データサイエンティストを目指したいならば、資格を取ることをおすすめします。
どのような資格を取得するべきか、勉強時間はどのくらいかかるか紹介しましょう。
データサイエンスとは何か？
データサイエンスとはデータを活用して新たな価値を引き出す学問のことです。
情報通信技術が発達したことで大規模なデータを集められます。膨大なデータを有効活用するためにデータサイエンスの活用が進んでおり注目されているのです。
データサイエンスではさまざまな学問の知見を利用します。数学やプログラミング、統計学などの知識を活用して、データから有用な価値を導き出すのです。
データサイエンスからいろいろな手法が生み出されており、さまざまな場面で活用されています。
データサイエンスで利用される手法として主なものは以下の通りです。
- データマイニング
- ディープラーニング
- 予測分析
- AI
- アルゴリズム
- マシンラーニング
特に近年注目されているのはデータサイエンスによりビッグデータを分析することです。
ビッグデータとは大規模で複雑なデータであり、ビッグデータを解析することでビジネスの課題解決や社会の問題解決に寄与します。
いかにしてビッグデータを扱うかを追求することがデータサイエンスの役割といえるでしょう。
データサイエンスの知見を有していれば、新しい顧客の獲得や顧客維持のための方法を予測するのに役立ちます。ビジネスの課題解決やリスクの予測などデータサイエンスが役立つ範囲は幅広いです。
データサイエンティストの現状
技術の発展により、多くの企業でビッグデータを扱えるようになったため、データ分析・解析のニーズが高まっています。データサイエンティストを求める案件は増えており、需要の高い存在になっているのです。
データサイエンスの技術は需要が高いのですが、対応できる人材は限られています。高度なスキルと知識が要求されるため、自社に人材やノウハウがないため、データサイエンス関連の案件が出されるケースが増えているのです。
ただし、実際に募集されている案件の職名にはいろいろなパターンがあります。データサイエンティストだけではなく以下の職名で募集されているケースも多いです。
- ビジネスアナリスト
- データアナリスト
- データマイニングエンジニア
- コンサルタント
- マーケター
データサイエンティストの職名が使われていなかったとしても案件の内容がデータ分析・解析に関するものであれば、データサイエンティストを求める案件と考えられます。
上記の職名で募集されている案件も含めれば、データサイエンティストの案件はとても多いです。
データサイエンティストの年収は高いです。データサイエンティスト協会がアンケート調査をした結果によると、2020年のデータサイエンティストの平均年収は791万円でした。中には年収が1000万円を超える回答もあったのです。
データサイエンティストの案件はさまざまな業界から出されています。
その中でも特に多いのはIT・通信系の企業です。他にも製造業やコンサルティングファームなどでもデータサイエンティストの案件はあります。
データサイエンティストとして働いている人の年代は20代から50代以上まで幅広いです。中心となるのは30代から40代であり、50代以上も増えています。
後から統計学やプログラミング言語を学びデータサイエンティストになったケースもあるのです。
データサイエンティストに関する育成プログラムを用意する企業は増えています。企業が研修や勉強会などを提供してデータサイエンティストの育成を促すケースもあります。
データサイエンティストは今後も将来性が高いです。今後はビッグデータを容易に扱えるようになり、データ分析・解析の需要はさらに高まっていくと考えられます。今のうちからデータサイエンスを学び資格を取得しておけば、価値の高い人材になれるでしょう。
引用元：DataScientist Society「データサイエンティストのリアル」
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として求められる主なスキルは以下の通りです。
- ITスキル
- 統計解析スキル
- ビジネススキル
それぞれのスキルの概要や身に付け方について解説しましょう。
①ITスキル
データサイエンティストに必要とされるITスキルをまとめると以下の通りです。
プログラミング
データベースに関する知識
データ処理に関する知識
データサイエンティストがデータ解析やデータ分析のモデルを構築するためにはプログラミングスキルが必要不可欠です。
実際にデータサイエンスの分野でよく利用される言語はPythonとR言語のため、いずれかを習得しましょう。
また、データ解析・分析のもとになるデータを取り扱うためのデータベースに関する知識も重要です。
膨大なビッグデータを扱うことになるため、できるだけサーバーへの負荷を抑えてスピーディーにデータを扱えるようにデータベースの環境構築が必要になります。そのためにデータベースの知識やスキルが要求されるのです。
ビッグデータを扱うため、データ処理の知識やスキルも求められます。
たとえば、クラウドを扱うスキルがあれば、分散処理を実行できるため、負荷を抑えられるのです。
データサイエンティストに求められるITスキルを習得したいならば、資格取得を目指すと良いでしょう。実際に業務を経験してスキルやノウハウを養うことも大切です。
PythonやR言語に関して以下の記事で詳しく紹介しています。
②統計解析スキル
データサイエンティストには統計解析のスキルが必要不可欠です。
数学や統計学の知識は必ず使います。具体的には、微分積分や線形代数、確率・統計などの分野です。
実際にデータサイエンスを活用する際には、最低限でも大学初級レベルの解析学や線形代数学を理解していることが要求されます。
基本的な数学や統計学の知識がなければ、データ解析・分析の環境構築をすることは難しいからです。
データ分析の手法に関するスキルや知識も重要になります。
具体的には重回帰分析やロジスティック分析などの基本的な理解です。これから調べたい事柄について、最適な分析手法を選ぶ必要があるため、各手法の基本を押さえておく必要があります。
データ分析のソフトウェアを扱うスキルも重要です。実際にデータサイエンスを利用する際には、データ分析ツールを用います。専門的なデータ分析ツールの知識やスキルを持っていれば、データ分析を効率的に進められるのです。
統計解析スキルを身に付けたいならば、書籍を用いて基本の理解に努めましょう。統計検定などの資格に挑戦するのもおすすめです。
③ビジネススキル
データサイエンティストにはビジネススキルが求められます。
データサイエンスの知見を利用してビジネスの問題を解決するには、問題を把握するスキルが重要です。ビジネスへの深い理解がなければ、問題を発見するのは難しくなります。
また、ロジカルシンキングも大事です。データ分析の結果から論理的な結論を導くことが求められます。ビジネスの課題解決のためにデータ分析の結果をどのように活かせるのか考えるためにロジカルシンキングが必要不可欠です。
データサイエンティストはデータ分析の結果をプレゼンやレポートとして発表します。そのため、ドキュメンテーションやプレゼンテーションのスキルが重要です。結果を論理的にわかりやすく伝えるスキルが求められます。
データサイエンティストが取るべき資格
データサイエンティストが取るべき資格は以下の通りです。
- データサイエンティスト検定
- 統計検定
- データベーススペシャリスト試験
- G検定・E資格
それぞれの資格の難易度や取得にかかる時間などを紹介します。
データサイエンティスト検定
引用元：データサイエンティスト協会
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の実施している資格試験です。
データサイエンティストに求められるスキルや知識を証明できます。
データサイエンス力やデータエンジニアリング力、ビジネス力を問う問題が出題されるのが特徴です。
出題範囲は広く、計算の必要な問題もあり、難易度は高いとされています。合格のために必要な勉強時間は50時間程度です。
| 概要 | データサイエンティストに求められるスキルや知識を証明できる |
|---|---|
| 難易度 | 出題範囲が広く、計算問題も出題されるため、難易度は高い |
| 勉強時間の目安 | 50時間 |
統計検定
引用元：統計検定
統計検定とは統計に関する知識やスキルを評価する資格試験です。1級から4級までが用意されています。
統計解析手法の使い方や解釈の仕方、基礎的な統計学の知識などが出題内容です。
統計検定2級が大学基礎課程レベルとされています。文系出身の方にとっては難易度は高いです。
統計検定2級に合格するための勉強時間は50〜80時間程度とされています。
| 概要 | 統計に関する知識やスキルを評価する資格試験 |
|---|---|
| 難易度 | 1級～4級まで分かれている 統計検定2級が大学基礎課程レベル |
| 勉強時間の目安 | 50～80時間 |
データベーススペシャリスト試験
引用元：情報処理推進機構
データベーススペシャリスト試験は高度情報技術者試験の1つです。
膨大なデータの管理を行い、データ分析基盤を提供するデータスペシャリストに必要なスキルや知識を認定します。
試験難易度はとても高く、情報処理技術者試験のレベル区分の最上位です。
午前試験と午後試験があり、午後試験には記述式の問題が出題されます。
データベースに関する専門知識が出題され、試験のレベルはとても高いです。
合格率は例年15％〜20％程度でかなり低くなっています。
勉強時間の目安は150〜200時間程度です。
| 概要 | 膨大なデータの管理を行い、データ分析基盤を提供する データスペシャリストに必要なスキルや知識を認定する |
|---|---|
| 難易度 | 情報処理技術者試験のレベル区分は最上位で難易度はとても高い 合格率は例年15％～20％程度 |
| 勉強時間の目安 | 150～200時間 |
G検定・E資格
引用元：日本ディープラーニング協会
G検定・E資格は日本ディープラーニング検定協会の実施している資格です。AIや機械学習に関連する幅広い知識を検定します。
G検定はAIや機械学習に加えて関連法規や契約などの内容があるのが特徴です。
一方、E資格は機械学習の実装などエンジニア向けの内容になっています。
データサイエンティストを目指すならば、どちらの資格も役立つでしょう。
G検定は基礎的な内容が出題されて比較的簡単です。
E資格は専門的な知識が問われるため難易度は高いとされています。
G検定合格には30時間、E資格合格には150時間程度の勉強が必要です。
| 概要 | AIや機械学習に関連する幅広い知識を検定する資格 |
|---|---|
| 難易度 | G検定は基礎的な内容が出題され比較的簡単 E資格は専門的な知識が問われて難易度が高い |
| 勉強時間の目安 | G検定：30時間 E資格：150時間 |
まとめ
データサイエンティストに関する資格はたくさんあります。しっかりと勉強をして資格を取得すれば、データサイエンティストに必要なスキルや知識を身に付けられるでしょう。
