最近、データサイエンティストという言葉をよく聞くと思います。

ここでそのデータサイエンティストの説明は省略しますが、そもそもどうすればなれるのか、必要な資格やスキルなどがいるのか、明確な指標はご存知ですか?

近年は、企業においても採用前提としたデータサイエンティストの存在を意識し始めているところが増えてきています。

採用枠の選択肢としてデータサイエンティストを考えている企業からも、ありがたい事に弊社へお問合せが増えているのですが、どのようなスキルを有する人材なのか、目指す人も採用する側も理解する必要がありますね。

以前の経験やスキルにかかわらず、データサイエンティストのキャリアを追求する道はあります!こうハッキリと断言できる理由が、この記事を読むことで理解できるはずです。

あなたがどのスキルを身につける必要があるのか、そしてどうやってそれらを学ぶことができるか。データサイエンティストになるための最短ルートを目指しましょう

これからの時代、データサイエンティストの資質を兼ね備えた人材が必ず求められる時が来ます。その際に最先端でそのスキルを活かすべく、この記事をお読みください。

※他サイトの記事で紹介されているような、抽象的であやふやな内容ではありません。最先端のデータサイエンティストを育成するために、具体的なスキル取得を目的とした条件を記載しておりますのでご理解ください。

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あなたが取得すべき8つのデータサイエンティストスキル

まずはじめに、日本においてデータサイエンティストを名乗るうえで明確な資格は必要ありません。データサイエンティストはアメリカで2009年ごろから認知され始めた役割で歴史も浅く、現時点で明確な認定資格は存在しないのです。

しかしハーバード大学では、データサイエンティスト養成のためのコースが2013年に設立されるなど、その必要とされるスキルは明確になりつつあります

ここでは、データサイエンティストを名乗るにあたって取得すべき8つのスキルをご紹介します。

1、プログラミングスキル

あなたがデータ解析を担当する企業とコンタクトをとる際、担当窓口となる方の役職にかかわらず、クライアントがプログラムツールの使い方を熟知していることは想定しなければなりません

プログラムツールとはこの場合、RやPythonのような統計的プログラミング言語、SQLのようなデータベースのクエリ言語を意味します。

Pythonは、データサイエンティストが学ぶ最も重要な言語です。そしてRは、データサイエンティストが学ぶための2番目に重要な言語です。Rは専用の統計作業において強力ですし、Pythonはより生産性の高い作業につながります。

これらプログラミングスキルが無ければ、クライアントと対等に会話をすることさえままならなくなります

2、統計学

データサイエンティストにとって、統計学の理解は必要不可欠です。

統計学習、分布、最尤推定量などに精通している必要があります。これは機械学習の場合も同様ですが、統計学の知識においてより重要な側面の1つとして、異なるテクニックを客観的に見渡せる考え方ができる、という点につきます。

つまり、単一のソースや経験則だけで物事を判断するのではなく、複数の異なるソースによるデータを駆使する必要がある、という事です。

統計学はすべての企業において重要ですが、特に、ステークホルダーが意思決定と実験の設計/評価において、あなたの助けに依存するデータ駆動型企業においては、非常に重要な考え方と言えます。

3、機械学習

大量のデータを扱う大企業や、特にデータ駆動型の企業(Netflix、Google Maps、Uber等が有名ですね)で働いている場合は、機械学習の方法に精通していることもこれからは必要でしょう。

人工知能における研究課題の一つである機械学習。人間の学習能力機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法であることは、AIの普及によって最近ではご存知の方も多いでしょう。

これらテクニックの多くは、RやPythonライブラリを使用して実装することができます。つまり、必ずしもアルゴリズム自体の仕組みに関する専門家になる必要はありません

より重要なことは、広いストロークを理解し、異なるテクニックを使用することが適切であるタイミングを本当に理解することです。

4、多変量微積分および線形代数

これらの概念を理解することは、データによって定義された製品を取り扱う企業において最も重要です。

予測パフォーマンスやアルゴリズムの最適化が少しでも改善されれば、それは企業にとって大きな利益につながる可能性があるからです。

データサイエンティストの役割に関する海外のインタビューにおいて、他の場所で採用している機械学習や統計結果の一部を、線形代数を用いて派生させるよう求められることもあるようです。

また、これらのテクニックの基礎を形成する前提で、クライアントが基本的な多変量計算や線形代数問題をあなたに聞いてくるかもしれません。

なぜデータサイエンティストが、PythonやRの中で非常に多くの実装が行われているのかを理解する必要があるのだろうかと疑問に思うかもしれませんが、その答えはこの多変量微積分および線形代数を用いた予測パフォーマンスやアルゴリズムの最適化に対応するため、と言えるでしょう。

5、データ変換・統一化

分析しているデータがしばしば扱いにくく、不完全な状態で出揃うことがあります。このため、データの不完全性をどのように処理するかを知ることは非常に重要です。

データの不完全な例としては、値の欠如、一貫性のない文字列の書式設定(「男性」や「男の子」や「men」)、日付書式設定(「2018-01-01」や「01/01/2018」、UNIX時間とタイムスタンプなど)

これは、早期のデータを使用している中小企業や、データ関連がメインビジネスではないデータ駆動型企業(特に後者は頻繁にデータの整理に注意を払うことなく頻繁に成長することが多いため)で最も重要ですが、データ変換スキルはもはや誰にとっても必要と言えるでしょう。

6、データの視覚化

コミュニケーションデータの視覚化は、特にデータ駆動型の意思決定をデータサイエンティストが初めて行っているような若い企業とって、非常に重要です。

コミュニケーションデータとは、あなたの解析した調査結果から導き出された、消費者の心理や行動などを表します。

視覚化の観点から考えて、データ視覚化ツールの分野に精通していると非常に役に立つでしょう。Tableau等は一般的なデータの視覚化とダッシュボードツールにもなっている、比較的簡単に使えるビジュアル分析ソフトといえます。

データを視覚化するために必要なツールの使い方だけでなく、視覚的にデータを伝達することで難解な解析結果の全貌をクライアントに受け入れやすく変換できるという仕組みを理解することが重要です

7、ソフトウェアエンジニアリング

比較的小規模の企業において、データサイエンスを初めて採用した場合、強力なソフトウェアエンジニアリングを採用することが重要です。

当然、あなた自身がソフトウェアを効率的かつ効果的に作成・利用出来る優秀なソフトウェアエンジニアリングであることに越したことはありませんが。

あなたは、多くのデータロギングを処理し、潜在的にデータ駆動型製品の開発を担当すべきです。それが結果として、科学的・定量的に導き出された理論や技法、ツールを体系的な方法で実践に適用することにつながるのですから。

8、データに関する直感

直感。最後に少し抽象的なスキルが出てきたと思われるかもしれませんね。

企業は、あなたがデータ駆動の問題を解決してくれると考えています。当然その際に、企業が実行したいテストや、開発したいと思うかもしれないデータ駆動型製品など、高いレベルの問題について質問されることでしょう

その際、何が重要で、何が重要でないかの判断を初めに下さなくてはなりません

あるデータサイエンティストのインタビューにおいて、エンジニアやプロダクトマネージャーとどのようにやり取りしますか?どんな方法を使うべきですか?という初めの段階において、「データが理にかなっているかのスタートは直感で判断する」と述べています。

全ての物事は、まず直感で判断してから始まるのです。

まとめ

いかがでしたか。

日本において現時点では明確な資格条件がない「データサイエンティスト」という役割ですが、妥協せずにその必要なスキルを追求すればこの8つの項目は欠かせません

名前だけの資格スキルを取得するのではなく、実際に現場レベルで有益な結果を導くことのできるこれらスキルを身に着けることで、幅広くデータサイエンティストとして活躍の場が広がることでしょう。