データサイエンティストとは？スキルの習得法は？

現代の企業経営において、目標を実現するためにデータサイエンスが注目を集めています。
データサイエンスを活用したプロジェクトとそれを支えるデータサイエンティストの役割について解説します。

データサイエンスとは？

現代の企業経営において、目標を実現するためにデータサイエンスが注目を集めています。

データサイエンスとは、大規模データを活用・分析すること。
データサイエンティストは、データを分析する人のことです。

データ分析というと、従来は、ウェブログテータを保有する大手広告企業、インターネット企業や通信機器ログデータ、位置情報を保有する通信業界、自動車業界、また統計情報を保有する行政機関、あるいは大学などの研究機関などのみが扱えるイメージが強いものでした。
しかしIT技術の進歩により、こうした大規模データが個人レベルでも容易に手に入るようになりました。
その結果、データ活用のチャンスがより多くの企業にあり、データサイエンスを活かした分析力をビジネスの現場で適用できるようになりつつあります。

データ分析によって得られた結果は企業成長に大きな影響を与えると期待され、データサイエンスを活用したプロジェクトを推進する企業が増えています。
そうした背景の中、今最も注目を集めるのがデータサイエンティストという職業です。

データサイエンティストは、統計学やデータ分析力といった高度な知識に長けデータサイエンスを活用したプロジェクトを支える最重要人物と言えます。

データサイエンティストが注目されるわけは、市場が求めるデータサイエンティストとはで詳しくご紹介してします。

データサイエンスプロジェクトを活用するための組織

企業経営にデータサイエンスを活用する場合、組織として取り組むことが重要です。

データを活用した企画力を持ったマネジャーがリーダーシップを発揮し、データサイエンスを支える統計知識のエキスパートであるデータサイエンティストがビジネス要件に沿った分析結果を提供します。

また、IT分野の専門家である情報システム部門もしくはITベンダーなどが、アナリティクスを実現するITスキルを活かしてデータ処理基盤というインフラを支えます。

このように企画者、データサイエンティスト、IT技術者の3つ分野における専門家を企業内外から集めてチームを構成しプロジェクトに取り組みます。次にこの3つの役割について解説していきます。

データサイエンスを活用した企画力

データサイエンスを活用する場合、組織として主体となるのは企画部門やマーケティング部門などですが、データを活用した企画力を求められます。

ビジネスへの深い理解と分析ニーズの明示化、存在するデータの把握、どのような分析手法があり、実現方法があるのかを知っておく必要があります。
また、得られた分析結果の企業経営への貢献度合いも正しく見極めることも大切です。

貢献度合いとは、分析にかかる労力、すなわち時間やコストなどに見合ったビジネスの成果が得られるかということです。

いかに役立ちそうな分析結果が得られても、その実現において期待される収益よりも、多額の費用が伴うようでは、割に合わなくなってしまいます。
データ分析に限った話ではありませんが、最小のコストで最大の分析効果を得るのが理想です。

データサイエンスを支える統計知識

データ分析においてデータサイエンティストの存在が必須なのは言うまでもありません。
分析によって明らかにしたビジネスニーズを論理的に実現するためには、統計知識が必要となります。

データサイエンティストは、多変量解析、探索的データ解析、機会学習などの統計知識を熟知しているのはもちろんのこと、単にデータ分析をするだけではなく、未来予想を実現するロジックの構築が求められます。

データサイエンティストの仕事は、目の前のデータに対し、さまざまなモデルを適用させたり、モデルのパラメーターを変化させたりと試行錯誤を繰り返し、机上の論理を現実世界に適用させて役に立つ結果を導きます。

シミュレーションを繰り返しながら、最適なロジックを見出すという地道な作業です。
また、データ分析の現場でよくあることですが、用いているデータの中に「不正なデータ」が混在していることがあります。
ビックデータであればあるほど、重要なデータが欠損していたり、有効に見えても実は異常値だったりと不正なデータが混在しているのです。

ただ、目の前にあるデータを分析すればいいというのではありません。
有効なデータを欠落させず、不正なデータをそぎ落とすといった統計知識が必要となります。

データサイエンティストに必要な知識は、市場が求めるデータサイエンティストとはで詳しくご紹介してします。

コンサルタントの高単価案件は、アサインナビがご紹介 しています。

データサイエンティストに必要なアナリティクスを実現するITスキル

企画力と統計知識があってもプロジェクトは成功しません。
ビックデータを集積し、迅速に活用できるITスキルに支えられ、分析結果を得て目標を達成させます。

分析対象となるデータの多様性と生成速度、データ量が増加傾向にあるこれからの時代、大量データを高速に分析するためのインフラ（データ処理情報基盤）が重要となります。
テキスト、音声、動画、各種センサーデータなどリレーショナルデータベース管理システムでは管理しにくい非構造化データからの有効データを抽出する技術力や自然言語処理に関する技術力を要します。

データ分析に関する技術の進歩は著しく、最新の技術を取り入れる必要があり、目的に沿ったコンピューターシステムを実現することが重要です。

データサイエンティストに必要な知識は、市場が求めるデータサイエンティストとはで詳しくご紹介してします。

データサイエンティストに必要なスキルの習得法

データサイエンティストには、高度な知識とスキルが必要とされることがお分かりいただけたでしょうか。
そのような知識やスキルは、どのように磨けばよいのでしょうか。
新しい分野ということもあり、データサイエンスを仕事としている方々は、多岐にわたるスキルをお持ちの方が多いです。
プログラミングはもちろんのこと、統計学や分析に関するスキルにととまらず、複数の分野の知識が役立つのです。

現在、オンライン講座やセミナーなど開催されていますが、まだまだ数は多くありません。

そのような中、おすすめなのがアサインナビが開催するの「データサイエンティスト実践塾」です。

この講座の特徴は、データサイエンスの現場で仕事をしている現役データサイエンティストが講師を務め、6か月にわたり実践的なスキルを習得できる点です。
多くの企業の現場で活躍している、現役データサイエンティストが教えるため、実務で使える、まさに実践的な内容となっています。

オンライン講座と違い、その場で質問もできるため、わかりやすいと評判です。

過去の開催の様子をデータサイエンティスト実践塾を修了レポートでご紹介していますので、合わせてご確認ください。

また、データサイエンティスト実践塾の一部を記事でご紹介しています。こちらもあわせてご覧ください。

データ分析を取り入れて事業拡大

以上のように、データサイエンスを活用したプロジェクトには高度な知識と技術を兼ね備えたエキスパートの存在が必要不可欠です。
それだけに得られた結果は企業経営に大きな影響を与えます。

実際に、中小企業でもデータ分析を取り入れ、事業の発展につなげている企業もあります。
株式会社エスエフソリューションズ様では、事業の１つである介護事業にデータ分析を取り入れるため、介護事業のご担当者様がデータサイエンスを学ばれています。

アサインナビのデータサイエンティスト実践塾に参加し、データ分析を仕事に活かす方法を具体的に考えることができるようになったそうです。
「どの求人媒体が効果がよいのか？」や「介護にどうデータを活かすか」といった視点で役立っているといいます。

参加された方の声です

私は現在介護事業に携わっており、IT業界は未経験でした。
実は、初めは統計や確率などの数字に対して苦手意識がありました。ですが実践塾に参加してからは、数字を使って説明をする事の重要性や数字の使い方、統計の意味が理解できるようになりました。
実践塾では、演習やチームでディスカッションをして発表する機会も多かったので、自分の学びになるだけでなく、他の受講生の発表を聞く事も良い刺激になりました。
また、専門用語にも慣れエンジニアとしての考え方も身に付くようになったと思います。

via：アサインナビご利用者様の声

データサイエンスは、膨大なデータを保持している企業に限らず、中小企業にとっても必ず企業経営に役立つものです。

アサインナビでは、データサイエンスに関するセミナーを随時開催しております。
過去には、データサイエンティストの知識を習得するための実践塾や、特別講師を招いてのセミナーなどを開催しております。

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過去の様子はこちらからご確認いただけます。

▼データサイエンティスト実践塾▼
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