【データサイエンティスト】仕事内容や向いている人について

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、ビジネス上の課題解決を、データ分析によってサポートする職種です。企業が保有する膨大なデータは、貴重な情報を含んでいます。データサイエンティストは、統計学や機械学習などの手法を駆使してデータの海から価値ある知見を掘り起こし、ビジネスの成長に貢献する役割を担います。仕事内容は、データの収集・加工や分析、結果の解釈・報告、モデル構築・実装など多岐に渡ります。
まずは必要なデータを様々なソースから収集し、分析に適した形に加工します。データベースからのデータ抽出やWebスクレイピング、API連携など、SEとして培ってきたスキルが活かせるでしょう。次に、加工されたデータを統計学、機械学習などの手法を用いて分析し、隠れたパターンや相関関係を見つけ出します。PythonやRなどのプログラミング言語や様々な分析ツールを使いこなす必要があるので、SEとしてのプログラミング経験は大きな強みとなります。次に分析結果を分かりやすく可視化し、経営層や関係部署に報告し、意思決定を支援します。最後に、機械学習モデルを構築してシステムに実装することで、将来の予測や自動化を実現します。 データサイエンティストの業務はSEのスキルと親和性が高いため、キャリアパスとして適しているといえます。データ活用への注目が高まる現代社会においてデータサイエンティストの市場価値は高まっており、高い需要と将来性が見込めるでしょう。

SEからデータサイエンティストになるために必要なこと

SEからデータサイエンティストに転身するには、データ分析に特化したスキルを習得する必要があります。
まず、データ分析の基礎となる統計学の知識は必須です。仮説検定や回帰分析、多変量解析などの手法を理解し、適切に適用できるようになりましょう。PythonやRなどのプログラミング言語や、機械学習の知識も必要不可欠です。データ分析はビジネス課題の解決を目的とするため、ビジネスの全体像を理解し、分析結果をビジネスの視点から解釈する能力も求められます。ビジネス書を読んだりビジネスセミナーに参加したりして、ビジネスセンスを磨くとよいでしょう。データサイエンティストは分析結果を関係部署に分かりやすく説明し、意思決定を支援する必要があります。そのため、高いコミュニケーション能力も大事です。プレゼンテーションスキルを磨いたり報告書の書き方を練習したりして、効果的なコミュニケーションを目指しましょう。

データサイエンティストに向いている人

データサイエンティストは、論理的思考力や分析力、問題解決能力などが求められる仕事です。SEとしてシステム開発に携わった経験がある方は、これらの能力をすでに備えている可能性が高いでしょう。複雑なシステムを設計・構築してきた経験は、データ分析を行う際に大いに役立ちます。学習意欲が高い方も、データサイエンティストに向いています。技術の進歩が速いデータサイエンスの世界では、常に新しい知識やスキルを学び続ける姿勢が求められます。好奇心が強く新しいことを学ぶのが好きな方は、データサイエンスの分野で成長し続けることができるでしょう。データ分析はチームで行うことも多いため、分析結果をチームメンバーや関係部署に分かりやすく説明し、協力して仕事を進める必要があります。そのため、コミュニケーション能力が高い方もデータサイエンティストに向いています。