**データサイエンティスト（data scientist）**とは、統計解析、数理解析、機械学習、プログラミングなどを駆使して大量のデータを解析し、有用な知見を得る専門職です。
本記事では、データサイエンティストの役割、求められるスキル、そしてこの職業が現代のビジネス環境においてなぜ重要なのかを詳しく解説します。
データサイエンティストの役割
データの活用とビジネス課題
企業の電子化やコンピュータ化が進む中、収集可能なデータの量と種類は飛躍的に増加しました。
しかし、IT部門はデータの記録や管理にとどまり、ビジネス部門では定型的な集計に終始することが多く、データの利活用が不十分なケースが目立ちます。
ここで重要なのがデータサイエンティストの存在です。
データサイエンティストは、ビジネス上の課題を認識し、データに基づく仮説やモデルを構築します。
蓄積されたデータに対して、様々な処理手法や解析手法を適用することで、現実の問題解決に寄与する知見を提供します。
求められるスキル
データサイエンティストには、多岐にわたるスキルが求められます。
具体的には以下のようなスキルが必要です。
- ビジネス理解: ビジネス部門との折衝や解析結果のプレゼンテーションに必要なコミュニケーション能力。
- 数理科学の知識: 統計、数理解析、線形代数、機械学習、データモデリングに関する深い知識。
- エンジニアリングスキル: データベース操作やデータ形式の理解、プログラミング、データ加工・変換・処理の技術。
これらのスキルは、データサイエンティストがデータを正しく理解し、実際のビジネスに活かすために不可欠です。
日本におけるデータサイエンティストの現状
人材不足と需要の高まり
日本では2011年からビッグデータ活用の重要性が認識され、2013年には「データサイエンティスト」という職種が具体的に認識されるようになりました。
十分な技能を持つデータサイエンティストは常に不足しており、今後もそのニーズは高まると予想されています。
教育と資格
近年、大学などでデータサイエンス専門のコースが増加しているほか、民間資格の認定制度も次々に始まっています。
例えば、以下のような資格が提供されています。
- データサイエンス数学ストラテジスト（日本数学検定協会）
- データサイエンティスト検定（データサイエンティスト協会）
- 統計検定 データサイエンス基礎（統計質保証推進協会）
これにより、データサイエンティストとしてのキャリアを築くための道が開かれています。
まとめ
データサイエンティストは、現代のビジネスにおいて不可欠な存在です。
統計解析や機械学習を駆使し、データから有用な知見を引き出す能力が求められるこの職業は、今後ますます重要性を増していくでしょう。
本記事を通じて、データサイエンティストの役割や必要なスキルについて理解を深めていただけたら幸いです。