データサイエンティストは大量のデータを分析し、ビジネス課題を発見、解決する役割を担います。主な業務はデータ収集・整理、パターンやトレンドの分析、予測モデルの構築などで、企業の戦略や意思決定を支えます。高い需要と市場価値があり、AIや機械学習のスキルが求められます。論理的思考や技術スキルが必要で、実務経験や資格取得も重要です。
目次
1.データサイエンティストとは
データサイエンティストは、大量のデータを分析し、ビジネス上の課題を発見することや情報などを発掘します。ここでの大量のデータとはビックデータと呼ぶことも多く、画像や情報のデータやログまで幅広く整理されていないデータのことを指します。主な業務はこれらの大量のデータを収集・整理し、パターンやトレンドを見つけ出すことです。また、機械学習や統計解析を駆使して、将来の予測や意思決定に役立てることもあります。データサイエンティストは企業において重要な役割を果たし、ビジネス戦略の立案や意思決定に不可欠な情報を提供します。
2.データサイエンティストの仕事内容
データ収集・整理
データサイエンティストの主な業務の一つは、さまざまなソースからデータを収集し、整理することです。企業のIT化やデジタル化が進み自社内でも大量のデータがたまります。情報が足りない場合はWebから収集することも少なくはありません。これらのデータにクリーニングといいた前処理を行い、データの品質を高め、分析に適した形に整形することが求められます。
データ分析・探索
次に収集したデータを分析し、パターンや関連性を探求します。統計解析や機械学習アルゴリズムを使用して、データから有益な情報を引き出します。ビジネス上の問題に対する洞察を提供し、戦略的な意思決定をサポートします。
予測モデルの構築
データサイエンティストは、過去のデータからの法則性などをもとに未来の動向を予測するためのモデルを構築します。これにより、販売予測や顧客行動の予測など、ビジネス上の重要な予測を行うことが可能になります。
3.データサイエンティストになるメリット
データサイエンティストには、高い需要と市場価値があります。データに基づく意思決定がビジネスにおいてますます重要となる中、データサイエンティストはその需要に応える専門家として注目されています。また、データサイエンティストとしての仕事をこなす中でAIや機械学習といった深い専門的なスキルや知識を得ることができます。こういったデータサイエンティストとしてのキャリアは、幅広い業界や領域で活躍することができ、自身のスキルや興味に応じてキャリアパスを構築することが可能です。今まで不可能といわれてきた量のデータの解析ができるようになったからこそ、新たな知識を得やすいというメリットもあります。そのうえ仕事内容が高度なため、待遇は良い企業がほとんどです。
4.データサイエンティストに向いている人
データサイエンティストに向いている人は、数学や統計学に興味を持ち、論理的思考力や問題解決能力に優れています。また、プログラミングやデータベース操作などの技術スキルも必要です。さらに、ビジネスに対する理解やコミュニケーション能力も重要です。データを分析するだけでなく、その結果をビジネス上の意思決定に活かす能力が求められます。
5.データサイエンティストにチャレンジするには
データサイエンティストになるためには、数学や統計学、プログラミングなどの基礎知識を身につけることが重要です。また、現在では法律の知識が必要になる場面もあります。現在AIによる機械学習によって著作権侵害を問う訴訟が世界各地で起きています。そういった中でデータサイエンティストとしての仕事のやり方が一部制限されることがあるかもしれません。そのため、法律の知識があると今後に適応しやすいでしょう。話は戻りますが、実務経験やプロジェクトの実績を積むことも必要です。さらに、業界で認められた資格や証明書を取得することも有益です。データサイエンスの技術やツールは常に進化しているため、学習意欲や向上心も重要です。
6.データサイエンティストとインフォエックス
インフォエックスでは、データサイエンティストのキャリアを支援するための情報や求人を提供しています。豊富なネットワークと経験豊富なキャリアコンサルタントが、個々のニーズやキャリア目標に合った求人をご紹介します。また、面接の準備やキャリア相談など、キャリアのさらなる成長をサポートします。データサイエンティストとしての成功を目指す方々に、最適なキャリアパスを提供するお手伝いをいたします。
