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、ビックデータを分析及び解析して、その情報をビジネスに活用するための知見を引き出していく職業になります。少し難しいかもしれませんが少しづつ理解していきましょう。ビックデータとは従来のデータベースでは記録や、保管、解析が難しくなってしまうほどの膨大なデータ群を指します。このビックデータを利用し、データサイエンティストはデータ処理や統計処理を行い、得た情報を企業のビジネスに活用できるようにする方法や事業が利益を生み出す方法を予測するのです。現在のIT市場では、「ビックデータ市場の拡大」や「AI市場の拡大」に伴って、このデータサイエンティストは注目を浴びています。近年では社会の情報化は進む一方なので、ビックデータ市場の拡大に伴いそれを分析・解析するデータサイエンティストは、企業の競争力を左右する重要な役割をになっているのです。

データサイエンティストの仕事内容

簡潔にいうと「データを分析し、企業や事業のビジネスに役立つ情報を提供すること」です。業務内容をフローで見ていくと、問題定義→データ収集・整理→データ分析→課題解決・提言の流れとなります。それぞれを見ていきましょう

問題定義

「ビジネス上の課題に対してデータ分析で解決したい事情を設定します」データ分析をして、ビジネスの何を解決するのか、それを解決するための仮説の立案、課題の洗い出しをします。

データ収集・整理

問題定義で課題が決まると、それを解決するために必要となるデータをかたっぱしから収集します。そして、その集めたデータを保管する環境も整備します。具体例をあげると、APIを通じて取得したデータを収集するプログラムを作成したり、データのフォーマットを変換しより管理しやすくしたりするなどです。

データ分析

基本的に分析手法に沿って、収集したデータを分析します。分析する観点も、ビジネスの問題解決に当たるような知見を生み出すことが目的です。つまり大量のデータから意味のある情報を見つけ出すのが重要なところです。

課題解決・提言

データ分析を終えると結果をレポートし、そのレポートも見た人が内容がわかりやすく作成するのが重要です。最終的にはレポートをベースに解決策として、提言します。

データサイエンティストに必要な知識や能力

大きく分けると３つあります。1:ビジネス力2:データサイエンス力3:データエンジニアリング力です。1のビジネス力では、課題がそもそっもビジネス上の課題なので、データ分析ではなく、ビジネスの市場の背景も掴んでおく必要があります。2のデータサイエンス力は、情報処理や、人工知能、統計学をの知識を示します。3のデータエンジニアリング力とは、データを意味のある形に使えるように実装、運用する力です。

技術的なスキル

プログラミングスキルだと、PythonやR言語やJavaと行ったところでしょうか、データサイエンティストには、デートを分析するだけではなく、プログラミングやコーディングスキルの求められます。ログ収集のバッチ作成や、BIツールでのデータ挿入と行ったところでしょうか。PythonやR言語が人気の高い言語です。この他にも、データベースに関する知識も必要であり、Hadoopや、Spark、SQLと言ったことです。データサイエンティストが扱うデータは基本的い、データベースに格納されているので、分析をする環境構築をするだけではなく、利用する際にもデータベースの知識は必要になってきます。これらの他にも、データ分析手法移管する知識（統計学、データマイニング、数学）や機械学習に関する知識も必要です。機械学習では、コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクをついこうすることができる、アルゴリズムやモデルを自動的に構築することです。

将来性

現在の市場ではビックデータの市場は、拡大しているので需要自体は右肩上がりと見て良いです。しかしビックデータと同時に人工知能やAIの進化も進んでいるので、いずれデータサイエンティストの仕事はAIに取られていく可能性もないこともないです。また現時点で大学などにデータサイエンティストの学部なども作られているため、競争力が増し、人が余ってしまうということも考えられます。この辺りを考慮して、是非目指す方は目指してみては以下かでしょうか。