データサイエンティストとは？ 必要なスキルと資格
データサイエンティストは、データを活用することで、周囲の現象を調査・分析し、組織がより良い意思決定を行えるようにサポートする役割を担っています。本記事では、データサイエンティストの仕事内容やデータアナリストとの違い、必要なスキル・資格について解説します。
1. データサイエンティストの定義と仕事内容
データサイエンティストは、組織の意思決定を促進するために、データの収集、分析、解釈を担当する分析の専門家です。データサイエンティストの役割には、数学者、科学者、統計学者、コンピュータープログラマーなど、いくつかの伝統的・技術的な仕事の要素が含まれています。機械学習や予測モデリングなどの高度な分析技術の応用や、科学的原理の利用が含まれます。
データサイエンティストの具体的な業務は以下の通りです。
- データセットのパターンや傾向を発見し、インサイトを明らかにする
- アルゴリズムとデータモデルを作成し、将来の結果を予測する
- 機械学習技術を使用し、データまたは製品の品質を向上させる
- 他のチームや経営陣への共有および提案
- データ分析においてPython、R、SAS、SQLなどのデータツールの導入
- データサイエンス分野における最新のイノベーションやトレンドの把握
2. データアナリストとデータサイエンティストの違い
データアナリストとデータサイエンティストは両者ともデータの傾向やパターンを調査し、組織がより良い経営判断を行うための新しいアプローチを発見します。しかし、一般的にデータサイエンティストの方がデータアナリストより責任が重く、上級職とみなされる傾向があります。
データサイエンティストは、データに関する仮説を自ら立て、検証することが期待されているのに対して、データアナリストは、すでに目標が設定されているチームをサポートします。また、データサイエンティストは、モデルの開発、機械学習の適用、データの検索と分析のための高度なプログラミングの導入により多くの時間を費やします。
3. データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストに必要なスキルは「ハードスキル」と「ソフトスキル」の2種類に分類することができます。
データサイエンティストに必要なハードスキル
データサイエンティストの技術的なスキルとして最も重要なものは以下の通りです。
- 統計解析と計算
- 機械学習
- ディープラーニング
- 大規模データセットの処理
- データの可視化
- データ解析
- 数学
- 統計学
- ビッグデータ
その他、データサイエンティストに必要なハードスキルは以下の通りです。
- プログラミング：Python、C/C++、Perl、SQL、Javaなど、さまざまなプログラミング言語の知識が必要ですが、データサイエンス職で特に必要とされるコーディング言語はPythonです。これらのプログラミング言語は、データ科学者が非構造化データセットを整理する際に役立ちます。
- 分析ツールの知識：分析ツールを理解することは、整理されたデータセットから組織に役立つ情報を抽出するための最も重要なスキルの1つです。SAS、Hadoop、Hive、Spark、Pig、Rは、データサイエンティストが使用する人気のあるデータ分析ツールです。また、これらのツールの認定資格を保持していれば、これらの分析ツールの専門知識があることを証明することができます。
- 非構造化データを扱った経験：データサイエンティストは、さまざまなチャネルやソースから抽出された非構造化データを扱った経験があると望ましいです。例えば、マーケティングチームが洞察に満ちた調査を発見するためのプロジェクトに取り組む場合、そのデータサイエンティストはソーシャルメディアも扱うことに精通している必要があります。
データサイエンティストに必要なソフトスキル
データサイエンティストは、技術的なスキルに加えて、ソフトスキルも求められます。これは個人的なスキルのことであり、学歴や資格などだけでは評価することはできません。それらは以下の通りです。
- ビジネス視点：ハードスキルを生産的に発揮するためには、ビジネス視点が必要です。データサイエンティストは、組織が成功するために解決すべき問題や可能性のある課題を意識しながら取り組むことで、組織が新たなビジネスチャンスを発見することに貢献します。
- コミュニケーションスキル：データサイエンティストに必要な2つ目のスキルはコミュニケーション能力です。データサイエンティストは、データを抽出し、理解し、分析する方法を熟知しているかもしれませんが、他のメンバーもそうであるとは限りません。そのため、同じ専門知識や経験を持たないメンバーでも理解できるようにコミュニケーションがとれることが求められます。
4. データサイエンティスト資格12選
データサイエンティストの認定資格を取得することは、希望する業界の高いスキルを身につけられるだけでなく、その知識を証明するのにも役立ちます。本記事では、データサイエンティスト認定資格12選を紹介します。
- Certified Analytics Professional (CAP)Clouderaデータプラットフォーム・ジェネラリスト認定
- DATA SCIENCE COUNCIL OF AMERICA (DASCA): SDS
- DATA SCIENCE COUNCIL OF AMERICA (DASCA): PDS
- IBMデータサイエンスプロフェッショナル認定証
- マイクロソフト認定：Azure AI ファンダメンタルズ
- マイクロソフト認定：Azureデータサイエンティストアソシエイト
- オープン認定データサイエンティスト(Open CDS)
- SAS認定AIおよび機械学習プロフェッショナル
- SAS 9を使用したSAS認定上級アナリティクスプロフェッショナル
- SAS認定データサイエンティスト
- TensorFlowデベロッパー認定資格
まとめ
データサイエンスは、データをうまく活用できる企業であれば、どんなビジネスにも価値を与えることができます。また、データサイエンスは、ワークフロー全体にわたる統計やインサイトを提供し、経営陣がより情報に基づいた意思決定を行うためのサポートするため、あらゆ業界のさまざまな企業にとって価値のあるもそのため、スキルと資格を持つ優秀なデータサイエンティストを選ぶことは、ビジネスにとって非常に重要です。
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