データサイエンティストという職業は、近年ますます注目を集めています。
未経験からでもこの分野に飛び込み、高収入を得ることができる可能性が高いと言われています。しかし、データサイエンティストとは具体的にどのような仕事なのでしょうか？
そして、なぜこの職業がこれほど人気なのでしょうか？この記事では、データサイエンティストの仕事内容、求められるスキルについて、詳しく解説します。
この記事でわかること
- 「データサイエンティストの業務内容」がわかる！
- 「データサイエンティストに必要なスキルや知識」がわかる！
- 「データサイエンティストがAIに代替されてしまうか」がわかる！
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の主な仕事は、膨大なデータを分析し、そこから有益なインサイトを引き出すことです。
企業は日々、膨大な量のデータを生成、収集していますが、そのデータを効果的に活用することで、ビジネスの成長や効率化を図ることができます。データサイエンティストは、データの収集、処理、分析を通じて、企業が意思決定を行う際のサポートを提供します。
具体的な業務内容には、以下のようなものが含まれます。
- データの収集とクリーニング
データの正確性を確保するために、不完全なデータやノイズを取り除くプロセスです。 - データの分析と可視化
データを分析し、パターンやトレンドを見つけ出すことが求められます。また、結果を分かりやすく可視化するスキルも重要です。 - 機械学習モデルの構築
データを用いて予測モデルや分類モデルを構築し、ビジネスに役立てることが求められます。 - ビジネス問題の解決
データに基づいて具体的なビジネス課題を解決する提案を行うことも、データサイエンティストの重要な役割です。
具体的な例としては、以下のような形です。
「多機能プリンターにて、特定のメニュー操作を行ったあとに、TOP画面に戻ってから別のメニューを選択している割合が非常に高い」
↑上記のデータが大量に収集されている場合、どのような情報が得られるでしょうか？
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正解は、以下です。
・「ユーザが誤操作を行うようなメニュー名になっている」
・「ユーザが選びたいメニューが、どこのメニュー郡に含まれているかわからないメニュー名になっている」
ユーザは以下のような不満をもったでしょう。
うーん。押したけど操作したかったメニューが含まれていないメニューボタンを押してしまったよ
同じようなメニューが複数あって、わかりづらかったわ
ユーザが不満を持つとどのような影響を及ぼす？
ユーザが操作に不満を覚えるような操作性のUIにより、ユーザは「他のコンビニの多機能プリンターのほうが使いやすいから、そっちに行こう」と機会を損失してしまいます。
コンビニが多機能プリンターを設置している理由は、「多機能プリンターで目的を達成したあとに、ついでに何か買おう」という顧客の思考から売上につながればよいという理由です。
そのため、＜多機能プリンターが使いづらい＞⇨＜他のコンビニに顧客が流れる＞⇨＜売上が減るという＞という悪循環を生んでしまいます。
この悪循環に気が付かないことにより、企業は知らないうちに顧客を逃してしまうのです。
データサイエンティストが、ユーザの不満を複数のデータからいち早く分析し各企業のIT部門と調整を行うことで、「顧客の不満を探り出す」「需要を探す」＝「売上の維持、向上」を行うことができます。
データサイエンティストが人気な理由
データサイエンティストが人気を集める理由は、その高い需要と報酬にあります。多くの企業がデジタルトランスフォーメーションを進める中で、データを効果的に活用できる人材が求められています。データサイエンティストはそのニーズに応える存在として、今後もますます重要性を増していくでしょう。
需要の高さ
データサイエンティストは、IT業界のみならず、金融、医療、製造、マーケティングなど幅広い業界で必要とされています。各業界でデータを駆使した意思決定が進む中で、データサイエンティストの役割はますます重要になっています。
各企業のインフラ基盤が整ってきている今、データサイエンティストが不足しているということも言われており、チャンスが掴める分野となっています。
報酬の高さ
データサイエンティストは、複数の情報をまとめるスキルと専門知識を持つことから、報酬も他の職種に比べて高い傾向にあります。
未経験からでも、短期間で高収入を得ることができるため、多くの人がこの職業に興味を持つ理由の一つです。
データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストになるためには、複数のスキルが求められます。
これらのスキルは、仕事の種類や業界によって異なることもありますが、基本的に以下のようなスキルが重要です。
- Officeソフト
- 業務知識を学ぶ意欲
- 統計学 ※あったらいいなレベル
- データベース管理 ※あったらいいなレベル
- プログラミング言語 ※あったらいいなレベル
Officeソフト
データを分析する際に、使用します。Excelは、様々なデータを処理でき、グラフ化や集計、データの加工を行うことができます。関数やマクロなど知っておくと更に役に立ちます。
業務知識を学ぶ意欲
単にデータを分析するだけでなく、企業の業務の文脈でどのように活用するかを理解することが重要です。業界特有の知識やビジネスモデルに対する理解が、データサイエンティストとしての価値を高めます。
企業ごとの特ちょくもありますので、事前に身につけるものではありません。就職した際に前向きに学ぶ意欲を持っておくことが大切です。
統計学
データの分析には、統計学の知識が不可欠です。統計モデルを理解し、データに基づいた推論や予測を行う能力が求められます。
データベース管理
SQLやNoSQLなどのデータベース管理スキルも必要です。大量のデータを効率的に扱うためには、データベースの知識があるとより効率化ができます。
プログラミング言語
PythonやRなどのプログラミング言語は、データの処理のソフト使われている言語について理解を深めておくと、よいでしょう。これらの言語を使ってデータのクレンジングや分析、機械学習モデルの構築を行います。
未経験からデータサイエンティストを目指すために
未経験からデータサイエンティストを目指すには、まずは基礎的なスキルの習得が必要です。ここでは、私の経験から具体的なステップを紹介します。
オンラインコースの活用
現在、多くのオンラインコースが提供されており、未経験者でもデータサイエンスの基礎を学ぶことができます。プログラミングから、統計学、機械学習まで幅広くカバーされているコースを選ぶと良いでしょう。
プロジェクトベースの学習
実際のデータを使ったプロジェクトを通じて学ぶことで、より実践的なスキルが身に付きます。
まとめ
データサイエンティストは、現代のビジネスにおいて不可欠な存在となっています。未経験からでも、適切なスキルを習得し、実践的な経験を積むことで、高収入と充実したキャリアを実現することが可能です。
継続的な学習と挑戦を続けることで、データサイエンティストとしての道を切り開いていきましょう。
データサイエンスの世界は広大であり、無限の可能性が待っています。あなたも今日から一歩を踏み出し、未来のキャリアを築いてみませんか？