データサイエンティストに向いている人は？実際に働く人の実態を調査

データサイエンティスト

現代では、ありとあらゆるものがデータ化されていますよね。よってこの時代においてとても必要とされている職業があります。それは「データサイエンティスト」です。
この職業を聞いたことはありますか？
今後、よりデータが進みデータ化が進むと「データサイエンティスト」の仕事も増えるということになるのですが、今回はこのデータサイエンティストという職業について詳しく見ていこうと思います。

データサイエンティストの仕事内容とは？

データサイエンティストは
統計や情報科学理論、データサイエンス力を活かし、
データを分析して、ビジネス課題に答えを出すような仕事です。

代表的な内容としては、レコメンド機能などがあげられます。
商品を購入した人やサービスを利用した人の情報からデータ分析を行い関連性を見出し、グループ化します。そして、まだ閲覧していない商品やサービスを表示させる仕組みのことをレコメンド機能と言いますが、このレコメンド機能を使って、データ分析などを行っています。

また自動運転のセンシングやリアルタイムでされる映像解析、商品の売れ行きの予想などもデータサイエンティストの仕事内容になります。あまり想像しにくい職業ですが、知識を用いてデータを情報整理し、日常生活に溶け込ませているといった職業です。

データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストは統計学や商法科学理論などの知識に基づき、企業が抱えている課題の解決を目指す働きをするのに対し、データアナリストはデータの収集や分析を専門としています。簡潔にいうと、データサイエンティストはデータアナリストと比べて担当する領域が広いです。

データサイエンティストはデータの活用を前提としているので、
データの課題抽出やアルゴリズム、予測モデルの実装まで幅広い業務内容が存在しています。

ではデータエンジニアとデータサイエンティストは何が違うのでしょうか。データエンジニアは、データを活用できる形に整備したり、管理をすることが仕事内容になります。

その後、活用できるようになったデータを分析するのがデータサイエンティストの業務内容なのでここに違いがあると言えます。3つの職業を比べてみましたが、データを活用する上で、どの職業も必須な役割を担っていると分かりますよね。

データサイエンティストの収入は？

データサイエンティストの平均年収はおよそ700万、初任給は24万円程度だと言われています。
初任給は他の職種とあまり変わらないことが分かりますね。とは言っても、平均年収は高い傾向にある職種になります。

データサイエンティストになるために必要なスキルとは？

データサイエンティストになるためには複合的なスキルが必要！？

データサイエンティストになるにあたって必要とされるスキルは、ビジネススキル、データサイエンティストに関わるスキル、ITスキルです。

1つ目のビジネススキルです。
クライアントの抱えている悩みなどを解決に導くことのできるスキルが必要になります。人と関わる機会も多いので、コミュニケーション能力も必要不可欠でしょう。またマネジメント能力も必要とされています。チームになって業務をする場合も多いため、全体の管理ができる能力も必要とされます。これらのように必要とされるビジネススキルは多いです。

次にデータサイエンティストに関わるスキルですが、
分析・統計に関わる知識が必要になります。したがって情報処理や数学、統計学の専門知識が必須に なってくるでしょう。このスキルが1番難しく、獲得しにくいスキルだと思います。

次にITスキルです。
膨大なデータを分析する上では、ITスキルを活かして、作業の効率化を図る必要があります。簡単なプログラムの作成などができると効率よく仕事をすることができますよね。

データサイエンティストに向いている人の特徴とは？

◎1つ目は考えることが好きな人です。
仮説を立てて検証し、数学と向き合うことが多いこの職業は、頭を使って考えることが好きな人に向いている職業になります。

◎2つ目は数学や分析が好きな人です。
データサイエンティストは、基本的にはデータ分析を行う仕事なので、数字を見るのが嫌いだという人には向いていません。また、数学が好きな人は分析することも得意になっていくはずでしょう。

◎3つ目は根気強さがある人です。
膨大なデータ量から地道に分析を行なっていくので根気が必要になってきます。
コツコツと仕事をするのが得意だという人にはぴったりの仕事ですね。

データサイエンティストの実態

データサイエンティストの基本的な業務

データサイエンティストは、データを基に様々な問題を解決していく職業ですよね。
具体的な業務と言えば、とあるお店の売り上げを分析して、どんな商品が売れるのかまたは売れにくいのかなどを提示したり、沢山の画像をもらって、画像に移っているのは何なのかを分類できるようなモデルを1から作ったりなどデータに関する様々な業務を行っています。

サイエンティストが日頃行っていることとしては、まず手元にデータを用意するところから始まります。また分析するにあたって、どのように取れたデータなのかを調べ、データをとっている業界や業種、企業などについても詳しく調べます。

そして、用意されたデータをどのように活用したいのかをクライアントに聞きながらそれを実行していくというのが基本的なサイエンティストの業務の流れになるでしょう。

皆さんは、一通りの業務内容を聞いてどんなイメージを持ちますか？
「難しそうではあるけど、慣れれば簡単？」「頭を使いそうな業務ばかり」「体力は関係なさそう」等と考える方が多いはずです。ですが、実はこのサイエンティストという職業は、肉体労働なのではないかと考える人もいるのです。

実はデータサイエンティストは肉体労働だった！？

データサイエンティストの基本的な業務を紹介しましたが、内容から察するにあまり体力は必要なさそうに思えますよね。ですが、実際のデータサイエンティストは肉体労働であると言われていることをご存知でしょうか。サイエンティストの業務のどこが肉体労働と言われているのかを解説していきます。

肉体労働と言われる1番の理由は、
「データを正規化する業務が地道すぎるから」です。

これがどういう意味なのかというと、実際にデータサイエンスで使われるデータは機械で読み込めるような綺麗な状態であることが少なく、データを使うためにコンピューターが読み込みやすい状態にする作業（正規化する作業）がとてもきついという意味になります。

この作業が精神的にきついことから、サイエンティストは肉体労働だと言われているのかもしれません。エンジニアと聞くと、とてもスマートな職業のイメージを持つ人が多いと思いますが、実際にはこのようなデータを綺麗にしたり、必要のないデータを消したりなどの業務も多い為、データサイエンティストになってから、大きなギャップを感じる人もいると思います。

しかし、データコンサルタント(データを扱ったプロジェクトを行う等のマネージメントの部分に重きを置く業種)やデータコーディネート(データを用いてビジネスにどのような価値を見出すことができるのか等のデータ戦略を中心とする業種)などのように、データサイエンティストの中でも業種の幅はとても広いので、全ての業種が肉体労働だというわけではありません。

それぞれの業務内容も違ってくるので、自分に合う業種を見つけることが重要になってくるでしょう。

データサイエンティストを目指す上で必要なスキルについて

ITが発達している現代では、データサイエンティストも含むエンジニアを目指している人も少なくないでしょう。なので次はデータサイエンティストになる上で身に着けておきたい力やスキルについて解説していきます。

データサイエンティストに必要なスキルって何があるの？

データサイエンティストになるには、
数学に強いだけであったり、プログラミングだけが得意であっても意味がありません。

データの数字から仮説を導き出し、
プログラミングで実証した後、ビジネスに活かすことができなければなりません。

今回紹介するスキルは大きく分けて3つあります。
統計に関するスキル、エンジニア力、ビジネススキルです。

どの能力にも、人それぞれ得意不得意があるとは思いますが、
どの能力もある程度は身に着けてなければなりません。

統計に関するスキルとは？

統計に関するスキルとは、統計学の基礎知識を使ってデータの構造を読み取り、データから仮説を生み出すことのできる能力のことです。

またその立てた仮説を検証する上でも欠かせない能力です。

この統計学のスキルはデータサイエンティストの土台となる部分なので、
基礎知識からしっかりと身に着ける必要があるでしょう。

エンジニア力とは？

エンジニア力、ITのスキルとも言われますが、
いわゆるプログラミングスキルやWebサイトの構造の知識などが含まれます。

データの抽出やデータ分析をする時に必要なスキルです。

またある程度のWebサイトの構造を知っておかなければなりません。

ビジネススキルとは？

最後は、ビジネススキルまたは、マーケティングスキルと呼ばれるものです。

抽出・分析するデータがどのようにビジネスに活用することができるのか、ビジネスにどのようにして落とし込むのかを明確にしていなければ、データサイエンティストでなく、趣味と化してしまうので出口設計を大切にする必要があります。

また、ビジネススキルやマーケティングスキルといったものがなければ、
統計学の知識やエンジニア力を最大限に活かすことができません。

データサイエンティストのここがきつい！

データサイエンティストの仕事が知られていない

現代ではまだ、たくさんのデータサイエンティストに理解がない企業や会社が多く存在します。

データサイエンティストに理解がない会社や企業で働くと、
何が大変なのかと言うと、データを集めることが困難になりがちだということです。

違う部署に行かないと集められないデータがある場合には、データサイエンティストに理解がなければスムーズにデータを集めることがやりにくくなります。

この事例は社風によっても大きく変わってくるので、会社選びの際に注意しなければならないポイントになると思います。

データの前処理が大変

この事例は先ほど説明したと思いますが、やはりこのデータを綺麗な状態にする業務がとても大変だと言われています。

データを集めることも大変なのですが、
それに加えて集めることのできたデータはほとんど汚いデータです。特に新卒ではこの業務を任せられることが多く「想像よりも地味な仕事」だと思うことは新卒時代には多いのではないでしょうか。

データサイエンティスト検定って何？

DS検定® ★　データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル｜一般社団法人データサイエンティスト協会(新しいタブで開く)

データサイエンティスト検定の内容とは？

皆さんはデータサイエンティスト検定というものがあることをご存知でしょうか。
内容は主に3つ出題されます。

ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力です。

先ほど解説したデータサイエンティストになる上で欠かせない必要なスキルにも繋がりますよね。それぞれの内容としては、ビジネス力はデータの活用・分析、データサイエンス力は基礎数学、データエンジニアリング力は構造データやデータ加工の知識が問われます。

データサイエンス力の問題は、
学生時代に数Ⅲに触れなかった人にとっては難易度の高い問題になるので、
勉強をする必要があるでしょう。

試験概要について

データサイエンティスト検定の試験形式はCBT式であり、4択問題が90問出題されます。

また、
試験時間は90分、受験料は一般の人が11,000円（税込）学生が5,500円となっています。

この試験の合格基準はおよそ8割程度と言われています。

まだあまり認知されていない検定ではありますが、
大手企業ではこの検定を推奨している企業もあるので、
是非余裕があれば受けてみてはいかがでしょうか。

まとめ

今回はデータサイエンティストという職業について詳しく紹介してきました。

サイエンティストの業務内容は幅広いので、
同じサイエンティストでも普段している仕事は大きく変わることが多いです。

たくさんのサイエンティストの話を聞いてみて、
自分のしたい業務内容を考えてみるのがお勧めですね。