## 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、データサイエンスのために収集したデータを分析する**統計の専門家**を指します。2010年頃から始まったビッグデータによるデータ爆発と、機械学習の進歩により蓄積データの活用の場が増大しています。そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータ分析を担当する*データサイエンティスト*は、情報技術の進歩により*ITエンジニア*の活躍する領域となってきています。

*データサイエンス*は、以下に挙げる*データ分析手法*を扱う**学術研究分野**を指します。
・*数学や統計学を用いた数学的手法*
・*計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法*
・*機械学習やパターン認識等の人工知能技術*
*データサイエンティスト*はこれらの**データ分析手法を活用**し、データ分析を行います。

### データサイエンティストとデータアナリストの違いは？

*データサイエンティスト*は、以下の一連のデータ分析に必要とされる**ビジネスサイクルをカバー**します。
（1） *ビジネス課題の抽出*
（2） *データ収集の準備・収集*
（3） *データ分析*
（4） *ビジネス課題の解決*

一方*データアナリスト*は、**データ分析に特化**した専門家となります。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、*複雑な分析を高度な技法を活用して分析*します。

### データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いは？

*人工知能*は人間が備えている知的な行為をコンピュータの手続き・アルゴルズムに基づき、所定のデータを与えることで*機械的に実行*することを研究する領域となります。

*データサイエンティスト*は、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用する*システム利用者*で、**データ分析者・統計の専門家**を指します。一方*機械学習エンジニア*は、人工知能における機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、**ITエンジニア**の一種です。*実際の業務では共同して実施する*ことが多くなってきています。

## データサイエンティストの仕事と年収は？

*データサイエンティスト*の役割は、大きく分けて以下の通りに**分類**されます。
・*サイエンス的な役割*　データサイエンスの分析手法を研究し、利用すること
・*エンジニアリング*　　データの分析のための収集や仕組みを作ること
・*ビジネス*　　　　　　分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用すること

ここでは、上記の役割がどのように仕事に活かされるのか以降で触れていきます。同様に年収や市場性についても解説します。

### データサイエンティストの仕事は？

*データサイエンティスト*は、*サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的な観点*で仕事を進めていきます。

具体的には、最初にデータ分析に必要な**ビジネス上の課題をヒアリング**し、*データ分析項目を定義とゴールを設定*します。次に、必要な項目を収集するための**環境を整備**し、*実際の収集*を行います。そして**収集データを分析し、問題の可視化**を行っていきます。最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、**ビジネス改善**を進めます。

### データサイエンティストの年収は？

ここでは、*データサイエンティストの年収*について触れます。国内の求人サイトによると、*約650万円*〜*750万円*の求人募集が多いです。条件により、*1,000万円*を超えるケースもあります。首都圏、特に都内では**850万円を超える募集**も珍しくありません。さらに、データサイエンティストのリーダークラスや組織長の求人では、技術面と人材管理面が求められ、*1,200万円*〜*1,500万円*の募集がされています。

なお、米国ではデータサイエンティストはおよそ*800万円*〜*1,200万円*ほどの求人がされています。条件により*2,000万円*を超えるケースもありますので、日本以上に求人のニーズが高いと言えるでしょう。

### データサイエンティストの将来性は？

*データサイエンティスト*は、人工知能（AI）の活用拡大により脚光を浴びています。
すでに大量のデータを扱う*金融システムや製薬・医療関係業界*では、**データ分析が必須**となっており、今後も*活躍の場が拡大していく*でしょう。同様に、データサイエンティストはビジネス課題に踏み込んだデータ分析を行いますので、経営コンサルタントとしても活躍の場が拡大しています。

また、内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「*AI戦略*」（AI戦略実行会議）が行われています。その中で議論されている主なAI適応領域として、各産業界、特に*健康・医療・介護・福祉の分野*が挙げられています。データサイエンティストはその**AI適応領域での活躍が強く期待される**でしょう。
参考：[内閣府 AI戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)
参考：[首相官邸 AI戦略2019](https://www.kantei.go.jp/jp/singi/ai_senryaku/pdf/aistratagy2019.pdf)

## データサイエンティストにおすすめの資格は？

*データサイエンティスト*は、*サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的*な観点で仕事を進めていきます。そのため、**学術的な知識と技術的な知識および業務的な知識**がそれぞれ求められます。
ここでは、資格取得により得られるスキルについて整理します。

### データサイエンティストにお勧めのIT系の共通資格は？

*IT系の共通スキル*は、技術スキルの土台となる部分です。最初に情報処理推進機構（IPA）の「*基本情報技術者試験（FE）*」をおすすめします。資格取得により*情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入*が**指示通り実施できる**でしょう。

次に、上位資格として「*応用情報技術者試験（AP）*」がおすすめです。資格取得により*情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入*を**主導できる**レベルとなります。
参考：[情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(FE)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
参考：[情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(AP)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

### データサイエンティストにお勧めのIT系の専門資格は？

データサイエンティストではIT系共通スキルに加えて*データベースの専門スキル*が要求されます。
最初に情報処理推進機構（IPA）の情報処理技術者試験の区分である、「*データベーススペシャリスト試験（DB）*」がおすすめです。データ収集の環境構築に必要な**データベースの設計・開発・構築・運用**ができるでしょう。
参考：[情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

次に、オープン系データベースの認定試験である「*OSS-DB技術者認定試験*」を紹介します。データ分析システムではオープンシステムを活用することが多いため、**オープンシステム用DB技術者**におすすめできる資格です。
参考：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)

最後に、**商用データベースを用いる場合**は、市場占有率の高いオラクルが提供する「*Oracle Master*」の資格取得がおすすめです。
参考：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### データサイエンティストにお勧めの専門分析系の資格は？

データサイエンティストは学術的な知識と技術スキルをデータ分析に活用していきます。そのため、*数学や統計の専門知識*が求められます。

最初に、統計自体の能力を証明するために、「*統計質保証推進協会の統計検定*」をおすすめします。この資格は**データに基づいて客観的に事象を判断**し、**科学的に問題を解決する能力**が備わっていることを証明します。
参考：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

次に、分析計アプリケーションのプログラミング能力を証明するために、開発言語であるPythonの認定試験である「*Python 3エンジニア認定データ分析試験*」が用意されています。この資格ではPythonの言語能力のみならず、**確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力**が試されます。
参考：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

最後に人工知能全般の能力を証明するために、まずは「*日本ディープラーニング協会の検定*」を紹介します。*G検定*は*ジェネラリスト向けの検定*です。ディープラーニングの基礎知識を有し適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識があることを証明します。*E資格*は*エンジニア向け*となります。具体的には**ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているエンジニアレベル**にあるか検定します。
参考：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

## スキルアップにより市場に求められるデータサイエンティストのチャンスをつかみましょう

今後、*デジタルトランスフォーメーション*や*働き方改革*が今以上に推進されると予測されています。そのためデジタル変革後の*ビジネスを予測*する**ニーズがさらに高まる**と期待されるでしょう。*データサイエンティスト*には、データ分析により**企業の課題を解決することがさらに求められていく**はずです。その活躍の場を得るためには、*十分な学習による準備*が必要なので、ぜひ準備を進めて**将来の可能性を広げましょう**。

データサイエンティストによる、ビッグデータや人工知能の活用拡大で蓄積データの分析や将来の予測に対するニーズが高まっています。この記事では、データ分析を担当するデータサイエンティストのお勧めの資格から年収などの情報をまとめ、解説しています。

データサイエンティストは数学的手法・コンピュータ技法・人工知能技術を活用しデータ分析を行います

今後ビジネス課題を解決する専門家としてデータサイエンティストに期待が高まっています

データサイエンティストに求められるスキルはサイエンス・エンジニアリング・ビジネスと多岐に渡ります

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

近年、プログラミングスキルを身に付けるためのツールは多数あります。初心者から熟練者までIDEを利用している方は少なくないでしょう。ここからは、IDEの詳細やIDEとフレームワークの違いについて紹介しましょう。

IDEとは「Integrated Development Environment」の略称です。日本語では統合開発環境と呼ばれています。**統合開発環境とは、プログラミングを行うにあたって必要な環境を統合してくれているサービスを指します。**例えば、IDEではソースコードの記入・コンパイル・バグの確認・編集の管理などを提供しています。

もともとシステム開発を行う場合、テキストエディタを用いてソースコードを記述し、コマンドライン上でコンパイルを行うなど、非効率な環境で開発する場合が多かったです。よって、コンパイルを行う場合はコンパイラ、デバッグする場合は、デバッガなどと開発に必要なそれぞれのツールを各々揃えなければなりませんでした。

一方現在では、サーバーサイドの開発やGUIの開発などのようにエンジニアに求められる業務の量は増加傾向にあります。また、プロジェクト管理などシステム開発の負担も増大しています。したがって、**IDEによって開発環境を1つに統合することで、開発を行う負担の軽減や、効率の向上が期待されています。**IDEではテキストエディタ、コンパイラ、デバッガなどをが1つにまとめられています。Webシステム・サービス・アプリなど、統合開発環境はさまざまなシステムやプログラミング言語に対応しています。

これまでにも説明しましたが、統合開発環境であるIDEはアプリケーションを開発するにあたって必要なソフトウェアを1つに統合して提供するパッケージを指します。しかし、IDEとフレームワークの違いについて疑問を抱く方も少なくないでしょう。ここからは、IDEとフレームワークの違いについて詳しく紹介しましょう。

フレームワークとは、アプリケーションを開発する際の雛形の役割を担っています。フレームワークはアプリ開発の際に必要とされる機能を1つにして提供します。アプリケーション全体における処理の流れを管理しやすいことがフレームワークのメリットといえるでしょう。

**統合開発環境であるIDEは、テキストエディタやコンパイラなどを統一して提供する開発環境を指します。一方、フレームワークはアプリケーション開発における工程を容易にするために用います。**

ここからは、IDEを利用するメリットについて4点ご紹介します。

IDEはプログラミングに必要な環境が1つに統合されています。したがって、IDEを利用することで、1つのサービスでプログラミングに必要な全ての環境を用意することができるため、事前準備などの手間が不要で効率よく開発を行うことができるでしょう。

IDEには入力サポート機能があることもメリットといえるでしょう。例えば、スマートフォンで予測変換を行うことがありますが、それと似ている機能です。大規模プロジェクトのシステム開発となると、プロジェクトで定めている命名規約などが曖昧になることも多いでしょう。**IDEの入力サポート機能では、多数のエラーを未然に防ぐことができます。**また入力サポート機能は、テキストエディタにはない機能です。

### プログラムエラーチェック機能

入力サポート機能に付随して、プログラムエラーチェック機能があることもIDEのメリットといえるでしょう。**プログラムエラーチェック機能では、開発を行う際にソースコードのエラーをチェックしてくれる機能を指します。**例えば、プログラムの実行を行う前に、赤の波線などでエラーを目立たせて教えてくれます。したがって、コンパイルを行う前にエラーを取り除くことができ、効率よく開発を行うことができるでしょう。

IDEには、Microsoftが開発したサービスなど数多くの製品があります。製品の種類も自身でインストールを行い利用するものから、クラウドサービスを用いて利用するものまでさまざまです。使用するプログラミング言語やエンジニアの趣向などを考慮して、自身にあったサービスを選択できるのもIDEのメリットでしょう。無料で使用できる製品や、最初は無料版として利用できる製品もあり、予算が厳しい方でも安心して利用することができます。

ここからは、おすすめのIDEについて5点ご紹介します。統合開発環境には多数の製品があります。それぞれの統合開発環境によって特徴が異なります。

Eclipseは、プログラミング言語であるJavaを扱う統合開発環境として、IBM社が商用の製品として開発を行いました。その後、オープンソースプロジェクトに寄贈されることとなり、現在ではさまざまなプログラミング言語に対応しています。例えば、C言語・PHP・Rubyなどが挙げられます。

**Eclipseの特徴として、プラグインと呼ばれる拡張モジュールを追加することで、自身のニーズに合わせて機能を新しく追加できるようになっています。**Eclipseが多くの開発者に支持される理由の1つともいえるでしょう。Eclipseのもう1つの特徴として、テキストエディタで記述したソースコードをすぐに実行することが可能です。例えば、JavaでEclipseを利用する場合、ローカル環境にJavaをインストールしておくことで、結果をすぐに確認できるでしょう。したがって、コンパイルに割く時間を削減できる点がメリットといえます。また他にも機能は多数あり、デバッガやコンソールを利用することで、バグやログも確認できます。

XcodeはiOS用のアプリを開発する場合に便利です。Xcodeは、Apple社が無料で提供している開発ツールです。XcodeはiOSだけではなく、Apple製品に対応しているソフトウェアやアプリケーションを開発できる統合開発環境となっています。Mac App Storeなどからダウンロードを行うことができるため、Apple IDを取得することで誰でもプログラミングをすぐに始めることができるでしょう。**プロジェクトで利用するソースコードや画像などを一元化して管理できる点がXcodeのメリットでしょう。**以上から、iOS用のアプリを制作する場合にXcodeは最適な統合開発環境といえます。なお、Macでしか動作できない点については注意が必要です。

Android Studioは、Android用のアプリを開発する場合におすすめで、Google社がAndroidアプリ開発のために公開している統合開発環境です。Android Studioでは、Androidのアプリのソースコードの作成から、アプリとしてインストール環境へと変換するビルドの作業まで行うことができます。**Android Studioは多種多様なOSに対応している点がメリットといえるでしょう。**代表例として、WindowsやLinux、Macに対応しています。

Visual Studioは、Microsoft社がWindows版のアプリケーション開発用の統合開発環境として公開しています。例えば、Visual BasicやC++、C#などのプログラミング言語を用いて開発を行うことが可能です。Visual Studioでは、ボタンなどの部品を統合するために、初期段階よりリソースを用意していたことも特徴で、エンジニアにとって使いやすい統合開発環境となっています。

IntelliJ IDEAは、チェコに本社を置いているJetBrains社が提供している統合開発環境製品です。JetBrains社はプログラミング言語によって複数製品を提供していますが、IntelliJ IDEAは多くの言語に対応している点が特徴といえるでしょう。**IntelliJ IDEAにはサポート機能があります。記述したソースコードについて、さらによりよい記述方法を提案してくれる機能があるため、品質向上も期待できるでしょう。**

## 自身に合ったIDAを使用しよう！

これまでに、IDEの詳細やメリット、おすすめのIDEについて解説しました。**IDEとは日本語で統合開発環境と呼ばれており、プログラミングを行うにあたって必要な環境を統合してくれているサービスを指します。IDEには、入力サポート機能やエラーチェック機能などがあり、効率よく開発を行うことができるでしょう。**

IDEにはさまざまな種類が存在しており、それぞれ特徴もあります。プログラミング学習を始める方は、無料で有名なIDEの使用がおすすめです。開発を続けていき、自身のやりたいことが明確化したら自身に合ったIDEを選択しましょう。

IDEとは「Integrated Development Environment」の略称で、日本語では統合開発環境と呼ばれています。統合開発環境は、プログラミングに必要な環境を統合してくれているサービスのことです。当記事では、IDEの詳細・メリット・おすすめのIDEについて解説します。

IDEとは日本語で統合開発環境と呼び、プログラミングに必要な環境を統合してくれているサービス

IDEには、入力サポート機能やエラーチェック機能などがあり、効率よく開発できる

IDEにはさまざまな種類があるため、自身に合ったIDEを選択することが大切

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

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