データサイエンス

【知っておきたい】データサイエンティストに必要なスキルとは?

くるみる

くるみる

ベンチャーにてweb制作から機械学習まで幅広い分野を担当、その後、都内IT大企業にてデータサイエンティストとして現在勤務中。 エンジニアリングの知識を持ったビジネスマンになりたく、企画も奮闘中。 TOEIC885点。統計学。機械学習。

未経験くん
データサイエンティストになりたいんだけどどういうスキルが必要なの?
初心者くん
データサイエンティストとして、スキル磨いていきたいんだけど、どんなスキルを磨けばいいか分からない

こんな悩みの人に向けてデータサイエンティストに必要なスキルを解説していきます。

データサインティストとして、働く上で必要となるスキルを認識しているでしょうか?

データサイエンティストとして仕事をしているけど、まだまだ未熟な部分が多いなと感じている人、これからデータサイエンティストとして働くと言う人は、まずデータサイエンティストに必要なスキルを網羅的に知っておくと今後学ぶべきことが見えてくるため、とても良いです。

今後勉強をしていく際に、全体像を把握していると効率もモチベーションも変わってきます。

本記事のポイントは以下の通りです。

本記事のポイント

  • 現役データサイエンティストとして働いた上で実感している、データサイエンティストに必要なスキルを厳選して解説しています。
  • スキルはデータサイエンティスト協会が公開しているスキルチェックシートの中から選出しているため、独断ではなく、一般的にも必要とされるスキルになっています。
  • 全スキルを知りたい方は、全スキルに対する詳細な説明をしている個別記事を書いているので、そちらも参考にしていください。

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以下の三つです。

データサイエンティストに必要なスキル

  • ビジネス力
  • データサイエンス力
  • エンジニアリング力

これらのスキルは、私の主観ではなく、公式のデータサイエンス協会が出しているスキルチェックシートに基づいて紹介しています。

(参考:データサイエンティスト協会スキルチェックシート

実際にデータサイエンティストとして働いている私も、この三つの能力はとても重要だと日々感じています。

これらのスキルに優劣はありません。

あなたが得たいスキルが、ビジネス力であればデータ施策の要件定義や企画など、データサイエンス力であれば機械学習施策やデータ分析、エンジニアリング力であればデータ環境構築の業務にそれぞれ活かすことができます。

一つ一つのスキルを身につけるために、膨大な時間が必要となるので、まずは、どれか一つのスキルをメインで磨きながら、他のスキルは徐々に磨いていくという方法でスキルを身につけていくのが良いです。

三つの中からどのスキルをメインに身につけるかの基準については、あなたが身につけやすいと思ったスキルから身につけていくのが良いです。

三つのスキルの立ち位置

スキルに優劣はありませんが、それぞれのスキルにはそれぞれ担う立ち位置があります。

例外はもちろんありますが、語弊を恐れずに説明すると、以下がスキルの立ち位置を表した図になります。

この図は、データを使った施策を打つ際の工程とそこでデータサイエンティストに求められるスキルを表したものです。

スキルはまず以下の二つのスキルに分類することができます。

データ施策観点でのデータサイエンティストスキルの分類

  • データ施策の基盤構築に必要なスキル
  • データ施策の実行に必要なスキル

まず、データ施策を打つにあたっての基盤を作るのに必要となるのはエンジニアリング力です。

基盤がないと、データ施策が打てないため、データ施策を行いたいのであれば、必ず一人は会社の中でエンジニアリング力を持った人材が必要です。

エンジニアリング力を持った人材が基盤を作成することで初めて、データ施策を実行できます。

そう言った意味では、エンジニアリング力は、データサイエンティストの三つのスキルの中で、最も土台となるスキルと言って良いでしょう。

次にデータ施策を実行する際に、初めの企画段階で必要となるのが、ビジネス力です。

企画段階では、実際に会社にどれだけこのデータ施策が貢献をもたらすのかを、分かりやすく整理しなければなりません。

その際にビジネス力が大切になってきます。

最後に、企画されたデータ施策を設計し、開発、テストをやるのに必要なのがデータサイエンス力です。

データ施策を具体的な形にする力と言っても良いでしょう。

この立ち位置を見て、自分のやりたい部分がある場合は、そのやりたい部分をやるためのスキルを身につけることをお勧めします。

ビジネス力

ビジネス力とは、企業の課題を正確に把握し、整理した上で、問題なく課題を解決する道筋を立てる力のことです。

ビジネス力については、大きく分類すると以下の10個の項目があります。

ビジネス力についての10個の項目

  • 行動規範
  • 契約・権利保護
  • 論理的思考
  • 着想・デザイン
  • 課題の定義
  • データ入手
  • ビジネス観点のデータ理解
  • 分析評価
  • 事業への実装
  • 活動マネージメント

以下の記事で、しっかりとビジネス力について解説しているので、ビジネス力を身につけたいと思った方は、確認してみてください。

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このビジネス力を身につけることで、データ施策実行の企画部分を担当する力がついてきます。

ビジネス力は、データサイエンティスト以外の職でも幅広く通用するスキルなので、身につけておいて損はないでしょう。

データサイエンス力

データサイエンス力とは、データ施策を遂行する具体的な手法を設計し、実装する力のことです。

データサイエンス力については、以下の20個の項目が存在します。

データサイエンス力についての20個の項目

  • 基礎数学
  • 予測
  • 検定・判断
  • グルーピング
  • 性質・関係性の把握
  • サンプリング
  • データ加工
  • データ可視化
  • 分析プロセス
  • データの理解・検証
  • 意味合いの抽出・洞察
  • 機械学習技法
  • 時系列分析
  • 言語処理
  • 画像・動画処理
  • 音声・音楽処理
  • パターン発見
  • グラフィカルモデル
  • シミュレーション・データ同化
  • 最適化

こちらのデータサイエンス力も、以下の記事できっちりと解説しているため、具体的にどんなスキルなのか知りたい人、スキルを身につけたいは、確認してみてください。

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このデータサイエンス力を身につけることで、データ施策実行の企画以降の部分を担当する力がついてきます。

いわゆるデータサイエンティストと言うと想像されるスキルなので、少しずつでもいいので身につけていけると良いと思います。

エンジニアリング力

エンジンニアリング力とは、データ施策実行のための基盤を作成する力です。

エンジニアリング力には、以下の8つの項目が存在します。

エンジニアリング力についての8個の項目

  • 環境構築
  • データ収集
  • データ構造
  • データ蓄積
  • データ加工
  • データ共有
  • プログラミング
  • ITセキュリティ

以下の記事でエンジニアリング力については、徹底解説していますので、興味のある方は参考にしてください。

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このエンジニアリング力を身につけることで、データ施策の基盤が作成できるようになります。

データ施策を行うためには、絶対にこの基盤作成が必要であり、どの会社でも必要になってくる専門性の高い技術ですので、身につけられるととても重宝されます。

ぜひこの希少なスキルも学んでいってください。

まとめ

今回は、データサイエンティストに必要な三つのスキルを解説しました。

ビジネス力、データサイエンス力、エンジニアリング力は、それぞれ身につけるまでに時間がかかりますが、とても重要なスキルです。

地道に着実に身につけていきましょう。

どう言うところから手をつけていいかわからない、、

という方はデータサイエンティストの講座を以下記事で紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。

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