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は、ビッグデータの分析と、それをもとにした企画立案や課題の発見、状況の改善などを行う専門職です。
ビッグデータの分析はあらゆる業界でニーズが高まっており、IT業界だけでなく、金融や電力業界、また、アパレル業界などでも必要とされています。

具体的な仕事内容は、まず、顧客の抱える課題や問題点を洗い出します。
次に、それらの解決に必要なデータを収集するとともに、その分析を行います。
分析ができたら、それを顧客と共有するための資料作成です。
それにもとづいて、具体的な改善策などを提案します。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストの肝となる役目はデータの収集と分析ですので、分析学や統計学の知見は必須です。
微分積分、確率統計、行列など、高校で学習するレベルの数学は理解しておく必要があります。
また、実際にツールを使用して分析を行う必要があるため、個々のツールに対する理解と取り扱い能力も必要です。
加えて、データを分析し、それにもとづき課題点や改善策を提案するには論理的思考力も欠かせません。

それ以外では、プログラミング言語のスキルも求められるでしょう。
最近の主流はPythonとR言語なので、これからデータサイエンティストを目指すのであれば、少なくともどちらか一方は習得しておくべきです。
未経験から目指すのであれば、Pythonの方が学習しやすいと言われているので参考にしてください。

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人の多くは、大学の理系学部や大学院などで専門的な勉強をしています。
実際、今では多くの大学でデータサイエンス学部を新設するなど、この分野への期待は高いです。
専門学校でもデータサイエンスを学べるところはありますから、これから進学予定の方は参考にしてください。

エンジニアの方は、転職してデータサイエンティストを目指すことが可能です。
エンジニアのなかでもウェブエンジニアやデータベースエンジニアの場合、データサイエンティストの業務で求められるスキルと共通するところが多いので、転職に有利になると予想されます。
また、先に挙げたプログラミング言語を用いたアプリ開発や機械学習の経験があると、転職で大きな武器になるでしょう。

分析力を生かした転職も可能です。
アナリストやマーケターの方は、すでに市場の分析や経営戦略の立案などに長けているでしょう。
それらのスキルに加えて、プログラミングスキルを身につければ、転職してデータサイエンティストとして活躍できるチャンスは大いにあります。
Pythonなどの言語や機械学習のアルゴリズムについて、自学自習でもある程度身につけておくと有利になるでしょう。