テクノロジーの進歩に伴い、データサイエンスの重要性はますます高まっています。
メディアでデータサイエンスという言葉を耳にしたことがあると思いますが、これからキャリアアップを目指す方やデータサイエンスのスキルを身につけたい方は、この記事を参考にしてみてください。
この記事では、データサイエンティストになるために身につけるべき必須のスキルや経験について説明し、データサイエンスがどの業界にとっても重要である理由を理解していただきたいと思います。
データサイエンスとは？
データサイエンスは、大量のデータから有益な情報や知見を引き出し、データからパターンや傾向を発見し、ビジネス上の課題を解決したり、新たなチャンスを見つけたりすることで意思決定や問題解決に活用するための学際的な分野です。
データサイエンスは、多岐にわたる分野や業界で活用されていますが、マーケティング分野では顧客行動の予測やセグメンテーション、金融分野ではリスク評価や取引データの分析、ヘルスケア分野では医療診断のサポートや疾病のパターンの発見などの用途で活躍しています。
データサイエンスの重要な要素の一つは、機械学習や深層学習などのアルゴリズムを用いた予測や分類などのモデル構築です。これらのモデルは大規模なデータセットから学習し、未知のデータに対して予測を行うことが可能です。
使用されるデータの代用例は下記の通り。
- 結構データ: 顧客の購買履歴や行動データ、ウェブサイトのログデータなど、個々の事象や行動に関するデータが含まれます。この種のデータは、顧客セグメンテーションや行動予測などのマーケティング活動に活用されます。
- 時系列データ: 時間に関連するデータ、例えば株価データ、気象データ、センサーデータなどが含まれます。時系列データは、トレンドの分析や将来の予測に役立ちます。
- テキストデータ: ソーシャルメディアの投稿、カスタマーレビュー、メールやドキュメントなどのテキストデータがあります。自然言語処理（NLP）の技術を用いて、情報抽出や感情分析などのタスクに使用されます。
- 画像データ: デジタル画像やMRIスキャン、衛星画像などの画像データがあります。画像認識や画像分類などのタスクに利用されます。
- 音声データ: 音声ファイルや音声信号のデータが含まれます。音声認識やスピーチ分析などに使用されます。
- グラフデータ: ソーシャルネットワークや道路ネットワークなどのグラフ構造のデータがあります。グラフ理論やネットワーク分析の手法を用いて、ネットワークの特性やパターンを分析します。
データサイエンティストの仕事内容
それらのデータ使用して、実際にデータサイエンティストは下記のような仕事に従事します。
- データ収集と前処理:
- 大規模なデータセットの収集や取得を行います。これには、データベースからのクエリ実行、ウェブスクレイピング、APIの利用などが含まれます。
- 収集したデータをクリーニングし、欠損値や異常値を処理します。また、データの正規化や標準化を行い、解析の準備を整えます。
- データ解析とモデリング:
- データの探索的分析（EDA）を行い、データの特性やパターンを理解します。可視化ツールや統計的手法を用いてデータの探索を行います。
- 機械学習や統計モデルを用いて、データから予測モデルや分類モデルを構築します。これには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法が使用されます。
- モデルの評価と改善:
- 構築したモデルを評価し、性能を評価します。これには、交差検証、ROC曲線、精度、再現率などの指標が使用されます。
- モデルの改善を行います。ハイパーパラメータの調整や特徴量エンジニアリングなどの手法を用いて、モデルの性能を向上させます。
- ビジネスインサイトの提供:
- 解析結果やモデルの洞察をビジネスチームや意思決定者に伝え、ビジネス上の問題の理解や解決策の提案を行います。
- データに基づいた意思決定をサポートし、ビジネス上の機会やリスクを特定します。
- プロジェクト管理とコミュニケーション:
- データサイエンスプロジェクトを管理し、期限を守って成果物を提供します。プロジェクトの進捗管理や課題の特定、リソースの割り当てなどを行います。
- チーム内外とのコミュニケーションを円滑に行い、ビジネスのニーズや目標を理解し、適切な解決策を提供します。
データサイエンティストになるための必須スキル
前提として、業務の内容はビジネスの躍進を目的にしていること多く、組織内で認識を合わせるためのコミュニケーション能力と、ビジネスに対しての理解が求められます。
その他での専門的なスキルとしてデータサイエンティスト特有のものをご紹介します。
- プログラミング: データ分析やモデリングのためのプログラミングスキルが必要です。特にPythonやRなどのデータサイエンス向けのプログラミング言語の習熟が重要です。
- 統計学: 基本的な統計学の知識が必要です。統計的手法や確率論を理解し、データの分析やモデリングに活かします。
- 機械学習: 機械学習や深層学習の基本的な理解が必要です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの手法を理解し、実装できる能力が求められます。
- データベース: データの収集や管理に関する知識が必要です。SQLを使ったデータの取得や操作ができることが望ましいです。
- データ処理: 大規模なデータセットの処理や前処理の技術が必要です。PandasやNumPyなどのライブラリを使ったデータ操作や処理ができることが重要です。
- ビジュアライゼーション: データの可視化が重要なスキルです。MatplotlibやSeabornなどの可視化ツールを使い、データをわかりやすく視覚化できる能力が求められます。
必須ではないですが、データサイエンティスト検定という資格も存在します。
一般社団法人データサイエンティスト協会が主催する資格で、データサイエンスのスキルやビジネススキルの証明を示す資格です。
試験範囲は統計基礎や自然言語処理、クラウド、分析アプローチなど幅広い分野の学習が求められます。
データサイエンススキルを身につけるきっかけとして受けてみるのも良いかもしれません。
データサイエンスへの転職活動
データサイエンティストへ転職するにあたっての戦略を立てていきましょう。
ポートフォリオの構築
実績や成果を示すために、個人プロジェクトやコンペティションの参加、GitHubでのコード公開など、ポートフォリオを構築します。
求人情報の収集と応募
データサイエンティスト向けの求人情報を積極的に収集し、自身のスキルセットやキャリア目標にマッチするポジションに応募します。
複数の求人に応募し、幅広い選択肢を持つことが大切です。
また、転職エージェントの活用も非常に有効です。
おすすめの転職エージェント
- レバテックキャリア
- リクルートエージェント
- マイナビITエージェント
- workport
など、各社で共通して受けられるサービスの特色は下記の通り。
- IT業界に特化: IT業界に特化した求人案件を多数取り揃えています。ソフトウェア開発、システムエンジニアリング、Webデザイン、データサイエンスなど、幅広い職種や技術領域の案件があります。
- 豊富な案件数: 多くの企業と提携しており、数多くの求人案件を取り扱っています。これにより、求職者が自身の希望やスキルに合った最適なポジションを見つけやすくなっています。
- キャリアアドバイザーのサポート: 求職者に対して、専任のキャリアアドバイザーがサポートを提供します。キャリアアドバイザーは、求職者の希望やキャリア目標をヒアリングし、最適な求人案件を紹介したり、面接対策や履歴書の添削などの支援を行います。
- 転職支援サービス: 求職者に対して転職支援サービスも提供しています。転職活動に関するセミナーやイベントの開催、求人情報の提供、企業とのマッチング支援など、様々な面で求職者を支援します。
まとめ
データサイエンスは、さまざまな業界の企業や組織で利用され、成長を続けている分野です。
今後はこのような高度な専門性を有した人材はさらに希少になり需要が一点集中するでしょう。
データサイエンスの基本を理解して、自分がどのように貢献していけるのかを具体的にイメージしてスキル習得を進めていきましょう。
データサイエンスの仕事は高度な専門性が求められる仕事なので、敷居が高いと感じる人も多いかもしれませんが。
第一歩として、オンライン学習の受講、ウェビナーに参加をして、知識とスキルを身につけるためのきっかけになります。
カンファレンスに参加したり、他のデータサイエンティストとネットワークを作ったりすることで、インスピレーションを得たり、スキルを身につけたりすることができます。