データサイエンティストとして仕事に必要なスキル

 

ビッグデータの活用が急速に拡大している今日、データサイエンティストが活躍する場面もますます多くなっています。本記事では、データサイエンティストの仕事内容、必要なスキル、そしてそれらを活用する方法などを詳しく解説します。

 

データサイエンティストとして仕事をするにあたって必要なスキルを紹介します。この記事を読めば、データサイエンティストになるための知識を得ることができます。

 

 

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、ビッグデータの力を活用し、組織の意思決定や業務改善に活用できるインサイトを生み出す役割を担っています。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。

 

データ解析には、コンピュータプログラミングの活用、データ分析・データ可視化ツールの活用、データベースシステムや人工知能の理解など、さまざまな技術・エンジニアリングスキルなどさまざまなスキルを駆使しデータを集めていきます。

 

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。

データサイエンティストに必要なスキル

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。

 

そのため、ビジネストレンドや顧客行動に関する知識も必要なスキルとなってきます。

 

コミュニケーション能力も必要スキル

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も必要となってくるのです。

 

データサイエンティストで活用する方法

 

データサイエンティストに必要なビッグデータ分析

データサイエンティストは、ビッグデータを探索するためのさまざまな分析手法に精通している必要があります。一般的な手法としては、線形回帰、ロジスティック回帰、生存時間分析、決定木とランダムフォレスト、ディープラーニングなどがあります。それぞれの分析手法の意味を理解し、結果を正確に解釈できなければなりません。さらに、データサイエンティストは、データ探索のアプローチ方法を理解し、最も価値を生み出す関連性の高い分野に焦点を当てる必要があります。

 

ビッグデータ活用しビジネスへと転換する

データサイエンティストは、分析能力に加えて、その洞察を活用し、データサイエンスをビジネスに応用する方法を理解する必要があります。顧客のニーズを把握し、顧客の行動を分析することで、新たなビジネスチャンスを見出し、改善の余地がある分野を明らかにすることができなければなりません。また、データサイエンティストは、データドリブンマーケティングに習熟し、セグメント化されたオーディエンス、ターゲットキャンペーン、その他の顧客データに基づく戦術を使用して収益を上げ、効果を向上させる方法を理解する必要があります。

 

まとめ

データサイエンスは最も急速に成長している分野の1つであり、データサイエンティストの需要は増加傾向にあります。データサイエンティストは、ビッグデータの力を活用しようとする組織にとって不可欠な存在です。データサイエンティストは、さまざまな技術的スキルを持つだけでなく、ビジネスと顧客のニーズを理解する能力も必要です。データサイエンティストとして働くために必要なスキルを習得するには、かなりの時間が必要です。