今一番セクシーな仕事 「データサイエンティスト」とは


こんにちは、武蔵野大学データサイエンス学部1年の本田くれあです!

いきなりですが、みなさんもスマホ使っていますよね!?Instagram、Twitter、LINEなどなど・・・

しかし疑問に思ったことはありませんか?

「SNSは楽しくて便利なのにどうして無料でできるんだろう?」と。

例えば、SNSなどのサービスは、みなさんから集めたデータをもとに広告を掲載し、広告料を企業からもらってビジネスを成り立たせています。

「そんなに個人のデータを集めて何に使うの?」

それは私たち一人ひとりのニーズに合わせた新たなサービスや製品を開発するためです。

その分析に必要になってくる職業こそ、データサイエンティストです。

そもそもどんな仕事をする人?

データサイエンティストとは、たくさんのデータ:ビッグデータを分析し、分析結果から導かれた手法を活用することで企業に貢献する職業です。

IT化が進んだ現代社会において、さまざまな業界の企業で大量のデータがあふれかえっている中、たくさんのデータ(ビッグデータ)を扱えるデータサイエンティストの需要がますます高まっています。

特にデータサイエンティストの活躍が目立つのは、Amazonや楽天などのショッピングサイトやソーシャルゲームなどのサービスを展開するWeb系の企業です。

仕事内容

データサイエンティストとはどんな職業なのでしょうか?

Webの世界では、これまでもデータを活用して、さまざまな改善が行われてきました。

例えばショッピングサイトの場合、みなさんがどのページを見たのかなどの情報をもとにデータ分析が行われています。

どのページで誰がページを離れてしまったかがわかれば、より見やすいサイトを作ることができます。

また、データサイエンティストは、さらに高度なデータ分析を行います。例えば、どんな人が、どのページにいる時間が長いかなど、複雑なデータを組み合わせて分析を行い、人によっておすすめする商品を出し分けられる仕組みを作ったりしています。

この分析によって、年齢や性別などのみなさんの属性データやユーザーの行動データを集め、よりユーザーの満足度が高くなり、売上アップにつながるようなビジネスを設計していきます。

えっ!?データサイエンティストって総称なの?

データサイエンティストとよく似ている「データアナリスト」という職業があります。

大量のデータを分析するという点ではデータサイエンティストもデータアナリストも共通しています。

しかし、データサイエンティストは、大量のデータから必要な情報を取り出すプロフェッショナルです。ビジネスに関わる課題を解決することが最大の役割で、客観的に会社の戦略を見据えていく必要があります。

また、膨大なデータを分析するスキルだけでなく、コンサルティング能力やビジネスにおける知識も必要とされています。

一方で、データアナリストはデータを処理する業務に重きが置かれています。

データを分析して、あらたな企画を提案するなど、将来的な要望を見出すことで課題解決の手段を提案して、サービスが少しでも良くなるよう役立てています。

1つが統計学・機械学習を駆使してデータを活用し事業貢献する役割のデータアナリストで、もう1つが機械学習・統計学のみならず、基本的なWebエンジニアリングの知識やコンピュータサイエンスの知識を用い、サービスにデータを活用した機能を導入する役割のデータエンジニアで、それらをまとめてデータサイエンティストと総称するのだと感じました。

(出典:データサイエンティスト協会)

 

データサイエンティストの仕事の魅力

データサイエンス学部の先生にインタビュー

データサイエンティストの魅力について武蔵野大学データサイエンス学部准教授の中西崇文先生にお聞きしました。

中西先生:色んなな分野の方と仕事ができることではないでしょうか。データサイエンスは幅広い分野に使えるので、色んな人と協力し合いながら色んな仕事ができます。
あと、働き方としてもデータサイエンティストは時間を自由に時にはテレワークという働き方も非常にマッチしているので、創造力を生かした働き方ができるというところも魅力です。


データはさまざまな分野の会社に貯蓄されているため、自分の興味のある分野のデータを分析して働くこともできます。

例えば、ファッションに興味があるなら、次の流行はどんなファッションか、こういう人にはこれが売れる!などなど分析するのはとても魅力的ですよね。

どうしたらデータサイエンティストになれるの?

どんな大学を選ぶとAI・データサイエンスの道に進めるんだろう!?という方もいらっしゃるかと思います。ここでどのようにしたらデータサイエンティストの道に進めるのか、例をお伝えできればと思います。

データサイエンスの学習サイトで修了証などをもらう

Udemy

Grow with Googleが提供する「はじめてのAI」については無料で受講し、最後に修了証を得ることができます。こちらはAIについての知識が全くない初心者向けの講座なので、まずこの講座を受けてAIの知識を身につけてからプログラミング言語の学習や資格試験に取り組むことをお勧めします。

[対象受講者]
  • AI についての基礎的な知識を得たいと思っている方
  • AI が実際のビジネスにどう活用されているのか知りたい方
  • AI を使って何かやってみたい、ビジネスに役立てたい方
  • 人工知能、AI、機械学習ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどの言葉は聞いたことがあるが、それぞれについて説明できない方

TechTrain

こちらのサービスはインプット型の講座のUdemyと違って、実践的に開発をしていくアウトプット型の講座です。

またこのサービスの1番の特徴と言っても良いところが、わからないところはメンターに相談しながら進めることが出来ることです。

約25社60名の働いているエンジニアから、自分が聞きたい技術レイヤーに合わせてメンターとして選ぶことができます。

全国にあるエンジニアコミュニティ11の団体と提携していて勉強会、交流会に参加できます。またコンペのようなものも開催され、日常であまり交流のないエンジニアの方と交流できる貴重な体験になります。

ポートフォリオをGitHubでアウトプット

ポートフォリオとはクリエイターが実績をアピールするための作品集、いわゆる「クリエイターの履歴書」のようなものです。
Gitはプログラムなどを記述したソースファイルを管理するための「バージョン管理システム」ことです。

  • ファイルの変更履歴を管理
  • 過去のバージョンに戻すことができる
  • 様々なファイルを管理できる
  • チームで作業を共有できる

GitHubとはGitの仕組みを利用して、世界中の人々がプログラムコードなど自分の作品を保存、公開することができるようにした無料のWebサービスです。

Qiitaで技術記事を書く

まずQiitaとは他ユーザーが発信した情報をキャッチアップし、ストックすることと自分の専門知識を発信し交流することができるサービスです。

技術に関する情報を要約したり、簡単に理解できるような情報に変えることができる人が必要とされています。

例えば、プログラミングを書くときにサイトを参考にしようと思ってもその記事が専門的すぎて全く理解できなかったら、ただ書き写しただけで全く身にならないでしょう。

多くの人が最新技術を理解する手助けをするという点において、わかりやすい記事はあらゆる産業においてとても利益になると考えられます。

また記事を書くことによってしっかりとした知識が身につきます。

大学に入ったらインターンシップもやってみよう!

やはり実際に現場で経験していくことが一番身になるを思います。

私が通う武蔵野大学データサイエンス学部では2年生の夏から全員がインターンシップに参加します。インターン先は学部から紹介された会社でも、自分で見つけてきた会社でも構いません。

やはり様々な分野で活躍するデータサイエンティストになるためには早いうちから様々なところに顔を出すことが大事です。

データサイエンティスト関連の資格もあるよ!

データサイエンティストになるために特に必要な資格はありません。しかし、ここでは持っておくと有効な資格の紹介をしたいと思います。

統計検定、基本情報処理技術者試験 / 応用技術者試験、OSS-DB技術者認定試験、オラクルマスターなどがあります。詳しくは下のリンクを参照ください。

しかしこれらはIT系共通の資格でデータサイエンスに特化している訳ではありません。

そこで最近ディープラーニング協会主催のG検定(ジェネラリスト)とE資格(エンジニア)も注目されるようになってきました。

こちらも詳しくは下のリンクを参照ください。

まとめ

ここまでデータサイエンスとはどんな仕事か、データサイエンティストになるためにはどうすればいいかについて述べてきました。データサイエンティストは様々な分野で活躍できます。データサイエンスは、マーケティングについて学びたくて経営学部を目指していた私が「これだ!」と思えた分野です。きっと皆さんも自分のやりたい分野をじっくり考えてみるとどこかに必ず「データ」を活かせる部分があるはずです。

2020年1月14日

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