データサイエンティストに向いている人と向いていない人の特徴とは

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データサイエンティストの案件

データサイエンティストの仕事内容と役割

スマートフォンやスマート家電、AIの台頭により、データを活用したIT技術は日常生活でも活用されています。

データを活用するためには、大規模なデータの中から有用なデータがどれかを導き出すデータサイエンティストの存在が必要不可欠です。

ここでは、データサイエンティストの仕事内容と役割を紹介します。

課題抽出と課題定義

データサイエンティストは、単にデータを収集し、分析するだけではなく、「ビジネス上の課題抽出」と「課題定義」を行います。

まず「ビジネス上の課題抽出」から行うのは、膨大なデータから何をどのように取得してどのように活用するのかは、企業の課題が明確でないと正確に行えないためです。

課題を抽出した後は、課題に優先順位を付けて、ターゲットとなる課題の定義を行います。

以前は、コンサルティング会社や企業の経営企画部が行っていた作業でしたが、AIやIoTの台頭により、データサイエンティストの担当範囲となることが多くなりました。

データの収集、分析

データサイエンティストは、「データの収集」を行います。データを活用するためには、まず、データを収集するための基盤づくりが必要です。

データサイエンティストは、データベース内から効率的にデータを収集するためのプログラムを作成したり、Hadoopを活用したデータベースの構築を行います。

続いて、収集した「データの分析」を行い、統計学や機械学習などの技術を使って、パターンなどを見つけ出します。

データのクレンジング、加工

収集したデータ内には、誤ったデータや欠損データが含まれていることが多く、データサイエンティストは、これらのデータを特定して「データのクレンジング」を行います。

データのクレンジングを行うことで、誤った分析結果を提示しないようにするのが目的です。

データサイエンティストは、必要に応じて「データの加工」を行います。データ内容自体を加工するのではなく、日付形式に統一する、数値化するなど、データ整理の意味合いが強いです。

データのクレンジング、加工ともに、正確な分析結果を得るための作業なので、データサイエンティストにとって非常に重要なスキルといえます。

分析内容との照合

「分析内容との照合」は、分析結果がビジネス上の課題を解決するかを確認する作業です。つまり、収集したデータが課題解決に役立つデータであるかをデータサイエンティストが確認します。

データサイエンティストは課題解決に向けて、分析結果がクライアントのどのような課題を解決できるかを確認することも大事な作業になります。

レポーティングと課題解決に対する提言

データサイエンティストは、企業からの求めに応じ、課題抽出から課題解決に向けた提言をまとめた「レポーティング」を行います。データ分析の結果や分析で使用した手法・ツールなども記載します。他にもデータモデルや予測モデルからどのような戦略を導き出したのかも記載対象です。

データサイエンティストは、データ分析の結果から「課題解決に向けた提言」を行います。

提言とは、課題を分析し、それに対する改善策を立案することです。このとき、データサイエンティストは、クライアントの特性や状況を踏まえて実行可能な案である必要があります。

データサイエンティストに求められるスキルカテゴリ

「データサイエンティストに興味が出てきたけど、実際にどのようなスキルが必要なの？」

このように疑問を持たれた方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストに求められるスキルカテゴリを3つ紹介します。

ビジネス力

データサイエンティストは、クライアントの目標や戦略を踏まえた上で、データ分析を行う必要があります。ビジネス力とは、具体的に、コミュニケーションスキルや課題解決能力、コンサルティング能力になります。

他にも、レポーティングを行う際のドキュメンテーションスキルが必要です。

データサイエンス力

データサイエンティストは、情報処理のスキルや統計学、機械学習などの手法を用いたデータ分析を行います。ビッグデータを処理するための特別技術に関する知識として、Hadoopを中心としたHBase・Hiveを利用することが多いです。

そのため、データサイエンティストには、サイエンス力が必要です。

他にも、数学やデータ分析ツールにも精通していると効率的に分析を行えます。

ビッグデータ分析ツールとしてSPSSや、高速処理が可能なデータベースなど、ビッグデータに関する技術は複数あるため、幅広い知識を意識的に身につける必要があります。

データエンジニアリング力

データサイエンティストは、前述したとおり、データ収集のための基盤作りも担当範囲であるため、データエンジニアリング力が必要です。収集するデータの特性やデータ量に応じて使用するデータベースの種類や、サーバーの数などの選定もデータサイエンティストの担当範囲となります。

他にも、データ量やデータ特性によりどのデータベースが適切かの判断や、プログラミングスキルが求められます。

データサイエンティストに向いている人の7つの特徴とは

「データサイエンティスに興味があるけど、自分に向いているのだろうか？」

このような疑問が浮かんだ方も多いのではないでしょうか。

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を7つ紹介します。

理論的・論理的に考えられる人

データサイエンティストは、数学や統計学、IT知識を駆使して、データを活用したクライアントの課題解決を行います。クライアントに提案する内容や説明も理論立てて、論理的に説明しなければ、同意を得ることは難しいです。

そのため、理論的・論理的に考えられる人が向いているといえます。

問題解決能力が高い人

データサイエンティストは、クライアントの課題抽出からデータを活用して課題解決を導かなければなりません。また、データの分析やクレンジング、加工中に予期せぬエラーが発生する場合があります。

それらを解決しながら業務を進める必要があるため、問題解決能力が高い人に向いているといえます。

数学や統計が好きな人

データサイエンティストは、データサイエンス力を活用します。データサイエンス力には数学や統計学が含まれます。使用する知識の具体例としては、確率・統計・微分積分・線形代数（行列）などの高校・大学レベルの知識が必要となります。

データサイエンティストの業務は、日常的に数学や統計学を使用するため、数学や統計学が好きな人に向いているといえます。

好奇心旺盛で先端技術を学び続けられる人

データサイエンティストは、AIやIoT、ビッグデータなどのIT先端技術の知識が必要不可欠です。これらの技術も比較的最近のものになります。

IT技術は日々進化しているため、常に先端技術をウォッチする必要があります。

そのため、好奇心旺盛で先端技術を学び続けられる人が向いているといえます。

コミュニケーション能力が高い

データサイエンティストは、クライアントへのヒアリングやチームメンバーとコミュニケーションを取りながら業務を進めます。

他にも、自分の意見を相手に伝えたり、データ分析の結果や課題解決案をクライアントに提案する場面があるため、コミュニケーション能力が高い人が向いているといえます。

また、データサイエンティストは高い専門知識を活用した結果をクライアントに説明するため、難しい言葉を使わずに説明できるプレゼンテーションスキルも必要です。

試行錯誤が好きな人

データサイエンティストは、データ収集のためのデータベースやプログラミング、課題解決案など、想定した結果が得られないことがあります。その際には何度も試行錯誤を繰り返す必要があります。

想定した結果が得られないことは、人によってはストレスと感じることもあるでしょう。

そのため、改善策を求めて試行錯誤を行うのが好きな人に向いているといえます。

学習意欲が高く、多角的に思考できる

データサイエンティストは、様々な要因を考慮に入れながら業務にあたります。

そのため、多角的に思考できる人に向いているといえます。

他にも、データサイエンティストが使用するプログラミング言語も一つだけでなく、PythonやR言語など複数の言語を使用できると業務を効率的にすすめることができるため、学習意欲が高い人に向いているといえます。

データサイエンティストに向いていない人の5つの特徴とは

自分に向いていない職業に長く就くのは苦痛です。そのため、自分がデータサイエンティストに向いていないか早めに判断したいものです。

ここでは、データサイエンティストに向いていない人の特徴を5つ紹介します。

地道な作業が苦な人

データサイエンティストは、膨大なデータ内のデータクレンジングや加工、基盤構築などを行います。データサイエンティストは持たれるイメージよりも地道な作業が多いです。

プロジェクトを進めていく中でエラーなど、想定通りにいかないこともあります。

同じ作業を何時間も複数回繰り返し行うような作業が苦手な方は向いてないといえます。

数字に苦手意識がある人

データサイエンティストは、前述したとおり数学や統計学を用いて、データ分析を行います。他にも、数理モデルや確率統計、線形代数、最適化などを活用して業務を進めます。

データの加工では、データベース内の日付の形式を整えたり、項目の数値化を行ったりする際にも数字を使用します。

そのため、数字に苦手意識のある方は向いてないといえます。

コミュニケーション・提案が苦手

データサイエンティストは、クライアントやチームメンバーと頻繁にコミュニケーションを取ります。また、クライアントやチームメンバーに自分の考えを発表したり、課題抽出から課題解決の提案を行う必要があります。

他にも、クライアントへの提案や説明を行う際には、難しい単語を使わずに説明するスキルも重要でしょう。

そのため、コミュニケーションや提案が苦手な方には向いていないといえます。

華々しいイメージ・憧れが大きい人

データサイエンティストは、先端技術を用いたコンサルタントのような立ち位置であるため、華々しいイメージを持つ方が多くいます。

実際にはデータサイエンティストの業務は地道な作業の繰り返しであるため、華々しいイメージや職種に憧れが大きい人はギャップの差に驚くでしょう。

ギャップが大きすぎると離職に繋がる可能性があるため、華々しいイメージや憧れが大きい人は向いていないといえます。

ディレクション能力が低い人

データサイエンティストは、その業務内容からプロジェクト全体を把握し、クライアントやチームメンバーに適切な支持を出す能力が必要になります。

ディレクション能力とは、様々な状況を適切に判断し、突き進む力です。

そのため、プロジェクトのマネジメントのようなディレクション能力が低い人は、プロジェクトの進捗に影響を与える可能性があります。

データサイエンティストになるメリットは？

ではデータサイエンティストになるメリットはあるのでしょうか？

ここでは、データサイエンティストになるメリットを6つ紹介します。

世界的に人材不足で市場価値が高く希少性も高い

近年、AIやIoT、クラウドサービスの台頭により、ビッグデータの活用が日常生活にも登場しています。

そのため、データサイエンティストは必要不可欠な存在となり、世界的な人材不足で市場価値が高まっています。データサイエンティストも新しい職種であるため、人数も多くなく、希少性が高い職種です。

技術とビジネス両方を理解したビジネスパーソンになれる

データサイエンティストはビジネス上の課題を、データ活用することで解決に導きます。そのため、IT技術とビジネス力が必要不可欠なスキルです。

IT技術としては、データ活用に最適な基盤環境の選定、データのクレンジング・加工など、深いインフラ知識が必要になります。

ビジネス力としては、クライアントの経営戦略や経営課題を理解する能力やコミュニケーションスキル、レポーティングスキルを身につける必要があります。

データサイエンティストとして働くことは、技術とビジネスの両方を理解したビジネスパーソンになれるというメリットがあります。

会社員としても年収が高く、フリーランス案件も多く独立がしやすい

データサイエンティストは、市場価値と希少性が高く、高度なスキルをもつ職種であるため、会社として年収が高い傾向にあります。

データサイエンティストの平均月収は60万円といわれており、単純に12か月を掛けると、年収は720万円となります。参照先：データサイエンティスト・データアナリストの給料年収や手取り、求人を解説！ | 給料BANK (kyuryobank.com)

IT業界全体の平均年収は433万円であるため、データサイエンティストは高い年収を得られることが分かります。

参照先：【2022年最新版】IT業界の平均年収は？エンジニアは年収1000万も夢じゃない！？ | コードラン (codelearn.jp)

また、その専門性の高さや、業務の特性からフリーランスとしての案件も多いです。そのため、データサイエンティストとして独立して働くことができます。

上流工程に携わることができる

データサイエンティストは、クライアントのビジネス目標や戦略を理解し、データ収集の基盤構築を行うことから、プロジェクトの上流工程から携わることができます。

上流工程に携わることはプロジェクト全体の方針を決定する作業であるため、責任が重い工程です。そのため、上流工程から参加できるエンジニアは多くありません。

データサイエンティストは、クライアントへのヒアリングを的確に行い、プロジェクトの全体方針を確定させる役割を担います。

上流工程を経験することは、今後のキャリアパスを広げることができるため、メリットの一つといえます。

幅広いスキルを身につけることができる

データサイエンティストは、ビジネス力、データサイエンス力など、様々な知識を活用して業務を遂行します。

統計学や機械学習、プログラミングスキル、クラウドサービスなど、幅広いスキルを身につけることが可能です。

このスキルはIT業界だけでなく、他の業界でも応用ができます。

データサイエンティストは、幅広いスキルを身につけて業務にあたるとともに、新しい知識にも敏感でなければなりません。機械学習やAWSなどのクラウドサービスもまだ新しいIT技術であるため、日々キャッチアップする必要があるといえます。

そのため、幅広いだけでなく活用できるレベルを身につけることができます。

キャリアパスの幅が広い

データサイエンティストは、プロジェクト全体を見渡すスキルや提案力、プログラミングスキルなど、様々なスキルを身につけなければなりません。

そのため、キャリアパスの幅が広いといえます。

上流工程への参加経験、クライアントへのヒアリング・提案経験、インフラ構築、プログラミングなど、様々な経験が次のキャリアへ役立てることができます。

以下に一例をあげます。

• プロジェクトマネージャー
• ITコンサルタント
• インフラエンジニア
• プログラマー
• フルスタックエンジニア

まとめ

データサイエンティストは、近年のビッグデータを活用するために必要不可欠なエンジニアです。

データサイエンティストは需要が高く、希少性が高い分、求められるスキルも高いといえます。その分、やりがいや、高い報酬を得ることができます。

データサイエンティストを目指すとき、自分は向いているのか早めに判断し、スキルを習得しましょう。

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