『 情報収集や分析が得意 』

十分に兼ね備えている

データサイエンティストの仕事というのは、ただ単純にデータを収集して分析するだけではなく、それらのデータを活かして企業のビジネスに活かしていかなければならない仕事です。そのため、データにはどのような意味があるのかなど、常に考えられるような人が向いていると言えるでしょう。課題に対して普段から何かとデータを収集して分析できるような人はデータサイエンティストの仕事に向いているのです。そもそも情報収集や分析を苦に感じる方は、あらゆる側面からの分析ができません。

『 何事も探究心が強い 』

あまり兼ね備えていない

データサイエンティストは、科学的な研究をするようにデータと常に向き合って試行錯誤を繰り返していく作業を行っていく仕事になります。そのため、これらの作業を地道にコツコツとこなしていくには探究心が強い人ではないとなかなか継続してこなしていくことができません。普段から物事に対して深く知りたいと思う人や好奇心が旺盛な人はやりがいと感じることができるでしょう。

『 論理的思考ができる 』

そこそこ兼ね備えている

データサイエンティストは、目的を達成するためにどのようなデータを活用するか、収集した情報をいかにして活用させていくかといったことを論理的に考えていかなければなりません。そのため、データの分析や解析を行う際に感情的な思考が入るのはタブーです。さらに、データ分析では憶測や主観などを根拠にしてしまうと整合性が保たれないので、論理的に詰めて仮説を裏付け、真実を発見しなければなりません。そのため、論理的思考が身についている人はデータサイエンティストに向いています。

『 忍耐力がある 』

そこそこ兼ね備えている

データサイエンティストの仕事は、忍耐も求められます。ビッグデータを扱うことが多いため、コツコツとやらなければならない地道な作業も非常に多くあります。膨大な量のデータから必要なものだけ収集して、分析するのは容易ではないでしょう。そのため、細かく地道な作業でも淡々とこなしていけるような忍耐力のある人こそがデータサイエンティストの仕事に向いていると言えます。

『 ITの知識やスキルがある 』

十分に兼ね備えている

データサイエンティストの仕事は、分析基盤環境の構築や運用に際して、幅広いIT知識が求められます。また、ビッグデータを扱うことも多い仕事ですから、データ蓄積や操作に特別な技術が必要となり、HadoopやHBaseといったオープンソース群の知識が必要になることが多いです。さらに、ログ収集のバッチ作成などプログラムを書く機会もあり、RubyやPythonなどスクリプト系の言語のプログラミングを習得しておくと役立てることができます。

『 統計解析スキルを持っている 』

十分に兼ね備えている

データ分析には、数学が共通語として活用されています。そのため、確率や統計、微分積分、行列といった一般的に高校で学ぶレベルの数学の知識は必須と言えるでしょう。苦手な人はこれらを事前に復習しておくと良いです。さらに、データ統計処理手法やデータマイニング手法という専門知識についても理解しておかなければなりません。必要となる結論を導き出すにはどのような分析手法が良いかを知っていく必要があるためです。

『 深く考えることが好き 』

あまり兼ね備えていない

データサイエンティストの仕事は、何かしら日常的に考えることが必要です。企業の課題を解決するため、どのような仮説を立てていけば良いかなど考えていかなければなりませんし、データの分析結果に基づいて仮説は正しかったかについて検証する機会があります。これらのことを常に考えていくことが仕事になることから、好奇心が旺盛で考えることが好きな人はデータサイエンティストに向いていると言えるでしょう。

『 マーケティングの知識を持っている 』

そこそこ兼ね備えている

データサイエンティストの仕事とは、データの分析によって得られた見識をもとにして、クライアントが抱えている課題や問題点の解決策を探ることもありますので、マーケティングの知識が必要になることもあります。そのため、マーケティングの知識を持っている人にとって強みとなりますし、企業からも重宝される存在となり得るでしょう。

『 コミュニケーション能力が高い 』

そこそこ兼ね備えている

データサイエンティストの仕事は、クライアントからヒアリングを行ったうえでデータ分析を実施していきます。さらに、データ分析をした後もクライアントに対して問題点などを提示することや解決策を提供することもある仕事です。つまり、データサイエンティストは正確なクライアントの聞き取りと、わかりやすく伝えるコミュニケーション能力が重要になります。そのため、普段からコミュニケーション能力が高い人はデータサイエンティストに向いていると言えるでしょう。

『 機械学習に関する知識を持っている 』

十分に兼ね備えている

ビッグデータからデータの抽出、分析を行う際に、すべて手作業で行おうとするのは効率が非常に悪い状態になります。そのため、コンピューターが学習してデータ分析をする機械学習が活用されていくことで、効率的に進めることができるため、機械学習の知識は重要です。機械学習を活用することで、膨大なデータから必要となるデータのみ効率良く抽出して分析する作業がスムーズに進みます。

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データサイエンティストは、データを分析することによって企業が抱える課題を解決へと導くデータサイエンスのプロフェッショナルです。

大量のデータを集計して分析し、ユーザーの行動予測や将来のニーズなどを見つけます。

プログラミングや機械学習、統計学などの専門知識を活かし、分析モデルの構築とアルゴリズムの実装を行い、データを分析するのが重要な仕事です。

さらに、企業が抱える課題の解決やサービスの改善のために必要な具体的な解決の方法を提案します。

クライアントや自社の課題解決に向けて、コンサルティングやシステム構築を行います。

データサイエンティストになるために必要な資格は特にありません。

しかし、専門的な知識やスキルが必要とされることから、データサイエンス学部などが設置されている大学や理系学部でコンピューターサイエンス関連を学び、就職するのが一番近道です。

新卒でデータサイエンスの職に就けなくても、データベースやAI関連のエンジニアとして経験を積むと、データサイエンス職に転職しやすくなります。

マーケティングやコンサルティング関連の仕事で経験を積み、データサイエンティスト職に就く人も。

数学や統計学、Pythonをはじめとしたプログラミングスキルが求められるため、在学中に学習しておきましょう。

国税庁の民間給与実態調査によると、データサイエンティストの平均年収は約531万円です。

データサイエンティスト協会が実施したアンケートによると、平均年収は791万円でした。

このように、データサイエンティストの年収は調査の方法などにもよりますが幅広いのが特徴です。

複数の年収データを平均すると、650万円程度になりました。

所属する企業でのポジションや企業の規模によっても年収が大きく変わり、同じデータサイエンティスト職でも幅があるのがわかります。

いずれにしても給与相場は高めであると言え、スキルや経験によっては、1,000万円以上を稼ぐ人も少なくありません。

テータサイエンティストの仕事は、IT企業のデータサイエンティスト職だけというイメージがあるかもしれませんが、実際にはIT企業だけでなく、メーカーやコンサルティングファーム、金融機関など、幅広い業種でデータサイエンス事業が行われているため、さまざまな業界でデータサイエンティストの求人があるのが現状です。

日本でのIT人材の不足は続いています。

専門性が高いデータサイエンティストも同様に、今後も人材不足が起こると予想されています。

AIの導入とともに、データサイエンティストの需要はさらに拡大していくでしょう。

専門的スキルと知識があれば、就職や転職に有利です。