IT系の職種でも比較的に将来性の高いデータサイエンティストへの転職を検討している方は少なくありません。
しかし、比較的新しい職種のため具体的なキャリアパスを描きづらいです。
そこで、本記事では、データサイエンティストのキャリアパスについて重要なポイント、必要なスキルや取得すべき資格について解説します。
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データサイエンティストのキャリアパスで重要なポイント
データサイエンティストとしてのキャリアパスを考えるとき、重要なポイントが3つあります。
本章では、重要な3つのポイントについて解説します。
自分のスキルセットを整理
データサイエンティストが自分のキャリアパスを考える時に重要なのはスキルセットを整理することです。
データサイエンティストに要求されるスキルは、プログラミング言語、SQL、Pythonなどの技術的なスキルやビジネス知識、統計学の知識。AIや機械学習など多岐に渡ります。
まずは、自分が持っている知識やスキルを明確にして不足分を補うようにしましょう。
より市場価値の高いデータサイエンティストになるには、基礎が重要です。
定期的に自分のスキルセットを整理して、必要なスキルの習得や実務経験の取得を行いデータサイエンティストとしての市場価値を高めましょう。
ジェネラリストかスペシャリストかを決める
データサイエンティストとしてのキャリアパスの中に、ジェネラリストとスペシャリストがあります。
ジェネラリストは幅広い領域の知識が求められる人材で、データサイエンティストの仕事を行うことが多くなります。
スペシャリストは、特定の分野の専門家であり専門的な業務を行うことが多くなります。
データサイエンティストとしてのキャリアパスを考える際には、ジェネラリストかスペシャリストかの選択も重要なポイントです。
これには、自分のスキルセットや経験などを客観的に考えて判断する必要があります。
自身のライフプランや将来、キャリアプランを考える
キャリアパスを考えるときに、自身のライフプランや将来を考えることは必須です。
日本国内で働きたいか、海外だけで働きたいか、企業に務めるか、フリーランスとして独立したいのかを考えて行動する必要があります。
キャリアプランとして、今後自身が習得したいスキルや取得したい資格なども含めて全体のプランを考えておきましょう。
データサイエンティストが考えるべきキャリアパス
データサイエンティストとしてのキャリアパスは以下の通りです。
- きかいがエンジニア
- フルスタックエンジニア
- マーケティング領域に強いデータサイエンティスト
- データに強みをもった経営コンサルタント
以下で詳しく解説します。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、AIを扱いシステムを構築する仕事です。
必要なスキルとしては、LinuxやPythonなどのプログラミング言語、機械学習ライブラリの知識、開発環境の構築スキル、データベースの知識、クラウドサービスの知識など多岐に渡ります。
データサイエンティストと機械学習エンジニアは、一見同じ様に見えますが、機械学習エンジニアはシステムを作る側、データサイエンティストはシステムを使う側という違いがあります。
フルスタックエンジニア
フルスタックエンジニアは、開発段階においてシステム開発や運用など、全般の仕事を1人で行うことができます。
エンジニアは通常、専門分野ごとに持ち場を担当しますが、フルスタックエンジニアは分野を問わずに全ての分野をマルチでこなすスキルや知識が必要です。
需要が高く将来性も高いため、データサイエンティストが考えるキャリアパスとして有力な選択肢です。
マーケティング領域に強いデータサイエンティスト
近年、データサイエンティストがマーケティングの領域で活躍を見せています。
データドリブンマーケティングという新しい手法も浸透し始めており、データの分析結果をKPIや施策に反映することで成果を上げています。
データサイエンティストは、AIやデータサイエンスを活用することでクライアントのマーケティング課題を解決することができます。
データに強みをもった経営コンサルタント
データサイエンティストは、クライアントの課題をデータを用いて解決する仕事です。
必要なデータの収集からデータベースの構築、機械学習を活用した分析、レポート作成・評価まで行います。
このような能力を活かして、データに強みをもった経営コンサルタントとしてキャリアを積んでいく事も可能です。
企業の問題を判断し、ビジネスモデルや経営戦略などの知識を活用して課題の洗い出しや対策立案も行うため、非常にやりがいのある仕事と言えます。
データサイエンティストの将来性
本章では、データサイエンティストという職業の将来性について解説します。
将来的なニーズが高くAIに代替されにくい
近年、AIの進化が著しく、データサイエンティストの仕事が奪われるといった声もありますが、データサイエンティストの仕事全てが奪われることは考えにくいでしょう。
データサイエンティストは、分析課題を設定し、業界の動向を見極めて分析結果から解決策を導きます。
これらの作業はAIには負担が重いため、データサイエンティストの方が優位性があるでしょう。
もちろん、データの加工や分析の自動化などはAIが代替できる仕事です。
しかし、それだけでデータサイエンティストの価値が無くなるとは考えにくく、将来性も高いと言えます。
国内では人材を育てる段階にある
日本ではデータサイエンティストの人材を育成する段階です。
データサイエンティストは米国発祥の職種で、日本国内では人材が不足しています。
日本でのデータサイエンティストの歴史は浅く優秀な人材の育成が必要なため、データサイエンティストの将来性は依然として高い傾向にあります。
データサイエンティストとして持つべきスキル
データサイエンティストとして必要なスキルは、数多くあり、それだけ難易度の高い職業です。
本章では、データサイエンティストとして持つべきスキルについて解説します。
機械学習やディープラーニングの知識
機械学習やディープラーニングの知識はデータサイエンティストに必要です。
機械学習はコンピュータを使って自動的に学習するプロセスを指します。
ディープラーニングは機械学習の一種で、人間のように高度な学習を可能にするアルゴリズムです。
特にディープラーニングは大量のデータから法則性を見つけたり、予測モデルを作成したりといった高度な分析が可能なため、今後も重要な役割を果たしていくことが予想されます。
PythonやR言語などのプログラミングスキル
PythonやR言語などのプログラミングスキルはデータサイエンティストに欠かせないスキルです。
これらの言語を活用して機械学習や統計モデリングを行い、データ加工・管理・分析をおこなうためのシステムを設計します。
このプログラミングスキルは、ビジネス上の問題から適切なデータを見つけ、解決策を提案する際に、重要な役割になります。
統計学・データマイニングに関する知識
統計学・データマイニングに関する知識はデータサイエンティストが持っておきたいスキルの1つです。
ビジネス課題を解決する際に、分析の目的を定義して分析内容や分析方法の選定を行う必要があります。
そのため、情報処理や数学、統計学の専門知識が必要不可欠です。
ビジネス上の課題に適用できるソリューションを導き出すために、こうしたスキルを駆使して膨大なデータからパターンを見つける必要があります。
データベースに関する知識やスキル
データサイエンティストが持っておきたいスキルの1つにデータベースに関する知識やスキルが挙げられます。
大量のデータを効率的に収集・管理・分析するためにはデータベースを活用しなければなりません。
さらに、SQLなどのデータベース言語を使用して、データを抽出したり集計したりすることができます。
データサイエンティストとして、データベースのスキルや知識を習得しておけば市場価値は自然と上がっていくでしょう。
データ分析ソフトウェアの知識・スキル
分析設計のスキルはデータサイエンティストとして重視されています。
これには、分析の目的を定義すること、分析の内容や方法を選択することが含まれています。
データマイニングを行う上でも、SPSSのような分析ツールが必要なため、データ分析ソフトウェアの知識・スキルは必要不可欠です。
プレゼンテーション能力
意外にもデータサイエンティストはプレゼンのテーション能力が求められる場合が多いです。
これは、クライアントや社内のステークホルダーなどと協力して、データを活用した課題解決を行う必要があります。
そのため、データを正確かつ分かりやすく伝えることが重要となり、それにはプレゼンテーション能力が必要です。
プレゼンテーション能力を備えたデータサイエンティストは多くの需要があるため、ぜひ身に付けたいスキルの1つでもあります。
データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティストは、専門的な知識や技術を身に付けることが重要とされています。
そのため適切な資格を取得してデータサイエンティストとしてのキャリアアップを目指しましょう。
基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験
基本情報処理技術者・応用情報処理技術者試験はITに関する知識を包括的に学ぶことができる国家資格です。
ITエンジニアとしての登竜門から、デジタル人材の登竜門としての資格として位置づけされています。
受験者は自分の力で戦略の立案やシステムの企画・要件定義、システムの設計・開発・サービスの運用を果たすことができるため、データサイエンティストに役立つ国家資格として取得しておきましょう。
統計士・データ解析士
統計士・データ解析士はデータサイエンティストが持っておきたい資格の1つです。
統計士は「現代統計実務講座」、データ解析士は「多変量解析実務講座」の通信教育を修了することで取得できます。
実務を想定された資格のため、学んだことをすぐに仕事でアウトプットできるメリットもあります。
データサイエンティストとして必要なスキルや知識を学ぶことができるので、ぜひ取得してください。
データスペシャリスト試験
データスペシャリスト試験は、データサイエンティストとして持つべき資格の1つです。
高度なITスキルを持った人が対象となっており、データベースを含む情報システムの企画から開発、運用、保守までの一連タスクを担当することが求められます。
ビッグデータ時代には、データベースの開発や最適化などの重要な役割を果たすため、データサイエンティストとしては必須の資格となります。
まとめ
データサイエンティストは将来性が高く、大手企業や政府も注目している業種です。
しかし、国内の人材育成は発展途上段階で、キャリアパスも確立されているとは言えません。
しかし、データサイエンティストとして市場価値を高めておけば、キャリアアップも実現できます。
本記事で紹介したスキルや資格の取得を目標にしてみてください。
