scientist
データサイエンティストとは?そのおすすめの資格も紹介!
アンドエンジニア編集部
2021.05.02
この記事でわかること
データサイエンティストとは、ビジネス課題を解決するためにデータ収集・分析を行う仕事を指します
データサイエンティストでは、学術・技術・ビジネスのスキルが求められます
資格取得によりデータ分析のニーズ拡大で求められるなスキルが吸収できます

データサイエンティストとは?

scientist

データサイエンティストとは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。データ分析手法となるデータサイエンスでは、数学や統計学を用いた数学的手法、計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法、機械学習やパターン認識等の人工知能技術を用います。

2010年頃から活用データが増大し、ビッグデータとして用語が浸透してきました。同様に機械学習の進歩によりデータの蓄積と利用の場が増大しています。そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータ分析を担当するデータサイエンティストは、情報技術の進歩によりITエンジニアの活躍する領域となってきています。

データサイエンティストの仕事は?

データサイエンティストの役割は大きく分けて以下の通り分類されます。
サイエンス的な役割 データサイエンスの分析手法を研究したり利用すること
エンジニアリング  データの分析のための収集や仕組みを作ること
ビジネス      分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用すること

データサイエンティストは上記分類の枠割を担っています。分析結果は多岐にわたる将来の変動予測からより確実性の高い事業戦略策定を行ったり、効果的なマーケティング活動に適用されていきます。

データサイエンティストの仕事の工程は?

実際の活動を工程に分割して説明していきます。最初にデータ分析に必要なビジネス上の課題をヒアリングし、データ分析項目を定義とゴールを設定していきます。次に必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。そして収集データを分析し、問題の可視化を行っていきます。最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、ビジネス改善を進めます。

データサイエンティストに必要な資格は?

certification

データサイエンティストはサイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的な観点で仕事を進めていきます。そのため、学術的な知識技術的な知識および業務的な知識それぞれ求められます

ここでは、資格取得により得られるスキルについて整理していきます。

データサイエンティストに求められるIT系の共通スキルは?

IT系の共通スキル技術スキルの土台となる部分です。最初に情報処理推進機構(IPA)の基本情報技術者試験(FE)をお勧めします。資格取得により情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入指示通り実施できるでしょう。次に上位資格として応用情報技術者試験(AP)をお勧めします。資格取得により情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入主導できるレベルとなります。
参考:情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(FE)
参考:情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(AP)

データサイエンティストに求められるIT系の専門スキルは?

データサイエンティストではIT系共通スキルに加えてデータベースの専門スキルが要求されます。
最初に、情報処理推進機構(IPA)の情報処理技術者試験の区分であるデータベーススペシャリスト試験(DB)お勧めします。データ収集の環境構築に必要なデータベースの設計・開発・構築・運用ができるでしょう。
参考:情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)

次に、オープン系データベースの認定試験であるOSS-DB技術者認定試験をご紹介します。データ分析システムではオープンシステムを活用することが多いため、オープンシステム用DB技術者にお勧めできる資格です。
参考OSS-DB技術者認定試験

最後に商用データベースを用いる場合は、市場占有率の高いオラクルが提供するOracle Masterの資格取得をお勧めします。
参考:Oracle 認定資格一覧

データサイエンティストに求められる専門分析スキルは?

データサイエンティストは学術的な知識技術スキルをデータ分析に活用していきます。そのため、数学や統計の専門知識が求められます。
最初に、統計自体の能力を証明するために、統計質保証推進協会の統計検定をお勧めします。この資格はデータに基づいて客観的に事象を判断し、科学的に問題を解決する能力が備わっていることを証明します。
参考:一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定

次に、分析計アプリケーションのプログラミング能力を証明するために、開発言語であるPythonの認定試験であるPython 3エンジニア認定データ分析試験が用意されています。この資格ではPythonの言語能力のみならず、確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力が試されます。
参考:Python 3 エンジニア認定データ分析試験

最後に人工知能全般の能力を証明するために、まずは日本ディープラーニング協会の検定を紹介します。G検定ジェネラリスト向けの検定となります。ディープラーニングの基礎知識を有し適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識があることを証明します。E資格エンジニア向けとなります。具体的にはディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているエンジニアレベルにあるか検定します。
参考:一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格

データサイエンティストに必要なビジネススキルは?

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データサイエンティストはビジネス上の課題を解決するためにデータ収集・分析を行い、課題解決の戦略を策定していきます。そのためデータサイエンティストになるには、ビジネス課題を明確にするためにヒアリング能力が必要となります。合わせてデータ分析の対象となる分野(例として金融や医療等)においては、それぞれ必要とされる業界知識を学ぶ必要があります。すでにデータサイエンティストとして活動されている方は実務の中で吸収していくのが良いでしょう。

データサイエンティストと機械学習エンジニアに求められるスキルの違いは?

データサイエンティストとは、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用するシステム利用者で、データ分析者・統計の専門家を指します。そのためデータ収集および分析のスキルが求められます。

一方機械学習人工知能の一種で、学習方法を定義し機械的に学習させるために過去の蓄積データから将来を予測をするための技法を指します。機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、ITエンジニアの一種となります。ITエンジニアスキルが強く求められます。なお、実際の業務では共同して実施することが多く、その役割の垣根は低くなってきているのが実状です。

データサイエンティストとデータアナリストに求められるスキルの違いは?

データサイエンティストは、以下の一連のデータ分析に必要とされるビジネスサイクルをカバーします。そのためビジネスの課題のヒアリング・解決能力が求められます。
(1) ビジネス課題の抽出
(2) データ収集の準備・収集
(3) データ分析
(4) ビジネス課題の解決

一方データアナリストデータ分析に特化した専門家となります。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、複雑な分析を高度な技法を活用して分析していきます。したがってデータ分析能力が強く求められるでしょう。

データサイエンティストの将来性は?

opportunity

データサイエンティストは人工知能(AI)の実践により脚光を浴びています。
内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」(AI戦略実行会議)が行われています。その中で議論されている主なAI適応領域として各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が期待されています。この議論を見るとわかる通り、AI技術を用いて分析するデータサイエンティストは、今後も必要とされる技術者と言えるでしょう。
参考:内閣府 AI戦略
参考:首相官邸 AI戦略2019

すでに大量のデータを扱う金融システム製薬・医療関係業界ではデータ分析が必須となっており、今後も活躍の場が拡大していくでしょう。同様にデータサイエンティストはビジネス課題に踏み込んだデータ分析を行いますので、経営コンサルタントとしても活躍の場が拡大しています。

資格取得により市場に求められるデータサイエンティストを目指しましょう

future

この10年、ビッグデータにより活用データが爆発的に増大しています。同様にIoTによりあらゆるモノがインターネットに接続され共有される時代になりました。今後はそのデータを分析し活用するニーズがさらに高まりますから、資格取得により市場のニーズに応えられるデータサイエンティストを目指すことをお勧めします。

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