データサイエンスとは

まずはじめに、データサイエンスとは何かについて解説します。データサイエンスやデータサイエンティストの定義、データサイエンティストとアナリストの違いについてみていきましょう。

データサイエンスとは、統計学などの数学知識を駆使してデータを分析し有意義な結果を導き出す研究分野を指します。コンピュータが発達する前からある研究分野です。最近になって注目度が上がり、大学でもデータサイエンスの学部が設置されはじめました。

データサイエンティストとは、データサイエンスのスキルを使いビジネス課題をクリアする専門家のことです。データサイエンスの普及に伴い、データサイエンティストのポジションを設ける企業がIT業界を中心に増えています。

最近では人工知能の発達により、機械学習やディープラーニングを利用したデータ分析を行うように仕事内容が変化しています。また、データサイエンティストは企業課題の解決へつなげる重要な役割であるため、年収も高いことが多いです。今後データサイエンティストはさらに需要が高まると推測されます。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データサイエンティストとよく似た仕事に、データアナリストがあります。データアナリストはデータの収集・分析を専門に行う仕事です。対してデータサイエンティストは、データの収集・分析だけでなく、ビジネス課題の分析・解決まで責任を負います。つまり、データサイエンティストの方が担当箇所が広いということです。

データアナリストとしてキャリアを数年積み、上位職のデータサイエンティストにキャリアアップする人も多いです。

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データサイエンスが注目されている理由

データサイエンスは昨今注目されています。なぜ注目されるようになったのか理由は大きく2つあります。

以前に比べ、データ分析が簡単になったことが挙げられます。まず、SNSや個人情報カードの普及に伴い、ビッグデータがネット上に蓄積されるようになりました。データサイエンスでは多くのデータを用いた方が、精密な分析結果を得やすくなります。そのため、扱えるデータ量が増えたのは大きな影響です。

また、データ分析を行う環境も強化されてきました。サーバやクラウド技術の進歩により、大量データを高速で処理しやすくなりました。また、分析ツールが発達したりPythonなど簡単に習得できるプログラミング言語が登場したりしたのも、影響が大きいでしょう。以前に比べ少ないコストでデータ分析ができるようになったのです。

昔はデータを分析しても、その結果を何かに活用することが難しかったのですが、最近では分析結果を使い企業の利益を上げることにつなげられるようになりました。

たとえば、最近ではSNSが普及し毎日多くの書き込みがされています。SNSの書き込みから商品の口コミを抽出し分類分けすれば、商品の改善に役立てることが可能です。このようにデータサイエンスが役立つ場面が増えたのも、注目されている理由と言えるでしょう。

データサイエンスに必要な基礎スキル

ここでは、データサイエンスに必要な基礎スキルをまとめました。これら5つのスキルを取得することで、データサイエンティストとして活躍できる可能性があります。

データの抽出および加工にはプログラミング言語を使うことが多いです。Python、Rといった言語はデータの加工に使えるライブラリが多くあるため、データ分析を行いたいなら優先的に勉強したい言語です。

特にRは難易度が高めですが、Pythonはそこまで難しくなく、文法も平易なうえに覚えることも少ないため入門者でも勉強しやすいでしょう。

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データサイエンスでは扱うデータをデータベースに格納することが多いです。データベースに格納したデータを扱うには、SQLというプログラミング言語の知識が必要です。SQLでデータの追加・削除・更新ができることはもちろん、データを効率的に扱うためのデータベース設計ができる必要があります。

たとえば、データにインデックスをつけることでパフォーマンスを上げるといったことです。データサイエンスでは大量にデータを処理するため、サーバへ負担をかけないために効率的な設計を心がけることは大切です。

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統計学や線形代数、微分積分といった大学レベルの数学知識が必要です。データサイエンス関連の書籍には多くの数式が書かれているため、数学をまず習得しないと勉強を進めることが難しいでしょう。数学はデータサイエンスにおける共通の言語と言えます。

データ分析に関する知識ももちろん必要です。データ分析の手法にはさまざまなものがあり、データサイエンティストはどの手法がもっとも効率的か考えなくてはいけません。分析手法を多く知っていることで、幅広い現場で活躍できるようになります。

データサイエンティストには、企業課題を分析するためのビジネススキルも必要です。過去の売上データやライバル企業の状況を分析し、自社に何が足りないのか検討します。そして、課題を解決するためにどのようにデータを使うべきか考え、実際にデータ分析を実行します。

データサイエンスに必要な基礎スキルを学ぶ方法

続いて、データサイエンスに必要な基礎スキルを学ぶ方法を解説します。学習方法にはさまざまなものがありますが、その中でも一般的なものを3つまとめましたので、データサイエンティストを目指す方はぜひ参考にしてください。

1つ目は、情報系の大学に通うことです。情報系の大学では、データサイエンスに必要な統計学やプログラミング言語の基礎を一通り学ぶことができます。また、大学によってはデータサイエンス専門の学科が設けられている場合もあります。

2つ目は、プログラミングスクールに通うことです。プログラミングスクールはプログラミングの基礎が学べる大人向け学習スクールのことです。講師の方が1から教えてくれるため、独学よりも挫折しにくいのがメリットです。

また、スクールによってはデータサイエンスの専門コースもあります。Pythonのライブラリの使い方やデータ分析の手法などを学ぶことが可能です。プログラミングスクールはお金はかかるものの、半年〜1年という短期間で効率的に学べるという点ではおすすめです。

3つ目は、オンラインで学べるサイトで独学することです。プログラミングなどが学べる学習サイトが増えており、スマホを使ってスキマ時間で効率的に知識を得られる点がメリットです。利用料金も月額1,000円程度とリーズナブルなことが多く、教材も初心者向けに分かりやすくまとめられているのでおすすめです。

ただし、独学の場合途中で挫折してしまう可能性もあります。独学が難しそうなら、プログラミングスクールで講師の方に教えてもらう方が良いでしょう。

データサイエンスに関連する資格

最後に、データサイエンスに関連する資格を紹介します。これらの資格を獲得することでデータサイエンティストに転職しやすくなるため、余裕があるなら獲得を目指すことをおすすめします。

データベーススペシャリスト試験は、情報処理推進機構で行われている国家試験であり、データベースを扱える知識が問われます。難易度はレベル4に設定されており、応用情報技術者試験よりも難しいとされています。その分、獲得すればデータベースの専門家として高く評価されるようになるでしょう。

【参考】：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：データベーススペシャリスト試験

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統計検定は統計学の知識が問われる資格です。統計学はデータサイエンスのコアスキルであるため、大学で統計学を学んでいない方は統計検定を通じて基礎を学ぶことをおすすめします。試験は1〜4級に分かれており、1級まで合格すると統計専門力があると見做されやすくなります。

【参考】：統計検定：Japan Statistical Society Certificate

Python3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonの文法やライブラリの知識が問われる試験です。Pythonはデータ分析の際にもっとも使われる言語であるため、優先して勉強しておきたいです。

また、Pythonはデータ分析だけでなく、機械学習やWebアプリ開発にも使われる汎用性の高い言語のため、習得することでエンジニアとしての市場価値を高めることができます。

【参考】：基礎試験 | Python試験・資格、データ分析試験・資格を運営する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のページです。

データサイエンスは今後さらに注目が高まる研究分野

本記事ではデータサイエンスとは何かについて解説しました。データサイエンスの定義やデータサイエンティストに必要なスキルなどがお分かりいただけたかと思います。

データサイエンスは今後さらに注目度が高まると予想されます。SNSの発達によってビッグデータが蓄積されるとともに、データ分析を高速で行えるインフラも整ってきているからです。データサイエンティストを目指す方は早めに学習を進めておくことをおすすめします。

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