データサイエンティストの仕事内容

H.S 25歳 女性

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データサイエンティストという職種に興味を持っています。最近よく話題上がるキーワードですが、どういった職種でしょうか?

企業担当 濱野 惠理

企業担当

濱野 惠理

データサイエンティストは、ビックデータをビジネス戦略に活かす専門家です。情報を目的に応じて解析・活用できるため、幅広い分野で活躍しています。ここでは、具体的な業務内容や将来性、必要なスキル・適性などについて言及します。

詳しい解説はこちら

1.ビッグデータを解析し、ビジネスに活用する専門家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という職種

企業や国家間におけるビジネス競争を勝ち抜くためには、収集したデータの十分な活用がポイントとなります。IT技術の浸透した現代では、あらゆる情報を手に取り、目にすることはできても、それらを必要に応じて解析し、ビジネス戦略につなげる体制までは整っていません。
データサイエンティストは、民間企業や公的機関が保管する膨大なデータを分析し、第三者にわかりやすい活用手段を伝えることで、企業戦略に結びつける専門家です。収集された情報の中には、企業の利益を生み出す重要な手がかりが眠っています。データサイエンティストは、それら情報の一つ一つを洗い出し、細かく分析して、新たなプロジェクトに利用できないか、どうすれば成功に導く支援ができるかなどを予測します。近年では、技術者として採用されたエンジニアが事業経営にかかわるケースも少なくありません。IT技術の広がりによって、企業や機関がデータ科学に基づいたビジネス戦略に期待しているためです。
データサイエンティストは今やIT業界だけでなく、金融機関や各種メーカー、医療機関などにも活躍の場を広げています。

■今後の展望について

データ分析をビジネスに活用しようとする世界的な風潮の中で、日本国内においても、今後はデータの科学的な研究が進むでしょう。実際にデータ科学を専門としたカリキュラムを打ち出す大学も進出しつつあります。データ分析の技術を高めることが企業にとって大きな利益となるため、今後はデータサイエンティストの積極的な採用が見込まれているようです。

2.データサイエンティストの具体的な業務内容と、活躍が期待される現場について

データサイエンティストは、企業や各種機関が収集した情報を緻密に分析した上で社会のニーズや将来性を見出し、現在の課題とその改善策などを提案します。そのため、企業に応じた対応と、論理的に説明する能力が求められるのです。一定の業務フローに基づいて、具体的かつ実践的なデータ活用を行うことが重要です。

■データサイエンティストの業務フローの詳細

  • 課題の抽出:企業に不足しているものや、現状の問題点を正確に把握します。
  • 仮説の立案:どうすれば現状の課題を改善できるか、まずは仮説を立てます。
  • データの収集:仮説を実証するために必要なデータを集めます。
  • データの解析:収集したデータをあらゆる角度から解析し、改善策へと導きます。
  • 改善策の策定:データ解析を元に、課題改善に向けたシステムやドキュメントを作成します。
  • 実際の効果:課題に対する効果について評価し、新たな課題があれば方針を整えます。
  • 方針の伝達:データ分析から事業戦略や新たな方針を導き出したら、その内容をクライアントに詳しく説明します。

業務全体の流れから、最も重要なのは、論理的な思考とわかりやすく伝える能力と言えるでしょう。データ・分析という形のない資産であるからこそ、クライアントとの信頼関係が極めて重要なのです。

■活躍できる分野について

データサイエンティストの業務内容は、あらゆる分野に応用できます。例えば医療機関であれば、電子カルテの内容から病名と性別・年齢層などの情報を取得し、疾病の傾向や対策に役立てることが可能です。同様に、金融機関や不動産業界、各種メーカーなど幅広い分野においてもビックデータを分析・活用することで得られるメリットは大きいでしょう。

3.データサイエンティストを目指す上で必要なスキルや適性について紹介します

■データサイエンティストに必要な知識やスキル

データサイエンティストには、データプログラミングや分析プログラムに対する十分な理解が必要です。実際にデータサイエンティストとして活躍している方のうち、半数以上はプログラミング経験者で、データ保存や統計学に関する知識は不可欠と言えるでしょう。他にも、機械学習や機械学習を駆使した人工知能の経験者などが多く、専門レベルの分析力を求められることも少なくありません。一般的には、PythonやR言語、HadoopやSQLなどの知識を持つ方が多く、未経験の場合は事前の十分な学習が必須です。

■養成講座の紹介と適性について

比較的難易度の高いデータサイエンティストですが、近年では大学や専門学校で学べる他、養成講座なども注目を集めています。養成講座の場合は社会人の受講者が多く、データマイニングの基礎からレコメンドエンジンなど、テーマごとに詳しく学ぶことが可能です。データを解析するためには、本当に必要な情報を見極めるリサーチ力のほか、ロボットには太刀打ちできない直感・閃きなども必要です。
データサイエンティストに求められる適性のうち、最も重要なのが倫理観と言っても過言ではありません。ビッグデータと呼ばれるものは個人情報の集合体です。それらが外部へ流出するようなことがあれば、大きな責任問題へとつながってしまうでしょう。したがって、情報を厳重管理する能力や守秘義務の徹底など、モラル面にも十分な配慮が必要なのです。

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