データサイエンティストが英語力を身につけるべきケースと求められる水準とは

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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は必須で身につけておきたいスキルとは

データサイエンティストとは、データの分析によってビジネスなどの課題解決や意思決定をサポートする職種です。具体的には、ビッグデータなどから必要な情報を抽出し、分析後にビジネスの状況改善に向けて施策を立案します。

IoTやAIの台頭により、収集したデータ分析から改善点をみつけたい企業が多いため、データサイエンティストの需要は非常に高まっています。

近年、データサイエンティストは、英語力を身につけるべきケースがあるといわれているのをご存知でしょうか。

しかし英語力を身につける前に、業務を遂行するために強固にしておきたいスキルが複数あります。ここでは4つ紹介します。

IT全般の知識

データサイエンティストは、IT全般の知識を必須のスキルとして業務を遂行します。

データサイエンティストは、データ分析を行うイメージが強いですが、「分析するための元データをどのように収集するか」から考えなくてはなりません。分析用の基盤環境の構築・運用もデータサイエンティストの業務範囲となります。

他にも、データベース設計をはじめとするデータベースに関する知識が必要になります。ビッグデータを収集、分析するためには効率的なデータ設計を行わなければならないため、パフォーマンスも重要です。

Webサイトから情報収集をしていれば、Webサイト開発やセキュリティの知識も必要です。

分析用基盤環境の運用も、他のインフラエンジニア同様、サーバーやデータベースの運用を行います。

そのため、データサイエンティストは、広い範囲のIT知識が必要不可欠といえます。

統計学

データサイエンティストがデータを多角的に分析するためには、統計学の専門知識が必要になります。統計学には、大きく分けて3つのスキルが必要となります。

• 数学

データ分析を行うためには、数学が共通の言語となります。データ分析の書籍は、数学の知識が前提として書かれています。そのため、最低でも高校卒業レベルの数学を身につけておく必要があります。特に統計学では、確率や微分積分、行列などの分野は必須といえます。

• データ分析手段

データを分析する場合、求めたい結果によって適切な分析モデルを使用する必要があります。分析に適した統計処理やデータマイニング手法への理解が必要です。

データマイニング手法とは大量のデータから有用な知見を見つけ出し、ビジネスに役立てていく技術です。

複数のデータ分析手段を活用できなければ、求めたい結果を得られません。

• データ分析ツール

大量のデータを取り扱うためには、分析に特化したツールを使います。

Excelなどを使用した分析手法もありますが、膨大なデータの分析には向きません。データ分析は分析の計算に非常に複雑なロジックを用いるため、ツールにより効率的な計算を行うことができます。

企業によって使用するツールは異なりますが、IBM社の「SPSS」が代表的な分析ツールです。

プログラミング

データベースからデータ収集やデータ加工を行う場合はバッチ処理、BIツールへの表示はプログラミングが必要です。

データ解析には「Python」「R」などのデータ解析言語と呼ばれるプログラム言語を使用します。

Pythonは、バックエンドやフロントエンドにも使用される汎用性の高いプログラム言語です。文法が分かりやすいため、初心者でも学びやすい特徴があります。

Rは、オープンソースの統計解析向けプログラム言語および開発実行環境です。Rは、他のデータ解析言語に比べ、短く記述することができます。

ビジネススキル

データサイエンティストは、企業の課題を事前に把握したうえで、どのようなデータを用いて分析を行うかを企業側と検討しなくてはなりません。そのため、全般的なビジネスに対する深い理解が必要です。

また、企業の課題を解決するためにはロジカルシンキングのスキルが必要になります。課題を抽出し、さまざまなアプローチを行う際に使用します。

データの活用法や収集結果に基づいた課題解決内容を企業に説明するためには、プレゼン力が必要です。特に、ITや統計学の難しい専門用語を使用しなくても、平易な言葉で説明できなくてはいけません。

英語力を身につけた方が良いデータサイエンティストの特徴は？

データサイエンティストは英語を身につけた方がいいと聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。

ここでは、英語を身につけた方が良いデータサイエンティストの特徴を3つ紹介します。

データサイエンティストとしてさらにレベルをあげたいと考えている人

データサイエンティストは、他のITエンジニア職同様に、先端技術の知識を習得する必要があります。

後述しますが、IT技術のトレンドや先端分野の一次情報は英語であり、内容把握ができれば、他のデータサイエンティストと差別化できるというメリットがあります。

グローバルに活躍したいと考えている人

グローバルに活躍したいと考えているデータサイエンティストは、英語力を身につける必要があります。

後述しますが、AIやIoT技術の台頭により、企業側のデータ分析のニーズと反比例してデータサイエンティストは不足しています。特にアメリカでのデータサイエンティスト不足は深刻といえます。

年収をあげたいと考えている人

年収をあげたいと考えているデータサイエンティストは、英語力を身につける必要があります。

後述しますが、データサイエンティストのスキルを有しながら、英語力を身につけているデータサイエンティストはまだ少ないです。需要の高いデータサイエンティストを目指すのであれば、英語を身につけるべきといえます。

データサイエンティストが英語力を身につけるべき4つの理由

データサイエンティストが英語を身につけるとさまざまなメリットがあります。

ここでは、データサイエンティストが英語を身につけるべき4つの理由を紹介します。

IT技術のトレンドや先端分野の一次情報は英語であり、その情報を取りに行ける

データサイエンティストは、他のITエンジニア職同様に、先端技術の知識を習得する必要があります。

データサイエンティストの分野を含む、IT技術のトレンドや先端分野の一次情報は、英語で発信されているため、英語力が必要になります。後述しますが、一次情報といわれる情報は信頼性が高く、翻訳される前に英語で内容把握ができれば、他のデータサイエンティストと差別化できるというメリットがあります。

他のエンジニアとの差別化にもなるため、英語力を身に着けるべきといえます。

日本だけでなく、アメリカでもデータサイエンティスト不足が著しく、海外も働く場所として視野に入れることができる

データサイエンティストは、企業からの需要が高まっているにも関わらず、世界的に不足していることはご存知でしょうか。

総務省「平成26年度　情報通信白書」によると、特にアメリカでの人材不足は深刻で、2018年までに高度なデータサイエンススキルを持つ人材が14万人〜19万人不足するとまでいわれています。

参照元：第4節 本格的なデータ活用社会の到来

そのため、グローバル企業や、海外に拠点を置く企業への就職・転職が可能といえます。その際、同僚や上司とのコミュニケーションは共通言語の英語で行われることが多いので、英語を身につけなければなりません。

英語でコミュニケーションができれば、年収などの待遇が良くなる可能性が高くなる

データサイエンティストの中で年収をあげたいと考えている人は、英語力を身につけるべきです。

前述したとおり、企業からのニーズと反比例して、世界的に人材が不足しています。

日本企業以外にも、海外に拠点を置く企業の求人も多くあります。データサイエンティストとしてのスキルに加えて、英語力があればその需要はさらに高まるでしょう。

データサイエンティストの業務範囲以外にも、英語でのコミュニケーションが可能であれば、チームリーダーやプロジェクトマネージャーなどのキャリアアップも望めます。

そのため、年収をあげたいと考えているデータサイエンティストは英語を身につけるべきといえます。

日本よりも職種が浸透している海外のデータサイエンティストと交流することができる

データサイエンティストの育成に向けて、アメリカの各大学ではデータサイエンティストに関するプログラムが次々に開講されています。さらにアメリカを中心とした企業でもデータサイエンティスト育成の研修プログラムが設置されています。

そのため、データサイエンティストは日本国内よりも海外の方でデータサイエンティストが浸透しています。

データサイエンティスト同士が交流を行う場合、英語で行われることが多いため、英語力があれば、情報交換などの交流が可能になるでしょう。

データサイエンティストが身につけておきたい英語力の基準・水準とは

データサイエンティストが英語を身につけた方がいいメリットを紹介しました。

では、どのくらいの英語力があればいいのでしょうか？

理系参考書を英語で読解および問題を解く事ができる

データサイエンティストは一般的な英語力に加えて、その業務上、数学や物理などの理系英語を身につける必要があります。

なぜなら、企業への提案や、データサイエンティスト同士での会話では、数学・物理などの理系英語が頻発するためです。

そのため、理系参考書を英語で読解および問題を解くレベルの英語力が必要といえます。

データサイエンティストに最低限欲しい英語力

データサイエンティストとして、最低限欲しい英語力を3つ紹介します。

構築作業のエラー時の英語表記の理解ができることは最低限のライン

分析用基盤環境の構築時にエラーが発生することがあります。その場合、エラーの記述が英語で表記されているため、エラー内容を把握し解決するためには英語力が必要といえます。

ただし、これはデータサイエンティストとして業務をする上では、最低限のラインといえます。

英語の技術文書を読むことができる

データサイエンティストは知見を深めるために、日常的に技術文書で知識を習得する必要があります。

基本的な文法以外にも、技術文書の専門用語を英語で読めるレベルの英語力が求められます。

ドキュメントベースで海外のエンジニアとやり取りできる

前述したとおり、アメリカなどでデータサイエンティストの不足が深刻化しており、海外を拠点とする企業への就職・転職する機会があるでしょう。

その際のドキュメントは英語で記述されているため、ドキュメントベースで海外エンジニアとやり取りできるレベルが必要です。

エンジニアが持っておきたい英語力を資格で表すとどれほどか

では、データサイエンティストとして持っておきたい英語力とはどのくらいでしょうか。

分かりやすいように、テスト種類とそのスコアの目安を紹介します。

TOEICで700点以上あるとビジネス英語習得レベルと見なされる

TOEICでは700点以上がビジネス英語取得レベルといわれています。海外で働くデータサイエンティストとして、ビジネス英語レベルが必須といえます。TOEICはビジネスシーンで使う英語を学ぶことができるでしょう。

また、採用時の条件やアピールとしてTOEICのスコアは使用できるので、ハイスコアを目指して損はないといえます。

海外で働くことを視野に入れるならば、「TOEFL」、「IELTS」のスコアを取ろう

TOEFL、IELTSは海外の大学の留学規程に記載されている試験です。そのため、海外企業での採用条件、またはスキルアピールとして使用できます。

海外で働くことを視野に入れているデータサイエンティストは、スコアを取得しておくべきといえます。

データサイエンティストが通用する英語力を身につけるためにすぐできる勉強法

データサイエンティストが、通用する英語力を身につけるために、すぐできる勉強法はあるのでしょうか。

すぐできる理系英語を身につける勉強法と英語自体を身につける勉強法をそれぞれ紹介します。

データサイエンティストが理系英語を身につける勉強法

データサイエンティストとして、理系英語は必要不可欠といえます。

すぐにできる理系英語が身につく勉強法を2つ紹介します。

技術書の原書を読み込む

データサイエンティストとして、すでに読んだ日本語の技術書に対応する原書を読み込みましょう。一度理解した内容のため、文法をはじめ専門用語を把握することができます。

関連する技術書から読んだことのない技術書にシフトしていき、徐々にレベルをあげていくとよいでしょう。

英国圏の中学生・高校生向けの数学や物理の問題集を解く

英語に不得手なデータサイエンティストが、普段の業務で取り扱うレベルの数学や物理の英語の問題集から始めたら挫折してしまいます。

英語で数学や物理について、データサイエンティスト同士、または企業への提案時に用いるため必要な知識です。

英語圏の中学生・高校生向けの数学や物理の問題を解くことをおすすめします。

データサイエンティストが英語力自体を身につける勉強法

データサイエンティストとして、英語力自体を身につけなくては業務で活用ができません。

すぐにできる英語力が身につく勉強法を2つ紹介します。

英語で映画やYoutubeを見る

字幕つきの映画はデータサイエンティストがコミュニケーションを行う際のお手本になるでしょう。ネイティブのやり取りを学ぶことができます。

Youtubeは自分のレベルに合ったチャンネルを見つけることができるため、苦手意識なく取り組むことができるでしょう。コミュニケーションや対策講座も用意されています。

オンライン学習サービスを活用する

オンライン学習サービスでは、英会話やビジネス英語、TOEICなどの対策講座も準備されているため、自分の用途に合わせて活用することができます。

また、安価に自分の好きな時間で学習を進められるため、業務と並行して取り組むことができるでしょう。

まとめ

今回は、データサイエンティストが英語力を身につけるべきケースと求められる水準を紹介しました。データサイエンティストには、英語力を身につけることで得られるメリットがあります。すぐできる英語力を身につける勉強法から徐々に取り組み、需要の高いデータサイエンティストを目指しましょう。

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