近年、注目されているデータサイエンティストについて理解を深めたい人は多いでしょう。
本記事では、データサイエンティストの分類や将来性など知っておきたいポイントについて解説します。データサイエンティストが気になる人は参考にしてください。
データサイエンスの概要
データサイエンスとはそもそもどんな学問なのか紹介します。
データサイエンスとは
データサイエンスとは大量のデータから法則や関係性を導き出す行為や手法を研究する学問です。パソコンやインターネットが発達したことでデータサイエンスが注目されました。IT技術の進展によってデータサイエンスの研究が進み、今では一般企業でもデータサイエンスの知見が活用されています。
データサイエンスの研究や技術活用などを行う専門家がデータサイエンティストです。現在、データサイエンティストはさまざまな分野で活躍しています。当初は学術分野に限定されていたのが、今ではビジネスから行政、医療まで多岐に渡る分野でデータサイエンティストが成果を上げているのです。
データサイエンスの活用例
データサイエンスの活用例のいくつかを以下にまとめました。
- がん治療で早期診断や幹部特定のための医療データ解析を行う
- 金融審査の効率化とリスク低減を行う
- 運送業界で最適な配送ルートや配車を導き出す
たとえば、医療データの解析にデータサイエンスが活用されています。膨大な医療データの蓄積を利用して、データ解析によりがんの早期診断や幹部特定を実現できるのです。
金融審査を効率的に進めて、リスクの低い顧客のパターンを導き出すのにもデータサイエンスは利用されます。過去の顧客データを活用して貸倒れリスクのない顧客パターンを見つけ、審査に役立てているのです。
運送業界では膨大なデータの解析により、配送ルートや配車の最適化を行っています。車両の積載量やドライバー、積み荷の状況といったデータの解析により無駄のない人材や配車の配置を実現しているのです。
データサイエンティストの概要
データサイエンティストとはデータサイエンスをビジネスの課題解決や意思決定に役立てるための仕事をする専門家のことです。データサイエンティストはさまざまな技術や知識、手法を用いて業務を行います。
データサイエンティストの基本的な業務内容は以下の通りです。
- ヒアリング
- データ分析のための環境構築
- データ収集・分析
- レポート作成
データサイエンティストはクライアントや現場の者などからヒアリングを行います。状況を正確に把握して、課題を見つけ出すのです。課題を解決するためにどんなデータを収集・分析すれば良いのか考えます。
データサイエンティストはデータ収集・分析まで効率的に進めるための環境作りを担当するのも役割です。プログラミング言語やデータベース、ネットワークなど幅広い分野の知識を総動員して環境構築を進めます。
実際にデータ収集・分析を行うのもデータサイエンティストです。用意したシステムの運用を行い、効率的にデータの収集・分析を進めます。
収集したデータの解析の結果をまとめてレポートを作成するのもデータサイエンティストの重要な役割です。データサイエンティストの提出したレポートをもとにして意思決定が行われます。データ解析の結果から新製品・サービスの開発プロジェクトの立ち上げやキャンペーン施策の実施などを検討するのです。
ビッグデータを扱う企業が増えているため、データサイエンティストは多くの現場で求められています。
データサイエンティストの種類
データサイエンティストの分類の仕方はいくつかあります。その中でもよく言及される類型は以下の通りです。
- データアナリスト
- 機械学習エンジニア
- データエンジニア
それぞれの種類について詳しく解説しましょう。
データアナリスト
データアナリストとはデータ収集・データ分析を行って結果の報告や課題解決策の提案を行う仕事です。データ分析の専門家であり、得られた結果をどのように活かすのか考えます。
データアナリストの仕事は数学・統計学の知識が必要です。得られたデータから統計学的な手法を用いて分析を進めます。結果を解釈するために数学・統計学の知識が必要不可欠です。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアとはエンジニアの中でも機械学習に特化している専門家です。機械学習を活用してデータ分析・解析を行います。機械学習を扱うためにプログラミング言語のスキル・知識が必要であり、Pythonが選ばれることが多いです。
データサイエンスの分野で機械学習は注目されています。ビッグデータの収集や解析を効率的に進めるのに機械学習が役立つからです。機械学習により複雑なモデルを構築できるため、ビッグデータから役立つ情報を引き出せます。
データエンジニア
データエンジニアは、分析のためのデータを収集・蓄積する環境構築を担います。データを活用するための基盤を整えて、効率的にデータ分析を行える環境を整えるのが役割です。データベースやネットワークなどのスキル・知識が要求されます。
現在はデータ収集や加工をするのに活用できるツールが増えました。しかし、ツールを使う場合でも、システムの選定や運用には専門的な知識やスキルが必要です。そのため、現在でも多くの現場でデータエンジニアが求められています。
データサイエンティストの分類は曖昧
データサイエンティストは幅広い業務を含んでいます。多くの役割をこなすことになり、いくつかの分類が生まれるのです。実際には企業によってデータサイエンティストがどこまでの業務を担当するのか異なります。
データサイエンティストの分類には曖昧な部分が多いです。データアナリストや機械学習エンジニア、データエンジニアをデータサイエンティストとは異なるものとして分類するケースもあります。実際には、データサイエンティストの担当する業務には、機械学習エンジニアやデータアナリストなどと共通する部分が多いため、明確に区別することは難しいです。
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は今後の将来性が高いです。主な理由として以下の点に注目しましょう。
- ビッグデータの活用が拡大している
- データサイエンス教育に政府が力を入れている
- AIが流行っている
社会のデジタル化が進んでおり、流通するデータは膨大な量になり、今後はさらに拡大していくでしょう。ビッグデータを分析してビジネスに役立てる企業は今後も増えると予想できるため、データサイエンティストは将来性が高いです。
国はデータサイエンス教育を推進しています。データサイエンティスト協会の発足やデータサイエンス学部の増加などにより、今後はデータサイエンティストの認知度が上がり需要が高まると予想できるのです。
今後は特にAI・機械学習の分野でデータサイエンティストの需要が高まるでしょう。AIや機械学習を活用すれば、ビッグデータをより効率よく分析・解析できるからです。AI・機械学習の人材は不足しているため、AI・機械学習に精通しているデータサイエンティストは重宝されます。
今後はAIが高性能化してデータサイエンティストの仕事を奪うと危惧する意見があります。しかし、AIが発展してもデータの活用方法を最終的に判断するのは人間です。AIの発展のスピードには限界があるため、今後もデータサイエンティストの需要は維持できると考えられます。
データサイエンスを学ぶ方法
データサイエンスを学びたいならば、以下のスキルや知識を身につけることが大切です。
- プログラミングスキル
- データベーススキル
- 数学・統計学
- 機械学習
- 英語
プログラミングスキルはPythonを身につけるのが一般的です。データの収集や蓄積のためにデータベースのスキルも求められます。データサイエンスの基本となる数学や統計学の学習も進めておきましょう。
データサイエンスを実践する際には機械学習が重要になります。AIや機械学習についての知識も習得しておきましょう。データサイエンスの新しい知見や情報は英語で公開されるため、英語力も大切です。
上記のスキル・知識を実際に身につけるための主な方法は以下の通りです。
- 書籍
- インターネット上の情報
- 資格試験への挑戦
- 動画サイト
- プログラミングスクール
- 研修や勉強会
- 大学・大学院
実際には上記の方法から複数を選んで並行して学習を進めていくと良いでしょう。わからない部分があれば、身近な人に質問するか、勉強会やスクールなどを活用すると疑問を解決できます。専門的に勉強したいならば、大学・大学院に社会人入学する選択肢があります。
まとめ
データサイエンスの仕事にはデータアナリストや機械学習エンジニア、データエンジニアなどの種類があります。データを活用する幅広い業務を担当するのがデータサイエンティストです。データサイエンスは今後も注目されて、幅広い分野で活用されていくため、今のうちから学習を進めていくと良いでしょう。
