データサイエンティストとは?

データサイエンティストとは

アメリカgoogle社にチーフ・エコノミストとして所属する経済学者のハル・ヴァリアンが

「21世紀の最もセクシーな職業」

として

「データサイエンティスト(Data Scientist)」

を挙げました。

これをきっかけにデータサイエンティストという職業は世界中で知名度を上げ、日本でもメディアなどで注目されるようになりました。

データ(Data)をサイエンス( Science)する、と考えるとどんな仕事かつかみづらくなりますが、それもそのはずで現在のところデータサイエンティストと呼ばれる人達は世界的にも少ないという現状があります。

さらに、あくまでも営利企業に雇用される社会人としての役割を期待されているので、研究者でもなく科学者でもない人が多く、そもそもサイエンスという言葉が相応しいかという論争もあります。

じっさいに2018年現在で企業がデータサイエンティストにもとめる役割は

  • データの収集・整理

  • データ分析(データアナリスティク)

  • データから推測できる、売上改善等のための提案

  • 同僚などへのデータ分析結果の周知

などに限定されています。

つまり、求められるものは売上向上・現状改善ということで、民間企業がすべての社員に希望することとほぼ同じです。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事はおおきくは

  • 所属する企業・組織の課題の発見

  • 課題解決のためのデータ収集

  • データを現場へ活用

などになります。

くわしくはリンク先を確認してください。

データサイエンティストの仕事内容をまとめます。ただし、所属する組織や企業によって違いがありますので注意してください。

データサイエンティストの就職先

データサイエンティストはそもそも膨大な量のデータ(ビッグデータ)を扱います。

なので巨大な量のデータを保有している企業・機関内にいないと期待される役割を果たすことができません。

例としてわかりやすいのは人気インターネットサイトやゲームアプリを運営しているネット関連企業です。

これらの企業は利用者(ユーザー)が

  • どの日にどんな商品を購入した

  • どの時間にどんな施策をサイト・アプリにほどこしたら課金売上があがった

などのログ(記録)をデジタルデータとして大量に保有しています。

これらのデータを元にどうしたら企業の売上を増やす可能性が高いかを検討・分析して現場に提案するのが現状もっともニーズがあり、わかりやすいデータサイエンティストの仕事と言えます。

データサイエンティストというよりはデータ分析の方がイメージ的に近いかもしれません。

ただ、売上100億円の企業がすこしアプリやサイトのデザインを変えただけで1%売上が上がるとなれば売上が101億円になり、企業の売上向上に貢献できます。

このような改善を日々繰り返すことにより、企業の経営に大きな影響を与えることも可能です。

データサイエンティストの給料・収入

現在のところ売上が好調だったり多額の資金調達に成功しているIT・ネット関連企業からの求人が多いです。

需要のわりに人材がすくないこともあり、平均的なサラリーマンと比べるとかなり高い収入が期待できます。

ただ、アプリやゲーム関連企業の場合は1年先の業績がわからない不安定な企業が多いので、リストラや給料ダウンなどの可能性もあります。

どの企業に所属するにせよ観念的に仕事に取り組むのではなく、あくまでも売上を向上させるためのデータ利用という観点で仕事に取り組むことが大事です。

結果を出していれば、もし不幸にも就職した企業が倒産したり、事業改革によってリストラされても次の就職先はすぐにみつかるでしょう。

企業とは関係無く、データ分析に関するブログを個人で執筆して、ブロガーとして人気が出てくればアフィリエイト収入、講演会、書籍執筆の機会にも恵まれて副収入を得ることも可能です。

データサイエンティストになるのに役立つ資格・能力

データサイエンティストとして企業で採用されるためには

  • 数学の知識

  • 統計学の知識

  • データ分析・統計ソフトを使用できる知識や経験

  • プログラミング言語(R言語、SQLなど)の知識

などがあると就職にあたって有利になると言われています。

しかし、これらの知識を深く身に付けるのはデータサイエンティスト業務未経験の大学生や社会人にはかなり困難です。

実際のところは、この中のいずれかを専門的に学び、その後は現場で仕事をしながら知識を広げ、さらに掘り下げていくのが現実的なデータサイエンティストへの道です。