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IT技術の進歩が目覚ましい現代では、ビジネスシーンにおいて最新技術の導入が積極的に進められています。中でもビッグデータの活用は様々な業界で注目を集めていますが、それに伴ってデータサイエンティストの存在が重要性を高めている事をご存知でしょうか。本稿ではデータサイエンティストが担う仕事内容や、転職するにあたって活かせるキャリア・スキルなどを紹介します。
データ関連の求人
IT系職業の認知度は上がってきていますが、データサイエンティストはまだ聞き慣れないという人も多いでしょう。まずはデータサイエンティストの概要について以下に解説します。
データサイエンティストは、企業が運用しているビッグデータなどから必要な情報を収集・抽出する専門家であるというのが一般的な定義です。ビッグデータはその膨大な量と多様性から、専門知識とスキルを身に付けていないと正しく活用する事が難しい技術と言えます。データサイエンティストはこれらの情報を適切に取り扱うだけでなく、データを分析して経営戦略およびサービス品質向上に役立つ施策の立案なども行うポジションです。
高度情報化社会の米国では、情報技術に長けた人材が注目を集めています。現代社会で情報が持つ重要性が認知されている証拠と言えるでしょう。データサイエンティストを始めとする情報技術者は、最も将来性のある職業とされているのです。日本でも経済産業省が公表した「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」の中でビッグデータの拡大が言及されました。情報量の増加と多様化に対応し、企業の課題を情報収集・分析によって解決するプロフェッショナルがデータサイエンティストだと考えられています。
データサイエンティストと似た職業に「データアナリスト」が挙げられます。両者は「データの収集や分析を通じて、企業活動に役立てる」という点では共通している職種です。データアナリストは統計学を中心にデータの分析を行い、主に企業が置かれている現状の把握に努めます。これに対してデータサイエンティストはさらに機械学習技術を応用して高度な分析を行い、そこから得られた情報を基に企業が抱える課題解決のための提案を行うところまでが仕事です。
ITの波が訪れる前から企業で収集したデータの統計や分析を担当する人材は存在しました。IT技術によって様々な情報がデジタル化されると、その量と種類は膨大になっていきます。情報の管理運用を人力で賄うには限界があるため、ビッグデータと呼ばれる技術が生まれたのです。従来の情報分析業務はアクションの結果を事後的に分析し、必要に応じて参照出来るようにしておくのが基本となっていました。しかしビッグデータの成長と進化が進むと、情報は事後処理するだけでなくリアルタイムで事業に反映されるようになります。
ビッグデータの価値は瞬く間に広まり、各業界の有力企業が運用に注力するようになりました。競合他社よりも早く有益な情報を収集・分析して収益アップに役立てる事が、企業の戦略にとって重要性を増したのです。従来、情報の「収集」と「分析」は別々の担当者が行っていました。しかしビッグデータの価値と戦略性が高まってからは分担せず、役割を統一して情報活用の効率化が図られる事となります。こうして生まれたのが情報管理・運用のスペシャリストであるデータサイエンティストです。
データサイエンティストの仕事は企業が抱える現状の課題を抽出して、その解決に役立つ情報を収集する事です。データベースの情報から必要なものを選択・分析した上で課題解決にどのような施策が必要かを検討・提案します。業務プロセスはまず企業の課題を洗い出すところがスタート地点です。課題解決のためにデータを収集する段階では様々な情報に目を通し、部分的に不要なデータやノイズを取り除いて使いやすい状態にしておきます。必要なデータだけをまとめて格納したら、それらを材料にして多角的に分析していくのが基本の流れです。
具体的な分析のアプローチ方法としては、データの可視化とパターン認識がよく用いられます。抽出したデータを表やグラフといった視覚的なツールに落とし込み、関連性やパターンを見つけ出すのが目的です。分析結果はレポートとして分かりやすくまとめ、クライアントや経営層に報告・改善プランの提案を行います。IT系の職種は細分化が進み種類が増えていますが、データサイエンティストはその中でもマーケティングに寄っている職種です。企業によってはエンジニア部門ではなくマーケティング部門に分類しているケースもあるので留意しておきましょう。
データサイエンティストの年収は経験や勤務先・雇用形態・その現場で要求されるスキルなどによって大きな差が生じます。求人サイトや調査時期によっても異なりますが、データサイエンティストの年収相場は300万円台後半~1200万円台です。正社員として雇用されている場合の平均年収は約700万円と言われており、日本の正社員平均年収約400万円よりも高い水準になっています。データサイエンティストの人材需要はビッグデータの価値が高まるに連れて増えていますが、業務遂行に求められる条件を満たす人材はまだ少なく企業間で人材を取り合っているのが実情です。結果として人材としての希少価値も相まって給与水準が高くなっていると考えられています。
データサイエンティストに求められるスキルは大きく3つのカテゴリーに分かれており、集中的に鍛えておく事で転職活動を有利に進める事が出来ます。ここからはそれらのスキルについて見ておきましょう。
データサイエンティストは多くのビジネスパーソンと関わりながらデータ分析を武器に仕事を行います。したがって、データサイエンティストには様々なビジネススキルが必要です。例えばクライアントや経営層の課題の洗い出し・データ分析の結果報告・改善策の提案といった場面では、正確に情報をやり取りするためのコミュニケーションスキルが求められます。社内の営業やエンジニアといったメンバーと情報を共有する機会も多いです。
分析結果を分かりやすくまとめるには、資料作成におけるドキュメンテーション能力が重要になるでしょう。また、立案する解決策や新しいビジネスモデルをユーザーに受け入れてもらうためには、論理的なコンサルティングスキルが重要です。このように、データサイエンティストはコミュニケーションスキル・ビジネスマネジメント能力・ロジカルシンキングといった基礎的なビジネススキルを総合的に使いこなして初めて仕事が成立します。
機械に集められた情報を取り扱う以上、IT関連のスキルはデータサイエンティストにとって欠かせないものと言って良いでしょう。データサイエンティストは機械学習や統計学を中心に分析を行うため、それらのツールを柔軟に使いこなす技術力が求められます。統計処理・解析に用いるPython・R言語・SQLといったプログラミング言語の知識は最低限必要になってくるでしょう。
人力で膨大なデータを収集してパターンを見つけ出すには限界があります。機械学習はデータサイエンティストにとって強力なツールであり、高度なアルゴリズムの開発・実装スキルを身に付けておく必要があるのです。既存システムだけでの分析が難航する場合は、データサイエンティストが新たに分析システムを開発・設計するというケースも少なくありません。開発・設計業務まで担当出来るデータサイエンティストは、広範囲のプログラミング言語やコーディングなどエンジニアリングスキルにも長けています。
データサイエンティストが情報収集を行うためには、webサイトやセキュリティに関する知識・理解が重要になってきます。機密情報や個人情報を扱う事も多い職業なので、安全かつ適切にデータを取り扱えるだけのスキルとコンプライアンス意識が求められるのです。膨大な情報を効率的に扱うためには、統計と分析の知識は最低限身に付けておく必要もあります。分析の目的を定義して最適な方法を選び、分析結果をビジネスに結びつける応用力はデータサイエンティストならではのスキルです。膨大なデータを集計する際には、適切な分類や並べ替えで理解しやすく可視化するスキルも重要となります。さらに機械学習を用いる場合は、システム開発・コーディング・プログラミングなど幅広い知識を総動員する事になるでしょう。
データサイエンティストに必要な知識・能力は幅広いため、役立つ資格は多岐に及びます。多くの選択肢からピックアップするのであれば、民間資格よりも国家資格の方が転職等でアピール力が強いのでおすすめです。例えば「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」は、IT関連スキルがどの程度身に付いているかを証明する指標として定番になっています。分析能力をアピールしたい場合は、「データベーススペシャリスト試験(DB)」の取得を目指すのが良いでしょう。データベースの企画から要件定義、開発・運用・保守に関する知識や実践能力の証明になります。これからデータサイエンティストを目指す人は「ITパスポート」「G検定」「DS検定」なども役立つでしょう。これらはデータサイエンティストに必要な基礎能力を確認することが可能です。
データサイエンティストは米国で最もニーズの高い職業と認知されています。新卒でデータサイエンティストを目指す場合は、データサイエンスの学位が取得可能な大学で学ぶ必要があるほどです。日本でもデータサイエンス学科を新設する大学が出始めていますが、その数はまだ多くありません。データ分析担当者や統計担当者がキャリアアップしてデータサイエンティストとなるのが一般的です。日本でデータサイエンティストになるには優れた課題解決能力に加えて高いコミュニケーション能力といった資質、知識や経験がものを言う部分があります。
ただしIT分野以外のビジネス・経済学分野からでもデータサイエンティストを目指す事は可能です。独学も可能ですが、データベース・コーディング言語・IT技術などは専門講座などを活用して体系的に学ぶのが近道と言えます。データサイエンティストになってからのキャリアアップは選択肢が多いという点は大きな魅力です。プロジェクトマネージャーやITコンサルタント・経営コンサルタントなどより一層マネジメントや経営的側面の強い職種にチャレンジ出来ます。
データサイエンティストは将来性が高く、ビジネスシーンでの重要性も高まっている職業です。キャリアパスや年収事情といった魅力もありますが、人材不足や企業のIT化遅れといった理由からデータサイエンティストの求人はまだ多くありません。効率的にデータサイエンティストの求人を探すには、日本の大手IT系企業をはじめ外資系求人にも強いマイケル・ペイジの利用がおすすめです。
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