データサイエンティストとは
データサイエンティストの仕事内容やデータアナリストの違いなどについて解説します。
データサイエンティストが注目されている背景
近年、ビッグデータやDXが注目されています。その中で、データ活用に対する需要は上昇傾向であり、業界を問わず多くの企業がデータ活用に取り組んでいます。一方で、多くの企業はデータ分析や解析に特化した人材が不足しているのが現状です。データサイエンティストという職業が注目されるようになった理由としてはそのような背景があります。フリーランス市場においても、データサイエンティストの需要は高く、好条件での応募が数多く見受けられます。データサイエンティストの仕事内容
データサイエンスとは、統計、人工知能、データ分析など複数の分野を組み合わせることでデータから価値を生み出すことです。現代では、SNSやECサイトなど企業は多くの顧客データを所有しています。データベースにあるそれらのデータを解析して活用するのがデータサイエンスです。 データサイエンスは一般的に下記のような流れで進めていきます。- ビジネス課題の発見
- ビジネス課題を踏まえた仮説策定
- データ収集・加工
- データ解析・検証
- モデルの構築
- 運用
データアナリストとの違い
データアナリストは、データの抽出や分析を行い分析結果を可視化するのが主な仕事です。SQL、PythonやBIツールのスキルが求められます。一方で、データサイエンティストはデータクレンジング、統計学や機械学習を用いた解析、モデル構築などが主な仕事です。統計学や機械学習に関するスキルだけではなく、Pythonの機械学習ライブラリや分析処理システムに関する知見などが求められます。データサイエンティストの年収
フリーランスデータサイエンティストの年収をFAworksのデータを参考に解説します。2021年におけるフリーランスデータサイエンティストの平均年収は1,164万円です。最高年収は2,040万円、最低年収は660万円と他の職種と比較しても高い傾向があります。データサイエンティスト向け案件では週2〜3日稼働の案件も多く、そのような案件でも月額単価で50〜60万円を受け取れる場合が多いです。データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストには、幅広いスキルが求められます。
プログラミングスキル
データサイエンティストに求められることが多いのプログラミングスキルはPythonです。Pythonはライブラリが豊富にあるためデータの前処理、統計分析、可視化、機械学習などあらゆる面で使用することができます。使用率の高いライブラリには、Numpy、pandas、TensorFlowなどがあります。また、Pyrhon以外にもRというプログラミング言語があります。Rはデータサイエンス用に設計されたプログラミング言語でもあり、統計やデータ操作に特化しています。データサイエンティストとしては、これらのプログラミング言語を押さえておくと良いでしょう。データベースや分散処理システム関するスキル・知識
データサイエンティストにとってデータを格納するデータベースに関するスキルや知識は必須です。データベースに関するスキルや知識があるとより効率的にデータの処理を行ったり分析をすることができます。具体的にはRDB、NoSQLの知識に加えてHadoop、Sparkなどの分散処理システムの知識もあると理想的です。統計学・データマイニング
データ分析手法の選択肢として最も多く用いられるのが統計学です。そのため、データサイエンティストには統計学や数学、確率などの深い理解が求められます。実務で活かすためには統計学の具体的な分析方法まで理解しておくと良いでしょう。ビッグデータに関する知識
ビッグデータには音声や画像のデータ、ログデータ、SNSによるデータなどさまざまな種類がありますが、それらを収集、蓄積、分析することでマーケティングなど多方面でデータを活用することができます。データサイエンティストとしては、それらのデータを分析可能な状態に整えて、適切な方法で分析を行う必要があり、その際には統計学や機械学習などの技術が求められます。データの可視化 / 視覚化
統計学や機械学習を駆使して分析したデータはBIツールによる可視化を行うことで、より説得力のあるものになり、意思決定や状況把握をより的確に行うことができます。使用頻度の高いBIツールには、Google データポータルやPower BI、Tableauなどがあります。ビジネススキル
データサイエンティストは、データを用いて課題解決や意思決定の手助けをする職業でもあるので課題解決力が求められます。また、膨大なデータを取り扱う中で洞察力も必要です。データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティストに関わる資格は多く存在します。その中からおすすめの資格を10個紹介します。基本情報処理技術者試験 / 応用情報技術者試験
- 試験日程：春・秋の年2回
- 受験料：¥7,500
基本情報処理技術者試験 は、IT人材として必要な基本知識や技術を評価する資格です。システムの設計や開発を上位者の指導の下で遂行できるレベルと目的としています。IT人材向けの資格なので、データサイエンティストとして必ず必要な資格ではありません。また、2020年度よりCBT方式が採用され、出題されるプログラミング言語がCOBOLからPythonに変更されています。
応用情報技術者試験は、IT技術だけではなくマネジメントや経営など幅広い知識と応用力が問われます。システムの設計や開発、基盤構築、アーキテクチャ設計、データベース設計、戦略の立案などを独力で遂行できるレベルを目的としています。応用情報技術者試験を保有することで高度なIT人材ということが証明できるので、職種を問わずIT人材におすすめの資格です。
基本情報処理技術者試験 / 応用情報技術者試験Oracle Master
- 試験日程：随時実施
- 受験料：グレードにより変動
Oracle Masterとは、「日本オラクル社」が公式に運営する「Oracle Database」シリーズを扱う技術力を認定する資格です。 試験ではデータベースの管理・運用、SQLの習熟度を測る問題が出題されます。Oracle Masterには4つのグレードがあり、難易度が低い順に「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4つがあります。受験については、Silver以降がステップ式なのでグレードを飛ばして受験することはできません。
Oracle MasterOSSDB技術者認定資格
- 試験日程：随時実施
- 受験料：¥16,500
OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベースに関する技術力と知識を公平かつ厳正に中立的な立場で認定するIT技術者認定試験です。OSS-DB技術者認定試験では、PostgreSQLを基準のRDBMSとして採用しています。また、OSS-DB技術者認定試験では「Silver」と「Gold」の2つのレベルがあります。
OSSDB技術者認定資格G検定・E資格
- 試験日程：3回/年
- 受験料：G検定：¥13,200 / E検定：¥33,000 ※ 学生の場合は別料金
G検定は、ディープラーニングの基礎知識を有し適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材を育成することを目的とした資格です。E検定は、ディープラーニングの理論を理解し適切な手法を選択して実装する能力を持つ人材を育成することを目的としている資格です。合格率はG検定が65%程度、E検定は70%程度と比較的高めです。
G検定・E資格Python3 エンジニア認定データ分析試験
- 試験日程：随時実施
- 受験料：¥10,000
Python3 エンジニア認定データ分析試験はデータ分析に特化した試験であり、合格に向けた学習サイトも開設されています。出題範囲は、Pythonの実行環境構築から数学、機械学習ライブラリとデータサイエンスに関わる部分が多く出題されます。
Python3 エンジニア認定データ分析試験統計検定
- 試験日程：2回/年
- 受験料：グレードにより変動
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。検定種別も複数あり、統計検定1〜4級、統計検定 統計調査士、統計検定 専門統計調査士、統計検定 データサイエンス基礎 (DS基礎)、統計検定 データサイエンス発展 (DS発展)、統計検定 データサイエンスエキスパート (DSエキスパート)とレベル別に用意されています。
統計検定データベーススペシャリスト
- 試験日程：１回/年
- 受験料：¥7,500
データベーススペシャリストは、データベースの企画、要件定義〜運用、保守までの知識・経験が求められる試験です。具体的には、技術選定やデータモデリング技法の理解、データ分析、データモデルの作成、データベース管理システムの理解などが求められます。
データベーススペシャリストデータサイエンティスト検定 リテラシーレベル
- 試験日程：2022年11月15日 (火) ～ 12月5日(月) ※2022年の日程
- 受験料：¥10,000
データサイエンティスト検定 リテラシーレベルは、アシスタント・データサイエンティスト (見習いレベル：★)と数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開している数理・データサイエンス・AI (リテラシーレベル)におけるモデルカリキュラムを総合した資格です。アシスタント・データサイエンティストにおいては、初学者やこれからデータサイエンティストを目指す方、興味を持っている方を対象としています。データサイエンスやデータエンジニアリング、ビジネス力が問われますが、模擬問題や参考書があるのでそれらで学習を進めましょう。
データサイエンティスト検定 リテラシーレベルデータ分析実務スキル検定
- 試験日程：随時実施
- 受験料：¥11,000
データ分析実務スキル検定は、ビジネスで使える分析スキルを問う資格です。実際のデータ分析の工程に沿って出題されるため、SQLの知識、前処理、データ可視化、Python / Rでのコーディング、統計手法、機械学習の概要など幅広い範囲が対象です。
データ分析実務スキル検定統計士・データ解析士
- 試験日程：随時実施
- 受験料：入学金 ¥5,000 / 受講料：54,800円（データ解析士は¥49,500）
統計士・データ解析士は、実務教育研究所の通信講座を修了することで認定される統計資格です。そのため、カリキュラム毎の課題を提出することが必須です。目安期間は、統計士は8ヶ月、データ解析士は4ヶ月ですが、短期間で進めることも可能です。
講座内容としては下記のようなものがあります。
統計士の講座内容
- 統計について
- 集団構造の記述
- 母集団と標本
- 推定と検定
- 回帰と相関
- 統計調査
- 標本調査法
- 品質管理と実験計画
データ解析士の講座内容
- データ解析序説
- 単回帰分析
- 重回帰分析
- その他の多変量解析
