データサイエンティストとは、ビッグデータを分析し、その結果を基に企業の意思決定や戦略策定を支援する業務に従事する職業のことです。しかしより具体的な仕事内容や必要なスキルについて詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。
この記事ではデータサイエンティストの役割やスキル、そして未経験からデータサイエンティストに転身する方法や有効な資格などを解説します。データサイエンティストに興味を持っている方は、ぜひ参考にしてください。
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- データサイエンティストとは？
- データサイエンティストが注目された背景
- データサイエンティストの将来性
- 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 に必要なスキル
- 未経験からデータサイエンティスト になるには
- フリーランスとして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有効な資格
- データサイエンティストの求人ならエンジニアファクトリー
- まとめ
データサイエンティストとは？
データサイエンティストは、ビッグデータを活用して企業の課題解決や新たなビジネスチャンスの発見に貢献する専門職です。主な役割としては、データの収集・整理・分析、そしてその結果を基にした意思決定の支援があります。
まずはデータサイエンティストとはどのような職業かについて、以下3つの職業と比較しながら詳しくみていきます。混同されやすいため、よく読んでください。
- AIエンジニアの違い
- データエンジニアの違い
- データアナリストの違い
AIエンジニアの違い
データサイエンティストとAIエンジニアは、データ分析や機械学習に関わる点で共通しています。しかしそれぞれの専門分野には明確な違いがあります。
データサイエンティストは、データの収集と分析を中心に行い、その結果を基にしたビジネス上の意思決定を支援するのが主な業務です。一方でAIエンジニアは、機械学習や深層学習モデルの開発・実装に特化しています。
両者は協力し合いながら、企業のデータ活用を進める役割を果たします。
データエンジニアの違い
データサイエンティストとデータエンジニアは、どちらもデータを扱う職種ですが、その役割と求められるスキルには明確な違いがあります。
データサイエンティストは主にデータの分析とモデリングに焦点を当て、ビジネスの課題解決や意思決定を支援するのが主な役割です。一方でデータエンジニアは、データサイエンティストが分析を行うためのインフラを整えるのが主な仕事です。
このようにデータサイエンティストとデータエンジニアは、互いに補完し合いながらデータ活用を進めるための重要な役割を担っています。
データアナリストの違い
データサイエンティストとデータアナリストは、似ているようで異なる職種です。
データアナリストは主に既存のデータを解析し、報告書やグラフを作成して意思決定をサポートします。一方でデータサイエンティストは、より高度な技術を用いて予測モデルや機械学習アルゴリズムを構築し、データから新たな価値を創出するのが主な業務です。
つまりデータアナリストがデータを解釈する役割を果たすのに対し、データサイエンティストはデータから未来を予測し、新たなビジネスチャンスを見つける役割を果たします 。
データサイエンティストが注目された背景
データサイエンティストが注目されるようになった背景には、以下のような重要な要因があります。
- ビッグデータの急速な普及
- AI技術の進化
- 企業の意思決定プロセスの変革
インターネットやIoTの普及により、企業や個人が生成するデータ量は爆発的に増加しました。これにより、大量のデータを効率的に解析し、ビジネスに活用する能力が求められるようになりました。またAIを活用したデータ解析は、従来の方法では見つけられなかったパターンや予測を可能にします。
企業の意思決定プロセスは、過去の経験や直感に基づくものから、データに基づくものへとシフトが進んでいます。
これらの要因により、データサイエンティストが注目されているのです。
データサイエンティストの将来性
データサイエンティストの将来性は、明るいといえます。なぜならビッグデータの活用が進む中で、データサイエンティストの需要はますます高まっているからです。
企業は大量のデータを収集し、それを分析してビジネスの意思決定に活用しています。そのため、データサイエンティストはさまざまな業界で重要な役割を果たしているのです。
DXやAI、機械学習の技術が進化するにつれて、これらの技術を活用したデータ分析のニーズが増加していることも、データサイエンティストの将来性が明るい理由の一つです。
データサイエンティストは安定した需要と多様な働き方を持つ職種であり、将来にわたってもその重要性は増していくでしょう。
データサイエンティスト の仕事内容
ここからは、以下4つのデータサイエンティスト の仕事内容について、詳しく解説します。
- 戦略立案
- データ収集
- データ分析
- レポーティング・提案
戦略立案
戦略立案は、データサイエンティストの重要な役割の一つです。
企業は市場や顧客に関する大量のデータを持っており、そのデータをどのように活用してビジネスを成長させるかを常に模索しています。データサイエンティストは、データ分析を通してビジネス課題を発見し、それに対する解決策を提案します。
データサイエンティストの仕事では単なるデータ分析のみならず、ビジネス全体を見渡しながらデータ分析に基づいた戦略を設計し、実行することが必要です。
データ収集
データサイエンティストの主な役割の一つが、データ収集です。
現代のビジネス環境では、膨大な量のデータが日々生成されています。これらのデータを適切に収集し、分析に使用できる形に整えることがビジネスの成長において、重要です。
データ収集はデータサイエンティストの基盤となるスキルであり、これを正確かつ効率的に行うことで、後続のデータ分析やモデル構築がスムーズに進みます。データサイエンティストは、データ収集を通して、ビジネスの課題解決に向けた確かな基盤を築く役割を担っているのです。
データ分析
データサイエンティストの重要な役割の一つが、データ分析です。企業はビジネスにおいて日々大量のデータを生成しており、それら大量のデータから有益なインサイト（洞察）を引き出してビジネスの成長に活かすことが求められます。データ分析はこれらのデータを整理し、パターンやトレンドを見つけ、ビジネスの意思決定に役立てるプロセスです。
分析結果は、グラフやチャートといったわかりやすい形を用いてデータの傾向を示し、経営陣や他のステークホルダーに説明します。
レポーティング・提案
データサイエンティストの重要な役割の一つが、データ分析の結果をレポートにまとめ、ビジネスの意思決定に役立てる提案を行うことです。
提案フェーズでは、データ分析から得られたインサイトを基にした具体的なアクションプランを提示します。例えば、マーケティング戦略の改善点や新しいビジネスチャンスの提案などです。提案は現実的で実行可能なものでなければなりません。
レポーティングと提案は、データサイエンティストのコミュニケーション能力が問われる部分です。データを理解しやすい形で伝えるスキルと、それをビジネスの文脈に適用する洞察力が求められます。
データサイエンティスト に必要なスキル
ここからは、以下7つのデータサイエンティスト に必要なスキルについて、詳しく解説します。
- 分析・統計に関する知識
- プログラミングの知識
- 機械学習に関する知識
- データ収集スキル
- ロジカルシンキング
- マネジメントスキル
- コミュニケーションスキル
分析・統計に関する知識
データサイエンティストになるためには、分析や統計に関する深い知識が必要です。分析と統計のスキルには、以下のような要素が含まれます。
- 統計学の基礎の理解
- データ分析の手法についての知識機械学習の基礎の理解
以上のような分析・統計に関する知識やスキルを持つことで、データサイエンティストとして複雑なデータを効果的に解析し、ビジネスに役立つインサイトを提供できます。
プログラミングの知識
データサイエンティストにとって、プログラミングの知識は不可欠です。データの収集やクリーニング、解析、モデルの構築といったさまざまな作業を効率的に行うにはプログラミングスキルが必要になるためです。
具体的には、PythonやRといったデータ分析に特化したプログラミング言語の習得が求められます。
一見データサイエンティストの業務には関係ないようにみえても、プログラミングの知識はデータサイエンティストにとって重要なスキルなのです。
機械学習に関する知識
データサイエンティストの業務には、機械学習の知識が不可欠です。
機械学習とはデータからパターンやルールを見つけ出し、予測モデルを構築する技術を言います。機械学習の深い知識を持つことで、データ分析の精度を向上できます。
機械学習の基本的な概念として、教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。教師あり学習は、既知のデータとその結果を用いてモデルを訓練し、未知のデータに対する予測を行う手法です。一方で教師なし学習は、結果が知られていないデータからパターンを見つけ出す手法で、クラスタリングや次元削減などが含まれます。強化学習は、試行錯誤を通じて最適な行動を学習する方法です。
データ収集スキル
データサイエンティストの基本的なスキルのひとつが、適切なデータを収集し整理するスキルです。多くのデータは、構造化データや非構造化データが含まれた、さまざまなソースから収集されます。これらのデータを効率的に収集し、分析可能な形に整理するスキルがデータサイエンティストには求められるのです。
データサイエンティストは、単にデータを収集するだけでなく、そのデータをいかに有効に活用するかを常に考える必要があります。データを収集しながら有効な活用法を探ることでビジネスの課題を解決し、新たな価値の創出が可能になるのです。
ロジカルシンキング
ロジカルシンキングは、データサイエンティストの重要なスキルです。ロジカルシンキングとは、物事を論理的に整理し、問題解決に向けたプロセスを明確にする能力をいいます。データサイエンティストは大量のデータを分析し、そこから有用な情報を引き出すのが主な業務であるため、論理的な思考が不可欠です。
例えば売上データを分析する際、単純に増減を確認するだけでなく、その背後にある要因を明らかにする必要があります。季節要因やマーケティング施策の影響など、多角的にデータを解析し、その関連性を論理的に導き出す必要があるのです。論理的思考に基づいた分析により、ビジネス戦略の改善点を具体的に提示できるようになります。
マネジメントスキル
データサイエンティストには技術的なスキルだけでなく、マネジメントスキルも必要です。プロジェクトの進行やチームの運営において、データサイエンティストがリーダーシップを発揮する場面が多くあるためです。
プロジェクトの目標設定から進捗管理、そしてチームメンバーとのコミュニケーションに至るまで、データサイエンティストには効果的なマネジメントが求められます。
コミュニケーションスキル
高いコミュニケーションスキルは、データサイエンティストに不可欠なスキルのひとつです。
黙々と作業をするイメージがあるかもしれませんが、データサイエンティストは、データ分析の結果をクライアントやチームメンバーに正確かつ分かりやすく伝える必要があります。そのためには、優れたコミュニケーション能力が欠かせません。
高いコミュニケーションスキルとは、単に情報を伝えるだけでなく、相手のニーズや背景を理解し、適切な形で提案や説明を行う力も含まれます。
未経験からデータサイエンティスト になるには
ここからは、未経験からデータサイエンティスト になる方法について、具体的に解説します。データサイエンティストの仕事に興味を持った方は、ぜひ参考にしてください。
- 資格を取得する
- 近しい職種で学びキャリアチェンジする
資格を取得する
未経験からデータサイエンティストになるには、まず必要な知識と技術の習得が必要です。そのための手段のひとつが、資格を取得する方法になります。
データサイエンティストの資格にはデータサイエンティスト検定™リテラシーレベル（データサイエンティスト協会）やMicrosoft Certified: Azure Data Scientist Associate（Microsoft）があり、これらの資格はデータ分析や機械学習、データ可視化など、データサイエンティストに必要な幅広いスキルをカバーしています。
近しい職種で学びキャリアチェンジする
未経験からデータサイエンティストになるには、まず近い職種で経験を積む方法があります。例えばデータアナリストやビジネスアナリストの業務は、データサイエンティストに必要な基本的なスキルを身につけるのに適しています。
これらの職種に従事することでデータの収集や分析、報告といった業務を通して、データハンドリングの技術やビジネスの理解を深めることが可能です。
フリーランスとしてデータサイエンティストになるには
ここからは、データサイエンティストのなかでもフリーランスのデータサイエンティストになる方法について、詳しく紹介します。すでにデータサイエンティストのキャリアを積み、次のステップとして、フリーランスを検討している方は、参考にしてください。
- 案件紹介サービスへの登録
- エージェントを利用する
- SNSを活用する
- 友人・知人に紹介してもらう
案件を探せるサイトへの登録
フリーランスのデータサイエンティストになるにあたっては、信頼できる案件を見つけることが重要です。そのためには、案件を探せる専門サイトへの登録が有効な方法となります。
フリーランス案件を専門に取り扱うサイトには、多くの企業が出した案件の情報が集まっているため、自分の経験やスキル、希望に合った案件を見つけやすくなっています。
登録する際は詳細なプロフィールを作成し、自分のスキルセットやこれまでの実績、専門分野を具体的に書くことが必要です。その後は、積極的に案件を探し応募しましょう。
エージェントを利用する
フリーランスとしてデータサイエンティストのキャリアをスタートする方法のひとつが、営業を代行してくれるエージェントを利用することです。エージェントはフリーランスのデータサイエンティストと企業を結びつける役割を果たし、安定した案件獲得を支援してくれる存在です。担当者との面談により登録者は、自分のスキルや経験、要望に合致した案件を紹介してもらえます。
エンジニアファクトリーは、フリーランス就業支援のエージェントのひとつです。ITエンジニア求人のほか、マーケティング職・データ分析職の案件を豊富に取り揃えており、データサイエンティストの専門知識を活かせる仕事も多く見つかります。
SNSを活用する
フリーランスのデータサイエンティストになるとき、SNSで案件を探す方法があります。SNSを通して自分のスキルや実績をアピールし、クライアントを獲得するのです。
プロフィールを詳細に作成し、過去のプロジェクトの実績や成果を具体的に記載することで、自分の専門性をアピールできます。また定期的にデータサイエンスに関連する記事や投稿をシェアすると、データサイエンスの専門家としての認知度を高められます。
SNSを活用する際には、一貫したブランディングが重要です。プロフィール写真やバイオ、投稿内容を統一し、プロフェッショナルな印象を与えることを心がけましょう。
友人・知人に紹介してもらう
フリーランスとしてデータサイエンティストになる際は、友人や知人のネットワークを活用して案件を紹介してもらうことも有効な方法です。知り合いを通じて仕事を紹介してもらうことで、信頼性の高い案件につながりやすくなります。
友人や知人を通じて仕事を得るには単に仕事を紹介してもらうだけでなく、人間関係を大切にし、将来にわたって信頼を築く覚悟が必要です。信頼しあえる関係を続けることで、フリーランスとしての成功への道が拓けるとともに良い人間関係に恵まれるでしょう。
データサイエンティストに有効な資格
ここからは、データサイエンティストになるために有効な以下5つの資格について、詳しく解説します。
- データサイエンティスト検定
- OSS-DB技術者認定試験
- 情報技術者試験
- 統計検定
- G検定・E資格
データサイエンティスト検定™リテラシーレベル
データサイエンティスト検定は、データサイエンティストとしての基礎知識と技能を証明できる資格のひとつです。以下4つのレベルがあります。
- アシスタント
- フル
- アソシエート
- シニア
「独り立ちレベル」とされるのは、下から2番目の「アソシエート データサイエンティスト」です。受験資格は設定されていないため、未経験や初めての受験でもアソシエートに挑戦できます。
試験ではデータサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の3つの領域にまつわる知識が問われます。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベース（OSS-DB）に関連する深い技術と知識を証明できる試験です。「PostgreSQL」というデータベースを基準のRDBとしています。
レベルはゴールドとシルバーの2種類があり、どちらの受験の条件は設定されていませんが、ゴールドの資格認定条件に「有意なOSS-DB Silver」の認定を保有していること、という条件が付与されています。
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は、法律に基づいて経済産業省が認定する国家資格です。同試験に合格すると、一定以上の情報処理技術者としての知識や技能を保有していることを証明できます。
この資格を取得すると、弁理士試験や中小企業診断士といった他の国家資格の試験の一部免除が受けられます。
統計検定
統計検定とは、統計にまつわるさまざまな知識や統計データを活用するスキルを評価する民間資格です。
以下10種類のレベルがあります。
- 統計検定１級
- 統計検定準１級
- 統計検定２級
- 統計検定３級
- 統計検定４級
- 統計検定 統計調査士
- 統計検定 専門統計調査士
- 調統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）
- 統計検定 データサイエンス発展（DS発展）
- 統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）
たとえば統計検定４級では、統計に関する基礎用語や統計の概念の定義といった統計リテラシーのほか、統計的推論や統計的思考が問われます。
G検定・E資格
G検定とは、AIやディープラーニングの活⽤リテラシー習得を目的とした検定です。同検定に合格すると、ディープラーニングやAIの技術的⼿法や、それらをビジネスに活⽤するための基礎知識を有していることを証明できます。
E資格とは、ディープラーニングの理論の理解や、適切な手法を選んで実装する能力および知識を有していることを認定する資格です。数学的基礎や機械学習、深層学習の基礎と応用から開発・運用環境とその構築まで幅広い知識が問われます。
データサイエンティストの求人ならエンジニアファクトリー
データサイエンティストとしてのキャリアにおいて、フリーランスを検討している方には、エンジニアファクトリーの利用がおすすめです。エンジニアファクトリーは、ITエンジニア向けに特化した求人サイトで、データサイエンティストのフリーランス案件も多数掲載されています。
またエンジニアファクトリーでは、キャリアコンサルタントが登録者のスキルセットやキャリア目標に合った案件を提案・サポートをしてくれます。掲載中の案件数6,000件以上、1人あたりの平均案件紹介数が8.4件と案件数も豊富なため、興味のあるプロジェクトに挑戦できるチャンスは多くあります。
フリーランスのデータサイエンティストのキャリアを検討している方は、エンジニアファクトリーに無料の会員登録をして、データサイエンティストの案件情報を検索してみてはいかがでしょうか。
まとめ
データサイエンティストは、ビッグデータの分析を通じて企業の課題解決や新たなビジネスモデルの開発を行う仕事です。フリーランスのデータサイエンティストになるためには、まず求人サイトに登録し、エージェントのサポートを受けながら案件を探すとスムーズです。
エンジニアファクトリーにはデータサイエンティストをはじめ、多くのフリーランス案件が掲載されているため、スキルや条件に合った仕事を見つけやすくなっています。
フリーランスのデータサイエンティストとして働くことを検討している方は、エンジニアファクトリーに会員登録して、適切なサポートを受け新たなキャリアの第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。
ライター：前嶋 翠（まえじま みどり）
COBOLが終わろうとする時代にプログラマのキャリアをスタートし、主にJavaエンジニアとして経験を積みました。フリーランスエンジニアとして活動していたとき、リーマンショックが起こったことをきっかけに家庭に入りました。出産を経て在宅でできる仕事として、ライターに。ITエンジニア経験のあるライターとして、IT業界のあれこれを皆さまにわかりやすくお伝えしていきます。
