データサイエンティストになるには?必要とされる知識や業界、将来性を解説

データサイエンティストになるには?必要とされる知識や業界、将来性を解説
2022年3月22日

リスキリングやセカンドキャリアの構築を目的にデータサイエンティストを目指そうと考えている方もいるのではないでしょうか。

ただ、データサイエンティストに関してそれほど詳しくなく、どのような方法で目指せば良いのか分からないという方もいることでしょう。

そこで今回は、データサイエンティストになるための方法や今後の需要・将来性などについて詳しく紹介していきます。

データサイエンティストとは?

データサイエンティストとは、アルゴリズムや統計などを活用しながらビックデータを分析・解析し、有益な情報の抽出や収集を行う事です。また、そのデータを活用して合理的な判断が行えるよう企業のトップや経営陣の意思決定をサポートする人がデータサイエンティストと呼ばれています。

車の自動運転やリアルタイムでの映像解析などデータサイエンティストの利用は拡大し続けており、あらゆる場面で私たちの日常生活に深く関わっています。データサイエンティストの特徴として挙げられるのが、ITや統計解析といったスキルだけでなく、ビジネスや市場の動向などの知識も求められるという点です。

ITとビジネスの両方に精通しているため需要が高く、高収入を得る事も可能なやりがいのある職種と言えます。

データサイエンティストが活躍する業界

製造業

製造を行っている工場の多くは、機械による作業の自動化が進んでおり、さまざまなロボットが稼働し活躍しています。ただ、一度に大量生産できるメリットがある一方、万が一故障やトラブルで製造ラインが停止すると大きな損害になる可能性があります。

そこで注目されるのが生産ラインの異常を瞬時に検知し、故障を予見してくれるAI技術です。従来は長年の経験を持ったベテランスタッフが担っていたメンテナンス作業の知見をデータ化する事で大幅な効率化が期待できます。しかし、ベテランスタッフの経験をデータ化するには、高度な知識と技術が求められる事からデータサイエンティストのスキルが必要となります。

金融業界

金融はAIやビックデータと深い関わりを持っている業界の一つです。例えばクレジットカードなどの不正利用の検知や融資の審査など、AIやビックデータを活用している方法はさまざまです。特に年々悪質かつ巧妙化している不正利用の予防策として、AIを用いた高度なセキュリティ体制の構築は、優先順位の高い作業と言えます。

また、窓口業務の無人化や生体認証技術を採用したATMの導入においてもビックデータを活用したAI技術は欠かせません。そのため、ビックデータを扱えるデータサイエンティストは、金融業界にとっても必要不可欠な存在なのです。

IT業界

次々と新しい技術が生み出されているIT業界において、当然ながら貴重な存在となっているのがデータサイエンティストです。多くのIT系企業ではAIやビッグデータを用いた開発案件に携わっており、精度が求められるAIシステムの設計や開発、運用業務ではデータサイエンティストの力は大いに発揮されるでしょう。

データサイエンティストになるための方法

新卒入社でデータサイエンティストの仕事に関わる

データサイエンティストになるには新卒で入社し、IT系の部署に配属される事が一般的な方法と言えます。ITエンジニアとして実績や経験を積んでおけば、社内異動などでデータサイエンティストとして働ける可能性があります。

また、最初のキャリアでデータサイエンティストに近い業務ほど、データサイエンティストへの転職が成功する確率は高くなると言われています。そのため、データサイエンティストにこだわりたいのであれば、就職浪人などを選択するケースもあるほどです。

なお、データサイエンティストに近い職種としては、データアナリストやデータ分析を行うエンジニアやコンサルタントなどがあります。

公募や社内養成を利用する

社内養成プログラムを用意している企業に応募してデータサイエンティストを目指すという方法もあります。ただ、このような育成プログラムを用意している企業はそれほど多くはなく、応募できたとしても必ず受け入れてくれるとは限りませんので、その点は注意が必要です。

民間スクールでの学習やカグルを利用する

大学や専門学校などの教育機関でなくても、データサイエンティストを勉強する事は可能です。データサイエンティストに需要は高い傾向にある事から、データサイエンティストが学べるスクールは少しずつではありますが、増えています。

中に政府が主導して開催しているセミナーもあり、社会人でも勉強できる学校もあります。そのため、卒業後に働きながら勉強してスキルを身に付けてからデータサイエンティストへ転職するのもひとつの方法です。

一方、カグル(kaggle)と呼ばれる海外のデータサイエンス関係者などが集まるプラットフォームを利用する事でデータサイエンティストへの近道になるケースもあります。企業の中にはカグル内で開催されるコンペで優秀な成績を収めた人を採用するケースもあり、実績や経験がなくてもデータサイエンティストになれる可能性がある方法です。

世界中のデータサイエンティストら15万人以上が参加する「Kaggle(カグル)」。企業や公的機関によるデータ分析のコンペティション(コンペ)が常時開かれ、多くの参加者が腕を競う。

仕事も友達もKaggleで得た―。敏腕データサイエンティストが熱中する、分析で「競う」世界

データサイエンティストを目指す上で有利に働く資格とは

情報処理試験

情報処理技術者試験は情報処理推進機構が主催しているITエンジニア向けの検定試験です。データサイエンティストを目指すのであれば、応用情報技術者試験やデータベーススペシャリスト試験などに合格する事で、転職活動などでは大きなアドバンテージになるでしょう。

統計検定

統計検定は統計学の基礎などを問う資格試験であり、習熟度によって統計調査士や専門統計調査士などの資格を取得する事ができます。AIの進歩などにより分析や解析が容易ではない中でデータサイエンティストに要求されるのは「分析結果からどのような結論が導き出せるか」という点です。統計に触れながらデータサイエンティストを目指すのも一つの方法でしょう。

データベース系資格

データベース系の資格もデータサイエンティストへの転職には有利に働くでしょう。データの構築や運用などには必要不可欠とも言えるデータベース技術に関する資格としては、オラクル製データベースの知識が身に付いている事を証明する「オラクルマスター」などがあります。

データサイエンティストの需要や将来性について

AIやビックデータが活用されるケースは今後も増えていく事が予想されているため、データサイエンティストの需要がなくなるという心配はほとんどないと言えます。

むしろ将来的にはデータサイエンティストの需要はより高まっていくとの見方が強まっている傾向にあります。一方でデータサイエンティストは専門性の高い技術や知識が求められる事から、データサイエンティストとして養成するにはそれなりの時間を要します。

そのため、需要に対応できるだけの人材を確保するには、かなりの時間が必要となるでしょう。日本ではAIやビックデータを扱える人材が不足しているため、今後も高い需要が期待できるデータサイエンティストの未来は明るいと判断しても良いでしょう。

まとめ

ビックデータを分析や解析を行い、必要な情報を収集できるデータサイエンティストはITはもちろん、ビジネスにも精通している職種です。またデータサイエンティストはITをはじめ、製造業や金融など様々な業界から高く評価されており、欠かせない存在になっています。

今後需要が急激に落ち込む心配はほとんどなく、よりデータサイエンティストの需要は高くなると予想されています。セカンドキャリアとして見た場合、データサイエンティストは魅力的でやりがいのある職種と言えるでしょう。

波多楽くん
波多楽くん

もちろん学習する努力は必要ですが、データサイエンティストはセカンドキャリアとして魅力的な職種ではないでしょうか。