データ解析

データ解析とは、ビジネスや社会の問題を解決するために、大量のデータを収集・整理・分析・可視化することで、データサイエンティストの基本的なスキルです。データ解析を活用すると、問題の原因や傾向を明らかにし、最適な施策や予測を行えます。

例えば、ECサイトの売上を増やすために、データ解析を行うとします。その場合、顧客の属性や購買履歴、アクセスログなどのデータを用いて、顧客のニーズや行動パターンを分析し、ターゲティングやレコメンドなどの施策を提案できます。

このようにデータ解析は、売上や利益の最大化につながることから、データサイエンティストにとって必要不可欠なスキルと言えます。

統計学

統計学とは、データから確率的な法則性や因果関係を導き出すことで、データ解析の基礎となる学問です。データの信頼性や有意性を検証し、偶然や誤差による影響を排除できます。

例えば、ある広告キャンペーンの効果を測定するために、統計学を用いるとします。その場合、広告を見た人と見ていない人の売上やクリック率などの指標を比較し、広告が売上やクリック率に与えた影響を推定できます。

また、統計的な検定や信頼区間などの手法を用いて、その影響が有意かどうかを判断する指標を作ることもできるでしょう。これにより、広告主は広告の効果を正確に把握し、広告費用の最適化やROI（投資対効果）の向上を図れます。

統計学は、ただデータを解析するだけではなく、それがどのような傾向を示しているかを伝えるために必要なスキルです。

プログラミング

プログラミングは、データ解析を効率的に行うためのスキルで、データの収集や整理、分析や可視化などの作業を自動化して時間やコストを節約できます。

例えば、分析を行うためにPythonやRなどのプログラミング言語を用いて、取得したテキストデータの前処理や形態素解析を行います。その後、必要に応じた分析のモデルを構築し、結果をグラフやダッシュボードで表示して見える化するなどが挙げられるでしょう。

多くのデータを扱うデータサイエンティストにとって、プログラミングはデータ解析や分析の効率を高め、そしてわかりやすく伝える上で必要なスキルです。

機械学習

データサイエンティストにとって機械学習は、データ解析をより高度化し、分類や識別によって予測や判断の正確性を高めるなどのために必要なスキルです。

これは、データの特徴やパターンを理解し、最適なモデルやアルゴリズムを選択し、評価や改善を行う能力が求められるためです。例えば、機械学習の手法を用いて、顧客の嗜好やニーズを予測し、商品の推薦や価格設定の最適化を行うなどが挙げられます。

データサイエンティストが機械学習のスキルを持っていることは、データから有用な知識や予測を抽出し、効果的な改善案を提供できることの証ともなるでしょう。

論理学

Point（結論）: データサイエンティストにとって、データを分析して問題を解決するための基礎的な思考法の論理学は、データの正確性や信頼性を検証するために必要です。

また、データから仮説を立てたり、因果関係を探ったり、推論や予測を行ったりする際にも、論理的な根拠や方法を用いる必要があります。

例えば、あるデータセットにおいて、AとBの間に相関があることが分かったとします。このとき、論理学を用いて、AとBの間に因果関係があるかどうかを検討する必要があります。もし、AとBの間に第三の変数Cが介在している場合や、AとBが偶然に相関している場合などは、因果関係は成立しません。

このように、データサイエンティストにとって論理学はデータから正しい結論を導くために重要なスキルと言えるでしょう。

ビジネスに関する知識

データサイエンティストは、取り扱うビジネスに関する知識が必要不可欠です。

ビジネスに関する知識があれば、データの意味や背景を理解しやすくなるためです。また、データの分析結果をビジネスの目標や戦略に沿って提案したり、効果測定したりもできます。

例えば、売上やコンバージョン率などのKPIを把握し、顧客の行動や嗜好を分析し、レコメンドや価格設定などの施策をより具体的に提案できます。さらに、施策の効果を検証し、適切な改善点を見つける際にも知識が役立つでしょう。

AI（人工知能）に関する知識

データサイエンティストには、AI（人工知能）に関する知識も必要です。AIに関する知識があれば、データから予測や分類などの高度な分析を行えて、データの特徴やパターンを抽出しやすくなります。

また、AIのモデルやアルゴリズムを選択したり、チューニングしたり、評価したりもできるでしょう。例えば、医療分野のデータサイエンティストは、AIの技術を用いて、画像や音声などの非構造化データから、病気の診断や予後の予測を行うなどが挙げられます。

AIに関する知識があるデータサイエンティストは、顧客にとって有用かつ革新的な解決案を提供できることから、身につけておくと良いスキルと言えます。

メリット

データサイエンティストになるメリットは以下の通りです。

給与が高い

データサイエンティストは、データから有益な情報を引き出し、意思決定や戦略立案に貢献するという重要な役割を果たすため、給与が高い水準に保たれています。

また、データの利活用が進む昨今の時代にマッチした人材であるデータサイエンティストの需要が伸び続ける一方で、その供給は少ないことで市場価値が高いのも理由の一つです。

例えば、厚生労働省が運営する職業情報サイト（Jobtag）によると、平均年収は「557.5万円」です。これを踏まえて、国税庁の令和3年分民間給与実態統計調査において、2021年の平均年収が443万円であることを考えると、データサイエンティストの給与は高いと言えるでしょう。

将来性がある

データサイエンティストは、デジタル化やAI化が進む社会において必要不可欠な存在なため、将来性がある職業です。AI人材の需要が高まりを見せており、世界的に見ても、データサイエンティストの不足は深刻な問題とされるほどです。

日本では、IT人材需給に関する調査でAI人材が14.5万人不足するという結果が公開されています。データサイエンティストに近いこの人材不足は、それだけ需要が高いことを示唆しており、その将来性の高さがうかがえます。

多様な産業で活躍できる

データサイエンティストは、データ分析や機械学習などの汎用的なスキルを持っており、多様な産業で活躍できます。これは、スキルがどのような業界や分野でも応用でき、さまざまなプロジェクトに参加できるためです。

例えば、データサイエンティストが活躍できる事例として、以下のものが挙げられます。

このように、多様な産業で活躍できることは、高い将来性と相まって大きなメリットと言えるでしょう。

転職・独立しやすい

データサイエンティストは、高い市場価値と多様なキャリアパスを持っており、転職や独立しやすいとも言えます。また、求人数が多いことからその需要が高く、フリーランスやコンサルタントとして仕事を受注しやすく、転職市場でも多くの企業から求められる人材であることも一つの理由でしょう。

一定の経験やスキル、人脈が求められるものの、一つの専門的なスキルとして磨き上げられると、転職や独立に有利になれるのはデータサイエンティストならではの利点です。

デメリット

一方で、データサイエンティストには下記のデメリットも挙げられます。

高いスキルが必要になる

データサイエンティストになるには、データの収集、分析、可視化、モデリング、予測など、多様なタスクをこなせる高いスキルが必要になります。これらのタスクを行うためには、プログラミング言語や統計学、機械学習、ビジネス知識など、幅広い知識と技術が求められます。

例えば、ある企業の売上予測をする場合、下記のスキルが必要となります。

このように、データサイエンティストになるにはこれらの一連の作業を行わなければならず、高いスキルが必要になるということがわかります。

継続的な学習が必要になる

データサイエンティストが扱う領域では、新しい技術や手法が次々と登場しており、継続的に学習する必要があります。新しい技術や手法を追いかけるためには、常に最新の情報をキャッチアップし、自分の知識やスキルを更新する必要があるでしょう。

例えば、深層学習という分野はAI等の普及で近年急速に発展しており、画像認識や自然言語処理などの応用分野で優れた成果を出しています。しかし、深層学習を理解するためには、ニューラルネットワークやバックプロパゲーションといった基礎的な概念から始める必要があり、ハードルが高いものです。

そのため、データサイエンティストになると継続的に学習し続けて自らを高める必要があることが、人によってはデメリットとなるでしょう。

学習するためにコストがかかる

データサイエンティストになると、オンラインコースや書籍やセミナーなどの教材や教育機関を利用することが多く、学習するためにコストがかかります。

これらの教材や教育機関は無料のものもありますが、質の高い学びを得ようとすると有料のものに辿り着くことがほとんどです。また、学習するためには自分の能力や進捗や目標などを常に評価・改善・維持するという能力も必要です。

データサイエンティストという専門職は、その需要の高まりと高い給与がある一方で、常に学習を続けるコストとの費用対効果まで考える必要があるでしょう。

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数学的・論理的思考が得意な人

数学的・論理的思考が得意な人は、データサイエンティストに向いています。これは、統計学や機械学習などの数学的な手法を使って、データのパターンや関係性を見つける必要があるためです。

例えば、ある商品の売上に影響する要因を分析する場合、相関係数や回帰分析などの数学的な手法を使って、売上と関係のある変数を特定します。また、データから得られた結果に対して、論理的に因果関係や仮説検定を行うこともあるでしょう。

このように、数学的・論理的思考が得意な人は、データサイエンティストとして必要なスキルを持っていると言えます。

問題解決能力に優れている人

問題解決能力に優れている人も、データサイエンティストに向いています。ビジネスや社会の課題を解決するために、データから有益な情報を引き出す必要があるためです。

ここで言う問題解決能力とは、問題の本質や目標を明確にし、適切な手段や方法を選択・実行して評価する能力のことです。例えば、ある企業の顧客満足度を向上させるために、以下のようなプロセスで分析します。

このように段階的に考え、適切な問題解決能力に優れている人は、データサイエンティストに向いていると言えるでしょう。

コミュニケーションが得意な人

コミュニケーションが得意な人も、データサイエンティストに向いている人材と言えます。データ分析の結果や意義を他の人に伝える必要があり、自分の考えや感情を相手に伝えることだけでなく、相手の考えや感情を理解することも必要となるためです。

例えば、データサイエンティストが分析結果をプレゼンテーションする場合、以下のようなコミュニケーションスキルが必要です。

このように、コミュニケーションが得意な人は、データサイエンティストとして必要なスキルを持っていると言えるでしょう。

締め切りを守れる人

データサイエンティストには、締め切りを守れる能力も求められます。さまざまなプロジェクトに関わりながらクライアントや上司から期待される成果を出す責任があり、効率的に作業を進める必要があるためです。

データ分析やモデル構築は、時間や資源が限られた中で行われることが多く、データの収集や前処理、モデルの選択や評価、レポートの作成など、多くのタスクをこなさなければなりません。さらに、プロジェクトの途中で新しいデータが入ったり、モデルの仕様が変わったりする可能性もあります。

これらの状況に対応しながらも締め切りを守れる人は、データサイエンティストとして信頼され、高い評価を得られるでしょう。

プログラミングに関心がある人

データサイエンティストには、プログラミングに関心があることも一つの素養です。データ解析・分析において、プログラミング言語やツールを使ってデータを分析したり、モデルを構築したりするためです。

プログラミングを使えば、大量のデータを効率的に処理したり、複雑な計算やシミュレーションを行ったりできます。また、プログラミングを通じて、データの特徴やパターンを理解したり、問題解決のロジックを構築したりする力も養えます。

しかし、日本語とは異なる構文の存在と、1つのミスが動作不良につながることから興味や関心がなければ学び続けられません。そのため、プログラミングに関心がある人はこうした難題と向き合いやすく、データサイエンティストとして向いていると言えます。

ツールやフレームワークを扱えるようにする

データサイエンティストとして働くには、Python、R、SQLなどのプログラミング言語を扱える必要があります。

加えて、下記のデータ分析や機械学習に特化したツールやフレームワークを扱えるようになることも求められます。

それぞれは、データの前処理、分析、モデリング、可視化に不可欠で、実務において高い効率と精度を求められます。

実践を積む

また、理論知識だけでなく、実際のデータを使った実践経験を積むことも大切です。

Kaggleのようなオンラインプラットフォームで競技に参加する、インターンシップやプロジェクトで実務経験を積む、自身でデータ分析プロジェクトを立ち上げるなど、さまざまな方法で経験を積むことができます。

コミュニティに参加する

必要に応じて、データサイエンスコミュニティに参加することで、最新のトレンド、ツール、手法を学び、同じ分野の専門家や同僚と知識を共有できます。

などを通じて、データサイエンスコミュニティに積極的に参加しましょう。

ポートフォリオを用意する

ここまで触れた3つのステップを踏まえて、自分が行ったプロジェクトや分析の結果をまとめたポートフォリオも用意しておきます。

ポートフォリオの作成は、データサイエンティストとしての技術を示す際に非常に有効です。

GitHubなどのプラットフォームを活用して、自分の成果物を公開し、見やすく整理しておくことが重要です。

学歴や資格を取得する

データサイエンティストの技術を高めるためにも、関連する学位や資格を取得することも有用です。

例えば、統計学、コンピュータサイエンス、データサイエンス、機械学習などの分野での学士号、修士号、博士号などが挙げられます。

また、Python3エンジニア認定データ分析試験、統計検定、G検定、E資格などの専門的な資格も役立ちます。

次項では、ぜひ取得しておきたい資格に触れるため、参考にしてください。

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データサイエンティスト検定　リテラシーレベル

データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル（通称：DS検定® ★）は、データサイエンティストとしての入門スキルを認定する試験です。

この検定は、データサイエンス、データエンジニアリング、ビジネスの基本的な能力と知識を備えていることを証明するもので、数理、データサイエンス、AI分野の教育レベルも評価します。

そのため、データサイエンティストを目指す初心者や、ビジネスの世界でデータサイエンスのキャリアを考えている方、また大学生や専門学校生にとっても理想的な試験です。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、高度なITスキルを有する人を対象にした認定試験です。

同試験は、データベースに関連する技術を深く理解し、情報システムの企画、要件定義、開発、運用、保守において中心的な役割を果たすことができる人材を審査・認定することを目的としています。

データベーススペシャリスト試験は、高度なデータベース技術と情報システムの企画・運用に関心があり、専門的なキャリアを積みたいIT専門家や技術者におすすめです。

統計検定

統計検定は、統計学の深い知識と実際にそれを使う能力を見極める、全国で統一された試験です。

データに基づいた客観的な判断や科学的な問題を解決する力を測定することを目的としており、これらのスキルは21世紀の職場や研究分野で国際的に必要とされています。

データに基づく意思決定や科学的問題解決に興味がある学生、研究者、ビジネスの専門家にとって、統計検定は理論と実践の両方を学ぶのに理想的な選択です。

G検定・E資格

G検定とE資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するディープラーニングに関する資格試験です。

G検定は、ディープラーニングの基礎知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）を対象としています。

そのため、AIやデータサイエンスに興味がある学生や、ディープラーニングを初めて学ぶ社会人の方におすすめです。

一方で、E資格は、ディープラーニングを実装する人材（エンジニア）を対象とした試験です。

このことから、すでにディープラーニングの基礎知識を有しており、エンジニアとして活躍したい方や、ディープラーニングのエンジニアを目指す方におすすめできるでしょう。