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データサイエンティスト
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仕事内容
データサイエンティストの役割
ビッグデータの分析･処理
データサイエンティストの仕事は、ビッグデータを扱うことです。ビッグデータというのは、とても大容量になって複雑化したデータの集合体のこと。ビッグデータの処理を行えるサーバーや人材は貴重で、その人材をデータサイエンティストと呼んでいます。
データサイエンティストは、ビッグデータを分析し、処理することが仕事です。とはいっても、その手法はさまざま。
業界によって求められる知識も異なるため、一概に述べることは困難です。それぞれに得意分野・専門分野を持っていて、自身の強みとしています。
実務は多岐にわたる
まずは、データの収集です。分析する元となるデータを、システムやSNSなどさまざまなところから収集するための環境を構築し、運用していきます。
データ分析は手動ではなく、システムなどによって行われるということです。そうしてデータがサーバーに蓄積されていきます。
蓄積するための環境を構築し、運用するのもデータサイエンティストの仕事となる場合があります。その場合には、ビッグデータに対応していることと、セキュリティ要件などを考慮しなければならず、サーバーエンジニアやセキュリティエンジニアのような仕事をすることになるのです。
そうしてデータを取り出す操作をして、分析に入ります。データ操作環境を利用して、ビジネスの意思決定に基づくようなデータを出すのです。新商品のターゲットや広報の方法などが、こういったデータ分析によって決定されます。
そうして分析したデータをレポートにまとめて報告するまでが、データサイエンティストの仕事です。
データサイエンティストに必要なスキル
ビジネス･マーケティングのスキル
データサイエンティストは、ビジネスに密着している仕事です。そのため、ビジネスやマーケティングなどについての深い理解が必要となります。
また、ビジネススキルとしてはロジカルシンキングも必要です。データを扱う仕事なので、論理的な思考ができなければ、仕事になりません。
データの分析は、ビジネスの問題解決・改善・ビジネス活動をスムーズに行うことを目的としています。「どうして女性ユーザー数が減ったのか」「どうして最近売れていないのか」など、さまざまな問題を解決するのにあたって、因果関係を導きだすために、論理的な思考が必要となります。
また、レポーティング作業や報告の仕事もあるため、ドキュメンテーションやプレゼンテーションスキルも必要とされます。
それに関しては、スペシャリストと呼べるほどまでにスキルを磨く必要はなく、無難にプレゼンがこなせる程度でかまいません。アピールするのではなく、分析結果をわかりやすく伝えることが、データサイエンティストにとってのプレゼンテーションですからね。
IT関連の知識
IT関係の仕事ということで、当然ITスキルや知識は必要になります。特にビッグデータについての知識は重要です。
ビッグデータのみを扱う仕事ではないのですが、近頃はビッグデータを扱うのが主流であり、トレンドとなっています。そのため、ビッグデータの高速処理技術や、ビッグデータの分析などについての知識があれば、データサイエンティストとしての強みになります。
また、データベースについては深い知識が必要です。データサイエンティストの扱うデータというのは、データベースに蓄積されているもの。
分析環境を構築する段階だけでなく、それを利用する際にも、データベースの知識が求められるのです。SQLを使って、データ抽出ができる程度には知識を持っていなければなりません。< そのほか、プログラミングなどさまざまなIT関連のスキルと知識が求められます。
統計解析のスキルと知識
データ分析をする仕事ですから、統計解析のスキルは必須です。データ分析手法にはどのようなものがあるのかを理解し、状況と場合によって使い分けることができなければなりません。
また、データ分析に使うソフトウェアについてのスキルも必要です。エクセルもそうですが、RやSPSS（IBM社）のスキルも必要となります。
ほとんどの場合は、R言語とエクセルを使用することになるでしょう。
