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、所謂「データのスペシャリスト」のような存在。具体的に言えば、顧客や市場のデータを分析やコンピュータサイエンスなどを上手く使って、企業が適切なアクションが取れるようにデータからビジネスにつながるような良い結果を導き出す存在です。
企業が自社のシステムなどから入手した顧客や市場の情報は、上手く活用することが出来れば便利なものですが、実際には膨大な情報量を整理し切れないケースも少なくはなく、手つかずになっていることすらあります。そのデータを整理、解析できるのはデータサイエンティストしかおらず、彼らが「データの解析結果をどのように企業の経営やビジネスにいかしていくか提案すること」こそ彼らの業務内容であり、存在価値であると言えるでしょう。
データサイエンティストの年収
実際に公開されている求人情報を見た限り、約250~1000万円と能力や経験によって大きく差があるようです。「能力給」という設定で給与を公開していない企業もありました。又、dodaの「キャリアパス」によると平均金額は約500万円だそうです。
現在、現状として日本は勿論のこと世界的にもデータサイエンティストが人手不足、且つ今後はより社会的な需要も高まるだろうという見解が多く、能力次第で今後更に年収飛躍的に上がる可能性も否定できない、との指摘もあります。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストは様々なビッグデータをビジネスに結びつける事が求められることから、理系の知識だけではなくある程度幅広い能力が求められる事が大いに予想されます。
又、一般的にデータサイエンティストの専門性というのは
・マーケティング部門向けの、数理モデルに強いデータサイエンティスト
・IT部門向けの、統計解析に強いデータサイエンティスト
・事業部門向けの、ビジネスに強いデータサイエンティスト
の三つに分かれます。
今回はその能力を「数学」「プログラミング言語」「社会的能力」と大きく3つに分けてまとめることにしました。
数学
データサイエンティストが扱う対象であるビッグデータを集計・解析するには統計学をはじめとした数学の知識が不可欠です。それに加えて特に使用頻度の高い「確率・統計・微積・行列」といったような所謂「数学III」と呼ばれる分野の知識及び演算能力は不可欠でしょう。
更に、データサイエンティストとして専門性を確立させるために最低でもこれらを前提とした大学レベルの数学力は必要だと思われます。又、自然科学を学ぶ際に最も重要視される「論理的思考力」はどの業界でも欠かせない能力の一つです。
プログラミング言語
そもそもデータサイエンティストが扱うコンピューターはプログラミング言語でしか動かない、それに加えてエンジニアやプログラマなど、他のコンピューターを扱う領域の人々と言葉を通じさせる事が必要であることから、できる限り多くのプログラミング言語の知識は不可欠であると考えられます。
しかし、C、Java、R、Python等多様なプログラミング言語全てを操るオールラウンダーである必要はなく、上記の役割を果たすことができる、或いは既に書ける言語により特化する方が賢明だと思われます。
社会的能力
そもそもビジネスは様々な仕事の連携で成り立つことから、自分の仕事以外に企業の中で行われていることやライバル企業の動向に意識を向けられる視野の広さが求められると思います。又、専門分野である自分の仕事を他の部門、或いは外部の人たちにも理解できるように伝達する必要があることからそのための語彙とコミュニケーションが不可欠になってきます。
それに加えて、レポーティングに関して口頭ではなく目に見える形として示す必要があることから、Excel等に代表される管理・発表のためのソフトウェアを使いこなすスキルも必要になると思われます。
データサイエンティストに役立つ資格
データサイエンティストなるのに、基本的に資格は要りません。しかし、自分の能力を確認、研鑽、アピールするための資格・検定が幾つかあるので。今回はそれらを代表して「情報技術」「統計」「アクチュアリー」に関わる試験を幾つか紹介します。
情報技術者試験
データサイエンティストの情報技術を問うに試験で一番ポピュラーなのは、「情報処理技術者試験」です。
これは「情報処理の促進に関わる法律」に基づいて情報処理技術者としての「知識・技能」が一定の水準であることを認定する目的で経済産業省及び情報処理推進機構(IPA)が実施している国家試験で、エンジニアの基礎的スキルを問う「基本情報技術者試験」と更にレベルの高い「応用情報技術者試験」があります。
又、特定非営利活動法人LPI-Japanがオープンソースデータベース（OSS-DB）に関する技術力と知識を問う「OSS-DB認定技術者試験」というIT技術者認定資格もあります。このうちデータベースの「運用・管理・コンサルティング」を問うGold試験と「設計・開発・導入・運用」に関わる能力を問うSilver試験の2種類が存在します。
統計検定
前述の通り、データサイエンティストになる上で数学、特に統計学の知識は欠かせません。統計学に於いて、総務省が主宰する「統計試験」という試験が存在します。この試験は1~4級からなる試験で、得られたデータを読み取る手法と分析したデータから何を読み取るかに関わる統計学の知識を問う試験です。
アクチュアリー資格試験
この試験はデータサイエンス協会がデータサイエンティストに於いておすすめの試験の一つとして挙げたものです。アクチュアリーとは、主に保険や年金の諸問題を解決する「確率・統計などの手法を用いて不確定な事象を扱う数理のプロフェッショナル」を指します。アクチュアリーそのものはデータサイエンティストと非常に似ている、なかでも数学の試験はデータサイエンティストに必要な数学力を測る良い指標になっていると思います。
おすすめの学部
世界に目を向けると、データサイエンティストを養成するための学部の数は中国が約250と最多で、アメリカが100、韓国と英国はそれぞれ50という数字が出ています。
現在の日本には、データサイエンティストを要請することを目的にした大学・学部は殆ど存在していません。恐らく日本初のデータサイエンティスト養成組織として、2013年に立教大学経営学部に開設された「データサイエンティスト養成講座」が挙げられます。そこから多摩大学大学院や東京大学らが次々と講座を開設し、今年度から滋賀大学が日本初のデータサイエンス学部を、創立するとして大きな話題となっています。
尚、従来から慶應義塾大学SFC研究所「データビジネス創造・ラボ」では、「日本インターネットの父」村井純教授が代表となって日本マイクロソフトやブレインパッドらと共同でビジネスコンテストや教育カリキュラムの開発を行うことで、未来のデータサイエンティストの育成に貢献しています。
データサイエンティストを目指してみませんか
いかがでしたでしょうか？
データサイエンティストは世界的に有名な経済誌「Harvard Business Review」で「今世紀最もsexyな職業」と評される程、言葉通り将来性に溢れた職業だと思います。前述の通り、まだまだ社会の需要に対して供給が追いついていない現状は世界中の課題であり、損失とも言えるでしょう。尚、現在日本では文系の人たちにもデータサイエンティストの門戸を開いています。この記事を読んで少しでも興味を持ってくださった方や理系の仕事に就きたい学生の皆さん、是非挑戦してみてはいかがでしょうか？
