IT人材の不足が叫ばれる日本において、データサイエンティストは今や全ての企業が欲しがる存在です。また、コンサルティングや営業、マーケティングなどの各職種においてもデータ分析の基礎スキルを持っていると、その候補者の市場価値は大幅に高まります。企業が膨大なデータを抱える今日、必要なデータを抽出して意味のある形で提示しできる人材は、ビジネスの成長にとって鍵と各なります。データサイエンティストであればそのスキルを活かすことのできる業界も非常に幅広く、多くのキャリアチャンスが目の前に開けていることでしょう。
あなたもデータサイエンティストになれる！
一見すると、データ分析やデータサイエンスのような高度な専門性を必要とするキャリアに足を踏み入れることは、技術的なスキルがなければ非常に難しく思えるかもしれません。しかし、データサイエンスは必ずしもプログラミングやアルゴリズムだけを意味するものではありません。数学や統計学、経済学、テクノロジーのバックグラウンドを持っていれば、データサイエンティストとして役立てることのできる応用可能なスキルを持っている可能性があります。
データアナリストとして求められるスキルを考える際、重要ながら見落とされがちなスキルがあります。以下ではそのトップ３のスキルをご紹介します。
1. 豊富なビジネス知識
雇用主は主に、データ解釈以前にビジネスニーズを理解している経験豊富なデータサイエンスの専門家を探しています。ビッグデータがその規模と複雑さを増し続ける中で、データサイエンティストやアナリストは以下のことが求められます：
- ビジネス上の問題を理解する
- どのようなデータが入手可能かを理解する
- 問題とデータセットを適切な技術、すなわち機械学習や人工知能(AI)にマッピングする
データサイエンティストに求められるのは、ビジネス上の問題について多面的な視野から柔軟な発想を持つことです。これには、意思決定者のビジネス関連の質問をデータに関する有用な質問に翻訳できることも含まれます。ソフトウェアが引き継ぐ業務が増えていく中で、データアナリストの価値は、ビジネス上の課題に人間の判断を適用する能力にますます依存するようになるかもしれません。そのため、MLやAIによって、クリティカルシンキングや問題解決能力が今後さらに重要になってくるかもしれません。
2. コミュニケーション能力と対人スキル
データはアナリストの手によって組織の関心領域に合わせて活用することができて初めて、価値のあるものとなります。そのため、データの抽出や照合、そしてその解釈はデータアナリストにとってコアとなるテクニカルスキルです。しかし、新時代のデータアナリストは、数学的な結果のデータセットを実行可能なインサイトとして落とし込み、それをビジネスに還元することが求められます。
そのためには、重要なポイントを排除することなく、難しい技術的な情報を聴衆にあわせたシンプルな言葉で言い換えて伝えるためのスキル、すなわち優れたコミュニケーション能力が必要となります。また、データから得られた知見を利害関係者へと伝え、共感を得るためには、高い対人スキルも求められます。
3. 細部への配慮
何事にも素早く取り組み、新しいことに対してオープンで、適応力の高い人物である場合、それらをデータサイエンティストとしても十分に活かすことができます。数学や統計学のバックグラウンドを持っている場合はもちろんのこと、例えばマーケティング経験者であれば、優れたコミュニケーションスキルと文化への高い感度を応用することが十分に可能です。
データサイエンティストやアナリストはまた、計算コストや解釈可能性、レイテンシ、帯域幅、および他のシステム境界条件について、細部にまで目を光らせる必要があります。また、顧客の成熟度を理解し、それに伴って活用すべきツールや技術を選ぶことが求められます。
優秀なデータサイエンティストは、ビジネスリスクの分析、プロセスの改善、システムエンジニアリングの仕組みについても理解する必要があるため、多方面への関心と知識、そして細部を見落とすことなくカバーする能力がある場合、データサイエンティストとして成功しやすいといえるでしょう。
プログラミングの知識を持っているとなお良し！
経験豊富なデータサイエンティストであれば、すでに必要なスキルを磨いてきているため、現在の雇用市場において非常に有利な立場にあります。
一方、これからデータサイエンティストとしてのキャリアを築こうと考えている初心者の方にとっては、データ分析において最も人気のある言語であるRとPythonから始めてみるのが良いでしょう。Rは統計分析のためのプログラム開発を得意とし、Pythonは反復作業の自動化やデータの可視化に役立ちます（あわせてご覧ください → Python学習に最適な無料サイト8選）。
また、構造化クエリ言語（SQL）の取得は必須条件とも言えます。SQLを使用すると、アナリストは独自のカスタマイズされたクエリを作成でき、関連データベースから非常に詳細なデータを引き出すことができます。Hadoopなどのフレームワークを使用して大規模なデータセットを扱う場合には、HiveQLなどの追加のクエリ言語を習得する必要があるかもしれません。
データサイエンティスト育成を課題とする日本
日本では大学などでデータ分析について学べるコースが欧米諸国に比べてまだまだ限られており、企業としてもデータ分析ができる人材のスキルを活かしきれていないケースが多く、今後の課題とされます。
一方で今後日本でも「ジョブ型雇用」が主流となっていく風潮の中で、高い専門性を持つことの重要性が高まっていくことが想定されます。ご自身のキャリアパスや市場価値についてご相談がございましたら、以下のフォームから、IT領域におけるキャリアアップのエキスパートであるComputer Futures にご連絡ください。皆様にとって適切な機会をご提案させていただきます。
