データサイエンティストとは?仕事内容や必要なスキル、おすすめの資格を解説

2022年11月11日

2023年5月30日

著者

Izul広報チーム

Izul広報チーム

データサイエンティストは、ITとビジネスの両方のスキルを持ち、多くのデータから業務やビジネスの改善点を突き止める職業です。データサイエンティストには、知識だけではなく豊富な経験、さまざまな素養が求められます。ここでは、データサイエンティストの役割や仕事内容、必要なスキル、持っておくと有利な資格について解説します。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、依頼内容に沿ったデータを分析し、企業が求める改善点を突き止めて新たなビジネスを提案する職業です。統計学や分析の知識、クライアントのビジネスへの深い理解などが求められます。

データサイエンティストの役割

データサイエンティストの役割は、膨大なデータを利用しやすい形式へ変換し、必要・不要なデータを分けて分析することです。機械学習やディープラーニングといった最新の分析知識からコミュニケーション能力、異なるタイプのデータを多角的に分析する能力などが求められます。

分析結果から改善点を見つけ出し、それを元にクライアントのビジネスに貢献することを目標としています。

データサイエンティストが誕生した背景

データはIT部門だけではなく、組織全体にとって重要な情報のため、新たな利益創出のためにはデータ分析が欠かせません。消費者のニーズの多様化により、膨大なデータを多角的に分析する必要性が高まっています。データは現実に起きた出来事の情報であり、データサイエンティストはデータから、次に行うべき施策のヒントや根拠を導き出すために生まれました。

データアナリストとの違い

データアナリストは、データの収集と分析のみを行う職業です。一方、データサイエンティストは分析したデータをもとに企業が抱える課題の解決策を立案します。データ分析の結果に基づいて仮説を立て、予測モデルやアルゴリズムの実装を行うなど、データアナリストと比べて業務範囲が広くなっています。

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を目指す場合は、課題の抽出から実行までの一連の仕事内容について確認しましょう。データサイエンティストの仕事の流れは次の通りです。

課題の仮説構築

企業が抱える課題を見立てていきます。顕在化された課題に対して、データを使って検証を行う場合もありますが、課題がわからない状況に対して仮説を構築していくケースがほとんどです。

データクレンジング

データクレンジングとは、不要な情報や重複した情報の削除、表記の統一によって検索性を向上し速やかなデータの抽出・分析を可能にすることです。データの数や種類などを踏まえ、必要に応じて行います。

データ収集・分析

課題解決に必要と考えられるデータを収集し、分析します。機械学習やディープラーニングなども必要に応じて使用し、多角的な分析を行います。

仮説との照合

分析結果と仮説を照らし合わせ、検証していきます。正しい分析結果を出すために必要な情報が不足していることがわかった場合は、追加データを収集します。

提出レポートの作成

分析結果をグラフや表などに落とし込み、わかりやすいレポートを作成します。そのため、データサイエンティストにはドキュメント作成能力や基礎ビジネススキルが求められます。

課題解決策の実行

分析結果に基づいた課題解決策を実行します。データサイエンティストだけで実行するのではなく、通常は他部署や各種専門家など、さまざまな人材が協力して行います。

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になるためには、専門学部がある大学や短期大学、専門学校を卒業する方法が一般的です。知識がなければ就職は難しいため、学校で専門的な知識を身につけることが必要です。

また、エンジニアの経験を積んでから転職するという方法もあります。エンジニアはデータを取り扱う機会が多くデータサイエンティストに近い職種となるため、プログラミング言語のPythonやR言語を用いた経験や、データ処理、情報技術のスキルがあれば転職も有利になります。データサイエンティストになるための資格は必須ではありません。

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必要なスキルは、課題の抽出・データ収集・分析などの経験を積むことで身に付きます。習得すべき知識やスキルについては、次に紹介するものを身につけるとよいでしょう。

データ分析関連のIT知識

機械学習やディープラーニングを行う際は、PythonやR言語などのプログラミングスキルが必要です。また、Excelをはじめとしたデータ収集・分析に必要なソフトを正しく使うスキルも求められます。

統計学の知識

大量のデータ・情報を分析するためには統計学の知識が必要です。例えば統計学を用いることで、ベテランの暗黙知のような属人的スキルに頼らずともデータ分析の結果を再現することができるようになります。

分析能力

複数のデータを多角的に分析し、課題解決策を立案するスキルが求められます。分析の精度が低ければ的確な課題解決策は立案できません。

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストは資格がなくてもなれる職業ですが、持っていることで就職・転職が有利になる場合があります。データサイエンティストにおすすめの資格について紹介します。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は、データの加工や機械学習、データ分析、ビジネスなど幅広い知識・スキルを持つことを証明する資格です。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験に合格すると、高度なIT知識を持ち、情報システムの要件定義から開発、運用まで行える人材であることを証明できます。

統計検定

統計検定とは、統計の知識や応用力などを評価する試験です。データに基づいた客観的な分析ができることを証明できます。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験に合格すると、簡単なプログラムの構築やアルゴリズムへの理解など、ITの基礎知識を持つことを証明できます。IT業界定番の国家資格です。

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験とは、高度なIT人材を認定するための試験です。IT関連のマネジメントや経営戦略など、現場の技術者としてだけではなく、企業を牽引するリーダーとして活躍したい方に適しています。

まとめ

データサイエンティストは、データアナリストよりも業務範囲が広く、企業の課題抽出から課題解決策の立案・提案・実行までを行います。それだけ求められるスキルが幅広いため、データサイエンティストを目指すのであれば、目的意識を持って日々の業務に取り組むことが大切です。また、就職や転職を有利に進めたい場合は、データサイエンティストに関連する資格の取得も検討しましょう。

監修者・西本 威昭

西本 威昭

・国内大手SIerに新卒入社
 SEやPMとして多くのプロジェクトを経験

・KPMGコンサルティング株式会社に転職
 シニアコンサルタントとしてジョイン
 製造業を中心に複数のSCM案件に参画

・アビームコンサルティング株式会社に転職
 マネージャーとしてジョイン
 製造業を中心にSAP関連プロジェクトに参画

・株式会社Izulに転職
 副業のフリーコンサルタントとして活動する傍ら、
 同社キャリアアドバイザーとして従事

著者プロフィール

Izul広報チーム

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株式会社Izulの広報チームが運用。20代〜30代の若手ハイクラス層から、圧倒的支持を獲得中。働き方や転職のコツなど、キャリアに役立つ情報を発信していきます。

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