データサイエンティストは、IT技術の進歩に伴い需要が高まっている職種です。
現代社会ではIT人材不足が課題となっており、データサイエンティストは注目を集めています。
しかし、その業務内容や将来性については疑問を持つ人も多いでしょう。
そこで本稿では、データサイエンティストの職務と展望について詳しく解説します。
さらに、未経験者がこの分野に転職する方法も紹介します。
内容を読めば、データサイエンティストへの理解が深まり、転職への一歩を踏み出しやすくなるはずです。
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データサイエンティストとは
ビッグデータを活用し、企業の課題解決に貢献するのがデータサイエンティストの役割です。
従来は、データの収集と分析を別々の担当者が行っていましたが、スマートフォンやSNSの普及によりビッグデータが増加し、AIの発展でその分析ニーズが高まったことから、
- 両方の業務を一手に担う専門家が必要とされるようになりました。
莫大な情報は適切に処理されなければ無駄ですが、上手く活用すれば企業にとって宝の山ともなります。
そこで、ビッグデータを一元的に管理し、経営判断に役立てるデータサイエンティストの存在価値が高まっているのです。
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の職務範囲には重複がありながらも、明確な違いが存在します。
- データアナリストは主に企業が抱える課題解決のサポートを目的とし、データの収集と分析を専門的に行います。
- その中でも、コンサル型はデータに基づく提案を中心に課題解決を図り、エンジニア型は機械学習やツールを活用して製品やサービスの改善に取り組みます。
- 一方、データサイエンティストの役割はより広範囲に及びます。データの収集と分析に加え、課題解決に向けた計画立案や、適切なデータ収集環境の構築も担います。
つまり、データサイエンティストはデータアナリストの上位職と位置付けられますが、企業によって両者の定義は異なる場合があります。
データサイエンティストの仕事内容
データ処理の専門家の職務は所属する組織によって異なりますが、主に次の3つの業務に大別されます。
- 情報の収集
- 分析、整理
- 分析結果に基づく提言と報告書の作成
基本的な業務の流れはこのようになっています。
データの解析からビジネス提案に至るまでを一貫して行うため、担当する仕事の量は多大なものとなります。
各業務の詳細については、別途説明がありますので、そちらをご参照ください。
データ収集と分析によるビジネス課題解決
企業が抱える課題を解決するために、必要なデータを収集し、分析を行います。
まず初めに、
- 企業の抱える課題とその優先順位
- 解決策の提案内容をまとめる必要があります。
次に、提案内容に必要なデータを収集し、分析可能な形式に整理します。必要なデータが存在しない場合は、新たにデータ収集システムを構築することもあります。また、データを管理している部門と連携を取ることが重要です。
収集したデータを組み合わせ、ビジネスに役立つ有益なデータを特定します。分析のアプローチには、
- 仮説検証型
- 知識発見型
の2つのパターンがあり、状況に応じて適切な手法を選択します。データサイエンティストは、経営判断に繋がるようなデータを見つけ出すのが役割です。
データクレンジングの重要性
データの質を高めるため、収集したデータを整理する作業が欠かせません。
無秩序に集められた情報には不要な部分が含まれているため、分析に適さない場合があります。
そこで、
- 不要なデータを削除したり
- 欠損値を補完したりして、分析に適した状態に調整します。
さらに、データの構造を明確にすることで、解析がスムーズになります。
整理後も、データが乱れないよう、
- 入力ルールの徹底や
- システム上の制限など、適切な管理が求められます。
データ分析からレポーティングへ
データ分析から得られた知見を課題解決につなげるため、レポートを作成し報告します。
レポートは、図表やグラフィックを活用して内容を一目で把握できるよう構成します。
データが詳細になるほど、分かりやすくまとめる作業であるレポーティングが重要となります。
ビジネスにおける重要な指標(KPI)を整理し、見落とすことのないよう可視化する必要があります。
KPIに漏れがあれば、重要な変化を見逃してしまう恐れがあるためです。
レポートに基づき、課題解決に向けた提案を行います。
必要に応じて、将来の問題を明らかにしたうえで、次のデータ分析につなげていきます。
データサイエンティストの将来性
国内におけるデータサイエンティストの需要は依然として高水準にあります。
2021年の調査では、企業の半数近くがデータサイエンティストの増員を行っていました。
今後3年間で経験者を採用したいと考える企業が7割を超えており、特に課題解決力や戦略的思考力のある人材が求められています。
一方で、経済産業省の試算によれば、2030年までに先端IT人材が最大73.7万人不足すると予測されています。
このように、国内市場ではデータサイエンティストは売り手有利な状況が続くと考えられます。
グローバルな視点でも、データサイエンティストは有望職種の一つとされ、
- ビッグデータ分析の市場規模拡大が見込まれています。
- AIやIoTなど先端技術の発展がこの分野の成長を後押ししており、将来性の高い職種であるといえるでしょう。
未経験からデータサイエンティストへの転職を実現させるには
データサイエンティストへの転職を希望する方は、ITやデータ分析の経験がなくても可能性があります。全ての専門家も初心者からスタートしているため、未経験からのキャリアチェンジは決して不可能ではありません。
ただし、幅広い知識と技能が求められるため、転職の障壁は高いことは事実です。それでも挑戦したい場合は、以下の方策を検討してみましょう。
- 開発経験の習得
- 転職理由と志望動機の一貫性
- 専門スクールの受講
- 転職エージェントの活用
などが考えられます。自分に合ったキャリアプランを立て、着実に実行に移すことが重要です。
各方法の詳細については、続けて説明します。
データサイエンティストへの現実的なキャリアパス
データサイエンティストを志すには、開発経験の積み重ねが不可欠です。
この分野では幅広い知識と技能が求められるため、実践を通じて能力を磨く必要があります。
- プログラミング言語
- データベース言語
- データ分析ソフトウェア
などの開発スキルが重要視されます。
IT業界未経験者は、まずエンジニアとしてスキルを身に付け、その後データサイエンティストを目指すのが現実的です。
一方、エンジニア経験はあるがデータ分析は未経験の場合は、データサイエンスに関連する職種に転職することをお勧めします。
| 条件 | 採用の可能性 |
|---|---|
| エンジニアリングの実務経験 | 高まる |
| データ分析の実践経験 |
転職理由と志望動機の一貫性
職場移動の理由と新しい職場への思いを一致させることが肝心です。両者に矛盾があると、面接官から良くない印象を持たれてしまいます。
そのため、新しい職場への思いを考える際は、職場移動の理由に立ち返り、ポジティブな表現に言い換えることをおすすめします。
例えば、
- 給与面での不満があれば、実力を発揮できる環境で実績を残したいといった具合です。
さらに、理由と思いの間を具体的なエピソードで繋げるとよりスムーズになります。小さなエピソードを組み合わせるのも有効な方法です。
作成後は、第三者の意見を聞いて確認するのがベターでしょう。
データサイエンティスト特化型スクールの魅力
プロフェッショナルな指導者から直接学ぶことができ、体系的な知識を習得できるという点で、専門的な教育機関での学習は自己学習よりも効率的です。
- データサイエンティストに求められる幅広い知識を独学で網羅するのは困難であり、教材不足や高度なプログラミングスキルの習得が障壁となり、多くの人が挫折してしまいます。
一方、専門校では明確な目標設定と分かりやすい指導、質問対応により失敗のリスクを低減できます。さらに、就職・転職支援サービスも提供されているため、スムーズなキャリアチェンジが可能です。
入学時には講師の実力に加え、割引キャンペーンなどの特典にも注目することをおすすめします。
データサイエンティスト転職に転職エージェントを活用
データ分析の専門家を目指す際には、転職サポート会社のサービスを利用するのがお勧めです。
これらの会社が提供する主な利点は、
- 無償で利用可能であること
- 履歴書や面接の準備をサポートしてくれること
- 非公開の求人案件を紹介してくれること
- 企業との面接日程調整や給与交渉を代行してくれること
などです。
転職に関するあらゆる相談に乗ってくれるため、積極的に活用するべきでしょう。
料金がかからないので、気軽に相談するのが賢明です。
まとめ
データサイエンティストは現代社会において高い需要があり、将来性のある職業です。
この分野では幅広く高度な知識とスキルが求められますが、着実に経験を積めば転職の機会も十分にあります。
- ITフリーランス向けダイレクトスカウト「xhours」を活用すれば、スキルに見合ったプロジェクトに参加できるかもしれません。
データサイエンティストとしてキャリアを歩むことに前向きに取り組んでみましょう。
本記事が皆様の参考になれば幸いです。
