近年のDXの流れを受けて、「データサイエンティスト」が転職市場で注目を集めています。データ活用の必要性が高まる中、データサイエンティストは今後も確実に需要増が見込まれる職種です。

本記事では、時代の流れを読んでデータサイエンティストへのキャリアチェンジを目指す人や、はっきりとは理解していないがなんとなく気になっている人に向けて、データサイエンティストが求められる背景などを解説します。データアナリストとの違いや具体的な仕事内容、キャリアチェンジに必要なスキル・資格についてもご紹介しますので、参考にしてください。

 

データサイエンティストとは、データ分析でビジネス課題を解決する専門家

データサイエンティストは、近年急速に台頭してきた職種です。当初は定義があいまいだったことから、雇用主と応募者との理解の相違によるミスマッチが多発していました。

そこで、正しい理解のもとで「技術を学ぶ人」と「採用する企業」を増やすためにデータサイエンティスト協会が設立され、下記のようにデータサイエンティストという職種の定義を明確にしています。

 

＜データサイエンティストの定義＞

データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル

 

データサイエンティストという職種が誕生した背景

データサイエンティストと呼ばれる職種が登場したのは近年ですが、データ利用の重要性自体は、デジタル化の進展に伴い、早くから注目されてきました。しかし、多くの企業では、データを分析する人とデータを収集する人に分けてデータの統計解析を行い、業務に反映していたのです。

 

そのような状況下でデータサイエンティストが誕生するきっかけになったのは、ビッグデータの価値の向上です。

ビッグデータは、さまざまな種類や形式のデータを含む巨大なデータ群のことで、用いられるデータは電子カルテや会計システム、位置情報のデータ、気象データなど多岐にわたります。

企業がこのデータ群を活用することで、より効果的に経営戦略策定やマーケティング活動、新商品・新サービスの開発などを行えることが知られるようになってきましたが、データ量が膨大であることなどから、人力や既存のデータ管理システムですべてを把握・解析することは困難でした。そこで、ビッグデータを適切に活用する方法を知っている、高い専門性を持つ人材が求められたのです。

 

このような経緯で、ビッグデータをより有効に収集・活用して企業価値を高めるためにデータの収集・分析や、分析にもとづいた課題解決のためのアクション策定までを担うデータサイエンティストという職種が登場しました。現在、データサイエンティストは事業活動の改善・進化に欠かせない職種として、幅広い領域で注目を集めています。

 

データアナリストとの違い

データサイエンティストと似た職種に、データアナリストがあります。基本的にはデータサイエンティストのほうが広い業務領域を担当しますが、企業によってはデータアナリストといわれている職種でもデータサイエンティストの領域の業務まで担っていることもあり、定義の違いが明確に意識されていない例も散見されます。

 

一般的には、データアナリストはデータの収集、集計、分析をメインとする仕事であり、データサイエンティストはデータアナリストの業務に加えて、企業の課題解決に直結する報告・提案までを担う仕事として分類できます。

 

データサイエンティストの仕事内容

 

データの収集から分析、そして課題解決策の提案までがデータサイエンティストの仕事だといわれても、業務内容がイメージできない人も多いでしょう。そこで、データサイエンティストの具体的な仕事内容をご紹介します。

 

データの収集と整理

データサイエンティストの仕事の第一段階は、企業が解決すべき課題を抽出し、課題解決のために必要なデータについて仮説を立てて検討することです。対象となるデータが決まったら、基幹システムや業務システムから情報を収集したり、関連する部門に依頼したりして必要なデータを収集します。

収集後のデータは、そのままでは分析などに活用できないものもあるため、下処理としてデータクレンジングを行います。データクレンジングとは、収集したデータのうち、不適切な情報や不要な情報、重複・欠損・誤記といった誤った情報を修正・削除し、利用しやすい形に整えることです。

 

データの分析

データクレンジングした情報を、分析用ソフトウェアなどを使って分析し、当初の目的である課題解決のためのヒントを探し出すのが第二段階です。情報分析にあたっては、使用したデータの種類や、解決したい課題に合わせて、最適な分析方法を選ぶ必要があります。

 

分析結果からビジネスに貢献するプラン策定

データサイエンティストの仕事は、データを収集・分析して終わりではありません。データの分析結果と仮説を照らし合わせて検証し、課題を解決するためのプランをまとめて提案します。企業の具体的な課題解決にまで関わるため、ビジネスや経営に関する知識も必要です。

 

データサイエンティストに必要なスキル

 

データの収集・分析・課題解決のプラン策定という業務を行うためには、多岐にわたる能力が必要です。データサイエンティスト協会は、データサイエンティストに求められるスキルセットとして、下記の3つのスキルを備えていなければならないと定めています。

 

＜データサイエンティストに求められるスキルセット＞

• ビジネス力（business problem solving）：課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力

• データサイエンス力（data science）：情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力

• データエンジニアリング力（data engineering）：データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

 

データサイエンティストは、これら3つのスキルが前提とされている職種だということです。より具体的にいえば、データサイエンティストになるには下記の5つの知識・スキルが求められることになります。

 

IT、ビッグデータの知識

データサイエンティストとして活躍する上で、ITやビッグデータに関する詳しい知識は欠かせません。特に、ビッグデータを扱うための基礎になるデータベースの知識やプログラミングのスキルは重要です。一般的には、下記のようなスキルがあるといいでしょう。 

 

• プログラミング言語（Python、R、Ruby、SASなど）を用いたデータ解析スキル

• データを保管し、抽出して処理するために必要なSQLの知識と、データベースの操作・管理運用スキル

• BIツールなどを使って情報を表示するスキル

 

また、下記のような、データサイエンスと関係の深いAIや機械学習についても、深い理解が求められます。 

 

• AI、機械学習、深層学習などの知識

• AIモデルの構築ができるスキル

• アルゴリズムの選定などに関する知識

 

IT、ビッグデータともに進化を続けている分野なので、常に最新の知見を得るべく、学び続ける姿勢と意欲も必要です。 

 

ビジネスへの理解力

データサイエンティストは、収集・分析したデータを企業の課題解決につなげるところまでが仕事です。ビッグデータで解決できるボトルネックを見つけ出し、経営課題と結びつけて改善案を提案することが求められるため、ビジネスへの高い理解力が必要とされます。

データサイエンティストがビジネスを理解していると、ビジネスは知っていてもITの理解が薄い経営層や事業部門に対して、データサイエンスが経営課題にどう活用できるのかを具体的にわかりやすく説明することができるでしょう。

 

分析・統計スキル

データサイエンティストが担う専門的な分析には、情報処理や統計学などの専門知識が必須です。統計学の知識がないと、未加工のデータから規則性を見いだし、どのデータをどう分析すべきかまで判断することができないからです。データサイエンティストは、数学における確率・統計の知識をもとにした統計学を活用し、数理モデルを使ってデータを整理・分析します。

 

そのため、必ずしも理系学部出身でなくても構いませんが、統計学を大学で履修していた人が望ましいでしょう。文系学部出身でデータサイエンティストを目指すなら、情報の分析と統計にまつわる数学的知識、統計学の知識などを独学で学んでおく必要があります。

 

コンサルティングスキル

経営課題を抽出するフェーズと、分析結果にもとづく解決策提案のフェーズでは、経営課題解決に伴走するコンサルタントとしての役割が求められているといえます。

業界の現状や今後の動向予測などを踏まえた対話と、納得感のある提案ができると、より重宝されるデータサイエンティストになれるでしょう。

 

マネジメントスキル

データサイエンティストは、一人で活動する職種ではありません。

ひとつのプロジェクトとして経営課題解決を推進していくには、エンジニアをはじめとした関係者を適切に管理するマネジメント能力も必要です。

  

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストとして活躍する上で、必須の資格はありません。データサイエンティストという職種が登場したばかりの頃は、統計担当者やデータ分析担当者からの転身者が中心となってデータサイエンティストの業務を担っていました。上記のスキルセット・知識がある人であれば、データサイエンティストとしての経験がなくても、十分にキャリアチェンジできる可能性があります。

しかし、データサイエンティストとして市場価値を高め、キャリアアップにつなげるなら、知識を深めるための資格取得にチャレンジするといいでしょう。ここでは、データサイエンティストの業務に役立つ、おすすめ資格を5つご紹介します。

 

基本情報技術者試験

情報処理推進機構（IPA）が運営する基本情報技術者試験は、「ITエンジニアの登竜門」とも呼ばれる国家試験。その名のとおり、ITエンジニアとして働くために必要とされる基本的な技術と知識を、身につけていることを証明するものです。2020年度からCBT方式（コンピューターを使って行う試験方式）が採用され、年2回（上期と下期に実施、2023年度からは随時実施になる予定）、都合の良い日時・場所を選択して受験できるようになりました。

 

試験内容は基礎的な知見を問うもので、難度はそれほど高くありません。なお、試験時間は午前と午後に分けられています。午前は択一式で、「テクノロジ系」「マネジメント系」「ストラテジ系」の3分野から基礎理論や開発技術、プロジェクトマネジメント、システム戦略、経営戦略などについて出題されます。午後で出される問題は、多肢選択式の長文読解方式です。

 

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験も情報処理推進機構が運営する国家試験で、基本情報技術者試験の上位試験にあたります。中堅のシステムエンジニアやプログラマーが対象で、ITに加えてマネジメントの知識も問われるなど出題範囲も広いため、合格率は20％前後と難度は少し高め。実務経験がある人でも、試験向けにしっかり勉強しないと合格は難しいといわれています。

なお、基本情報技術者試験と同じく、試験は午前と午後に分けて実施。午前は選択式ですが、午後は記述式であることも、試験の難度が高いといわれる理由のひとつです。

 

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験も、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験と同じく、情報処理推進機構が運営する国家試験です。

情報技術に関する試験の中ではトップクラスといわれる難度の高さで、合格率は15％前後で推移しています。その分、資格取得者に対する信頼度は高く、資格取得者はデータベースにまつわるほぼすべての知識と技術を網羅しているとみなされます。

 

統計検定

統計検定は、日本統計学会が認定し、統計質保証推進協会が実施する統計学の試験です。統計学の知識と、知識を活用するための力が問われます。データサイエンティストに求められる統計スキルの裏付けとなる資格なので、大学で統計学を学んでいない場合は特にチャレンジしておくべき資格です。

試験のレベルは、1級、準1級、2級、3級、4級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎、データサイエンス発展、データサイエンスエキスパートの10区分あります。

統計学の未経験者であればまずは2級から受験し、キャリアアップを目指す人は難度が高めの準1級以上を目標にするといいでしょう。

 

データサイエンティスト検定

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協会が認定する民間資格で、2021年に開始した新しい資格です。データサイエンティスト協会はデータサイエンティストのスキルレベルを4つに分けていますが、2022年11月時点では最も難度が低い見習いレベルに相当する試験のみが実施されています。試験をクリアすることで、データサイエンティストとして仕事をするために必要な最低限の知識と実力を備えていることを証明できます。

 

データサイエンティストに向いている人

 

データサイエンティストになるには、専門的で多様なスキルが必要であることがわかりました。では、志向性やタイプの面では、どのような人に向いている仕事なのでしょうか。

続いては、データサイエンティストに向いている人の特徴を、3つご紹介します。

 

ロジカルシンキングができる人

データサイエンティストは、クライアントが抱える課題を抽出し、必要なデータを定義・収集・分析して課題解決に結びつける仕事です。ですから、常に「どんなデータが必要か」「集めたデータをどう活用するか」を考え、ゴールに向けて思考を積み重ねていかなくてはなりません。その場の直感やひらめきで行動する人より、筋道を立てて物事を論理的に考えられる人に向いているといえるでしょう。

また、データを扱う仕事であるため、細部まで妥協せずに正確性を追求できる力も必要です。数字に苦手意識がなく、手元にある情報を整理しながら答えを導き出せる人がデータサイエンティストに向いています。

 

勉強熱心な人

データサイエンティストの仕事は、膨大なデータから解決したい課題に合った情報を見つけ出し、仮説と検証を繰り返す地道な作業です。常に「もっと知りたい」「もっとより良い答えを見つけ出したい」という意欲を持って探求し続ける人だけが、最適解に行きつくことができます。

また、データサイエンティストの仕事を支えるITなどの技術は、日進月歩で進化しています。情報を正しく分析するには、常に新たな技術を吸収し続けなければなりません。つまり、データサイエンティストには、勉強熱心な人が適しているといえます。

 

ビジネスコミュニケーション能力がある人

データサイエンティストの仕事の特徴は、単にデータを収集・分析するだけでなく、分析したデータをビジネスの課題解決に結びつける点にあります。ですから、一般的なビジネスパーソンに要求されるようなレベルではなく、経営陣が検討する経営課題を理解し、解決案を提案できるレベルのビジネスコミュニケーション能力が必要です。 

 

データサイエンティストに転職するためには？

 

ビッグデータの重要性が高まる中、データサイエンティストの需要は今後も拡大が見込まれます。これからも長く社会に求められるような仕事を探している人にとって、データサイエンティストはおすすめの職種だといえるでしょう。

では、データサイエンティストに転身するには、どのような準備をすればいいのでしょうか。転職活動を始める際に行っておきたいことを2つご紹介します。

 

データサイエンティストの需要が高い企業と求められるスキルを知る

データサイエンティストは幅広い業界で求められる職種であり、活躍の場はたくさんあります。WEBサービスを提供する企業やBtoC企業のほか、すでにデータサイエンティストが一般化しているグローバル企業や外資系企業などでは、特にビッグデータ活用への需要が高いでしょう。

 

ただし、いかにデータ活用の可能性が高くても、データサイエンスへの理解が乏しい企業では、データサイエンティストとして思うような活躍をすることはできません。転職時には、業界の特性とともに、企業のデータサイエンスに対する見解についてもチェックしておくと安心です。

データサイエンティストが活躍しやすいのは、下記のような組織文化を持った企業です。

 

• DXに積極的である

  ビッグデータをもとに、企業に貢献するビジネスの気づきを見つけ出すデータサイエンティストの仕事は、DXを構成するひとつの要素ともいえます。DXとは、データやIT技術を活用してビジネスモデルの変革を図ることなので、データサイエンティストが構築するデータ基盤が欠かせません。データサイエンティストの専門知識を持ってすれば、企業のDXをより推進することができるでしょう。
  DXに積極的な企業はこうした事情を把握しているため、データサイエンティストに裁量権を持たせて幅広い仕事を任せてくれる可能性があります。
  DXに積極的な企業への転職を目指すなら、基本的なIT知識に加えて、DX人材に不可欠とされるプロジェクトマネジメントスキルや、ブロックチェーンなどの最先端技術の知識、UI/UXに関する知識なども習得しておくと有利です。 

   

• データドリブン経営を実践している

  データドリブン経営とは、ビジネス上のさまざまな課題に対して、収集したビッグデータをもとに意思決定を行う経営方針のこと。既存ビジネスの生産性を高めつつ、新規ビジネスの創出にも取り組む「両利きの経営」を実践する上で、有効な方針として注目を集めています。
  保有するデータ量が多い大手企業や中堅企業にデータドリブン経営を行っている企業が多いのはもちろんですが、それだけでなく、先進的な考え方や技術を積極的に取り入れているITベンチャー企業などもデータドリブン経営に積極的な傾向があります。
  こうした企業は、データサイエンティストの重要性や役割を十分に理解しているため、人材への投資も積極的であることが多いでしょう。企業規模にとらわれず、広く企業を見ることで採用の可能性が広がります。 

 

転職エージェントに相談する

データ活用に積極的でデータサイエンティストに理解がある企業を探すには、さまざまな企業の情報を大量に持っている転職エージェントへの相談もおすすめです。

転職エージェントは、これまでの紹介実績にもとづく信頼関係をもとに、企業の社風・風土や各職種の活躍状況を深く把握しています。

  

知識とスキルを磨いてデータサイエンティストを目指そう

データサイエンティストには、最先端の知識と高度な技術・スキルが求められます。今からデータサイエンティストを目指す人は、情報収集をしながらスキルを磨き、資格取得にも挑戦しながら、着実に知識を蓄えていきましょう。

データサイエンティストの採用に積極的な外資系企業や日系グローバル企業を探している人は、RGFプロフェッショナルリクルートメントジャパンにご相談ください。