データサイエンティストを目指して

最近データサイエンティスト育成に関するニュースが頻繁に発表されています。
ビッグデータがトレンドワードになって久しいですが、そのビッグデータどう利用するかが重要な課題ですから、データ分析に特化したデータサイエンティストの育成が早急の課題と言えます。2030年にはAI人材が12万人不足するというデータもあるのでデータサイエンティストも不足していくと思われます。

 

データサイエンティストとは

一般社団法人データサイエンティスト協会では「データサイエンティスト」には明確な定義がなく、対応領域も広いことから、データサイエンティストに必要となるスキル・知識を定義しています。 一般社団法人データサイエンティスト協会によるとデータサイエンティストとは「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」と定義されています。蓄積されたビッグデータを分析しビジネスに活用していくお仕事と言えるでしょう。

 

データサイエンティストに必要なスキル

一般社団法人 データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに必要とされるスキルを

• ビジネス力：課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
• データサイエンス力：情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の智恵を理解し、使う力
• データエンジニアリング力：データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

としています。 情報処理、人工知能、統計学を駆使してデータを分析していく仕事というイメージでしたがビジネス力まで求めているというのが、しっかりとした人材を求めているんだなという印象です。 昔から「データアナリスト」という職業がありますが、そこから一歩進んだ仕事として区別されているようです。

 

データサイエンティストになるには

この資格を取得すればデータサイエンティストになれる！といったようなものは今のところありませんので自分で知識をつけていくしかないというのが現状です。

• ビッグデータに関する知識
• プログラミングの知識
• データベースの知識
• ビジネス課題の解決能力
• コミュニケーション能力

こういった能力が必要です。 ます、データを収集するための【ビッグデータに関する知識】。それを統計的に分析するための【プログラミングの知識】【データベースの知識】。この中には分析手法としての統計学や人工知能の知識も含まれます。そして得られた情報をどのようにビジネスに生かすかの【ビジネス課題の解決能力】。それを正確に顧客に伝えるための【コミュニケーション能力】。最後の二つはコンサルティングの部分なのでコンサルタントに必要な能力でもあります。

 

 

調べていくと結構ハードルの高い仕事だと感じますが、コンサルタント能力の向上も見据えてデータサイエンティストを目指してみるのも面白いと思います。