データサイエンティストに必要なスキルとは
マーク・スタンデン、マーティン・パーディ
現在、データサイエンス人材の需要は高まっており、今後当分続くことが予想されています。データサイエンティストに求められる役割やスキルにはどのようなものがあるのでしょうか。
データサイエンティストの仕事とは？
データサイエンティストは莫大な量の非構造化データを扱う必要があり、この点がデータアナリストと異なります。さまざまなソースから来たデータや、人工知能（AI）、機械学習などを活用し、ビジネスが抱える課題に対してソリューションを提供します。
ヘイズ・テクノロジーのグローバルヘッド、ジェームズ・ミリガンが「2022年に最も需要のあるIT職種」（英語のみ）のブログで述べているように、企業はデータを抽出して洞察を導き出し、ビジネスを動かす分析ができる人材を求めているのです。
データサイエンティストに最も必要なスキルは？
必要なスキルは、役割によって異なります。データサイエンティストの役割を大きく３つに分けて、必要なスキルをまとめました。
分析系―数学への深い造詣は必須であり、コンピュータサイエンスや統計学、エンジニアリングのPhD・学位を持っていることが強く望まれます。また、SASやHadoop、Hive、Apache Zeppelin、Jupyter Notebook、Pigなどの分析ツールに精通していると便利。
技術系―上記の分析ツールを使用できることが重要です。PythonやR、SQL、Perl、C/C++などのプログラミング言語に精通していることが理想的。また、データを処理する際に、人工知能と機械学習の理解が求められます。
ビジネス系－重なる部分もありますが、上記の二つとは異なるスキルが必要になります。関連業界での実用的な知識は、データの活用方法の理解と同様に重要。ソフトスキルがより重要視され、優れたビジネス感覚とコミュニケーション能力を持っていると重宝されます。
データサイエンスの分野で働きたい人に役立つスキルは？
上記で述べたように、数学や統計学の学位があると非常に有利です。関連する分野でより高い学位を持っているのに越したことはありません。それ以外にも、特に非構造化データを扱う場合は、分析や科学論文でなんらかの経験を積むことをお勧めします。
企業は、コーディングスキルのある人材を求めており、上記で挙げたプログラミング言語のいずれかを書けるようになると転職活動を有利に進めることができます。自分のコーディングスキルを客観的に証明できるものを準備しておくと採用担当者にもアピールできます。
また、前職や学生時代に学んだソフトスキルも役立ちます。たとえば、クリティカル・シンキングや複雑な問題を解決する能力、リスク分析、チームとして働いた経験などが挙げられます。
近年、データサイエンティストの役割はどのように変化してきているか？
数年前までは、企業がデータサイエンティストを活用する具体的な戦略のないままに採用するケースが見られました。しかし、テクノロジー産業が発達するにつれて、データ戦略への理解が大きく進み、企業はデータサイエンティストの役割について具体的なアイデアを持つようになりました。
企業が利用できるテクノロジーも進化を続けています。ほとんどのプラットフォームは同じような方法で使用できますが、優れたデータサイエンティストはテクノロジーの進化に適応可能。「変化」がデータサイエンティストにとって極めて重要なのです。
データサイエンティストへの転職を検討している方への求人はこちらから。
他にも、転職活動やスキルアップに役立つ情報を情報しています。こちらの記事もぜひご覧ください。
著者
マーク・スタンデン
ヘイズ・エンタープライズ・テクノロジー、インテリジェントオートメーション部門ディレクター（英国・アイルランド）
テクノロジー分野の人材派遣に20年携わり、そのうち6年はコンサルティングと人材の両面からインテリジェントオートメーションのサービスやソリューションの推進に従事。
マーティン・パーディヘイズ・テクノロジー、シニアビジネスディレクター（英国南東部）
ヘイズで15年の経験を持ち、近年はビジネス・インテリジェンスとデータ解析の分野を専門としている。
