データサイエンティストに求められるスキルとして、

データサイエンス力

データエンジニアリング力

ビジネス力

 

の3つのカテゴリーが上げられます。

 

 

今回は、それぞれのカテゴリーに沿って、求められるスキルを解説いたします。

 

データサイエンス力

データサイエンティストの仕事と聞いて、「データ分析を行う」とイメージする方は多いでしょう。
ですが、『具体的に、どのように分析をおこなうのか』となると、その分野を勉強していた、仕事で使っていたなど、経験がないとイメージがしづらいところがあります。

分析は料理のレシピ！

とつぜんですが、皆さん、カレーはつくれますか？
カレーを作る時に必要な材料は、お肉と、ジャガイモ、玉ねぎ、にんじん、そして、カレールー。
まずは、野菜を刻んで、玉ねぎをあめ色になるまで炒めて、次は・・・のように、材料や調理する手順を想像できる方は多いと思います。

データサイエンティストの場合、「商品の年代別の購入予測を立てたい」とすると、この分析を使い、その分析を行うのには、このようなデータが必要だな、のような計画を立てて行きます。

データサイエンティストとして、多岐にわたる課題に対応する為に、それぞれの分析手法で示される事を理解し、それに必要な適切なデータを準備する事が求められます。

統計学・機械学習の知識

データを分析するうえで、手法として用いられるのが統計学や、機械学習です。

一般的に、統計学はデータを解釈する時に、機械学習は未来予測の精度を追求したい時に使われます。

統計学、機械学習ともに、いろんな手法があります。
目的に合わせてデータからビジネスに活かせる価値を見出すため、統計学、機械学習のどの手法を用いるのが適切であるのか、理解をしておく必要があります。

データエンジニアリング力

データサイエンティストとして仕事をする環境にもよりますが、データの管理や、処理、設計、開発など、IT関連全般の業務も行います。

データを保管している、データベースに関する知識や、大量のデータを使った分析を行う場合、負荷がかからないように分散して処理する方法などの知識も求められます。

その中でも、実際に分析を行うためにはPython、Rなどのプログラム言語の知識は
必須と言えるでしょう。

プログラミング

分析を行うには、分析を行う為のツールが必要です。

エクセルでできる分析もありますが、膨大なデータを扱う場合には、負荷がかかり分析ができない事もあります。

そこで、使われるのが、「Python」や「R」などのプログラミング言語となります。

Python：　身近なものであれば、Youtube、InstragramがPythonで作られています。
PythonはWebアプリだけではなく、ディープラーニングや、機械学習などのデータ分析に使う事が可能です。

R：　データの統計解析を目的として開発された言語です。
統計解析に特化した言語のため、さまざまな形式のグラフを作成できるなど、解析に便利な機能がたくさんついています。

他にも、実際に分析を行うために適切なデータになるよう、データを整える「前処理」のスキルや、使用するデータを抜き出す時に使う「SQL」も、理解しておくことも大切と言えます。

ビジネス力

データサイエンティストは、企業に勤務する事もあれば、コンサルティングとして、社外の立場から仕事をする事もあります。

特に、コンサルティングを行うには、単に分析結果を顧客に伝えるだけではなく、お客様の業界の動向・トレンドを理解した上で、相手にわかりやすく説明し、受け入れてもらえるような提案力も必要です。

データを「見える化」する力

データサイエンティストとして、
『データ分析を行う』
という事は想像ができると思いますが、分析を行うだけがデータサイエンティストではありません。

課題を解決する糸口を見つけ、必要な情報をわかりやすく提示する、という力も業務として含まれます。

 

同じ内容を示した表とグラフ、どちらの方が見やすいですか？

 

 

 

もちろん、グラフを使うか、図形を使うか、目的に合わせて使いわけが必要になります。

ですが、データという目に見えない物から、どのような事を見つけ出せたのか、そして、「グラフ」「表」「画像」などの見える物で、直感的に分かりやすく、提示する事も大切なスキルと言えます。

ロジカルシンキング

もし、データサイエンティストが
「理由は無いけどなんとなく、こっちの商品の方が売れる気がする」
と感覚や直感で提案してきたらどう思いますか？

データサイエンティストに限らず、ロジカルシンキングは、ビジネススキルとしても大切な要素でもあります。
正しく課題を認識し、論理的にアプローチをする重要なスキルとなります。

そして、論理的に相手を説得し、分かりやすく提案する為にも、身に着けておく必要があると言えるでしょう。

ここまでデータサイエンティストととして必要なスキルを紹介してきましたが、データサイエンスは分析するデータの大小があったとしても、どのような業種、職種にも活かす事ができます。
ぜひご自身の仕事に活かせるデータサイエンスを身に着けましょう！

筆者：まなべくとる　山尾