データサイエンティストに必要なスキルの考え方とは？ビジネススキルの考え方5つ

データサイエンティストとはどんな職業？

データサイエンティストとは、データを分析・解析することでビジネス上の課題解決を行う仕事です。

データサイエンティストはビッグデータを分析・解析することで、ビジネスに活用するための知見や情報を引き出します。

また、データサイエンティストは統計学や数学、人工知能や機械学習などのさまざまな知識や技術を駆使して企業や社会に貢献する、近年話題の職業だと言えるでしょう。

データサイエンティストのビジネスに関するスキルの考え方5つ

データサイエンティストのビジネスに関するスキルの考え方をご紹介します。

さまざまなデータを収集し、分析を行って結果を出すことが仕事のデータサイエンティストですが、データサイエンティストはビジネスに関するスキルをどのように考えるべきなのでしょうか。

ここではデータサイエンティストのビジネスに関するスキルの考え方5つをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

スキルの考え方1：課題をビジネスの観点から理解すること

データサイエンティストは課題をビジネスの観点から理解するスキルが必要です。

データ分析は企業が抱えている問題のパターンを見つけだし、解決へ導いたり、経営判断のサポートをするために行います。企業が抱えている課題をビジネスの観点から理解することで、課題解決以上の働きを行うことも可能です。

また、ビジネスをより好転させるためのきっかけにもなるでしょう。

スキルの考え方2：プロジェクト推進に関する知識をつける

データサイエンティストはプロジェクト推進に関する知識をつけることが必要です。

データサイエンティストはいつでも明確なゴールが決まっているわけではありません。また、データ分析の結果がそのまま成果になるケースも少ないため、データサイエンティストにはプロジェクトを推進し、成果につなげる事が重要です。

分析結果から取るべきアクションがわかったとき、具体性のある組織的なアクションとして提案することができます。

スキルの考え方3：理解しやすいレポートを作成できること

データサイエンティストには理解しやすいレポートを作成できるスキルが必要です。

データ分析の結果は、一般的にレポートとしてまとめることになります。レポートは誰が読んでもデータから何がわかるのか、取るべきアクションは何かが伝わるように作成する必要があります。

そのため、誰が見てもわかりやすいレポートを作成し、専門家ではない読み手にも明確な解決法を提示にする必要があります。

スキルの考え方4：分かりやすいプレゼンテーションを行えるスキルとは

データサイエンティストには分かりやすいプレゼンテーションを行えるスキルが必要です。

前述のとおり、データ分析の結果はわかりやすくレポートとしてまとめることになります。また、レポートと同じ内容のプレゼンテーションが必要なケースもあります。

そのため、分析結果を報告するときには、内容を必要に応じてスライドなどを利用してコンパクトにまとめ、誰にでも伝わるプレゼンテーションを行う必要があります。

スキルの考え方5：どのようなコミュニケーションが必要か

データサイエンティストには専門用語をうまく置き換えるなどのコミュニケーションスキルが必要です。

データサイエンティストがデータ分析で利用するスキルは専門性が高いため、難しい専門用語も多いです。しかし専門知識がない人に対して説明する際には、できるだけわかりやすく伝える必要があります。

そのため、相手に伝えるように専門用語をうまく置き換えたり、プロジェクトで使われている言い回しを用いる必要があります。

データサイエンティストのデータエンジニアリングに関するスキルの考え方

データサイエンティストのデータエンジニアリングに関するスキルの考え方をご紹介します。

データサイエンティストには、データ分析を行うサイエンスの分野をシステムやプログラミングによって実現するデータエンジニアリング能力が必要になります。

ここではデータサイエンティストのデータエンジニアリングに関するスキルの考え方をご紹介します。

高度なアルゴリズムの開発・実装の必要性

データサイエンティストのデータエンジニアリングに関するスキルには、高度なアルゴリズムの開発や実装の必要性があります。

データサイエンティストの中でも、特に機械学習を活用したAI開発に取り組むような人材は、高度なアルゴリズムの開発や実装を行います。

さまざまな企業でAI開発がさかんに行われるようになり、それにしたがってデータサイエンティストに深層学習に関する知見が求められる現場も増えてきています。

データクレンジングの重要性

データサイエンティストのデータエンジニアリングに関するスキルには、データクレンジングの重要性があります。

収集したデータからデータサイエンティストが不適切な情報や不要なデータなどを取り除くデータクレンジングを行うことで、上質なデータに基づいて機械学習や深層学習を行うことができるようになります。

また、データサイエンティストはデータ分析の精度を上げるためにデータ整形を行ったり、加工も行います。

データサイエンティストの統計に関するスキルの考え方9つ

データサイエンティストの統計に関するスキルの考え方をご紹介します。

データサイエンティストがデータを分析する上で必要になるデータサイエンスは、主に統計に関するスキルです。

統計に関するスキルにはどのようなものがあるのでしょうか。ここではデータサイエンティストの統計に関するスキルの考え方9つをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

スキルの考え方1：分析の目的を理解する

データサイエンティストの統計に関するスキルには、分析の目的を理解することが重要です。

データを統計的に分析することには必ず目的がありますが、データサイエンティストがデータ分析を行う目的は、ビジネス上の何かしらの課題を解決するということになります。

このデータ分析の目的をしっかりと理解することで、分析目的ごとの最適な分析設計が可能になります。

スキルの考え方2：分析設計のスキルに必要な能力を確認する

データサイエンティストの統計に関するスキルには、分析設計のスキルに必要な能力を確認することが重要です。

分析設計とは、前述のように分析の目的に応じて、どのような分析をおこなえば目的を達成できるかを検討することです。

分析目的ごとに最適な分析設計をするには、統計を用いた実務経験や、分析設計のベースになる数学の知識が必要です。

スキルの考え方3：データを理解しやすい形式で表現すること

データサイエンティストの統計に関するスキルには、データを理解しやすい形式で表現することが重要です。

ビッグデータを可視化するためには、データを最適な形で集計する必要があります。可視化にはグラフでの表現が一般的ですが、折れ線グラフが適切なのか、ネットワーク図などが適切なのかは、データ分析によって何を知りたいのかによって変わります。

そのため、データを理解しやすい形式で可視化するスキルが求められます。

スキルの考え方4：集計や分析の結果を正しく読み取るには？

データサイエンティストの統計に関するスキルには、集計や分析の結果を正しく読み取る力が重要です。

データをグラフ化したら、次はそこから意味を見出したり、分析を行うことになります。そのため、データサイエンティストはあらゆる角度からデータを分析し、そこに含まれているパターンなどを見つけ出すスキルが必要です。

データの集計や分析結果を正しく読み取ることが、ビジネス上の課題解決につながると言えるでしょう。

スキルの考え方5：機械学習やデータマイニングなどの手法を利用する

データサイエンティストの統計に関するスキルには、機械学習やデータマイニングなどの手法を利用することが重要です。

膨大な量のビッグデータに対して、人が自ら分析作業を行うのは非常に難しいため、データサイエンティストは機械学習やデータマイニングといった手法を利用することになります。

機械学習やデータマイニングを用いることで、ビッグデータの中に潜んでいる意外なパターンを発見することもできるでしょう。

スキルの考え方6：モデルの信頼性を正しく評価する

データサイエンティストの統計に関するスキルには、モデルの信頼性を正しく評価することが重要です。

統計的なモデルでデータを表現することで、これから新しく追加されるデータにおいても同じモデルを利用した予測が可能になります。

しかし統計モデリングを利用してビジネス判断を行う場合、モデルが信頼できるものである必要があります。そのため、データサイエンティストにはモデルの信頼性を正しく評価するスキルが必要です。

スキルの考え方7：社内にあるデータをシームレスに活用すること

データサイエンティストの統計に関するスキルには、社内にあるデータをシームレスに活用することが重要です。

社内データをシームレスに活用するには、まずはデータを抽出し、処理しやすい形式に加工し、データウェアハウスに格納しておく必要があります。

これらの処理は、それぞれの頭文字を取って「ETL処理」と呼ばれます。

スキルの考え方8：クラウド技術を扱えること

データサイエンティストの統計に関するスキルには、クラウド技術を扱えることが重要です。

データ分析で必要となる機械学習は、普通のコンピューターには高負荷となるため分散処理を行うのが一般的です。そのため、データサイエンティストは分散処理を行うためのクラウドの知識が必要となります。

近年ではさまざまなクラウドサービスが登場しており、データ分析をしやすい環境も整ってきています。

スキルの考え方9：どの程度のコーディングスキルが必要か

データサイエンティストの統計に関するスキルには、システム開発ができる程度のコーディングスキルが重要です。

データ分析を行う場合、既存ツールでは対応できないケースもあります。そういった場合はデータサイエンティストがコーディングを行うことになります。

たとえば、機械学習や統計処理ができるPythonや統計解析に最適なR言語を利用して、どのようなシステムが必要になるのか検討し、システム開発をします。

データサイエンティストに必要なプログラミング言語スキル3つ

データサイエンティストに必要なプログラミング言語スキルをご紹介します。

データサイエンティストはデータ分析のためのシステム開発を行うことがあります。そのため、プログラミングスキルも必要です。

ここではデータサイエンティストに必要なプログラミング言語スキル3つをご紹介します。

必要なプログラミング言語スキル1：Python

データサイエンティストには人工知能や統計が得意なPythonのプログラミングスキルが必要です。

Pythonはデータサイエンティストによく用いられる言語です。Pythonは人工知能や統計処理に強みを持ち、機械学習に適したライブラリなども豊富に用意されています。

そのため、Pythonのプログラミングスキルはデータサイエンティストに必要です。

必要なプログラミング言語スキル2：R

データサイエンティストには統計解析向けのRのプログラミングスキルが必要です。

R言語はデータ解析や統計解析向けのプログラミング言語です。もともと統計解析向けとして開発された言語のため、データ分析や統計解析に強みを持ちます。

そのため、R言語もデータサイエンティストに必要なスキルだと言えるでしょう。

必要なプログラミング言語スキル3：SQL

データサイエンティストにはSQLのプログラミングスキルが必要です。

データ分析を行う場合、データを格納しているデータベースからSQLを利用して必要なデータを抽出します。

そのため、必要に応じて条件を絞ってデータ抽出をしたり、インデックスを指定するといったSQLのスキルが必要になります。

データサイエンティストとしてのスキルをチェックの仕方

データサイエンティストとしてのスキルチェックの仕方をご紹介します。

スキルチェックはデータサイエンティスト協会がデータサイエンティストのために公開しているスキルチェックリストを利用するのがおすすめです。

スキルチェックリストはIPAの公式サイトから無料でダウンロードすることが可能です。

スキルチェックのメリットとは？

データサイエンティストがスキルチェックをすることにはどのようなメリットがあるのでしょうか。

スキルチェックをすることで、さまざまなメリットが考えられます。ここでは最後に、スキルチェックのメリットについてご紹介します。

自分のスキル能力を把握できる

スキルチェックをすることで自分のスキル能力を把握できます。

スキルチェックをすることで、自身のスキルを明示することが可能です。たとえば転職する場合、スキルチェックによって事前に期待される仕事のレベルを把握することも可能です。

そのため、スキルチェックを行うことで企業とデータサイエンティストのミスマッチを減らすこともできるでしょう。

習得しておくべきスキルが分かる

スキルチェックをすることで習得しておくべきスキルが分かります。

データサイエンティストを目指す人材がスキルチェックをすることで、データサイエンティストとしてこれから習得するべきスキルを明確にすることができます。

データサイエンティストに必要なスキルを理解しよう

データサイエンティストに必要なスキルを身につけましょう。

データサイエンティストにはビジネスやデータエンジニアリング、統計などさまざまな分野のスキルが必要です。

ぜひこの記事でご紹介したデータサイエンティストに必要なスキルの考え方を参考に、データサイエンティストに必要なスキルを身につけるようにしましょう。