データサイエンティストに必要な３つのスキルとは？

 

データサイエンティストになりたいと、思ったことはありませんか？データサイエンティストは、社会からの需要が高い職業ですが、そのぶん求められるスキルも専門性が高いです。この記事では、そんなデータサイエンティストに必要な3つのスキルについて解説します。データサイエンティストを志している人は、ぜひご覧ください。

データサイエンティストとは？

まず、データサイエンティストとはどんな職業なのでしょうか。データサイエンティストは、ビッグデータを分析して課題を解決することが仕事です。クライアントから依頼を受け、さまざまな数式やツール、AIなどを活用します。データ収集から整理・分析、クライアントへの具体的なアドバイス（レポートやプレゼンテーションなど）を行うまでが一連の業務内容です。扱うデータは、顧客の購買データから気象情報まで多種多様。より効果が出やすい広告宣伝や、適切な情報提供方法を提案します。データだけでは意味のないものでも、データサイエンティストが手を加えることによって、社会的に価値のあるものへ進化するのです。膨大なデータに囲まれて生きる現代において、データサイエンティストの仕事はどんどん拡大しています。高い報酬を得る人も少なくありません。

データ分析に必須！➀数学のスキル

そんなデータサイエンティストに必要なスキルは、大きく分けて3つ存在します。それは、「数学のスキル」、「プログラミングのスキル」、「ビジネスのスキル」です。データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに必要な技術として、情報科学系の知識を活用する「データサイエンス力」、データサイエンスの実装力を示す「データエンジニアリング力」、的確な課題解決を行う「ビジネス力」といった類似例を挙げています。
（参考資料：http://www.datascientist.or.jp/files/news/2014-12-10.pdf）

まず、「数学のスキル」です。データを分析するうえで、確率統計や微分積分などの処理スキルが求められます。データから正確な予測を導き出すためには、数学の知識が不可欠です。統計学や線形代数に関しては、大学の初等教育レベルが最低限必要。そして、これに加えて、最適化の知識も学んでおくと仕事に役立ちます。データサイエンティストとしてもっとハイレベルな人材になるには、ベイズ統計やフーリエ解析などの知識も勉強しておきましょう。

実務的な技術力！➁プログラミングのスキル

次に、「プログラミングのスキル」も求められます。分析・解析しやすいように、データを加工しなければならないからです。データ収集にふさわしい環境づくりにも、プログラミングは必要。実際にプログラムを書き、実行し、改善するスキルが期待されるでしょう。現在、日本ではプログラミング教育がさかんになっており、小学生のうちから専門的な授業が行われているところもあります。プログラミングは読み書きと同じように「誰もができて当然なもの」へ進化することが予想されるため、一定レベル以上のプログラミングのスキルを身につけるべきです。データサイエンティストを目指すなら、早めにプログラミングの学習を始めましょう。ちなみに、おすすめのプログラミング言語は、幅広い現場で活用されている「R言語」や「Python」です。応募できる求人などにも関わってくるため、適した言語を選びましょう。
（参考資料：https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1375607.htm）

社会人として必要！➂ビジネスのスキル

3つめのスキルは、数学やプログラミングの知識をもとに、課題を解決する「ビジネスのスキル」です。データから社会の課題を読み取り、解決策を導き出します。的確な提案内容をクライアントに提供するには、煩雑なデータを「わかりやすく伝えられる内容」に変えなければいけません。データサイエンティスト協会が「ビジネススキル向上のための課題解決型人材コンテスト」を開催していることからも、その重要性がうかがえます。データサイエンティストとして仕事を得たいなら、「データを分析すること」だけではなく、「分析したデータを活用し、価値を生み出すこと」も非常に重要です。
（参考資料：https://techplay.jp/event/866862）

まとめ

データサイエンティストには、「数学のスキル」、「プログラミングのスキル」、「ビジネスのスキル」といった3種類のスキルが必要です。この3つがバランスよく鍛えられた人は、データサイエンティストとしてのレベルも上がるでしょう。自身のレベルは、仕事の充実度にも関係していきます。データサイエンティストになりたい人は、学生のうちから勉強を進めて、専門知識をつけましょう。