データサイエンティストに必要なスキルは？求められる知識・なる方法を解説

ビジネス現場でデータ活用が主流となる今日、データサイエンティストの役割は重要性を増しているといいます。では、データサイエンティストとは具体的にどのような職業なのでしょうか？

データから有益な洞察を得るためには、どのようなスキルが必要で、必要なスキルをどうやって身につけられるのでしょうか？

本記事では、データサイエンティストとして成功するためのスキルを詳しく解説し、習得方法もお伝えします。

1. Contents

   • 1 データサイエンティストとは？定義と役割
     • 1.1 データサイエンティストとは
     • 1.2 データサイエンティストの仕事内容
   • 2 データサイエンティストの役割
     • 2.1 データサイエンティストに求められる3つのスキル
     • 2.2 統計学に関する知識などのスキル
     • 2.3 ITスキル
       • 2.3.1 幅広いIT知識
       • 2.3.2 データベースに関する深い知識
       • 2.3.3 プログラミング
       • 2.3.4 大規模データ処理に関する知識
     • 2.4 ビジネススキル
       • 2.4.1 ビジネスへの理解
       • 2.4.2 ロジカルシンキング
       • 2.4.3 プレゼンテーションとコミュニケーション
   • 3 データサイエンティスト協会のスキルチェックリストとは
   • 4 データサイエンティストに必要な基礎知識
     • 4.1 数学やデータ分析手法などの「統計学」
     • 4.2 データベースやプログラミング言語などの「情報工学」
     • 4.3 グラフの可視化やビッグデータ処理などの「ビジネス」
   • 5 データサイエンティストになる方法
     • 5.1 資格を取得する
       • 5.1.1 データサイエンティスト検定
       • 5.1.2 情報技術者試験・データベーススペシャリスト試験
       • 5.1.3 オープンソースデータベース技術者認定試験・オラクルマスター
       • 5.1.4 統計士・データ解析士
       • 5.1.5 G検定・E資格
       • 5.1.6 Python3 エンジニア認定データ分析試験
       • 5.1.7 画像処理エンジニア検定
     • 5.2 スクールに通う
       • 5.2.1 データミックス
       • 5.2.2 キカガク
       • 5.2.3 .Pro
     • 5.3 スキルがあるならITやWebに強い求人サイトに応募する
   • 6 まとめ

   データサイエンティストとは？定義と役割

本項では、データサイエンティストの基本的な概念と役割を解説します。

1. データサイエンティストとは

データサイエンティストは2013年頃から認知されてきた「データ活用の専門家」です。

企業が生産や販売などさまざまな活動をするなかで発生する多種多様かつ大量のデータを、統計学や情報工学などの知見を生かして解析し、意味のある結論を引き出す職種です。分析結果は、意思決定の精度を上げ、売り上げ向上や、新たなビジネスチャンスを発見するための手がかりとなります。

オンラインショップを運営する企業の例では、顧客が何を検索し、どの商品を見て、最終的に何を購入したかのデータが日々蓄積されています。データサイエンティストは、膨大な購買データからパターンを見つけ出し、例えば「商品Aを見た顧客は、別の商品Bも買いやすい」などの傾向を把握します。パターンを活かせば、顧客に最適な商品を推薦するなど、オンラインショップの収益向上に寄与できます。

1. データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは大量のデータを集め、分析します。

ただ待っていてもデータが集まるわけではありません。既存のビジネス過程の中からデータを収集する仕組みを作り、大量のデータを整理・保存します。

そして、データを分析して、ビジネスに活用できる何らかの仮説を立て、検証し、具体的な洞察として組織に還元するまでの一連の工程がデータサイエンティストのカバーする範囲です。

1. データサイエンティストの役割

データサイエンティストの役割は大きく二つに分けられます。「データを使った課題解決」「レポートと提言」です。

• 「データを使った課題解決」では、集めた大量のデータからビジネス上の課題を特定します。例えば、特定の商品の売り上げが思うように伸びていない場合、データを分析して原因を突き止めます。
• 「レポートと提言」では、分析結果を他部署や経営層に報告し、データに基づく改善策を立案します。具体的なアクションプランを提案し、実行する流れでデータサイエンティストは企業の成長に大きく貢献できます。

1. データサイエンティストに求められる3つのスキル

データサイエンティストは、データに対する洞察からビジネス上の価値を生み出す職種です。テクニカルからビジネスまで、データサイエンティストに求められるスキルは専門的で幅広いものとなります。

本項では、3つの分野に分けて解説します。

1. 統計学に関する知識などのスキル

データサイエンティストにとって欠かせないのが統計学に関する知識です。統計学とは、データの特性を理解し、法則性やパターンを見つけるための学問です。数学のロジックや理論を使い、多数のデータの中から有益な情報を見つけ出す能力を意味します。高校数学レベルの知識があれば、基本的な統計学の考え方や理論を理解できます。

また、データ分析手法の理解も重要です。売り上げ・ユーザーの行動・製品の特性などのさまざまなデータをもとに、問題解決の糸口を見つけ出す方法を学ぶことです。

例えば、複数の要因が関係して売り上げに影響を与えている状況では、どの要因が最も影響力があるのかを見つけだす「重回帰分析」の手法があります。

あるいは、大勢の顧客を共通の特性に基づいてグループ化する「クラスタリング分析」などもよく使用されます。データサイエンティストには、各種のデータ分析手法を理解し、適切に使いこなす力が求められます。

1. ITスキル

データサイエンティストにはITスキルが求められます。

具体的には幅広いIT知識、データベースに関する深い知識、プログラミングスキル、大規模データ処理に関する知識を含みます。以下、順番に見ていきます。

幅広いIT知識

大量のデータ分析にはデータの収集・蓄積・分析のためのシステム基盤が欠かせません。システムを扱うためには、開発手法やシステム運用の知識が必要となります。

例えば、ウォーターフォールやアジャイルなどの開発手法や、ITサービスマネジメントのフレームワーク「ITIL」への理解が重要です。

データベースに関する深い知識

データサイエンティストにはデータベースに関する深い知識が必要です。データベースとは、大量のデータを管理するためのシステムです。データベースを効率良く操作するためには、SQLと呼ばれる、データベースを操作するための言語を使うことが多いです。

また、データに高速にアクセスするためには、頻繁に使うデータをすぐに手が届く場所に置く（INDEXを貼る）など、データの取り扱いに関する効率的な方法を知ることが求められます。

プログラミング

データサイエンティストにとって、プログラミングスキルも重要です。

プログラミングでは、コンピュータに指示を出すための言語を使って、特定の作業を自動化します。データ分析を繰り返す際に何度もデータを加工・計算する時間と手間を削減し、結果を報告する場合の透明性・再現性を上げることにもつながります。

具体的には、Pythonなどのプログラミング言語を使って、データ処理を自動化する能力が求められます。加えて、分析結果をグラフや散布図など見やすい視覚的な表現にする（ビジュアライゼーション）のスキルも説得力のある提言のために重要となります。

大規模データ処理に関する知識

データサイエンティストに特有の条件として、大量のデータを効率良く扱うための技術、つまり大規模データ処理に関する知識が求められます。

具体的には、Hadoop（大量のデータを高速に処理するためのオープンソースのフレームワーク）や周辺ツール（Apache HBase, Hive, Pigなど）の知識や、列指向のデータベース（例：Apache Cassandra）の操作スキルなどが求められます。

1. ビジネススキル

データサイエンティストとして統計学やITスキルを持つことは重要ですが、技術だけでは十分ではありません。ビジネススキルも重要な役割を果たします。なぜなら、データサイエンティストの目的は、組織や企業がデータから価値を引き出し、ビジネス上の意思決定に役立てることにあるからです。

具体的なスキルとしては、ビジネスへの理解、ロジカルシンキング、プレゼンテーションとコミュニケーションが挙げられます。以下、詳しく見ていきましょう。

ビジネスへの理解

データサイエンティストの仕事はビジネスと密接に関連しているため、分析をおこなう業界やビジネスモデルへの理解が求められます。

例えば、あなたが製薬業界で働くデータサイエンティストだとすれば、厚生労働省の規制、臨床試験のプロセス、特許の有効期間など、製薬業界特有の事情を理解する必要があります。

ビジネスを理解すれば、具体的な数値目標（KPI、KGI）を設定し、数値目標達成のための施策をデータに基づいて提案し、ビジネスに貢献できます。

ロジカルシンキング

データ分析は一種の問題解決です。データサイエンティストはデータを使って複雑な問題を解き明かす必要があります。

解決に導くためには、問題を整理し、仮説を立て、仮説を検証する論理的な思考が必要となります。

例えば、ある製品の売り上げが急に下がったとします。低迷の原因は季節性の影響かもしれませんし、競合他社の新製品の影響かもしれません。どの因子が影響を及ぼしているのか、さまざまな仮説を立ててデータを通じて検証する能力が求められます。

プレゼンテーションとコミュニケーション

分析結果を人に伝える能力も重要です。データサイエンティストの見つけた洞察が素晴らしい内容でも、社内で理解を得られなければ、提案の価値は半減してしまいます。

理解を得るために、あなたの分析結果を明確に、説得力を持って伝えるプレゼンテーションスキルが必要です。また、データに基づく提案が実装されるためには、経営層や他部署とのコミュニケーションが不可欠です。

1. データサイエンティスト協会のスキルチェックリストとは

一般社団法人データサイエンティスト協会が発行する「データサイエンティストスキルチェックリスト」は、データサイエンスのプロフェッショナルに必要とされる能力を洗い出し、評価するためのフレームワークです。

チェックリストは、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力の3つの主要な分野にスキルを分類しています。

• 「ビジネス力」はデータの背後にあるビジネス問題を理解し、解決策を提供する能力を示します。
• 「データサイエンス力」は、データから洞察を得るための数学的、統計的な能力を評価します。
• 「データエンジニアリング力」はデータの収集、管理、処理する技術力を指します。

各分野のスキルは、実務経験と知識の深さを反映して、4つのレベルに分けられており、レベル別に求められるスキルの詳細を確認できます。

1. データサイエンティストに必要な基礎知識

データサイエンティストの職種には、ビジネス視点からのデータ解釈とデータ解析を実現するための技術的スキルが求められます。

具体的な知識領域としては、「統計学」、「情報工学」、「ビジネス」の3つが主な柱となります。

以下の表に、データサイエンティストに必要とされる知識をまとめました。

分野毎に深堀していきましょう。

1. 数学やデータ分析手法などの「統計学」

データサイエンティストの仕事の根幹となるのが統計学です。データを理解し、意味ある洞察を引き出すための道具となります。具体的には「数学」と「データ分析手法」の2つの視点から考えてみましょう。

まず、数学ですが、高校卒業レベル（数ⅢC）の数学知識は最低限必要とされます。確率・統計、微分積分、行列などはデータサイエンスの土台となる分野です。さらに、データ分析のアルゴリズムやモデルに深く取り組むためには、大学レベルの解析学や線形代数の理解が望ましいです。

次に、データ分析手法には、統計処理や数理モデルの作成が求められます。例えば、重回帰分析や決定木、クラスタリング分析などの手法の中から、具体的な問題解決に必要なものを選択できるような理解が必要とされます。

統計学の知識を駆使してデータを解析し、未来の予測や現状の理解を深めることができます。

1. データベースやプログラミング言語などの「情報工学」

情報工学は、データサイエンティストが大量のデータを扱うために避けては通れない領域です。特に、プログラミングやデータベース、ビッグデータ処理のスキルが必要となります。

プログラミングスキルとしては、R言語やPythonが代表的です。R言語は統計解析に特化したプログラミング言語で、データの視覚化（ビジュアライゼーション）に優れています。Pythonは汎用性が高く、特に最近では機械学習やAIの分野で人気が高まっています。Pythonにはデータ分析を支援する多数のライブラリが揃っており、NumPyやPandas、Scikit-learn、NLTKなどがよく使われます。

データベースの知識も必須です。データ分析の過程で、データベースからデータを抽出したり、結果を保存したりする工程が頻繁にあります。工程に使うSQLの知識は必須で、具体的にはデータの構造、インデックスの作り方、効率的なクエリの書き方などを理解する必要があります。

また、データベースの種類と特性（リレーショナルデータベースやNoSQL、時系列DBなど）を理解し、タスクや状況に合わせて最適なデータベースを選択できる力も求められます。

情報工学の知識は、データを適切に収集、整形、解析するために必要な基礎となります。情報工学をマスターすれば、データの探索、理解、解析、そしてデータから得られる洞察を具体的な形で表現する道具箱を手にできます。

1. グラフの可視化やビッグデータ処理などの「ビジネス」

グラフの可視化は、解析したデータを図表・グラフなどの形で分かり易く可視化する能力です。例えば、あるスーパーマーケットが売り上げ向上を目指す際、データサイエンティストは購入データを分析し、特定の商品が特定の時間帯によく売れるパターンや、購入者の年齢や性別による購入傾向など、視覚的に理解しやすい形にします。

一見してデータの傾向を理解するために有用で、他部署やマネージャーへの報告時に役立つためです。

また、関連分野への理解も欠かせません。データを解析する前には、データが何を表しているのか、何のために使われるのか理解が求められます。

ビッグデータ処理の知識も重要です。現代のビジネスでは、大量のデータが日々生成されます。データの規模が大きいため、従来のデータベースで扱うことが困難な場合があり、性能の観点からデータの並列処理や列指向データベースの利用、クラウド上のストレージサービスやDWHサービスの利用を検討するケースがあるからです。

HadoopやSparkなどのデータ基盤を使いこなす能力や、Apache Kafka、Apache Stormなどのストリーム処理プラットフォームを活用して、リアルタイムにデータを処理できる力も必要とされます。

上記スキルを身につけることで、データサイエンティストは大量のデータから価値を引き出し、ビジネス成果を高められます。

1. データサイエンティストになる方法

具体的に、どのようにしてデータサイエンティストになることができるのでしょうか？

本項では、資格取得、スクールの活用、求人サイトを詳しく見ていきます。

1. 資格を取得する

データサイエンスの領域では、データ分析やプログラミング、データベース管理など、特定のスキルを評価する資格がいくつもあります。資格を取得するとスキルを客観的に証明し、就職や転職の際に有利な条件を引き出せます。主要な資格を見ていきましょう。

データサイエンティスト検定

データサイエンティストとしての技術を証明する方法として、データサイエンティスト検定があります。これはデータサイエンスの実力を明確に評価する唯一の試験で、4つのレベルが設けられています。現時点では、最初のレベルだけが開始されており、データサイエンティストが持つべき知識が広範囲にわたって問われます。

始まったばかりで、試験の難易度や合格率は公にされていません。しかし、公式による対策用のアプリやテキスト、解説動画が公開されているため、初心者でも学習に取り組むことが容易です。これらの学習ツールは公式サイトから確認できます。

情報技術者試験・データベーススペシャリスト試験

IT分野でのスキル認定のための国家試験として、情報技術者試験があります。

4段階のレベルがあり、IT系の幅広い知識が問われる基本情報技術者試験（FE）と応用情報技術者試験（AP）の取得から始めるのがおすすめです。基本情報の合格率は約21〜41%、応用情報は18〜24%と、比較的取得しやすい資格です。対策には公式サイトの過去問題や市販のテキストを活用できます。

また、データベースの設計・管理に関する知識を認定するデータベーススペシャリスト試験（DB）もあります。データサイエンティストがビッグデータから必要な情報を抽出、分析するための基盤となるスキルを評価します。

ただし、データベーススペシャリスト試験は合格率が20%以下と難易度が高いです。対策としては、公式サイトの過去問題や対策テキストを使用し、特に過去問題の頻出傾向を把握するために市販のテキストなどの重点的な学習が有益です。

オープンソースデータベース技術者認定試験・オラクルマスター

オープンソースデータベースの技術力を評価するためのオープンソースデータベース技術者認定試験（OSS-DB）が存在し、PostgreSQLを基準に設計・開発・運用などのデータベースに関する基本的な技術を問います。2つのレベル「Silver」と「Gold」があり、「Silver」の取得後に「Gold」へ進むことができます。公式サイトには受験対策ページがあり、過去問題や学習教材を利用できます。

また、オラクルデータベース管理の知識・技術を評価するオラクルマスター資格試験もあります。データベースの構築・運用やSQLによるデータ抽出、データベースの管理など、データベースに関する幅広い知識が求められます。

レベルは「Bronze」から始まり、レベルを順にクリアして、次のレベルへ進むシステムです。特に、「Silver」以降の資格取得者はOracle Certification Programによる国際的な認定を受けられるので、世界で通用するデータサイエンティストを目指す方におすすめです。

統計士・データ解析士

データサイエンティストを目指す方にとって統計学の知識は欠かせません。統計検定は、統計学の知識や応用力を評価する資格試験で、データサイエンティストの必須スキルとしてデータ分析力の有無を問います。

試験は5つのレベルがあり、準1級はデータサイエンスの基礎知識に対応しています。ただし、準1級を受けるには2級に合格している必要があり、初心者の方はまず2級の取得を目指すとよいでしょう。

受験対策としては、日本統計学会が公式問題集を出版しています。問題集には過去問題も掲載されており、検定の公式サイトでは出題範囲表や最新の試験問題と解説が提供されています。

また、「データ解析士」は特定の職業を指すものではなく、一般社団法人実務教育研究所が提供する通信講座「多変量解析実務講座」を修了した者に与えられる資格です。

4ヶ月間の講座では、単回帰分析、重回帰分析を含む多変量解析を実務重視で学ぶことが可能で、VBAを用いたツールを活用し、計算の仕組みを理解しながら最小限の数式で統計学を学びます。

G検定・E資格

AI技術に関する知識と技術を評価する資格に、G検定とE資格があります。

G検定はAIの活用スキルを、E資格はAIの開発スキルを証明します。ただし、E資格を取得するには、日本ディープラーニング協会認定のプログラムを修了する必要があります。

試験の難易度は高いですが、合格率はG検定が55〜70％、E資格が70％前後となっています。受験者の平均レベルが高く、試験に向けた十分な学習と準備が必要です。G検定の場合、公式の対策テキストが提供されているので、活用するとよいでしょう。

Python3 エンジニア認定データ分析試験

データサイエンティストを目指すにはPythonの知識が必須です。Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の基礎と手法を問う試験です。

教科書と無料の模擬試験が公式サイトで紹介されており、試験対策として活用をおすすめします。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、画像処理の専門知識と応用力を問う試験で、30年近い実績があります。大量の画像データを扱うスキルが問われます。

ベーシックの合格には情報系の勉強をした経験者なら約30時間、初学者なら50時間以上の学習時間が推奨されています。1日1〜2時間の学習で、1ヵ月以上の準備期間が必要です。

1. スクールに通う

資格取得を目指す一方で、独学や実務経験を通じて広範な知識や技術を身につけること、合わせてスクールで、専門的な知識や技術を学ぶことも大切です。

以下、データサイエンティスト向けのスクールをご紹介します。

データミックス

「データミックス」はビジネスパーソン向けのデータサイエンス育成スクールで、データサイエンスの基本から実践的なビジネススキルを習得できます。受講期間は全4ステップで7ヵ月間、全75時間の講義が予定されていますが、宿題や課題を含めると学習時間はさらに増えます。

オンラインと対面の両方の形式で受講でき、通いやすい平日夜や土曜日に開講されます。受講には入学試験が必要で、グラフや表の読解力を測ります。

カリキュラムは、データ分析、確率分布、回帰分析、教師あり学習、自然言語処理、深層学習など、データサイエンスの基本から応用まで幅広く学べます。最終的には、データサイエンスの基礎を身に付け、ビジネスの問題解決に直接応用可能なスキルの習得が目指されています。

キカガク

「キカガク」はAI技術を学べるオンラインスクールで、AI人材育成コースはデータサイエンス基礎とアプリ開発が学べます。 特長は、JDLA E資格認定講座の実施や転職サポートの提供、そしてわかりやすい講義と無制限の動画視聴です。修了後はE資格試験を受けることができます。 学べる内容は、Python基礎から機械学習・ディープラーニング、Web制作やアプリ開発まで幅広く、資格取得を目指す人や、データ分析だけでなく関連分野の知識を身につけたい人におすすめです。

.Pro

.Pro（ドットプロ）は、AI人材育成スクールで、特長は「対面講義」によって細かい疑問をすぐに解消できる点で、対面を希望する人にとっては大きな魅力でしょう。反面、遠隔地からの受講は難しいです。

AI×Djangoコースは6ヵ月間で、Pythonの基礎からWebサイト構築、データ分析、機械学習まで広範囲にわたるスキルを学べます。AIとWebの知識を融合したオリジナルプロダクト作成を目指す人におすすめです。

1. スキルがあるならITやWebに強い求人サイトに応募する

データサイエンスの分野の知識とデータサイエンティストとしてのスキルがすでにあり、キャリアチェンジや転職を考えているなら、直接データサイエンティスト求人に応募するのはいかがでしょうか。

R-stoneは、過去20,000人以上のキャリア相談に対応し、成功を収めており、優れたマッチング実績は、マイナビの「THE BEST MATCHING OF THE YEAR」やリクルートの「グッドエージェント賞」を受賞しています。

R-stoneはIT/Web系職種に特化しており、経験豊富なコンサルタントが年収交渉からキャリアアドバイスまで、データサイエンティストとしての転職活動を全面的にサポートします。具体的なキャリアイメージがまだ固まっていなくても、R-stoneのコンサルタントがあなたの強みを見つけ、キャリア設計を一緒におこなうことで、あなたの未来を輝かせる選択をお手伝いします。

1. まとめ

データサイエンティストに重要なスキルを見てきました。

• ・統計スキル:統計学、データ分析手法
• ・ITスキル:データベース・大規模データ処理の知識、プログラミング
• ・ビジネススキル:ビジネス理解、ロジカルシンキング、プレゼンテーションとコミュニケーション

必要なスキルをまだ習得していなくても、資格やスクールを活用しデータサイエンティストとして活躍するための知識を学び、データからビジネスに価値を生み出すデータサイエンティストのキャリアを目指してみてはいかがでしょうか。