躍する仕事
では、データサイエンティストが今後の将来性のある職業だということは分かりましたが、実際に今後需要がある仕事とはどの様なものがあるのか、一緒に考えていきましょう。
AI・人工知能の分野で活躍できる
ビッグデータ以外でよく耳にする言葉に「ＡＩ」「人工知能」という言葉があります。
2018年内閣府が公表した「ＡＩについて」によると、人材の課題にＡＩを理解し、自らの専門分野に活用できる人材が圧倒的に不足しているそうです。
ここでいう人材は、まさに「データサイエンス」を使いこなすプロフェッショナルのことを言っております。
先ほどまでは、「ビッグデータ」を活用できる人材はデータサイエンティストだとお話をいたしましたが、さらに最先端技術でもある「ＡＩ」「人工知能」「機械学習」などの最先端の分野においても人材不足と人材育成が必要で期待されているということが分かります。
今後、ＡＩを活用できる人材は、官民問わず需要が高まることが考えられ、先ほどの内閣府が示した資料をみても間違いないと思います。
データサイエンティストの育成領域
データサイエンティストの人材不足が叫ばれるなか、政府も国を上げてデータサイエンスの知見を持ったプロフェッショナルの人材育成・教育体制を構築していくことが予定されております。
○機械学習、ディープラーニング、テキストアナリティクスなど分析手法に関するトレンドの把握
○統計情報の的確な理解と活用
○統一性のないビッグデータを分析しやすいように加工する作業
○データの分析と解析を行い、ビジネス課題を解決する
○SAS、R、pythonなどプログラミング言語による作業
○データに隠れた秩序やパターンを見つけ出し、ビジネスの収益化を図る傾向を特定する
データサイエンティストの仕事には、上記のようなビッグデータの解析はもちろんのこと、ＡＩを駆使した分析手法なども含まれてきますので、ますます重要な職業になっていくことは確実です。
まさに、「21世紀もっとも魅力のある職業」といえると思います。
データサイエンティストの年収相場
データサイエンティストの年収は、企業によっても、経験やスキルによっても一概には言えませんが、約４００万～１０００万円位が相場となっています。
| 企業規模 | 平均年収 | 平均月額給与 |
| 大企業のデータサイエンティスト | 759.8万円 | 47.5万円 |
| 中企業のデータサイエンティスト | 628.8万円 | 39.3万円 |
| 小企業のデータサイエンティスト | 569.9万円 | 35.6万円 |
経験とスキルの向上で高収入は狙える
結構な幅がありますが、まだ認知されて間もないというところもあり、スキルや経験、技術面など人によって大きく差が出てしまうことからばらつきが出てしまっているようです。
経験とスキルが生きる職業と言えますので、業務経験を積んでいくことが高収入にも繋がると思いますし、ますます今後の需要は加速していく一方だと思いますので、これからデータサイエンティストを目指す方は参考にしてみてください。
データサイエンティストが必要とするスキルとは
データサイエンティストが将来有望で、社会から求められているということも分かりましたね。
皆さんの中には、データサイエンティストになりたいという気持ちが芽生える人もいるのではないでしょうか？
では、データサイエンティストに求められるスキルというのはどの様なものか一緒に考えていきたいと思います。
データサイエンティストに必要とされるスキルは非常に高そうですよね。2015年に一般社団法人データサイエンスティスと協会公表の「データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめてみた」によりますと
必要なスキルセットは３つの要素がある
必要なスキルはスキルセットと言われ、３つの要素からなっております。この３つのスキルセットはどれか一つでも欠けていてはダメで、課題解決のフェーズによって中心となるスキルはこの３つのスキルで変化していきます。
必要なスキル①「ビジネス力」
データサイエンティストに求められるスキルの１つめは「ビジネス力」です。
課題背景を理解したうえで、ビジネス課題を整理し解決する力が必要となってきます。
必要なスキル②「データサイエンティスト力」
2つ目は、「データサイエンティスト力」で、情報処理、人工知能、統計学などの情報・化学系の知恵を理解し、使う力が当然必要となります。
必要なスキル③「データエンジニア力」
3つ目は、「データエンジニアリング力」となりデータサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力とされ、ビッグデータそのもので分析は難しいことから分析のしやすいデータに整形することも大事なスキルとなります。
データサイエンティストが必要とするスキルをチェック！
ＤＳスキルチェックで現状を把握する
スキルがどれくらいあるのか、気になる方はデータサイエンティスト協会が公表しているＤＳスキルチェックをしてみてはいかがでしょうか。
メニューは、ご自身の目指すべきスキルの把握が出来るように二通りあります。
データサイエンティストにご興味がある方は、スキルチェックを試してみるのは良いかもしれませんね。
スキルチェック(フルバージョン)
ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力の３領域について、422項目すべてのスキルをチェック問題が出題されます。
スキルチェック（かんたんバージョン）
ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力の３領域について、422項目すべてのスキルをチェックの内、必須項目のみをランダムが出題されます。
パソコンやスマホでレベル別のスキルチェックが出来る
スキルチェックはスマートフォンを使用していつでも何処でもスキルチェックができます。
データサイエンス力（サイエンス）・データエンジニアリング（エンジニア）・ビジネス力（ビジネス）の3領域を棟梁レベル・独り立ちレベル・見習いレベルの3レベルごとに回答できるのも特徴です。
データサイエンティストに資格は不要！
データサイエンティストは、統計学、数理に関する専門的なスキルを用いてデータ分析をする専門家で、ビッグデータなど膨大なデータを整理したり、分析をする仕事となります。
その様な仕事をするにあたって必要な資格というのはどの様なものでしょうか、一緒に考えていきたいと思います。
資格は不要だが、分析や解析のスキルがなければ道は険しい
データサイエンティストの仕事やスキルでも書きましたが、ビッグデータそのものには価値がありません。
膨大なデータを分析しやすいように加工や整理の準備をしてから分析するチカラが必要です。
それ以外にもＩＴアーキテクチャに関する理解や機械学習、ディープラーニング、テキストアナリティクスなどの分析手法やビジネスそのもの知識や理解もなければ、データを分析しビジネスの課題に対する解決策の糸口さえ見つかりません。
スキルチェックを行い、不足知識とスキルを磨いていこう！
データサイエンティストになるには「資格」は必要ないのですが、先ほどのスキルチェックを試した方は分かるかと思いますが、非常に高い専門性の知識や経験が必要とされるのもうなずけます。
最近では、ビッグデータの分析やＡＩのアルゴリズム構築なども手掛けることがあるので、開発やプログラミングに精通していることも必要そうです。
データサイエンティストを目指す方はぜひトライ！
仕事に就くという意味では、「資格」は不要ですが、データサイエンティストをこれから目指す方やキャリアアップを目指していこうと考えている方は「資格」をとるためではなく、高度な知識や技能をつけられているかを測ることも出来るかと思いますので、ご興味があればトライしてみるのもいいのではないでしょうか。
○統計検定（準1級)
○データスペシャリスト試験
○OSS-DB技術者認定試験
○ディープラーニングG検定・E検定
○Python 3 エンジニア認定基礎試験
○画像処理エンジニア検定 エキスパート
○情報処理技術者試験
○基本情報処理技術者試験
○応用情報技術者試験
○OSS-DB技術者認定試験
○オラクルマスター
まとめ データサイエンティストを目指す方へ
いかがだったでしょうか、ビッグデータや人工知能といった最新技術の陰にはデータサイエンティストの力なくして、成り立たない時代へと移り変わっていくようです。
ビッグデータを活用し、ビジネスチャンスを掴もうとする企業や差別化を狙う企業など、今後ますますデータサイエンティストの需要は高まってきます。
先ほどの資料にもありました通り、官民でデータサイエンティストの育成や教育も含め雇用についても積極的になっていくものと思われます。
日進月歩で移り変わるＩＴやＩＯＴ、さらには５Ｇなど新しい技術の到来はデータサイエンティストの様な高度な知識と経験、そして何よりもビジネスセンスをもった人材がますます認められ求められていくものと思います。
本記事がデータサイエンティストにご興味をもつ皆様のお役に立てれば幸いです。