みなさん、こんにちは！
ブロガーのたけしです。
このブログは５０代で全くの未経験から
データサイエンティストを目指すあなた
に向けて記事を書いています。
本日は、データサイエンティスト
ってそもそもどんな職業でどのような
学習が必要？一人前のデータサイエン
ティストになるには、どれぐらいの
学習量が必要なのか？という点を
わかりやすく説明していきたいと
思います。
そもそもデータサイエンティストってどんな職業？
データサイエンティストとは、
ビッグデータをはじめさまざまな
データを集めて分析し、企業の
課題解決、戦略、意思決定に
つなげていく職種です。
日本には６．３万人～９．４万人
のデータサイエンティストが
いると言われております。
データサイエンティストの仕事
内容は、データを分析することで
終わらず、一般的に以下のような
業務プロセスが基本となっています。
○データ収集
○そこから仮説を考察する
○データ前処理（分類、抽出、加工、集計）
○データ分析・解析
○結果の解釈・仮説の検証
○レポーティング
上記のような仕事内容のため
データサイエンティストになるため
には、以下のようなスキルを身に着ける
必要があります。
データサイエンティストに必要なスキルとその学習時間
データサイエンティストに
必要なスキルは大きく分けて
以下の３点です。
１）データサイエンス力
２）データエンジニアリング力
３）ビジネス力
またそれ以外にも
プログラミングスキル、
マーケティングスキル
ヒューマンスキル（対人間関係能力）
コンセプチュアルスキル
が必要です。
それでは、これらの必要なスキルを
順を追って説明していきましょう。
＜データサイエンス力＞
データサイエンス力とは
企業のビジネス課題に関連する
データを情報科学理論に基づいて
分析し、課題解決につなげる能力です。
企業が効率的にデータを活用できるか
どうかはデータサイエンティストの
解析能力に大きく左右されるため
データサイエンティストにとって
要のスキルと言えます。
＜データエンジニアリング力＞
データエンジニアリング力は
データ分析に必要な情報を収集し
分析環境を設計・構築するスキル
です。データサイエンスによって
導いた仮説を検証するためには
データエンジニアリング力が
必要不可欠です。
＜ビジネス力＞
ビジネス力は、論理的思考や
組織マネジメントなど、事業を
円滑に進めて利益を最大化する
スキルです。データサイエンティスト
はビジネスアーキテクトや
デザイナーなどともに
企業のDXをリードする人材で
あるため一定以上のビジネス力
が求められます。
上記で解説したように、
データサイエンティストには
データサイエンスに関する
専門スキルからマネジメント
などのビジネススキルまで
多種多様なスキルが求められます。
そのためいずれの知識も
有していないあなたが
データサイエンティストを
目指す場合は、最低２～３年
ほどかかるといわれています。
実際、私の場合も勉強を
始めて４年になりますが
まだまだ、半人前いえ
１/４人前！？です。
ＤＳ検定を取得し、python
で機械学習を実装するところ
までやりましたが、まだまだ
わからない点だらけです。
私事ですが、私はすでに５３歳の
ためあと３年で役職定年を迎え
給料がガクンと下がります。
家族の生活のためにも、
会社以外で通用するスキルが
どうしても必要なんです。
そのため自分のモチベーション
を保つためにもこのブログを
書くことにしました。
次回はデータサイエンティスト
になるための学習ロードマップ
をご紹介したいと思います。
