エンジニアの職種⑮「データサイエンティストについて」

記事をご覧いただきありがとございます。この記事では、データサイエンティストについて説明します。

そもそもデータサイエンティストとは

データサイエンティストとは、ビッグデータといわれる、膨大な情報を扱う職種を指します。

ビッグデータとは従来のデータベースの管理を行うシステムでは、保管や解析が困難なほど、膨大なデータのことを表します。

ビッグデータを使用し、合理的な判断を行うためにデータを記録や保管、解析を行うことが業務内容になります。

現代は情報社会といわれるほど、情報の価値は高まっています。その傾向から、データサイエンティストの需要も向上していると考えられます。

スマートフォンの普及やクラウド技術の向上をきっかけに情報価値は向上しつつあり、スマートフォンを使用している顧客のデータを集めることで購買行動などが把握できます。

このようにビジネスを行うにあたって、重要な指針になる情報を扱う職種になります。そのため、経営と関わる機会が多い現状です。

データサイエンティストが生まれた背景には現代の情報社会があり、以前ではデータを集めることと分析することはそれぞれ別の業務とされてきました。

しかし先ほどお伝えしたビッグデータの成長をきっかけにデータ収集と分析は同時に行われるように変化していきました。

ビッグデータを扱うことで自社の経営指針に迷いがなくなり、合理的な判断を行うことができます。

現在データサイエンティストの他にデータを扱う職種として、データアナリストという職種があります。

厳密的な線引きはされていない場合がありますがデータアナリストはデータの収集と現状分析を重点的に行う職種です。

データサイエンティストはデータアナリストの業務内容に加えて、分析結果を自社のビジネスに使用する職種とされています。

そんなデータサイエンティストの年収は平均600万円とされており、他のエンジニア職より年収の水準は高いとされています。

経験年数やスキルによっては、年収1000万円も夢ではない職種といえます。

データサイエンティストの需要は現在向上していますが、そんな職種に必要なスキルをお伝えします。

それは下記の通りです。

データサイエンティストが使用することが多いプログラミング言語は、「Python」「R」「Java」といわれています。

特にPythonはAIや機会学習でも使用する機会が多い言語のために習得しておくと汎用性があります。

データベースの知識として、「SQL」「Hadoop」「Spark」あたりが最低限必要になると考えられます。

SQLは初心者にとって勉強しやすいコンピュータ言語なので、プログラミングができる方にとっては簡単にマスターすることができます。

データを扱う際に使用するのが、「Excel」「R」「SAS」といった分析が行えるソフトウェアの知識です。

Excelでは膨大なデータの分析には適していないと考えられますが、簡単な分析は可能なので興味ある方はぜひ触ってみてください。

データサイエンティストは数学に対して抵抗がなく、経営と密接な環境で働きたい方にオススメな職種です。

先ほど必要なスキルのところではあげておりませんが統計知識なども必要になります。

現段階でデータサイエンティストは個人で活躍する機会は少なく、企業の中で活躍することが多くあります。

しかし企業で膨大なデータを扱っていると個人でのデータの分析は容易に行うことが可能です。

いかがだったでしょうか。

今回は、現在需要が向上しているデータサイエンティストに関して説明しました。

今後キャリア選択を行う際に参考に慣れれば幸いです。

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