データサイエンティストに転職したいと考えていませんか。
以下では、データサイエンティストに向いている人、向いていない人の特徴を説明します。
この記事を読むことで、あなたがデータサイエンティストに向いているかがわかります。また、データサイエンティストへの転職の仕方も解説します。
- データサイエンティストに必要なスキルや業務内容
- データサイエンティストに向いている人の特徴
- データサイエンティストに向いていない人の特徴
- データサイエンティストへの転職のステップや必要な準備
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
データサイエンティストとは、クライアントの目的に応じてデータを収集・分析し、クライアントの意思決定に役立つ知見を引き出す職業です。
データサイエンティストは収集したデータをもとに、機械学習のアルゴリズム実装やモデル構築などのデータ分析を行います。そのため、データサイエンティストには高度なデータ分析スキルが求められます。
データを分析した後は、その結果を用いてクライアントへビジネスプランを提案します。そのため、データサイエンティストは高度なデータ分析技術だけでなく、データ分析結果を非専門家にもわかりやすく説明する能力が必要です。
データサイエンティストに必要なスキル
引用：データサイエンティストには複数のスキルが必要です。
一般社団法人データサイエンティスト協会によれば、データサイエンティストは以下の３つのスキルが必要とされています。
- データサイエンス力
- データエンジニアリング力
- ビジネス力
データサイエンス力
データサイエンス力とは、基本的な数学を理解したり、データを読み取ったりする能力です。
データサイエンティストは、理系の大学初学年レベルの数学が求められます。
例えば、データの収集やデータの検証には統計学の知識が必要です。
また、データサイエンティストは機械学習や深層学習の実装ができなければなりませんが、そのためには線形代数や微分積分の理解が不可欠です。
データエンジニアリング力
データエンジニアリング力は、データの収集や加工、プログラミングやAIの運用に関わる能力です。
データサイエンティストは適切にデータを収集、加工することが求められます。その際、RやPythonのようなデータ分析に特化したプログラミング言語を使いこなせなければなりません。
データサイエンティストはデータベースに関する知識も求められます。データベースとは、データを保存する場所で、ここからデータを抽出することでデータを収集します。また、データベースのデータを抽出したり、追加、削除するためにSQLというプログラミング言語も習得する必要があります。
ビジネス力
ビジネス力とは、データの収集、分析によって得られた結果をビジネスと結びつける能力です。
データの分析がどれ程きれいにうまくいっても、最終的にビジネスプランに結びつかなければ意味がありません。その分析結果から、クライアントが今後どのようなビジネスプランを行うかを提案する必要があります。
データサイエンティストに向いている人・向いていない人
データサイエンティストに向いている人
データサイエンティストに向いている人の特徴は以下の4つです。
- 論理的思考ができる人
- 数学に抵抗がない人
- コミュニケーション能力がある人
- 地道な作業が得意な人
論理的思考ができる人
論理的思考は、複雑なデータの集合から有益な情報を抽出し、それをもとに実用的な分析結果を導く能力のことです。
データサイエンティストには、与えられたデータが何を意味しているのかを理解し、それをもとに仮説を立て、さらにはその仮説を検証するための分析を計画し、実行する能力が求められます。このプロセスは、徹底的な論理的思考なしには成立しません。
数学に抵抗がない人
データサイエンティストは高度なデータ分析能力が求められますが、そのためには基本的な数学を理解する必要があります。
例えば、統計学はデータから意味のある情報を引き出すために不可欠であり、確率論は予測モデルの基礎を提供します。
線形代数は、データを扱う際に使われ、データサイエンスの問題解決において中心的な役割を果たします。
他にも機械学習モデルの構造は微分積分の言葉で書かれています。
また、数学の基礎能力は最初に説明した、論理的思考を伸ばす上でも必要です。
コミュニケーション能力がある人
データサイエンティストの仕事は、単にデータを分析するだけではありません。分析結果を理解しやすい形で伝え、それをビジネス戦略や意思決定プロセスにどのように適用できるかを説明することも重要な役割です。
優れたコミュニケーションスキルを持つデータサイエンティストは、技術的な詳細を非専門家でも理解できるように簡略化し、プレゼンやレポートを通じて、効果的に情報を伝えられます。この能力は、データ主導の意思決定を促進し、組織全体でのデータの価値を最大化する上で役立ちます。
さらに、プロジェクトの関係者との間で、データ分析の目的や方法論、結果に関する明確なコミュニケーションを行うことは、プロジェクトが成功する上で欠かせないものです。
地道な作業が得意な人
データサイエンティストは最近注目される職業の一つであり、魅力的な仕事であると紹介されることが多いです。
しかし、データサイエンスの仕事の多くは、データの前処理やクリーニングといった地道で時間のかかるものです。データが不完全であったり、不整合があったりする場合、これらを適切に処理し分析のために準備することは、高品質な分析結果を得るための前提条件です。
そのため、データサイエンティストの華やかな部分だけをみて、なりたいと考えるのは避けたほうが良いでしょう。
逆に、地道な作業でも、忍耐強く取り組める人は、最終的により信頼性の高い洞察を提供できるデータサイエンティストとして重宝されるでしょう。
データサイエンティストに向いていない人
上記では、データサイエンティストに向いている人を説明しました。
逆に、データサイエンティストに向かない人の特徴は以下の3つです。
- 数学に苦手意識がある人
- 地道な作業が苦手な人
- コミュニケーションが苦手な人
数学に苦手意識がある人
データサイエンティストは数学を日常的に使う職業です。そのため、数学に苦手意識がある人はデータサイエンティストになるのは難しいでしょう。
しかし、文系出身でもデータサイエンティストとして活躍している方はたくさんいます。そのため、自分は数学ができないからといって、すぐに諦める必要はありません。数学が苦手でも、一から勉強しなおすことでデータサイエンティストへの道は開かれるでしょう。
これから数学を勉強する方は、統計検定2級と数学検定１級合格レベルの数学力を目指してみてください。これらの試験に合格できるようになると、データサイエンティストに必要な数学力は十分備わっています。
以下の記事では統計検定2級のレベル感などを解説しています！
地道な作業が苦手な人
先ほど説明した通り、データサイエンティストの仕事は、データの前処理やクリーニング、元のデータから最適な変数を出力するための特徴量エンジニアリングなど、地道な作業が多いです。そのため、データサイエンティストが華やかな職業だと思って転職すると、そのギャップに苦しめられるかも知れません。
ただ、地道な作業が苦手な人でも工夫すれば、やりがいを持って仕事を遂行できるでしょう。例えば、先ほど説明した、データの処理やクリーニングには、Pythonなどのプログラミング言語やSQLのようなデータベース言語のスキルが必要です。これらの言語の使用法を勉強しながら、実務をこなすことで、日々の業務に刺激が得られます。
コミュニケーションが苦手な人
データサイエンティストは多くの関係者と一緒に仕事を進めます。そのため、コミュニケーション能力がない場合、業務に支障をきたす可能性があります。
しかし、ここでいうコミュニケーション能力とは、テレビの芸人さんのように、面白いトークをしたり、誰とでも仲良くなったりする能力のことではありません。
ここで必要とされるコミュニケーション能力とは、「報連相」を欠かさず行う、専門的な内容を非専門家にもわかりやすく説明する、などのビジネスにおいて必要とされるコミュニケーション能力のことを指します。そして、この能力は訓練を重ねることで後天的に身につけられるものです。
実際、ビジネスにおけるコミュニケーション術に関する本はたくさん出版されており、それらからコミュニケーションに必要な心構えやテクニックを勉強できます。
そのため、現在、コミュニケーション能力に不安がある方でも、データサイエンティストになることを諦める必要はありません。
データサイエンティストになるには
データサイエンスに関わる職種には、複数の専門知識、スキルが求められるため、全くの未経験からの就職は難しいです。そのため、以下のようなステップを順に踏んでいく必要があります。
- スキルを身につける
- ポートフォリオの作成
- 転職or案件の獲得
スキルを身につける
データサイエンティストになるには、以下のような技術・スキルが求められます。
- 基本的なITスキル
- 数学・統計学の基本的な知識
- 機械学習実装スキル
- データベースを扱うスキル
- 働く分野のドメイン知識
このように、データサイエンティストに必要なスキルは多岐にわたります。そのため、一から自分で勉強するのは時間がかかります。
この勉強時間を短縮したいと考える方は、講座の受講をおすすめします。
ポートフォリオの作成
ポートフォリオは次の転職または案件の獲得に必要です。ポートフォリオを企業の採用担当者やクライアントに提示することで、自分がどれだけの技術・スキルを持っているかを証明できます。
ポートフォリオを充実させるには、KaggleやSIGNATEのようなコンペに参加すると良いでしょう。
KaggleとSIGNATEはどちらもデータサイエンスや機械学習のコンペティションサイトです。サイト上には豊富なデータセットが公開されており、参加者はそれらのデータを使って問題を解決するモデルを構築します。これらのコンペで上位に入賞できるようになると、実務経験がなくともデータサイエンティストとして働くのに十分な技術があることを証明できます。
また、機械学習を行う自作アプリの作成も自分の実力を証明するものとして利用できるでしょう。
Kaggleについて以下の記事で詳しく解説しています。
転職or案件の獲得
ポートフォリオを充実させたあとは、実際に、転職活動したり、案件に応募したりしてみましょう。
説明された通りに、必要なスキルを取得して、ポートフォリオも充実させている場合、採用者やクライアントから魅力的な人材として扱われる可能性が高いでしょう。
データサイエンティストのためのロードマップをより具体的に知りたい方は以下の記事をご覧ください。
まとめ
データサイエンティストに向いている人について解説してきました。
データサイエンティストは高度なデータ分析技術を駆使して、クライアントに新たなビジネスプランを提示する仕事です。
本記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴を4つ紹介しました。この特徴に当てはまる人はぜひ、データサイエンティストへの転職を検討してみてください。
