人材不足が見込まれるデータサイエンティスト
Harvard Business Reviewの2012年10月号で「21世紀で最もセクシーな職業」であると表現されたことでも有名なデータサイエンティスト。
ビッグデータ利用の拡大が進むなか、これから明らかに人材不足が見込まれる注目の職業について、その概要を紹介します。
そもそもビッグデータとは、一般的なデータ管理・処理ソフトウェアでは扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合のことを指します。しかし、それだけでは単なるデータ群に過ぎません。
それら大量のデータのなかから、データサイエンティストが必要な情報を収集・抽出・分析することによって、はじめて機械学習に生かされたり、企業の経営戦略を決める際の判断材料として活用できるようになったりするのです。
別分野からの職種替えが多い
まさに高度情報化社会の現代を象徴する職業といえるデータサイエンティストですが、多くの人はエンジニアや統計担当者、あるいはデータ分析者など、別分野からキャリアをスタートさせています。
2010年頃までであれば、データ収集は企業のIT・情報システム部門、そして分析はマーケティング部門が担当していた領域でしたが、ビッグデータの価値が高まるとともに、それを扱う側の役割にも進化が求められてきたという背景があるからです。
ITの進化により、飛躍的にニーズが高まった職種の代表といえばエンジニアです。現在もなお慢性的な人手不足であり、若者を中心に志望者も増えるばかりの職業ですが、いわゆるITスキルのスペシャリストであるエンジニアに対し、データサイエンティストにはより幅広いスキルが要求されます。
データアナリストに求められるような統計学や分析に関するスキルはもちろん、それをいかに経営の意思決定や戦略に生かすことができるか、というビジネスサイドのスキルも重要となるからです。
どんなスキルが必要か
では具体的に、データサイエンティストに求められるスキルを解説していきましょう。
IT関連のスキルとしては、まずは何といってもプログラミングスキル。AIや人工知能分野でも活用されるPythonや、統計解析言語として開発されたR、そしてSASなどは最低限理解しておかなければなりません。
HiveやSQLなどでクエリを書くことでデータ取得も行いますし、設計に関するデータベース知識とチューニングのスキル、さらにはクレンジングや加工のスキルも不可欠です。Hadoopを中心としたオープンソース群の知識が必要となる場合も多いでしょう。
次に、統計学に関する正しい知識が求められます。確率・統計、微分積分、行列などの数学知識は必須です。
また、データ分析には多くの手法やパターンがあるからこそ、統計処理やデータマイニングについての知識も欠かせません。分析ツールを使いこなし、より効率的な計算ができるようになることも業務では重要となります。
最後に、ビジネスサイドのスキルです。そもそも分析したデータから戦略を設計するためには、企業の課題やニーズを正しく理解できるだけのビジネス的な知識が必要になります。
そこからロジカルシンキングによって課題の整理や洗い出しおこない、最終的にはレポーティング力、プレゼンテーション力が問われることになります。
データをわかりやすく視覚化するデータ・ビジュアライゼーションのスキルもあったほうがいいでしょう。
年収1000万円以上も
いずれにせよ、複雑なITや統計の知識を持っていない人に対し、わかりやすくその成果を伝えられなければ何の意味もないからです。
このように、さまざまな側面を持つオールラウンダーとして定義されることもある職業だからこそ、一般的なエンジニアやプログラマーと比べて高待遇が期待されます。
需要に対して希少性が高いこともあり、経験や企業が求める条件さえ合致すれば、年収1000万円以上を提示されるケースも決して珍しくはありません。
将来的にも、テクノロジーの発達とあわせ、その市場価値は高まっていくばかりです。そんなデータサイエンティストになるために、実はデータ分析や統計担当者としてのキャリアが不可欠というわけではありません。
むしろ重要になる資質は、課題解決力やコミュニケーション能力であり、そこにIT関連や統計学についての一定以上の理解を持っていることが条件として加わってくるのです。
そのあたりの知識を今から身につけたいという人は、ぜひ積極的にオンライン学習サイトなどを活用してみましょう。
企業の特性を見極める
もちろん、まずはデータエンジニアとして経験を積み、ステップアップを目指すという方法も有効かつ王道です。
データサイエンティストという職業については、その複雑性と多様性ゆえに、どの企業でも共通した職務内容というものがあるわけではありません。
だからこそ、自身がデータサイエンティストとして活躍することを希望するのであれば、就業する企業の特性をあなた自身が見極める必要があるでしょう。
「大量のデータを必要とし、複雑な課題を解決しようとしているか」、「企業文化としてデータに価値を置いているか」、そして「データサイエンティストからの革新的な提言に対し、変化を柔軟に受け入れる姿勢があるか」。
これらの重要性を理解し、正しく取り組む姿勢を持った企業のなかにおいてこそ、データサイエンティストとしてのあなたの価値は無限に高まっていくことでしょう。
[文、編集]サムライト編集部
