1分で分かる！データサイエンティストとは？
う～ん…重いなぁ…。
ことりん君、どうしたの？？
ワニさんからたくさんデータを預かったんだ。なんかワニさんのお店の売上データ5年分とかで…
そんなにたくさんのデータどうするの？？
ワニさんのお店、売上データを経営に活かしたいらしいんだよ。で、なんとなくボクでもできるかなと思ってそのデータを預かってきちゃったんだ！
それは結構大変かもしれないね…
え、そうなの？？誰か得意な人いないかなぁ。
だったらデータサイエンティストっていうエンジニアの人を探すといいかもしれないね。
データサイエンティストって何をする人？？
データサイエンティストは、データを分析する専門家だよ。必要なデータを集めて、分析して、結果を報告するんだ。ただ結果を報告するだけではなくて、問題の解決方法や対策などを提案するっていうこともやるんだよ。
おぉ、なんかワニさんのお仕事にぴったりだね！
そうだね！データサイエンティストならワニさんの役にたてるかもしれないね！
でもさ、データサイエンティストってエンジニアなの？？さっきにわとりさん「エンジニア」って言ってたけど、お仕事だけ聞くとエンジニアじゃないみたい。
たしかにエンジニアっぽくないかもしれないけど、データサイエンティストはエンジニアの1つだね！大量のデータを扱うためには専用のツールを活用する必要があるし、分析をするためにはPythonとかRっていうプログラミング言語でプログラミングすることもあるんだよ！
あぁ、そういうお話をきくとたしかにエンジニアっぽいね！
知り合いにデータサイエンティストがいるから、ちょっと連絡してみるね！
ありがとう！きっとワニさんも喜ぶよ！
データサイエンティストとは？基礎知識編
データサイエンティストはデータを分析する専門家です。
昨今、ビッグデータという言葉もよく耳にするようになりましたが、今後もデータの重要性はより高まっていくといわれています。ただ、データを大量に蓄積するだけではまったく意味をなしません。それらのデータを正しい手順と方法で分析することで、はじめて価値が生まれます。
そのような業務を担当するのがデータサイエンティストです。データサイエンティストは、クライアントが抱えている課題を洗い出し、その課題を解決するために必要なデータを収集します。ただ、データはすべてが有効なものではなく、不要なデータも混入します。そういった不要なデータを除外したり、分析しやすい形に加工するのも業務の1つです。そのようにして集めたデータを分析し、分析結果から課題の解決策を検討するまでを担当しているのが、データサイエンティストです。
データサイエンティストはどんな人か？
データサイエンティストは待遇も良いことが多く、花形の職種であるというイメージをお持ちの方も多いのではないでしょうか。たしかに数あるITエンジニアの職種でも年収は高い傾向にあります。ただし、データサイエンティストはその名前にあるとおり「科学」を仕事としています。そのため、短期間ですぐに結果がでることは少なく、地道な作業をコツコツと進めることができる人の方が向いているでしょう。そして、実際に現在データサイエンティストとして活躍している人たちも、そういった傾向を持っています。
採用にあたって知っておいた方がよいポイント
業務範囲
実はデータサイエンティストという職種も、他のエンジニアの職種同様に厳密な定義はありません。また、データサイエンティストの業務は非常に幅広いため、すべての領域を高いレベルででこなせる人材はなかなかいません。一方でデータサイエンティストの待遇は比較的高いため、企業側が要求するスキルも高くなりがちな傾向があります。企業側が求めているデータサイエンティスト像と、候補者のスキルや経験がマッチするか確認しておきましょう。
キャリアパス
データサイエンティストは、エンジニアの中でも上位職に分類されます。そのため、データサイエンティストからのキャリアパスはそう多くありません。
データサイエンティストは前述の通り、経営の意思決定などに近いポジションで仕事をするため、コンサルタントなるという選択肢があります。また、キャリアパスとはやや異なりますが、経営幹部候補として位置づけている企業もあります。
さらに、比較的新しい職種であるためあまり耳にしたことはないかもしれませんが、企業や自社サービスの成長をミッションとするグロースハッカーというになるというパスもあります。
データサイエンティスト 豆知識
データサイエンティストは最もセクシーな職業？
Harvard Business Reviewは、アメリカで発刊されている経営学に関する雑誌です。現在では日本や中国をはじめ11の言語で翻訳されています。少し古い記事になりますが、このHarvard Business Reviewが2012年に「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業である」という記事を発表しています。
https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
日本語では「セクシー」という言葉は「性的な魅力」というニュアンスで使われることが多いですが、英語では「魅力的」「関心を引く」という意味を持っています。そのニュアンスの違いもあり、記事の発表からかなりの年数が経過した現在でも、未だにこの「データサイエンティストは最もセクシー」という言葉は頻繁に引用されています。
データサイエンティストに必要な知識
一般社団法人データサイエンティスト協会によれば、データサイエンティストは3つのスキルを持つ人材です。それは「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つです。
ビジネス力
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、ビジネスとして価値を生み出すことができる人材である必要があります。そのため、契約関連などに関する知識、ビジネス全体のモデルを描くことができるスキルなどが求められます。
データサイエンス力
データを分析するためには、情報処理、統計学、数学などの知識が必要です。このような学問について、ただ「理解している」というレベルではなく、どのように活用すればよいか応用できる力を持っている必要があります。
データエンジニアリング力
情報処理、統計学、数学などにより検討した分析方針を実現するためには、データエンジニアリング力が必要不可欠です。具体的にはBIツール、データベースなどのスキルに加えて、プログラミング等のスキルも必要となります。
参考文献：https://www.datascientist.or.jp/dskentei/
