ど～も！データサイエンティストのえいせいです。
データサイエンティストを目指している、転職したいと思っている人が気になるのがどんなスキルが必要なのって事ですよね？
どうしても難しいイメージのあるデータサイエンティスト、実際何を勉強すれば良いのか悩むと思います。
今回はそんな疑問に答えるべく、私の今までの経験を交えつつデータサイエンティストに必要なスキルを詳しく解説していきたいと思います。
データサイエンスとは何か？
ではまず、そもそもデータサイエンティストの行うデータサイエンスとは何か？
その定義の部分から見ていきましょう。
データサイエンスとは、統計学、データ分析、機械学習などの技術を用いて、大量のデータから有益な情報を抽出することを指します。
データサイエンスは、ビジネス、科学、医療、金融、マーケティングなど様々な分野で利用されており、データ駆動型の意思決定や問題解決に貢献しています。
データサイエンスの定義
データサイエンスの定義は多岐にわたり、一概には言えませんが、以下のような定義があります。
- 大量のデータから意味のある情報を引き出し、ビジネスや社会課題の解決に貢献するためのデータ分析技術 (出典: 日本経済新聞)
- 大量のデータからパターンを発見し、ビジネス価値や社会価値を創出するための科学 (出典: 筑波大学)
- 大量のデータから予測モデルを構築し、そのモデルを利用して、ビジネス価値や社会価値を創出すること (出典: オライリージャパン)
データサイエンスの応用分野
データサイエンスの応用分野は多岐にわたり、以下に代表的な応用分野を紹介します。
- ビジネス分野: マーケティング、CRM、リスクマネジメント、人事管理、予算管理など
- 医療分野: 予防医学、臨床試験、医療機器の開発、生命予測など
- 社会分野: 環境問題、交通問題、教育問題、福祉問題など
- 自然科学分野: 天文学、気象学、物理学、地球科学など
- その他: スポーツ、エンターテインメント、政治分野など
データサイエンスは現代社会においてますます重要性を増しており、ますます需要が高まっています。今後も、AI技術やIoT技術などとともに、データサイエンスの重要性は高まっていくと考えられています。
データサイエンティストの役割とは？
データサイエンティストは、企業や組織が抱える課題を解決するために、データを活用して事実に基づく意思決定を行う専門家です。
彼らは、ビジネスや科学の分野でデータを分析し、その結果を可視化して、意思決定に活用することが求められます。
データサイエンティストの業務内容
データサイエンティストの業務内容は多岐にわたりますが、一般的には以下のようなものが挙げられます。
- データ収集：データサイエンティストは、企業や組織が保有するデータを収集します。また、インターネットやセンサーなどから取得できるデータを収集することもあります。
- データの前処理：収集したデータは、解析に適した形に加工する必要があります。データサイエンティストは、データの欠損値や外れ値を処理し、データの整合性を確保します。
- データ分析：データサイエンティストは、統計学や機械学習などの手法を用いて、データを分析します。また、データの可視化を行うことで、結果をわかりやすく伝えることができます。
- 活用提案：データサイエンティストは、データ分析の結果をもとに、企業や組織に対して活用提案を行います。具体的には、新たなビジネスモデルの提案や製品改善の提案などが挙げられます。
このようにデータサイエンティストはただデータを分析するだけでは無く、データ収集・前処理を施し分析の出来る状態に持っていきます。
そして、分析の結果をもとにビジネスサイドへの活用提案も行うために、様々なスキルが必要になってきます。
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の実情が分かってきたとこで、実際に求められるスキルを見ていきましょう。
大きく分けると以下の5つが必要になってきます。
- データ分析スキル
- プログラミングスキル
- 統計学の知識
- ビジネスに関する知識
- コミュニケーションスキル
それぞれを深堀りしていきましょう。
データ分析スキル
データサイエンスの主な目的は、データから知見を得てビジネス上の意思決定を支援することです。そのためには、データを適切に分析するスキルが必要です。
データ分析スキルとは、データの前処理やクレンジング、統計的手法の適用、データの可視化などの技術です。以下に、データ分析スキルの具体的な例を挙げます。
- データの前処理やクレンジング：欠損値の処理、異常値の検出、データの変換など
- 統計的手法の適用：回帰分析、分散分析、クラスタリング、主成分分析、因子分析など
- データの可視化：ヒストグラム、散布図、折れ線グラフ、ヒートマップ、箱ひげ図など
- 機械学習：データ毎の適切なモデルを構築、特徴量選択、ハイパーパラメータの調整など
プログラミングスキル
データ分析を行うために電卓やそろばんを叩く、なんて事はありません。
全てプログラミングで行うために、プログラミングスキルが求められます。
プログラミングスキルを持つことで、データを収集、処理、分析、機械学習などを行う事ができます。
分析自体は統計学・数学の上に成り立ってますが、それを効率的に行う為にプログラミングスキルが必要です。
何万回もの計算を人の手で行うのは現実的ではありません。
機械に任せるためのスキルです。
ちなみいデータサイエンスに向いているプログラミング言語としてはpythonを押します。
その理由としては下記の講義にて詳しく解説してあります。
PythonとRどちらがデータ分析に向いている？【結論pythonです】
統計学の知識
データサイエンスにおいて、統計学の知識は非常に重要な要素の1つです。
統計学は、データ分析において必要不可欠な基盤となる理論や手法を提供しています。
統計学の知識が必要な理由は、データサイエンスにおいては、データから得られた情報を正確かつ信頼性の高い形で解釈することが重要だからです。
そのためには、データの背後にある現象や原理を理解し、適切な統計的手法を用いてデータを分析する必要があります。
例えば、データサイエンティストがある企業の販売データを分析する場合を考えてみましょう。この場合、適切な統計的手法を用いて販売の傾向や変化、顧客層の特徴などを分析することが求められます。また、得られた結果を正しく解釈するためには、統計学の知識が必要となります。
統計学の中でも、特に重要なのが「推測統計」と呼ばれる分野です。
推測統計は、標本から母集団の特性を推測するための手法であり、データサイエンスにおいては欠かせない知識となっています。例えば、ある新製品の市場投入前に、少数の顧客にアンケートを行い、その結果を元に全体の市場動向を予測する場合には、推測統計の知識が必要になります。
記述統計・推測統計に関して詳しく知りたい方は下記の講義をご覧ください。
記述統計・推測統計とは？違いを簡単に解説します。データ分析を学ぶにはまずはこれから！
ビジネスに関する知識
データサイエンティストには、単なるデータ解析能力だけでなく、ビジネスの視点から問題解決能力が求められます。なぜなら、データを分析する目的は、ビジネス上の問題を解決するためです。
例えば、ある企業が商品の販売数を増やしたいと考えた場合、データサイエンティストは販売数が低い商品の特徴を分析し、どのような施策を実施することで販売数を増やせるのかを提案します。
そのためには、企業が抱えるビジネス上の課題や目的を理解し、それに基づいて分析することが重要です。
また、データサイエンティストは、分析結果をビジネスに活かすために、レポート作成やプレゼンテーションスキルも必要です。
分析結果をわかりやすくまとめ、ビジネス部門や上層部に説明し、提案することが求められます。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストは、単独で作業することが多いと思われがちですが、実際には他の部署やチームとの協力が欠かせません。そのため、コミュニケーションスキルが重要です。
データサイエンティストに求められるコミュニケーションスキルとしては以下の物があります。
- 相手のレベルに合わせた説明力
- コミュニケーションツールを使った円滑なコミュニケーション
- 報告書やプレゼン資料の作成能力
これは本当に多いのですが、分析結果を伝える時に際に、相手の知識量が足りず理解できない、なんて事はしょっちゅうです。
なるべく専門知識を使わず、相手のレベルに合わせたわかりやすい説明をする能力が大事です。
データサイエンティストの需要
結論から言うと、データサイエンスの需要はますます高まっていくでしょう。
ビッグデータの利用が急速に広がる中、企業はビジネス上の意思決定をより正確かつ迅速に行うことが求められています。
データサイエンティストは、ビッグデータを収集、分析、解釈するためのスキルを備えており、ビジネス上の意思決定を改善することができます。
データサイエンティストはAIに仕事を奪われない？
Chat Gptの登場で一気にAIブームが再燃した2023年。
どうしても気になるのがAIに仕事を奪われてしまうのではないか？という事でしょう。
これに関しても自論を言うと、
AIによって業務の効率化は起こるが仕事が奪われる事はないでしょう！
企業は、AIを用いてビジネス上の課題を解決したり、新しい製品やサービスを開発したりすることが増えるでしょう。
しかし、これらのアルゴリズムは適切なデータセットとそれを扱うスキルが必要です。
それらを行うためには、データサイエンティストはますます必要不可欠になっていきます。
肌感としても、確かにAIの登場によって、データサイエンティストの初級者と中級者の壁は薄くなってきたと感じます。
細かいモデルの仕様を覚えていなくても、AIに聞けば答えてくれます。
しかし、アルゴリズムを解釈し、改善するにはデータサイエンティストが必要なのです。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
データサイエンティストに必要なスキルが分かったでしょうか？
まとめると、下記のスキルが重要になります。
- データ分析スキル
- プログラミングスキル
- 統計学の知識
- ビジネスに関する知識
- コミュニケーションスキル
幅広いスキルが必要になってきますので、焦らずにゆっくりと身に着けていきましょう。
また、下記リンク先にデータサイエンティスト協会が掲げるスキルチェックリストもありますので、確認してみてください。
