データサイエンティストは、企業や組織の中であらゆるデータを分析し、経営・事業に活用します。活躍できる業種は多岐にわたり、近年は多様なデータを扱う企業も増えているため、データサイエンティストの需要は高まっている傾向です。
しかしその一方で、必要とするスキルや情報の範囲が幅広く、専門性の高い仕事でもあります。そのため、データサイエンティストになるためには、ある程度の知識を身に付けておく必要があるでしょう。
そこで今回は、データサイエンティストに必要なスキルについてご紹介します。また、転職する際に役立つ資格についても解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。
Data scientists analyze all kinds of data within companies and organizations and use it for management and business purposes. There are a wide range of industries in which they can work, and in recent years, the demand for data scientists is a growing trend as more and more companies handle diverse data.
At the same time, however, the range of skills and information required is broad and highly specialized. Therefore, to become a data scientist, you will need to have a certain level of knowledge.
In this issue, we will introduce the skills required to become a data scientist. We also explain the qualifications that will be useful when changing jobs.
データサイエンティストは情報工学・統計学などを活用し、データを分析することでビジネスの課題解決や経営判断をサポートするための職種です。単に分析することだけがデータサイエンティストの役割ではありません。
データサイエンティストの役割は大きく2つ挙げられます。
1つ目のデータを分析するための環境構築は、データを収集した上で整理・分析を行い、その情報を活用しやすい形に変えていきます。データの収集・分析・保存などを目的としたシステム・データベースを設計し、保守・運用まで行うのです。
2つ目のビッグデータ活用は、分析したビッグデータをもとに論理的かつ合理的な判断ができるよう支援していきます。この判断や意思決定は事業の利益や経営戦略において重要な役割を示します。
A data scientist is a position that utilizes information engineering and statistics to analyze data to help solve business problems and support management decisions. Simply analyzing data is not the only role of a data scientist.
The data scientist has two major roles.
The first, building an environment for analyzing data, involves collecting data, organizing and analyzing it, and then transforming the information into a form that is easy to use. It involves designing systems and databases for collecting, analyzing, and storing data, and then maintaining and operating them.
The second, big data utilization, involves helping clients make logical and rational decisions based on the analyzed big data. This judgment and decision-making show an important role in business profits and management strategies.
膨大なデータを取り扱うデータサイエンティストは、具体的にどのようなスキルを持っているとよいのでしょうか?主に取得しておきたいスキルは以下の3つです。
それぞれを深堀し、身に付けておきたいスキルを知っておきましょう。
単純にデータを分析するだけでなく、企業やチームの意思決定をサポートしていくことになります。そのため、基本的なビジネススキルを持ち合わせていないと、求められたことに対する回答が出せない可能性もあります。主に必要なビジネススキルは以下のとおりです。
データ分析に取り組む上で、現状の課題や要件を洗い出す必要もあります。課題や要件は実際に現場で働く人からヒアリングをすることになるため、聞き出す力も必要です。
また、分析結果を共有する際にわかりやすく説明することも重要となります。分析自体は高度かつ幅広い知識を必要とするものの、実際にその結果を活かすためには経営陣や従業員に理解してもらわなくてはなりません。
専門用語を使わずに、わかりやすく説明するコミュニケーション力を持っていればうまく分析結果を取り入れられるようになり、円滑に仕事ができるようになるでしょう。
データサイエンティストは、営業担当や技術担当など他業務の担当者とチームを組み、プロジェクトリーダーを任されることも少なくありません。リーダーを任された場合、データ分析を行うだけでなく、プロジェクトを円滑に進めていくために管理能力も必要となってきます。
管理能力といっても、その種類は多岐にわたります。たとえば、チーム全体のスケジュール管理から、メンバー一人ひとりの進捗管理、プロジェクトの予算管理まで対応しなくてはならない場合もあるでしょう。マネジメントスキルを持っていれば、チームをうまくまとめ上げてプロジェクトを遂行できます。
データ分析を行ったあとは、その結果をわかりやすくレポートにまとめたり、会議で分析結果を事業・経営に役立てるためのプレゼンを行ったりすることがほとんどです。せっかく分析したのにそれが活かされなければ意味がありません。そのため、事業や経営に役立てられるよう、プレゼンテーションスキルも必要となってきます。
プレゼンテーションスキルというと、わかりやすく説明することが重視される傾向にありますが、資料づくりも重要です。専門用語を使わず、誰でもわかりやすい資料に仕上がっているかはもちろん、何を伝えたいのかを明確にする必要もあります。
膨大なデータを取り扱っていく中で、ITスキルも習得していると処理を効率化させることが可能となります。とくに、プログラミングスキルや機械学習など、アルゴリズムに関するスキル、システムの開発や設計に必要なスキルは、データサイエンティストの仕事にも活かしやすいです。
1人で膨大なデータの収集から成形、分析処理までを行っていた場合、かなりの時間と手間がかかってしまいます。そのため、業務を効率的に進めるためにプログラミングスキルも持ち合わせておくと便利です。とくに、データサイエンスの現場で活用されている言語には、PythonやR言語、SQLなどが挙げられます。
Pythonは人工知能だけでなく、統計処理にも強い言語です。近年はデータサイエンスにも使えるライブラリが充実しているため、ライブラリの活用も含めて習得しておきたい言語といえます。
また、R言語は統計解析やヒストグラム、散布図など、グラフィック分野に特化した言語です。Pythonより汎用性は低くなってしまうものの、時系列分析やバイオインフォマティクス分野に活用できます。SQLはデータ抽出に欠かせない、データサイエンスにおいて重要度の高い言語です。
データサイエンティストは分析以外で幅広い業務に携わることもありますが、その中に高度なアルゴリズム開発や実装を手掛ける場合もあります。とくに近年は人工知能や機械学習への関心度も高く、このような分野への知見を求められることもあるでしょう。
そもそも機械学習はデータ分析における手法の1つであり、アルゴリズムをもとに機械が自動的に反復学習を行うことで結果を予測するものになります。そのため、データサイエンティストは機械学習も活用しながらデータ分析を行うため、必要な知識といえるのです。
データサイエンティストは仕事を進めていく中で、データの処理・管理・分析などを行う際にシステムやツールを使うことがあります。システムやツールを利用する際、設計や開発を手掛ける場合もあるでしょう。そのため、システム開発や設計に関するスキルも身に付けておくべきです。
システムエンジニアからデータサイエンティストを目指している方は、すでに開発・設計のスキルが身に付いているため問題ありません。しかし、なるべく幅広いシステムに対応できるよう、新たにプログラミング言語を習得することも検討してみてください。
データ分析には数学スキルも必要です。とくに統計学や確率、微分積分、行列などは必須となるため、知識を覚えているか不安な場合は一度復習しておくとよいでしょう。
膨大なデータを分析し、正しく考察をするためには統計学について学んでおく必要があります。とくに統計処理の手法について知っておかないと、実際に統計を取る際にどの方法が適しているかわからなくなってしまいます。
統計学において基礎となってくるのが、母集団の値の推定や統計的検定、相関分析・回帰分析などです。たとえば「xはyの原因である」といった因果関係を検証する際に用いる回帰分析は、これまでに発生していないことに対しても予測することが可能となります。
チェーン店を展開する企業が新たに出店を計画している場合、出店した際の売上を回帰分析によって予測することが可能です。各店舗における1日の平均売上と、出店を予定している駅の利用者数のデータを利用すると、関係性が把握しやすくなり回帰式に当てはめることで売上予測ができるようになります。
経験という曖昧な部分だけに頼ってしまうと、意思決定に失敗してしまう恐れがあります。そのため、データサイエンティストは統計学も駆使して意思決定を間違えないよう、導いていくことが大切です。
データ分析のスキルを身に付ける際に重要なのが、分析手法についてです。データ分析に活用される手法は非常に多く、適切な分析手法を選択しないと答えを導き出せなくなってしまう可能性があります。
たとえばクラスター分析は大量のデータをまとめて単純化できる手法ですが、階層的手法と非階層的手法に分かれており、データの量によってどちらを選択するかが変わります。また、機械学習や深層学習などを活用したデータ分析の手法も数多く存在しており、特性も異なるため分析手法の理解が必要です。
What specific skills should a data scientist who handles vast amounts of data have? There are three main skills that should be acquired
Let's take a deep dive into each of these and know what skills you want to acquire.
In addition to simply analyzing data, you will be supporting the decision-making process of a company or team. Therefore, if you do not have basic business skills, you may not be able to provide answers to what is asked of you. The main business skills required are as follows
In working on data analysis, you will also need to identify current issues and requirements. Issues and requirements will be interviewed from people actually working in the field, so the ability to listen is also necessary.
It is also important to explain the results of the analysis in an easy-to-understand manner when sharing the results. While the analysis itself requires advanced and broad knowledge, it must be understood by management and employees in order to actually make use of the results.
Having the communication skills to explain the results in an easy-to-understand manner without using jargon will enable you to incorporate the results of your analysis and work more smoothly.
Data scientists often work in teams with sales, technical, and other business staff and are often assigned as project leaders. When appointed as a leader, data scientists must not only analyze data, but also have management skills to ensure that the project proceeds smoothly.
Management skills vary widely. For example, you may have to handle everything from managing the schedule of the entire team, to managing the progress of each individual member, to managing the project budget. With management skills, you will be able to successfully organize your team and carry out projects.
After analyzing data, you will most likely have to summarize the results in an easy-to-understand report or give a presentation at a meeting to make the analysis results useful for business and management. There is no point in going to the trouble of analyzing data if it is not put to good use. Therefore, presentation skills are also necessary to make the analysis useful for business and management.
Presentation skills tend to focus on explaining things in an easy-to-understand manner, but it is also important to prepare materials. It is necessary to make sure that the materials are free of jargon and easy for anyone to understand, as well as to clarify what you are trying to convey.
As you work with vast amounts of data, IT skills can also be acquired to make processing more efficient. In particular, programming skills, skills related to algorithms such as machine learning, and skills necessary for system development and design are easily applied to the work of a data scientist.
If a single person were to collect, mold, and analyze and process a huge amount of data, it would take a considerable amount of time and effort. Therefore, it is useful to have programming skills to make the work more efficient. In particular, languages used in data science include Python, R, and SQL.
Python is a strong language for statistical processing as well as artificial intelligence. In recent years, there is a wide range of libraries that can be used for data science, so it is a language that should be mastered, including the use of libraries.
R is a language specialized in graphical fields such as statistical analysis, histograms, scatter plots, etc. Although less versatile than Python, it can be used in the fields of time series analysis and bioinformatics. SQL is an important language in data science, essential for data extraction.
Data scientists may be involved in a wide range of tasks outside of analysis, including the development and implementation of advanced algorithms. Especially in recent years, there has been a high level of interest in artificial intelligence and machine learning, and knowledge in these fields may be required.
Machine learning is a method of data analysis in which a machine automatically predicts results through iterative learning based on an algorithm. Therefore, data scientists need to be able to analyze data while also utilizing machine learning.
In the course of their work, data scientists may use systems and tools to process, manage, and analyze data. When using systems and tools, they may be involved in design and development. Therefore, they should also acquire skills in system development and design.
If you are a systems engineer and want to become a data scientist, this is not a problem because you have already acquired development and design skills. However, you should consider learning a new programming language so that you can handle as wide a range of systems as possible.
Data analysis also requires mathematical skills. In particular, statistics, probability, calculus, and matrices are essential, so it is a good idea to review them once if you are unsure if you remember your knowledge.
In order to analyze and correctly consider a large amount of data, it is necessary to learn about statistics. In particular, if you do not know the methods of statistical processing, you will not know which method is appropriate for the actual statistics.
The fundamentals of statistics include estimation of population values, statistical tests, correlation analysis, and regression analysis. For example, regression analysis, which is used to verify causal relationships such as "x is the cause of y," makes it possible to predict things that have not occurred before.
When a company operating a chain of stores plans to open a new store, it is possible to use regression analysis to predict sales when the new store is opened. By using data on the average daily sales of each store and the number of users at the station where the new store is planned to open, the relationship between the two can be easily grasped and applied to the regression equation to forecast sales.
Relying solely on the ambiguity of experience can lead to failed decision-making. Therefore, it is important for data scientists to also make full use of statistics to guide them so that they do not make mistakes in decision making.
An important aspect of developing data analysis skills is the analytical methods used. There are a great many methods utilized in data analysis, and if you do not choose the right analysis method, you may not be able to get the answers you need.
For example, cluster analysis is a method that can simplify large amounts of data together, but it is divided into hierarchical and non-hierarchical methods, and the choice of which to choose depends on the amount of data. There are also a number of data analysis methods that utilize machine learning and deep learning, which have different characteristics and require an understanding of analysis methods.
データサイエンティストとして転職を考えた場合、客観的に証明できる実績などがあると応募先の企業にもアピールしやすくなります。しかし、データ分析などの業務経験がなかったり、業務経験はあるものの具体的な実績はまだ上げられていなかったりする場合もあるでしょう。そのようなときに役立つのが資格です。
ここでは、データサイエンティストとしてのスキルを証明しやすくなる資格についてご紹介します。
統計検定は統計学の知識・技術を証明できる、日本統計学会が認定する検定です。統計学の基礎的な知識はもちろん、統計学を使って分析する能力が問われます。
統計検定にも種類があり、1級から4級まで分かれています。難易度は1級が最も難しく、大学数学でも専門的な分野における学習が必要です。また、統計検定準1級は大学数学の応用知識、2級も大学数学の基礎知識が必要となります。
参考:統計検定
データ解析士は、内閣府移行認可である一般社団法人実務教育研究所が提供する社会通信教育「多変量解析実務講座」を修了した人に与えられる資格です。この講座は、文部科学省が認定している資格でもあり、主に回帰分析を中心とする多変量解析を学んでいきます。VBAによって開発したツールを活用して勉強していくため、必要最小限の数式を記述するだけで統計について学ぶことが可能です。
取得の難易度は統計検定準1級相当となるため、大学数学の応用知識レベルが必要となります。統計学の基礎的な部分は理解していることを前提につくられているため、これまで統計に触れてこなかった人にとっては非常に難易度の高い資格といえるでしょう。
なお、講座内容は実務を想定したカリキュラムとなっているため、修了後はすぐに身に付いたスキルをデータ分析に活かすことも可能です。
参考:多変量解析実務講座
データベーススペシャリスト試験は、独立行政法人IPA(情報処理推進機構)が手掛ける国家試験・情報処理技術者試験の1つです。情報処理技術者試験はこの他にも、ITストラテジスト試験やシステムアーキテクト試験、プロジェクトマネージャ試験などがありますが、その中でもデータベーススペシャリスト試験は難易度が高いとされています。難易度は高いものの業界内でも認知されているため、転職活動の際に高度な知識と技術を証明しやすくなるでしょう。
データベーススペシャリスト試験の試験範囲はデータベース中心の技術的な問題だけでなく、IT産業全般に関わる基礎知識や、データベースシステムについてより実践的な内容の問題が出題されます。試験要綱やシラバスが配布されているため、きちんと対策をした上で試験に臨みましょう。
データサイエンティスト検定(DS検定)は、データサイエンティストとして基礎的な知識や実務能力が身に付いているかが問われる検定です。DS検定で求められるのは、データサイエンス力に加え、データサイエンスを実装・運用するデータエンジニアリング力、さらにビジネス課題を整理・解決するためのビジネス力が必要として、試験問題が出題されます。
2021年に始まったばかりですが受験者数は年々増えており、第4回(2023年6月)の受験者は約3,050人でした。また、合格率は第4回で約44%となっています。
高度な統計学とSQLが問われるため、まったく知識がない人にとっては難易度の高い試験といえるでしょう。また、出題範囲も広く計算問題も多いため、知識のある人でも対策しておく必要がある試験です。
G検定とE資格は、いずれもAI技術に関連する知識・スキルを評価できる検定と資格です。とくにG検定はAIの活用スキルが求められ、E資格では開発スキルを求められます。つまりG検定はビジネス向けであり、E資格はエンジニア向けの資格という違いがある資格試験です。
G検定は受験資格がとくにないため誰でも受験できます。一方、E資格はまず運営元のJDLA認定プログラムの講座を受け、修了しなければ受験が認められません。そのため、AIの開発スキルについてすでに知識を持っている人でも、習得するまでに数か月かかってしまう場合もあります。
If you are considering a career change as a data scientist, it will be easier to appeal to companies to which you apply if you can objectively prove your achievements. However, there may be cases where you do not have experience in data analysis, or where you have work experience but have not yet achieved any concrete results. In such cases, qualifications are useful.
Here are some qualifications that will help you prove your skills as a data scientist.
The Statistics Certification Examination is a certification approved by the Japan Statistical Society that allows you to prove your knowledge and skills in statistics. It tests not only basic knowledge of statistics, but also the ability to analyze using statistics.
There are different types of statistical certification tests, and they are divided into levels from Level 1 to 4. Level 1 is the most difficult, requiring study in specialized areas of university mathematics. Level 1 of the Statistics Proficiency Test requires an applied knowledge of university mathematics, while Level 2 requires a basic knowledge of university mathematics.
Reference: Statistics Certification
The Data Analyst certification is granted to those who have completed the "Practical Course in Multivariate Analysis," a social distance learning course offered by the Institute for Practical Education, a general incorporated association approved by the Cabinet Office. The course is accredited by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT), and focuses on multivariate analysis, mainly regression analysis.
The difficulty level of the certification is equivalent to Level 1 of the Statistics Proficiency Test, which requires an applied knowledge level of university mathematics. The course is designed on the assumption that students have a basic understanding of statistics, so it is a very difficult certification for those who have not been exposed to statistics before.
The curriculum of the course is designed for practical use, so students can immediately apply the skills they have acquired to data analysis after completing the course.
Reference: Practical Course in Multivariate Analysis
The Database Specialist Examination is one of the national examinations for information processing engineers administered by the Information-technology Promotion Agency, Japan (IPA). There are also the IT Strategist exam, the System Architect exam, and the Project Manager exam, but the Database Specialist exam is considered to be the most difficult of them all. Despite its difficulty, it is recognized within the industry, making it easier to prove your advanced knowledge and skills when seeking a new job.
The scope of the Database Specialist exam includes not only database-centric technical questions, but also basic knowledge of the IT industry in general and more practical questions about database systems. The exam outline and syllabus are distributed, so be sure to prepare properly before taking the exam.
Reference: Database Specialist Examination
The Data Scientist Certificate (DS Certificate) is a test of basic knowledge and practical skills as a data scientist. In addition to data science skills, the DS certification requires data engineering skills to implement and operate data science, as well as business skills to organize and solve business problems, and exam questions will be asked.
The number of examinees has been increasing every year since its inception in 2021, with approximately 3,050 examinees taking the 4th session (June 2023). The pass rate for the 4th session was approximately 44%.
Since the exam requires advanced statistics and SQL, it is a highly challenging exam for those who have no knowledge at all. In addition, the scope of the questions is broad and includes many calculation questions, so even those with knowledge of the subject matter need to prepare for the exam.
Reference: Data Scientist Certification Examination
The G certification and E certification are both tests and qualifications that can evaluate knowledge and skills related to AI technology. In particular, the G certification requires AI application skills, while the E qualification requires development skills. In other words, the G certification is for business, while the E certification is for engineers.
The G certification test has no specific qualifications, so anyone can take the test. The E certification, on the other hand, requires that you first take and complete a course at the JDLA certification program. Therefore, even those who already have knowledge of AI development skills may take several months to acquire them.
Reference: G certification
Reference: E certification
データサイエンティストは、膨大なデータを取り扱い、さらに業務・経営への活用が前提となる仕事になるため、データ分析だけでなくさまざまな知識が必要となります。もしデータサイエンティストに転職を考えている方は、データ分析に活かせる知識や技術を証明できる資格を持っておくとよりアピールしやすくなるでしょう。
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Because data scientists handle vast amounts of data, and because their work is based on the assumption that the data will be used for business and management purposes, it is necessary to have a variety of knowledge in addition to data analysis. If you are considering a career change to become a data scientist, it would be easier to appeal to the market if you have qualifications that can prove your knowledge and skills that can be applied to data analysis.
If you are looking for a job as a data scientist, please consider using UNITED WORLD, where our dedicated career advisors will support you one-on-one in your job search. If you are interested in becoming a data scientist, UNITED WORLD is the place for you.
