データサイエンティストに必要なスキルや資質、学習方法について解説

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この記事のまとめ

• データサイエンティストは、ビッグデータを分析し、企業の意思決定を支援する専門性の高い仕事である
• データサイエンティストには、ITスキル、統計スキル、ビジネススキルなど幅広い知識とスキルが求められる
• データサイエンティストに求められるスキルの学習方法には、データベースエンジニアの経験を積んだり、大学やオンライン講座で学ぶ方法などがある

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ビックデータを活用する企業の増加に伴い、データの取り扱いについての専門家であるデータサイエンティストの需要が高まっています。データサイエンティストになるためは、幅広い知識や経験を蓄積する必要があるため、今の自分が不足しているスキルを明確にし、足りない部分を補っていきましょう。

この記事では、具体的にどのようなスキルが求められるのかや身につけるための方法について解説しています。

データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、意思決定局面において決定権者が合理的な判断を導き出せるよう、ビッグデータを活用し分析結果に基づいたサポートをする職種です。

どの分野でも高度なスキルと豊富な知識が要求されます。たとえば、統計解析やITなどの技術面のほか市場のトレンド、ビジネス面の知識に至るまでと対象範囲は広く、理解度も相応に深く必要です。

要求される技能や知識の水準が高いことから、データサイエンティストの数は決して多くはありません。他方で、データが持つ重要性は高まっており、データサイエンティストの不足も指摘されています。

人材不足によりデータサイエンティストの需要は高く、高収入が期待できる職種であると言われるのも当然といえそうです。

｢データサイエンティストの平均年収を紹介！　今後の展望も解説します｣の記事ではデータサイエンティストの平均年収についてまとめているので興味のある方はご覧ください｡

データサイエンティスト誕生の背景

データサイエンティストの誕生に際し、以下のトピックが重要な意味を持ちました。

• ビッグデータ利用の一般化
• データエンジニアの役割統合

データの重要性は古くから問われ、1990年代にはデータマイニングが広く行われるようになりました。
しかし、特定分野では一定の成果があるものの、ビジネスシーンにおいては大きな変革がなく、技術の進歩によりビッグデータと呼ばれる膨大なデータの蓄積や操作が広く行われるようになったのは2010年代からです。ビッグデータの時代とも呼ばれ、データの活用がより進化することとなります。

また、それまでデータに関しては収集や統計、分析といった業務は担当者を分けるのが一般的だったものの、ビッグデータの時代にこれらの役割が統合され、データサイエンティストと呼ばれるようになりました。

データサイエンティストの仕事内容については､｢データサイエンティストの仕事内容は？やりがいや活躍の場も紹介｣の記事も参考にしてください。

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を目指す人にとって、必要となるスキルは何でしょうか。

IT関連スキル

データサイエンティストにもIT関連の知識が求められ、その範囲はかなり広いです。

プログラミング言語例

プログラミング言語として、PythonとRは必須となります。Pythonは、さまざまな用途に利用され、人工知能分野への活用でも注目される言語です。Rはデータ分析と統計解析に強みを持つ言語とされています。

Pythonは文法等も比較的平易で学びやすいので、データサイエンティストを目指す人は習得を検討しましょう。Rの習得難易度はPythonに比較すると高いです。いきなりRからはじめるのではなく、Pythonを習得してから学習することが望ましいとされています。

データサイエンスで用いられる言語については､｢PythonとR言語の違いは？データサイエンスに使用する言語を徹底比較｣の記事でも詳しく解説しています｡

データベースの知識やスキル例

ビッグデータというきわめて量の多いデータを扱うことから、そこに特化する形でのデータベース関係の知識あるいはスキルも求められます。代表的なものをまとめました。

• 効率的なデータ収集
• データの処理
• データベース設計
• SQL

大量のデータの処理では、データベースサーバーへの負荷が大きくなります。解析の際に重要となるインデックスを含めて適切なデータベース設計ができるよう、データサイエンティストには欠かせないこれらのスキルを磨きましょう。

なお、ビッグデータに関連する技術はさらなる発展が予想されます。積極的に情報収集を行い、知識をアップデートしていくよう心がけてください。

統計関連のスキル

データサイエンティストの仕事内容からも、統計関係のスキルは不可欠です。主なものを示します。

• 数学の知識
• データ分析手法・ツールの知識

データ分析関係の学習では、読み手が数学の知識を持っていることを前提に書かれています。データを扱ううえで数学の重要性は高いので、統計や確率、微積分、行列といった高校で学ぶレベルの知識は習得しておきましょう。

データの分析には多くの手法があります。その中から、最適な答えを見つけ出すにはどの分析手法が適しているのかを見きわめなければなりません。当然ながら、使いこなすことが可能なデータの分析手法が多ければ、適した手法を選び出せる可能性が高くなります。

ビジネススキル

分析の結果は企業の意思決定サポートに利用されるので、企業のニーズだけでなく業界の動向など複合的な知識がなければ、求められた答えを導くことはできません。基本的なビジネススキルがないと続けていけないといえるでしょう。

論理的思考力

有用な情報を提供するために欠かせないのが、論理的に物事を考えるスキルです。解決すべき課題を網羅し、漏れのないよう対応することがデータサイエンティストには求められます。論理的に考えるスキルは、考慮漏れのリスクを最小化することが可能です。

プレゼンテーション・コミュニケーションスキル

データサイエンティストにプレゼンテーションスキルが欠けていた場合、適切な答えを提供しても受け入れてもらえない可能性があります。データサイエンティストは、高度な専門性に基づく分析結果を相手が理解できる説明をする力が必要だからです。

専門知識を持たない人にも正確かつわかりやすく説明をするプレゼンテーション・コミュニケーション力があれば、組織全体がデータの持つ重要性を意識できるようになります。

プロジェクト全体を管理するマネジメントスキル

リーダーとしてプロジェクト全体を管理する場合、関係する社内の担当者とチームを組み、業務を遂行します。また、ときにはお客さまと関わることもあるでしょう。

スケジュールから予算の管理まで、対応する幅は多岐にわたります。チーム全体を上手くまとめるためには、マネジメントスキルを備えておきましょう。

データサイエンティストに求められる資質

データサイエンティストの仕事は難易度が高く、適性あるいは資質がないと仕事に就くこと自体が難関です。どのような資質が必要か確認しましょう。

多角的な視点で物事を見て判断できる

データサイエンティストには、疑問点を客観的かつ適切にまとめ上げ、利用可能なリソースを検討した上で、課題に対して起こすべきアクションを示すことが求められます。問題を多面的な視点から分析し、解決に適用できるデータの活用方法を探し出す姿勢が必要ということです。

問題解決への積極的な姿勢と知的好奇心

データサイエンティストとして不可欠とも言えるのが、積極的に課題を解決する姿勢です。物事を表面的にとらえるのではなく、一旦得た解をより深く掘り下げることで検証し、場合によってはそれを更新するといった姿勢もデータサイエンティストには求められます。
これを実践する際に欠かせないのが、知的好奇心です。

ビジネス的センス

データの扱いに長けていることは当然で、そのうえで関係各所や業界の動向などを考慮し、指針を示すのがデータサイエンティストの役割です。ビジネスサイドからみた提案・決定ができることが前提といえるでしょう。

スキルの学習方法について

さまざまなスキルが求められるデータサイエンティストですが、それらを習得するためにはどのようにすべきなのでしょうか。

データベースエンジニアとして経験を積む

データサイエンティストは要求されるスキルレベルが高い職種です。直接目指すのではなく、最初のステップとしてデータベースエンジニアを目指すという方法があります。データベースエンジニアを目指す過程で身につける以下のスキルは、データサイエンティストにとっても欠かせません。

• データベース設計および構築
• 性能改善（チューニング）

データベースエンジニアとしての経験を積みながら、データ活用に必要となるビジネス面でのスキルを磨きます。技術分野ではないため最初は敷居の高さを感じるかもしれませんが、積極的な学習を心がけてください。

データサイエンス学部・学科で学ぶ

データサイエンス学部・学科は増加傾向にあります。 理系や文系などに縛られず学習可能です。

情報工学や理工学系の学部・学科でも、データサイエンティストの素養を身に付けられる学校もあります。データサイエンティストは幅広い知識を必要とされるため、こうした教育機関で学習することは有効です。

教育プログラムを受講する

データサイエンス分野の人材育成を目的としたオンライン講座を受講することも、学習手段としておすすめです。さまざまな企業がデータサイエンス分野の教育プログラムを実施しており、自分の生活スタイルや予算に合ったプログラムを選択して、学習することができます。

また、総務省が設けている無料のデータサイエンス・オンライン講座には社会人用の講座もあり、内容も初心者向けのため、未経験者は取っ掛かりとして受講するのが望ましいでしょう。

独学で学ぶ

学校や講座などの教育プログラムを利用せずにデータサイエンスを学びたい方は、書籍や学習サイトを活用することも一つの方法です。 書籍の場合、未経験者でも受け入れやすいものを選びましょう。

独学で学ぶ利点は、自分に必要な知識をカリキュラムに囚われず柔軟に取り入れられることです。自分の理解度や足りない知識を見直しながら学習を進めましょう。

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として活動するために必須の資格はありません。しかし、資格の保持は一定水準のスキルを保有していることを意味し、市場における自身の価値を高めることに直結します。
以下を中心に、積極的に検討しましょう。

データベーススペシャリスト

情報処理推進機構（IPA）が実施するデータベーススペシャリストは、データベースに関する応用的かつ高度なスキルを持っていることを証明できる資格です。取得および学習の意義は大きいでしょう。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonについての基礎的なスキルを問う試験です。習得することで、Pythonのスキルが一定水準に達している証明になります。

統計検定

日本統計学会が認定する統計検定は、統計学に関する知識だけでなく、統計学を活用する力についても求められる資格です。データサイエンティストの業務では統計のスキルが必要ですが、学習によりそのスキルを向上させることが期待できます。

データ解析士

データ解析士は、文部科学省認定社会通信教育多変量解析実務講座を修了した者に交付される資格。
取得難易度は、統計検定準1級相当で、大学1、2年生の統計学の授業で取り扱うレベルです。
統計学の基礎を理解していることが前提となるため、これまで触れてこなかった方には難易度が高く感じられるでしょう。
一方で、実務を想定した講座内容となっているため、資格取得後すぐに業務に応用できます。

G検定およびE資格

人工知能分野の資格試験として、日本ディープラーニング協会が主催するG検定とE資格があります。

ジェネラリスト向けであるG検定は、人工知能をビジネスに活用したい人向けの資格です。エンジニア向けのE資格は、適切な手法でディープラーニング実装するスキルを問う資格で、データサイエンティストを目指す人にとっては、どちらも大きな意味のある資格といえます。

G検定については､｢G検定とは？試験の難易度や勉強方法、メリットについて解説｣の記事もチェックしてみてください｡

基本情報技術者試験・応用情報技術者試験

基本情報技術者は、情報技術の原理や基礎的な知識・技能が求められます。
応用情報技術者は、基本情報技術者試験よりも高いスキル・知識を持っていることを示せる資格です。取得すれば、知識・技能のレベルアップを図れるでしょう。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースデータベースに関連する知識・技能を評価する試験です。
必要とされる知識や技能は、オープンソースデータベースとPostgreSQL。取得することで、データベースシステムの構築から運用まで行える技術者であることを証明できます。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERは、データベースの基礎知識から高度な応用知識までを評価する資格です。多くのエンジニアが挑戦している資格のため、社内外問わずスキルの証明ができます。

また､｢データサイエンティスト検定を受けるメリット｜検定概要や合格ラインを解説｣の記事ではデータサイエンティスト検定について紹介しています｡

まとめ

データサイエンティストは、企業における意思決定という重要性の高い分野に関わる仕事です。人材不足が指摘されている中、多様な分野における高いレベルのスキルが求められる職種で、市場からのニーズは引き続き高水準であると考えられています。

多くのスキルが要求されますが、手順を踏まえれば着実に身につけられ、ほかの職種でも応用可能です。チャレンジする意義は非常に大きな職種といえるでしょう。