データ解析

データサイエンティストがなくなる!?将来性について見ていこう!

ウマたん
ウマたん
本記事では、データサイエンティストが今後なくなるのか・将来性はあるのかについて徹底的にまとめていきます!なくなることはないけど2極化するかもしれないよ!というのが僕の意見です。どんな2極化の可能性が・・

こんにちは!デジタルマーケター兼データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です。

デジタルマーケターとも名乗っていますが、大学院時代は統計学を専攻していて最近は業務がマーケティングよりもデータサイエンスにかなり寄ってきてます。

個人的にはデジタルマーケターもデータサイエンティストもそれほど明確な境目はなくて、いかにデータを使ってビジネスをデザインできるかが価値の根源だと思っています。

ロボたん
ロボたん
確かにデータから価値を生み出せなかったらどっちにしろ価値なしだもんなー!
ウマたん
ウマたん
肩書だけの価値なし人間にならないように注意しないとね!

この記事では、そんな立場の僕が

・データサイエンティストという職業が将来どうなるのか?
・はたしてデータサイエンティストがなくなる可能性はあるのか?

について徹底的にまとめていきます!

データサイエンティストってそもそもどんなお仕事?

まずは、データサイエンティストとはそもそもどんな職業なんでしょうか?

以下の動画でも解説しています!

データサイエンティストは、そのまま「データから価値を生み出す人」なんですが必要なスキルは大きく分けて3つあります。

■エンジニアリング・ITのスキル
■統計のスキル
■マーケティング・ビジネスのスキル

1.まずは、エンジニアリングやITのスキル

データの抽出・加工、分析、データ連携、データベース構築などに必要で、SQL・R・Pythonなどのスキルセットが望ましいと思ってください。

2.続いて、統計のスキル

ただエンジニアリングが出来てもデータの読み方をミスすると大変なことになります。

検定を行った時のよくある勘違いや・偽相関・時系列データの見せかけの相関などエンジニアリングして出力した結果に対して解釈を間違えると大変なことになるパターンもあります。

3.そして最後にマーケティング・ビジネス視点の能力

いくらデータエンジニアリングが出来て統計の知識が多くてもそれをビジネスの打ち手に落とし込めないと意味がありません。

出口設計まで出来てはじめてデータサイエンティストなんです。

事業会社にいると、ビジネスデザインが非常に大事だということをヒシヒシと感じます。

モデルの精度を上げることだけが正義ではないパターンも多くて、いかに現場の担当者に浸透しやすい業務設計のもとオートメーション化を進めるのかが大事だったり・・

データサイエンティストに関しては以下の記事で詳しくまとめていますのでチェックしてみてください!

データサイエンティスト
【入門者向け】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ!当サイト【統計ラボ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます!入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解しある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。...

データサイエンティストはなくなるのか

さて、そんなデータサイエンティストはなくなるのかという疑問について見ていきたいと思います。

データサイエンティストのこれまでと現在

まず、データサイエンティストのトレンドをチェックしてみましょう!

実際Googleトレンドで調べてみると・・・

上昇傾向にあるんです!

一方でビッグデータというワードは一時のバズワード時期からだいぶ落ちてきますね。

ロボたん
ロボたん
本当だー!確かに最近はビッグデータって聞かないなー・・
ウマたん
ウマたん
もうデータがたくさんあるなんて当たり前になってきているからねー・・時代の流れを紐解いて見ていこうか!

このトレンドをもう少し読み解いていきましょう。

インターネット革命が1990年後半から2000年初期にかけて起き、2008年のiphoneの登場を境にインターネットは全世界の人の手のひらに広がりました。

この時期に同時に起きたのが情報爆発

今までは取得できなかった大量のデータが世の中にあふれだします。

そこでトレンドになったのがビッグデータやDMPなどのワードですね。

もう少し細かく言うと、データレイク→DMP→CDPの流れがあって、

データレイク(データを貯めておくだけのところ)→DMP(企業視点でデータをどう活用するか)→CDP(ユーザー視点でデータを活用するか)

みたいな変化があります。

クラウド
ビッグデータとは?実用例と共に簡単に見ていこう!こんにちは!デジタルマーケターのウマたん(@statistics1012)です! ちょっと前に「ビッグデータ」というバズワードが流...
CDPとはDMP(データマネジメントプラットフォーム)から進化したCDP(カスタマーデータプラットフォーム)という言葉が良く聞かれるようになってき...

そして現在・・・

データを貯める場所をせっせと作ったはいいものの・・ん?どうやって使ったらいいの?という状態になっている企業は少なくありません。

正直データは貯めるだけじゃ意味がなくて、どのように使うかの出口デザインをせずに貯め始めたデータは無用の長物になります。

そう!現在は、データはたくさん貯めることが出来たんだけどそれをどのように利用してどのようにビジネスにインパクトを与えるかみたいなところが必要とされているんです。

だからこそデータサイエンティストの出番なんです!!

データサイエンティストの需要というのは年々伸びてきており、これからもある一定の割合で伸びていくことが予想されます。

データサイエンティストの将来

さて、そんなデータサイエンティストの将来はどのようになるのか予想してみましょう!

米国のデータサイエンティスト需要はまだまだありますので、すぐにはデータサイエンティストという職種がなくなることはないです。

これからもデータサイエンティストは重宝されるでしょうし、データサイエンティストになるために培った知識がムダになることは間違いなくないです。

ただ、個人的にはデータサイエンティストはビジネス特化型エンジニア特化型の2極化が進むと思っています。

今でもこの流れは多少見られますが、この流れは加速するでしょう。

そのため、中途半端なデータサイエンティストはいなくなってしまう可能性があるのではないかと考えています。

IT以外の事業会社側にいるデータサイエンティストは、出来るだけビジネスに落とし込めるビジネスデザインができるビジネス特化型であることが求められます。

ITサービスの事業会社やコンサルなどにいるデータサイエンティストは、エンジニアリングスキルが求められるエンジニア特化型であることが求められます。

このように役割が2分割されることで住み分けがされていくのではないかと。

ちなみにどちらにも統計の知識は必要ですが、統計特化型はあまりビジネス世界でバリューがないのでは?と勝手に思っています。

だからこそ統計学は共通知識として基本をおさえておくべきです。

メモ
統計学入門に必要な知識と独学勉強方法を簡単に学ぼう!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、統計学入門に必要な知識をカンタンにまとめ、それらをどのように効率的に独学で勉強していけばよいかをお話ししていきます。統計学は難しいイメージが少しありますが、学び方をしっかり考えれば大丈夫!...

将来生き残るデータサイエンティストになるために

さて、なんとなーく2極化するだろうなと思われるデータサイエンティスト。

中途半端なデータサイエンティストになって消え去らないためにどのように勉強していけば良いのでしょうか?

正直、正解はないんですが私的に思うおすすめ本とか講座を2タイプ分けて紹介していきますね!

ビジネスサイドのデータサイエンティストを目指すなら

ビジネスサイドのデータサイエンティストを目指すのであれば以下のUdemy講座がおすすめ!

Udemy コース データサイエンス
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データサイエンスの分野を幅広くおさえている講座で、全世界で好評なコース。

ユニークなアニメーションと一緒にビジネスサイドからデータサイエンスを学べるのでオススメです!

内容は簡単である程度分かってる人には冗長な部分も多いです。

Udemyは他にもおすすめの講座がいくつかあるのでぜひチェックしてみてください!

Udemy Python
【21コース受講】UdemyのおすすめPythonコースを徹底レビュー!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のPython講座を20コース以上受講した僕がそれぞれのコースを徹底的にレビューしていきます!ぜひムダな時間を費やさず目的に沿った効率の良いPython学習を進めてくださいね!...

ただ、ビジネス感覚は実務で身に付けないと机上の空論になってしまうので定期的にインプットしつつ、実務でアウトプットしていきましょう!

自分自身、事業会社にいるデータサイエンティストなので思うんですがビジネスデザインしてからでないと本当にムダな分析・モデリングになってしまう。

先に出口設計をして関係者とにぎっておくことが大事!!

エンジニアサイドのデータサイエンティストを目指すなら

エンジニアサイドのデータサイエンティストになるのであれば、Pythonで出来ることのうちデータ分析・API連携・Webアプリケーション開発あたりは出来ないとまずい。

Python-can
Pythonでできること6つをコード例をまじえてまとめておく!本記事では、Pythonでできることを6つまとめていきます!!Pythonで何ができるのか分からない状況から深い理解にもっていきますよー!実際にPythonでの実装例や勉強方法も取り上げているのでぜひご自分の環境で手を動かして実装してみてくださいね!...

Udemyだと以下の講座が幅広く網羅していて実際にシリコンバレーで活躍されているエンジニアの方の講座なのでおすすめ!

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ディープラーニングについて学ぶならUdemyよりも書籍の方がおすすめです。

書籍
ディープラーニングを学習する上でオススメな本と勉強法当サイト【統計ラボ】の本記事では、ディープラーニングを学習するのにオススメな本と勉強法について紹介していきます。ディープラーニングだけ分かっても意味がありません。まずは、データサイエンスの基本である機械学習手法を理解してPythonで実装できるまでになりましょう!...

データサイエンティストの将来性 まとめ

データサイエンティストがなくなるのか、将来はどのようになるのかについて見てきました!

結論、

データサイエンティストはなくならないけど今後2極化するかもよ!

これからデータサイエンティストを目指している人はどっちの領域に自分が向いているか軸足を意識して勉強を進めると良いでしょう!

ロボたん
ロボたん
僕はエンジニアサイドより!!
ウマたん
ウマたん
僕はビジネスサイドより!!

統計の知識は全員共通で必要!

統計の勉強方法やPythonの勉強法については以下の記事で詳しくまとめていますのでこちらもチェックしてみてください!

メモ
統計学入門に必要な知識と独学勉強方法を簡単に学ぼう!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、統計学入門に必要な知識をカンタンにまとめ、それらをどのように効率的に独学で勉強していけばよいかをお話ししていきます。統計学は難しいイメージが少しありますが、学び方をしっかり考えれば大丈夫!...
【独学入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法!当ブログ【統計ラボ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。...
Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!