多くの企業が求めているデータサイエンティスト

データーサイエンティスト

データ・サイエンティストは数学者、コンピューター・サイエンティスト、トレンドスポッターなどのスキルを持ち合わせた人材です。このビジネスとITの知識を両方持ち合わせた人材は、今や引く手あまたとなっており、高収入を期待することができます。

 

これからの誰もが憧れる職業になってきています。

 

数年前は注目されることはありませんでしたが、現在でこれほど注目される職業になったのはビッグデータというもの背景にあります。多くの企業は膨大な情報を持ち合わせているものの、そのビックデータを使ってどうやってビジネスに結びつけるか、問題を抱えている企業が多いのが現状です。ビッグデータというのは企業の収益を比較的に増大させる「金脈」となっていますが、どう掘り当ててくのか手段がないのです。つまりのビジネスとITの知識を両方持ち合わせた人材、データ・サイエンティスト時代が始まっているのです。

データーサイエンティストになれるスクール

データサイエンスコースのあるスクールをご紹介します。

 

DataMix

datamix

東京と福岡に拠点を持つデータサイエンスに特化しプログラミングスクール。データサイエンティストになりたいけどデータ分析などの経験がないので基礎を学びたい方や、ビッグデータを利用してビジネスを拡大させたいビジネスマンや経営者向けのプログラムがあるスクールです。未経験の方でも6か月間でデータサイエンティストとして活躍できるレベルにまで育成することを目指しているようです。

 

1クラス最大20人の少人数制でデータサイエンティスト入門コースと育成コースの2つのコースを選ぶことができます。

 

コースの料金
データサイエンティスト入門コース

入学金25,000円(税抜)
ビジネスアナリティクス入門 120,000円(税抜)
データサイエンティストのためのSQL 40,000円(税抜)

データサイエンティスト育成コース

入学金25,000円(税抜)
受講料675,000円(税抜)

 

CodeCamp

campcode

CodeCampPythonデータサイエンスコース。データサイエンスになるためには「データの収集」「データの加工」「モデル構築」などさまざまな知識が必要となりますが、データ収集に特化したカリキュラムのコース。膨大なデータを手動入力など手間の掛かる作業をPythonプログラムにより一瞬で処理をするようなプログラミングの作り方について学びます。また未経験者でも習得可能なカリキュラムとなっています。注目の言語Pythonをイチから学ぶことができます。

 

コースの料金

受講料金 148,000円(税抜)
入学金 10,000円(税抜)
受講期間 2ヶ月(レッスン回数:20回)

 

TechAcademy

TechAcademy

Python+データサイエンスセットで学べるオンラインスクール。Pythonの基礎を習得しさらに統計学の基礎・データ分析の手法を習得、Pythonのライブラリを使って実装をしていく実践的なコースです。わからないことも現役のエンジニアが徹底サポートをしてくれるので安心して学ぶことができます。期間も選べて忙しい方にも安心ですね。

 

コースの料金

8週間プラン 248,000円
12週間プラン 288,000円
16週間プラン 328,000円

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、ITやビジネスにおいてそれに精通するデータ分析やマーケティングなどを行う専門家のことです。IT技術の発達や手軽にインターネットを利用できるスマートフォンなどの普及によって、大規模データや様々なジャンルのデータを蓄積し分析などをできるようになりました。これらのデータは様々な分野で利用できるものであり、それを活用し分析そしてマーケティングなどに生かして価値を生み出すことを行います。そのためプログラミングなどのIT技術だけでなく、いろいろな幅広い知識が必要です。

 

データサイエンティストが登場した初めのころは、データ分析や統計学は限られた分野の仕事が主でした。しかしビッグデータの情報量が拡大していくことによりそれを利用する価値も大きくなり、求められることも変化しています。企業などでいえばホームページなどを管理する立場のものに多く、どのような人が閲覧しどういったことに興味を示しているのかそれを分析することなどを行います。それによって集客するためにはどのような情報を提供すればいいのか、またそれを行うことによってどういう結果になるのか見極める力が必要です。ブログなどであればアクセス解析などを駆使して分析することになりますが、それを専門家に任せて行うこともあります。どちらにせよ様々な分野の情報などを収集してそれを解析していくため、その情報を処理する能力や関連する知識などが必要です。

データサイエンティストの主な仕事内容

まずデータサイエンティストの仕事内容として、真っ先に挙げられるものにデータ収集と分析があります。データを集めそれを分析しやすいように編集し、解析していきます。またどのようなものを集めればいいかそれを考えることも重要なことであり、このデータ収集および分析は基本的な仕事内容です。そしてこれらのことから導き出された結果から、課題解決に役立ちそうなことを見出すのも重要な仕事になります。データ収集をする大きな目的はこのためであり、しっかりと分析をして課題解決になるものを見つけないといけません。

 

これらをまとめるレポート作成も大切であり、課題の解決につながる結果がでればそれをまとめる必要があります。データサイエンティストは収集分析を行えばそれで終わりではなく、その結果を報告しないといけません。しっかりとしたレポートが作成できなければ、解決するためにどうすればいいのか理解してもらえず余計な時間を使うことになります。それを避けるためにも、わかりやすく専門的な知識がなくても理解できる内容にしないといけません。プログラミング言語を利用した作業も重要なものであり大量な情報を処理するためには、高度なプログラミング能力が必要です。そして関連する部門との連携も大事であり、これがうまくできなければどんなにいい結果が出てもうまくいきません。そのため部門間でぎくしゃくしないように、しっかりとしたコミュニケーション能力が必要です。

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に必要なスキルは大きく分けると三つで、ビジネスにITそして統計解析スキルが必要です。仕事内容はデータを活用し事業に貢献することであり、そのためには分析対象のビジネスについて深く理解していることが重要です。またロジカルシンキングやプレゼンテーション能力も大事であり、十分に身に付けておくことが必要になります。ITスキルに関しては幅広い知識が必要で、セキュリティー対策を含めてしっかりとした知識を身につけることが大事です。大規模データ処理に関することも重要であり、単純に知識を得るのではなく最新の動向も常にチェックしておくことが必要です。ログ収集のバッチ作成やBIツールへのデータ挿入といった、プログラムを書くことも頻繁にあるためしっかりと修得しておきたいものです。大規模データを扱うには高度なプログラミング能力が必要なので、スクリプト系などを確実に覚えておきましょう。

 

統計解析では、数学が必要になります。微分積分や確率統計など特に必要となってくるので、高校卒業程度の数学は理解できなければいけません。また分析手法を理解すること、分析ツールを使いこなせることなども必要です。このようにデータサイエンティストに必要となるスキルは、専門性の高いものが多くなっています。それだけ分析などをすることは難しいことであるので、それぞれで必要なものをしっかりと理解して利用できるようならなければいけません。

データサイエンティストなる方法と年収は

データサイエンティストになるには、学生が就職でなる方法と関連する分野で働いている人がキャリアアップしてなる方法があります。学生からなる場合には新卒で入社後に、素養や知識を身につけられるよう教育されることが多いです。そのため数学や統計学などの基礎知識は、学生のうちに身に付けておくことが大事です。キャリアアップの場合には、代表的なものが三つあります。まずエンジニアからなる場合はITスキルは十分な能力を持っているので、統計学やビジネス知識などを重点的に補いプレゼンテーションの練習を行う必要があります。統計解析の専門家からの場合は、プログラミングの分野の知識を取得できると強みです。分析基盤構築ができるようになれば、すぐにでも活躍できるでしょう。アナリストやコンサルタントからなる際は、IT知識などの基本となることから勉強しなければいけないため大変です。しかしコミュニケーション能力を活かすことができるので、大きな武器にあります。

 

気になる年収の方は?

企業や業務内容により大きく変化します。正社員や契約社員などの雇用形態によっても年収はことなり、350万円から1200万円とかなりの差があるので注意が必要です。平均年収は440万円から870万円となっており、役職によっても変動が大きいです。このようにデータサイエンティストの年収は高くなっていますが、それには莫大な知識が必要になっているのでそれを把握しておくことが大切になります。

必要とする企業《就職/転職先》は?

データサイエンティストを必要とする企業に共通するものは、ビッグデータを扱っているという点です。大量なデータから必要な情報を収集分析するため、必要としている企業はある程度限られてきます。まずポータルサイトであり、これは大規模データの塊といえます。様々なサービスを扱っているためデータ量も莫大になり、さらに利用する人も必然的に多いのが特徴です。そのため利用者がストレスなく使えるためにも、データ分析は欠かせないものになります。またECサイトも必要であり、売上向上のためには利用者がどのような目的で使っているのか把握することが必要です。購入履歴を解析したりそれに対する購入予測、課題への対策を提示し売上げの向上には必要不可欠です。

 

ソーシャルゲームサービスも重要なものであり、どのようにユーザーを楽しませて課金してもらえるのかという目的のために分析しています。広告収入や課金が主な収益方法であり、それをより効率的かつ満足してもらえるようにするにはとても大事なことです。このようにデータサイエンティストを必要とする企業には、ビッグデータを扱っているところが多いです。しかし大規模データを扱っていなければ必要ないかというとそうではなく、顧客満足度を上げるためには収集分析は必要になります。ある程度の知識のある社員に任せることも選択肢ですが、しっかりとした専門知識を持った人を利用することで売り上げなどの向上を期待できます。