キカガクでデジタルマーケター・エンジニアをしている高橋です！
データサイエンティストは、データの蓄積に伴い大きな注目を集めている職業です。しかし、データサイエンティストになるために必要なスキルや知識について、まだ理解が十分でない方も多いのではないでしょうか。
本記事では、データサイエンティストに必要不可欠なスキルや知識、さらには役立つ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に必要なスキル
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 つです。
- ビジネススキル：データ分析の結果をビジネスの意思決定に活かすスキル
- データサイエンススキル：データ分析によって課題を特定し、解決策を見出すスキル
- データエンジニアリングスキル：分析に適したデータを準備・管理するスキル
これらのスキルはデータの活用によってビジネスを推進するデータサイエンティストにとって必須のスキルです。それぞれについて詳しく説明します！
ビジネススキル
データサイエンティストはビジネスを推進するためにデータを科学する仕事です。ビジネスへの理解と推進力が求められています。
- ビジネスマインドの醸成
- 論理的思考力
- 課題定義スキル
- コミュニケーションスキル
- 事業への実装力
- プロジェクト、組織マネジメントスキル
ビジネスマインドの醸成
データサイエンティストは、ビジネスの課題解決や目標達成のためにデータを活用する役割を担っています。
そのため、ビジネスの全体像を理解し、データ分析の結果をビジネスの意思決定に効果的に活かすことが求められます。
データサイエンティストには、ビジネスの文脈を踏まえて、データ分析の目的や方向性を見定める力が必要不可欠です。
- EC サイトの売上向上という目的に対して、どのようなデータ分析が必要かを考えられる
- 製造業における在庫最適化という課題に対して、需要予測に基づいた在庫管理方法を提案できる
論理的思考力
データサイエンティストは、複雑で大量のデータから意味のある情報を引き出し、ビジネス課題の解決に役立てる必要があります。
そのためには、データを論理的に分析し、因果関係を明らかにしていく論理的思考力が不可欠です。
データサイエンティストには、データから導き出された仮説を検証し、妥当性を確認するための論理的思考のプロセスを踏む力が求められます。
- データ分析の結果から導き出された仮説を、別のデータセットを用いて検証するといった論理的思考のプロセスを踏める
- 因果関係と相関関係を混同せずに、データから正しい結論を導き出せる
課題定義スキル
データサイエンティストは、ビジネス課題をデータ分析の観点から明確に定義する必要があります。
漠然とした課題では、適切なデータ分析の方向性を見出すことが難しくなります。
データサイエンティストには、ビジネス課題を具体的で測定可能な形に落とし込み、データ分析の目的を明確化するスキルが求められます。
- 「売上を向上させたい」という曖昧な課題を、「特定の商品カテゴリーの売上を前年比 10 %向上させる」といった具体的な課題に落とし込める
- 「顧客満足度を上げたい」という課題を、「解約率を 5% 削減する」といった数値目標に変換できる
コミュニケーションスキル
データサイエンティストは、データ分析の専門家ですが、分析の結果を活用するのはビジネス側の意思決定者です。
そのため、データサイエンティストには、専門的な分析結果をビジネスの文脈で説明し、意思決定に活かしてもらうためのコミュニケーション力が必要とされます。
技術的な内容を平易に説明し、データの示唆する内容を伝える力が求められます。
- 複雑な分析結果を、ビジネス意思決定者にわかりやすく説明するプレゼンテーション資料を作成できる
- データ分析の結果をふまえた施策を、関係部署に対して明確に提案できる
事業への実装力
データ分析の目的は、ビジネス課題の解決や意思決定の支援です。
そのため、データサイエンティストには、分析結果を実際のビジネスに活かす実装力が求められます。
分析結果から得られた知見を、具体的な施策や機能改善に落とし込み、ビジネスインパクトを生み出すことが重要です。
- データ分析の結果から得られた施策を、ウェブサイトやアプリの機能改善に落とし込んでいくことができる
- データドリブンなマーケティング施策を立案し、PDCA サイクルを回して改善につなげられる
プロジェクト、組織マネジメントスキル
データサイエンティストは、分析プロジェクトのリーダーを務めることが多く、プロジェクトマネジメントや組織マネジメントのスキルが求められます。
複数の関係者を巻き込んだプロジェクトを円滑に進めるためには、コミュニケーションやタスク管理といったマネジメントスキルが必要不可欠です。
また、データ分析チームのマネジャーとして、メンバーの育成や評価も重要な役割となります。
- 複数の関係者を巻き込んだ分析プロジェクトを円滑に進めるためのコミュニケーションやタスク管理ができる
- データ分析チームのマネジャーとして、メンバーの育成や評価を適切に行える
データサイエンススキル
データサイエンティストには、数学や統計についての理解やデータ分析のスキルが必要です。
- 数学・統計の理解
- データの理解・検証スキル
- データの可視化スキル
- モデル化・利活用スキル
- オペレーションズリサーチスキル
数学・統計の理解
データサイエンティストにとって、数学と統計はデータ分析の基礎となる学問です。
データの性質を理解し、適切な分析手法を選択するためには、数学と統計の知識が不可欠です。
機械学習やディープラーニングといった高度な分析手法を活用するためにも、数学的な理解が必要とされます。
- 統計的仮説検定を正しく実施するために、確率論の理解を深められる
- 機械学習アルゴリズムの背景にある数学的理論を理解し、適切なアルゴリズムを選択できる
データの理解・検証スキル
データサイエンティストは、分析対象となるデータの特性や品質を適切に理解し、分析に適したデータを選択する必要があります。
データの欠損値や外れ値など、データの品質に関する問題点を把握し、適切に処理することが求められます。
また、分析結果の妥当性を検証するスキルも重要です。
- 欠損値や外れ値を適切に処理し、データの品質を担保できる
- クロスバリデーションなどの手法を用いて、機械学習モデルの性能を適切に検証できる
データの可視化スキル
データの可視化は、データから得られた知見を関係者に効果的に伝えるための重要なスキルです。
データサイエンティストには、グラフやチャートを用いてデータの特徴や傾向を視覚的に表現し、説得力のあるストーリーを伝える力が求められます。
また、ダッシュボードなどのツールを活用して、データの状況を継続的にモニタリングできるようにすることも重要な役割です。
- グラフやチャートを用いてデータの傾向を明らかにし、説得力のあるプレゼンテーション資料を作成できる
- ダッシュボードを作成して、KPI の推移を経営陣に対して適切に可視化できる
モデル化・利活用スキル
データサイエンティストは、データから有用な情報を引き出すために、モデル化のスキルが必要です。
機械学習やディープラーニングなどの手法を用いて、データの背後にある複雑なパターンを捉え、予測モデルや分類モデルを構築します。
さらに、構築したモデルを実際のビジネスに活用するためのスキルも求められます。
- 機械学習を用いて顧客の購買行動を予測するモデルを構築し、マーケティング施策に活用できる
- 需要予測モデルを構築して、最適な在庫量を算出し、調達計画の立案に役立てられる
オペレーションズリサーチ (OR) スキル
オペレーションズリサーチ (OR) は、ビジネス課題を数理的にモデル化し、最適な意思決定を支援する学問分野です。
在庫最適化や輸送計画など、ビジネスにおける様々な意思決定問題に対して、OR の手法が活用されています。
データサイエンティストが OR のスキルを身につけることで、より高度な課題解決が可能となります。
- 在庫最適化問題を数理最適化手法で解き、コスト削減に貢献できる
- 輸送計画問題を定式化し、最適な配送ルートを求めることで、物流の効率化を実現できる
データエンジニアリングスキル
データサイエンティストはデータ分析をするためにデータエンジニアリングスキルも求められます！
- 環境構築スキル
- データ収集・蓄積への理解力
- データ構造への理解力
- データ加工スキル
- プログラミングスキル
- IT セキュリティの知識
環境構築スキル
データサイエンティストは、データ分析に必要な環境を自ら構築できる必要があります。
クラウドサービスを活用してデータ基盤を構築したり、オンプレミス環境でビッグデータ処理基盤を整えたりするためのスキルが求められます。
分析に必要なツールやライブラリを適切に選定し、セットアップする力も重要です。
- クラウドサービスを利用してデータ分析基盤を構築し、必要なツールをセットアップできる
- オンプレミス環境で Hadoop クラスターを構築し、ビッグデータの処理環境を整えられる
データ収集・蓄積への理解力
データサイエンティストは、分析に必要なデータを適切に収集・蓄積するための知識が必要です。
データソースの特性を理解し、データパイプラインを設計する力が求められます。
また、ビッグデータを扱う場合には、分散処理の仕組みを理解し、効果的にデータを蓄積する必要があります。
- ウェブサイトのアクセスログをビッグデータ基盤に収集し、分析に利用できる形式で蓄積できる
- IoT センサーから得られるデータを、リアルタイムでストリーミング処理し、分析に活用できる
データ構造への理解力
データサイエンティストは、データベースやデータウェアハウスなど、データを格納するための構造を理解する必要があります。
リレーショナルデータベースの設計手法や、データウェアハウスのスキーマ設計などに関する知識が求められます。
適切なデータ構造を設計することで、効率的なデータ分析が可能となります。
- リレーショナルデータベースの正規化を適切に行い、パフォーマンス向上に寄与できる
- データウェアハウスのスターシェーマを設計し、効率的な分析クエリを実行できる環境を構築できる
データ加工スキル
データサイエンティストは、収集されたデータを分析に適した形に加工するスキルが必要です。
データクレンジングと呼ばれる、データの欠損値や不整合を取り除く処理や、データ統合、データ変換など、データを分析できる状態に整える力が求められます。
- テキストデータに対して自然言語処理を施して、分析可能な形式に変換できる
- 時系列データに対して、トレンド成分と季節成分を分離し、予測に役立てられる
プログラミングスキル
データサイエンティストにとって、プログラミングは必須のスキルです。
データの処理や分析、機械学習モデルの構築など、一連の分析タスクを遂行するためには、プログラミング言語を活用する必要があります。
特に、Python や R などのデータ分析に適した言語を習得することが求められます。
- Python を用いてデータの前処理や機械学習モデルの構築を効率的に行なえる
- SQL を用いてデータウェアハウスから必要なデータを柔軟に抽出できる
IT セキュリティの知識
データサイエンティストは、機密性の高い情報を扱うことが多いため、ITセキュリティに関する知識が必要です。
データ漏洩のリスクを最小限に抑えるため、適切なデータ暗号化やアクセス制御の仕組みを理解し、実装する必要があります。
また、セキュリティを確保しつつ、データ活用の利便性を高めるバランス感覚も求められます。
- データの暗号化やアクセス制御を適切に行い、情報漏洩のリスクを最小限に抑えられる
- シングルサインオンを導入するなど、利便性と安全性を両立したセキュリティ対策を講じられる
ここまでデータサイエンティストに必要なスキルについて紹介してきました。ここまで読んでいただいた方は、「こんなに多くて不安…」と思われたかもしれません。
次の章では身につけたスキルの証明になる資格について紹介します！
データサイエンティストに役立つ資格
データサイエンティストを目指す上で、関連する資格を取得することは、自身のスキルと知識を証明する有効な手段です！
ここでは、国内外で注目されている資格をいくつか紹介します。
国内の資格
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™リテラシーレベルは、一般社団法人データサイエンティスト協会が主催する資格試験です。
データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力といった 3 つの領域が試験範囲です。
データサイエンティスト検定™リテラシーレベルは、データサイエンスの基礎知識を問う試験であるため、データサイエンティストを目指し始めた初学者や、データサイエンスについて体系的に学びたい方におすすめの資格です。
統計検定
統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が主催する資格試験です。
統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
データサイエンティストにとって、統計学は必須の知識であるため、この資格を取得することで、自身の統計学のスキルを証明できます。
国外の資格
Certified Analytics Professional (CAP)
Certified Analytics Professional (CAP) は、INFORMS (Institute for Operations Research and the Management Sciences) が主催する国際的な資格です。
データ分析のプロフェッショナルとしての能力を認定する資格で、世界的に認知度が高まっています。
CAP の取得には、経験と知識が求められますが、データサイエンティストとしてのキャリアアップを目指す上で、挑戦する価値のある資格と言えるでしょう！
CAP は、データ分析の実務経験があり、さらなるスキルアップを目指す中級者から上級者におすすめの資格です。
資格取得には一定の経験と知識が求められますが、グローバルに認知されている資格であるため、キャリアアップやビジネスチャンスの拡大につながる可能性があります。
AWS Certified Big Data – Specialty
AWS Certified Big Data – Specialty は、Amazon Web Services (AWS) が提供する資格試験の 1 つです。
ビッグデータ処理に関する専門的な知識を問う試験で、AWS のビッグデータサービスを活用したデータ分析や、データ処理のアーキテクチャ設計などが出題範囲となります。
クラウドプラットフォームを活用したデータ分析が主流となりつつある現在、このような資格を取得することは、データサイエンティストとしての市場価値を高める上で有効です。
まとめ：データサイエンティストに必要なスキルとは
データサイエンティストは、現代のビジネス社会において欠かせない存在となりつつあります！
データは 21 世紀の石油と言われます。その石油から価値を抽出し、ビジネスを発展させるのがデータサイエンティストの役割です！
データサイエンティストに必要なスキルを理解して次のステップへ進みましょう！
データサイエンティストになるための具体的なステップについては次の記事で解説しています。ぜひご覧ください！
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引用：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキルチェックリスト
業界や未経験転職市場の動向を知ることが転職成功の近道
未経験転職においては、学習前、学習中であっても、どれだけ業界のことや現在の未経験転職の動向を把握しているかどうかで、学習効率や転職の成否が大きく変わります。
次の記事でそのあたりについて詳しく解説しているので、ぜひこちらもご覧ください。
Python をはじめとしたエンジニア転職に強み
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