データサイエンス

データサイエンティストとは?必要なスキルは?

現在、デジタルマーケターなのかデータサイエンティストなのかみたいなことやってるウマたん(@statistics1012)です。

元々データサイエンティストを目指していたのですが、学生時代にデータアナリストとして1年間働いて、うーんデータサイドよりBtoCの顧客に近いマーケの仕事がしたい!となりデジタルマーケターになるもバックグラウンドが統計学なので結局データよりの仕事ばっかりしています笑

そんな経歴ですが、曲りなりにもデータを扱う仕事や勉強を計7年ほどしてきているので、今流行りのデータサイエンティストがどういう職業なのか自分なりにお伝えしていきたいと思います。

まあ、なんかデータサイエンティストというとデータを渡したらパチパチとPC打って魔法のように新たな示唆を出してくれるような職業を想像するかもしれませんが、実際はそんなことないです。

データサイエンティストとは

データサイエンティストは、データをサイエンスする人!(そのまんま笑)

何かしらのデータを原料に自分の知識とスキルと経験を総動員して新たな知見を導き出すプロフェッショナル。

ただ意外と業務範囲は広く、分析設計やデータの収集・加工、アウトプットの解釈から示唆出し、そして事業戦略に落とし込むところまでやるのがデータサイエンティストのお仕事なんです。

データサイエンティストは、21世紀で最もセクシーな職業と言われておりますが・・・

データサイエンティスト的な職業で大学時代に長期インターンシップを行っていた時は何がセクシーやねん!って思うくらい地味な作業多かったので実態はそんな思うほどセクシーでもなかったりします笑

ウマたん
ウマたん
データサイエンスって響きはかっこよいかもだけど、実は愚直な作業だったりもするよー!笑

データサイエンティストという言葉は一時流行って、最近では廃れてきているように感じるかもしれませんが、実際Googleトレンドで調べてみると上昇傾向にあるんです。

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。

しかしデータサイエンティストって定義が難しくて、ただPythonやRが書ければデータサイエンティストかというとそんなことはないんですね。

続いての章では、そんなデータサイエンティストは具体的にどのようなスキルを持っている人なのか見ていきましょう!

データサイエンティストに必要なスキルは?

データサイエンティストに必要な能力は、主に3つのスキルに分かれます。

■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

エンジニアリング・ITスキル

こちらはデータの抽出・加工、分析、データ連携、データベース構築などのスキル。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。

実際にデータを引っ張ってくるところだったりとか、データを解析するところ、またある程度のWebサイトやDBの構造も把握しておかないといけません。

ゴリゴリのエンジニアになる必要はありませんが、おさえておくべき部分はおさえておきましょう!

以下の記事でSQLのオススメ本とPython・Rのオススメ本をまとめています!またPythonを学習するオススメ法についてもまとめているのでよければご覧ください!

統計のスキル

こちらは、実際にエンジニアリングした結果を正しく統計的に解釈することができるか。データに惑わされない勘所を押さえておくべきです。

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。

現段階で、最も僕自身強いのがここ。逆に他の2つは弱めです。

統計学の知識はデータを正しく解釈する上で必要なスキルです。

統計学について・統計学のオススメ本を以下の記事にまとめていますのでよければご覧ください!

マーケティング・ビジネスのスキル

そして最後にマーケティング・ビジネス視点の能力。これがないと、分析をして結果解釈までして果たしてその後どうするかまで導き出せません。

マーケティング・ビジネスの能力がないと、無用の長物になってしまうことが多いです。

実際にデータの要件や解析を行う際も、あくまでビジネスになり得る出口を明確にしておかないと、ただの趣味になってしまいます。

正直、ビジネスに落とし込めていない趣味的解析はたくさんあります笑

3つ目の能力があってこそ、1つ目2つ目の意味が出てくるのです。

ここの部分に関しては僕自身まだまだだし、実務をこなしながら学んでいくしかないなーと感じているのですが、以下の記事でデータ周りのビジネス書やデジタルマーケティングのオススメ本をまとめているのでよければご覧ください!

データサイエンティストの現状

結局データサイエンティストってのは、データを解析してそこから洞察を抽出し実際にビジネスインパクトにつなげる業務を一気通貫で行う職業なのです!

とは言っても、これを一人で全部完璧に行うのは厳しいのでチームで疑似データサイエンティストを作っているパターンも多いでしょう。

基本的に全部をまんべんなく出来る人というよりも、どこかに強みがあって・・・という人が多いイメージです。

僕自身、元々バックグラウンドが統計で企業に入りエンジニアリング・ITスキルと、マーケティング・ビジネススキル、副業のメディア運営で同じくマーケティング・ビジネススキルを身に付けていった感じです。

全然エンジニアリングスキルとマーケティング・ビジネススキルはまだまだです。

割合で言うと、2:6:2くらいな気がします。

ちなみにこれが8:2:0とかだと生粋のエンジニア。0:2:8とかだとデジタルマーケターみたいなイメージです。※あくまでイメージです。

ここでは3つのスキルとして明確に定義しましたが、データサイエンティストの定義はそれほど明確ではなく、ただRが使えるだけでデータサイエンティストと呼ばれたりします。

本当の意味でのデータサイエンティストを目指すなら3つのスキルを意識して学び力を付けていきましょう。

ウマたん
ウマたん
僕も頑張るよ!

データサイエンティストで気を付けなくてはいけないと思っているコト

実は、データサイエンティストというかデータを触り付加価値を生み出していく人間として気を付けなくてはいけないなと最近思っていることがあります。

データ出し屋さんにならない

一つ目がデータ出し屋さんになってはいけないということ。受け身でいるとデータ出し屋さんになってしまい、言われたデータをただ出す、何の付加価値もない人間になりかねません。

それを避けるためには、データ出しを頼まれた時もなぜそのようなデータが必要なのか・何のためにデータを出すのか・必要なデータはこれでよいのか?という問いを常に考えなくてはいけません。

また、受け身になるのではなく自ら仮説を立ててデータを分析していく姿勢が必要です。

近視眼的にならない

データを触っていると、つい細かいところに目がいってしまい、近視眼的になってしまうのですが実は細部を考えることは全体から見たらほぼ意味がないこともあります。

視座を高く持ち、全体を見渡してインパクトのあるところを攻めましょう!

データサイエンティストは、かっこよさそうに見えて地味なことも多いです。目立つためにはインパクトの大きいところを攻めなくては!

とりあえずDoする

正直「近視眼的にならない」という要素との両立が難しい部分もあるのですが、とにかく手を動かしてやってみるという部分も大事だと最近感じています。

視座を高く持って、上位概念から設計を考えることは確かに大事なのですが、PlanばかりしていてDoしないと結局なにも生まれません。

そこである程度は「とりあえずやってみる」という姿勢も大事なのではないかと感じています。

スタンスとしては、「とりあえずやってみる」けど時々立ち止まって全体を見渡すみたいな!

そんなん当たり前だと!というツッコミをいただくかもしれませんが、初心を忘れずという意味で常に念頭において日々仕事に精進していきたいと思います。

データサイエンティスト まとめ

データサイエンティストについてまとめてきましたが、こう考えると意外とデータサイエンティストって定義難しくてどんな職業かは認知されていないんですよねー。

まだまだ貴重な人材で業界で足りていないと思いますので、データサイエンティストを目指す人が少しでも増えてくれたら幸いです!

以下の記事でデータサイエンティストの初学書としてオススメな本をまとめています!

【初学者向け】データサイエンスを学ぶ上でオススメな本10選!こんにちは!デジタルマーケターのウマたん(@statistics1012)です。 デジタルマーケターと名乗っていますが、大学院時代...
ウマたん
ウマたん
価値のあるデータサイエンティストを目指そう!