ど～も。データサイエンティストのえいせいです。
ChatGptやAIの発展で更に認知度の上がったデータサイエンティスト。
そんなデータサイエンティストに興味がある学生の方や、転職を考えている社会人の方々が悩むポイントして多いのが、「データサイエンティストって難しいじゃないの？」という事でしょう。
今回はこの点に関して、データサイエンティストの実態と共に解説していきたいと思います。
データサイエンティストの難しさについて
いきなり結論を言ってしまうと難しいです。
誰でも出来るというわけではありません。
特に下記の点が難しいポイントです。
- データサイエンスに必要な専門知識の豊富さ
- 多岐にわたる技術の習得が必要であること
- ソフトスキルの重要性
- ビジネス知識が必要であること
それぞれを深堀りしていきましょう。
データサイエンスに必要な専門知識の豊富さ
データサイエンスには、下記の様な専門知識が必要です。
- 統計学
- 線形代数・微分積分
- 機械学習
- データベース
- プログラミング言語
このように様々な専門知識が必要です。
それらの知識を習得するには、多大な時間と労力が必要となります。
また、データサイエンティストはそれらの専門知識を総合的に活用し、データを分析し、問題を解決する必要があります。
多岐にわたる技術の習得が必要であること
データサイエンスに必要な技術は多岐にわたります。
そのため、多くのデータサイエンティストは、Python、R言語、SQLなど複数のプログラミング言語を熟知しています。
また、ビッグデータ処理ツールのHadoopやSparkなどの知識も必要ですし、チームで開発するならgitやdockerなども必要です。
それらの技術を習得するには、継続的な学習と実践が必要となります。
特にメインとなってくるプログラミング言語としてはpythonですが、基本操作だけでなく下記のライブラリの使い方も熟知しないといけません。
- NumPy（数値計算ライブラリ）
- Pandas（データ操作・解析ライブラリ）
- Matplotlib（グラフ描画ライブラリ）
- Seaborn（Matplotlibベースの高度なグラフ描画ライブラリ）
- Scikit-learn（機械学習ライブラリ）
- TensorFlow（機械学習・深層学習ライブラリ）
- Keras（深層学習ライブラリ）
- PyTorch（深層学習ライブラリ）
pythonについて詳しく学びたい人は下記の記事をどうぞ！
「Pythonで始めるデータ分析：初心者のための完全ガイド」
ソフトスキルの重要性
データサイエンティストは、単なる技術者ではありません。
データを活用して問題解決を行うため、ビジネス的な視点やコミュニケーション能力などのソフトスキルが不可欠です。
特に、分析結果を上司や関係者に分かりやすく説明するスキルは非常に重要です。
せっかく良い分析結果が出たので、興奮して報告したのにぽか～んとされるなどはあるあるです。
チームで動く以上コミュニケーションスキルは絶対に必要になってきます。
ビジネス知識が必要であること
データサイエンティストは、データを分析し、それに基づいたビジネス上の意思決定を行うため、ビジネス知識も必要とされています。
業界のトレンドやビジネスモデルについて理解を深め、ビジネスに貢献できるアウトプットを提供することが求められます。
このように、データサイエンティストに求められるスキル、知識は広範囲及び、専門性も高いです。
そのため、データサイエンティストは難しいという現実があるのです。
学習に必要な時間
一人一人学習に取れる時間が違うので明確な事はいえませんが、仮にまったくの基礎から実践まで学ぶ場合、1年以上の学習期間を覚悟する必要があります。
やはり必要な知識の幅が広く、知っているだけでなく実践できる事が大事ですので、それ位は掛かるでしょう。
データサイエンティストを目指す人に向けたアドバイス
ではなぜデータサイエンティストを目指す必要があるのでしょうか？
私自身もデータサイエンティストになるためにプライベートの時間を削り、学びの時間にあててきました。
結論としてはドM、、、
というわけではありません。以下の理由でデータサイエンティストになりました。
- 楽しい
- 将来性がある
- 給与面で期待できる
データサイエンティストは楽しい
まぁ人によりますが、データサイエンスは面白い仕事だと思います。
pythonでモデルを構築したり、ビジネスが抱える問題をクリティカルに改善できたりするのでやりがいを感じる事も多いです。
あと純粋に勉強が楽しいってのがあります。
私も今までに何人か教育をした事がありますが、皆さんpythonで色々動かしたり、テーブルデータで簡単な分析をやってみて、それが楽しくてはまっちゃう人もいます。
まぁ、数学や理論の勉強になると嫌がる人が多いですが、、www
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非常に高く、今後ますます需要が高まることが予想されています。
Chat GptなどのAIやビッグデータのテクノロジーが急速に進化しており、企業や組織がそういったツールから価値を生み出すためには、データサイエンティストの専門知識やスキルが必要不可欠だからです。
また、2023年現在では各種AIの急速な発展で、AIに仕事を奪われないか心配になってくる人も多いと思います。
そういった点でもデータサイエンティストは有利です。
データサイエンティストが使う深層学習などは正にAIですからね、AIに使われる側になるのではなく、作る側に行くのは大事です。
データサイエンティストの給与面
データサイエンティストの給与は、企業によって異なりますが、一般的に高額なものとされています。
米国のGlassdoorによると、データサイエンティストの平均年収は約11万ドル（約1,200万円）であり、最高のものでは30万ドル（約3,200万円）を超えるものもあります。また、日本の場合、新卒のデータサイエンティストの年収は、平均的には400万円から500万円程度であり、経験者になると1000万円を超えるケースも多いです。
やっぱり高いですね～私の周りでも30代前半で1000万を超えている人もいます。
また一度スキルを習得してしまえば会社に縛られないというメリットもあります。
フリーランスとしても働けますし、実績を着実に踏んでいけばステップアップ転職もできますからね！
やはりこういった点は大きな魅力ですね。
データサイエンティストに求められる素質
求められる素質として以下の様なものがあります。
- 論理的思考力と問題解決能力: 大量のデータから問題を発見し、解決する能力が必要です。そのため、論理的思考力や問題解決能力が求められます。
- 好奇心と探究心: 新しい技術や手法に常に興味を持ち、学ぶことに積極的である必要があります。また、データを分析する過程で、仮説を立てて検証する能力も必要です。
- コミュニケーションスキル: 膨大なデータをビジネス上の問題解決につなげるため、ビジネス部門や顧客と密に協力する必要があります。そのため、コミュニケーションスキルが求められます。
- インターネットリテラシー: データサイエンスは、常に変化しているため、新しい技術や手法を習得するために、インターネット上の情報をうまく活用する能力が必要です。
- 専門知識と技術スキル: 統計学や機械学習、データベース、プログラミング言語など、専門的な知識と技術スキルが必要です。
また文系だとなれないのじゃないかと心配する人も多いですが、特に問題はありません。
私自身も元は文系ですし、文系からデータサイエンティストになった人も多くいます。これから勉強すれば良いんです。
ただ、数学が嫌い！という人には難しいですね、、
データサイエンスにはたくさんの数式が出てきますので最低限の読み解く力は必要になってきます。
例えば、以下の様な数式を見てめまいがするような人は厳しいでしょう。
今は分からなくても、これから覚える！という強い意志をお持ちでしたら大丈夫です。
$$ r = \frac{\sum_{i=1}^n (x_i – \bar{x})(y_i – \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i – \bar{x})^2}\sqrt{\sum_{i=1}^n (y_i – \bar{y})^2}} $$
まとめ
結論として、データサイエンティストとしての道は難しいものの、その分、やりがいや成長が大きいものです。
必要なスキルや素質を身につけることで、データサイエンティストとしての道を歩むことができます。
そして、世の中にはデータサイエンティストが求められる業界や分野が増え続けています。データサイエンティストとしてのキャリアを目指す人は、ぜひ取り組んでみてください。
よりデータサイエンティストについて詳しく知りたい人は下記のデータサイエンティスト協会のHPを見てみてください。
データサイエンティスト協会のHPはコチラです。
