データサイエンスって流行っているけど、どんな領域なんだろう・・？
どんな仕事をする人たちなのかな？
こんな疑問にお答えします。
データサイエンスを扱う仕事には大きく３つの仕事があります。
本記事ではその違いについて、現役データアナリストの僕が解説します！
この記事の内容
- データサイエンティストとはどんな存在か
- データを扱う仕事の種類
- 職種別に必要となるスキルセットについて
データサイエンスを未経験の方向けに概説
機械学習が注目され始めた当初、データサイエンティストは次のように定義しました。
データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル
データサイエンティスト協会プレスリリース (2014.12.10) http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf
科学も出来てエンジニアもできるビジネス力の高い人材・・・？
そんなスーパーマンっているの・・？すごすぎない？
ぐま子ちゃんの言うとおりで、そんなスーパーな人材ってほとんどいないんです。
だから現実は領域ごとに分業していることが多いです。
今では、強みとする領域ごとに、次のような呼称で呼ばれています。
データサイエンスの３職種
- データサイエンティスト：
機械学習や統計の科学面に強い人 - データアナリスト：
データのビジネス活用に強い人 - データエンジニア：
データ基盤の構築に強い人
僕はこの３職種の中では、「データアナリスト」に該当します。
データを使ってどうビジネスを作るかを考える人です。
ここからは、データサイエンスを扱う３つの職種について、それぞれ解説していきます！
未経験向け！データサイエンス３職種の紹介
データサイエンティスト
１つ目は「データサイエンティスト」です。
皆様が一番にイメージするのが、この職種ではないでしょうか。
データサイエンティストはデータの「科学面」に強みを持つ人材です。
高度な統計や機械学習への知見を活かして、課題解決に当たります。
最近は機械学習ブームもあり、特に機械学習モデルを作る職種として募集されていることが多いです。
担当業務の例
- ユーザーの行動から商品をレコメンドするロジック開発
- 過去のデータをもとに未来の売上の予測モデルを構築
- 画像や文字を機械学習で判定し、分類するモデルの開発
データサイエンティストになるには
データサイエンティストになるには「高度な統計力・機械学習力」をアピールする必要があります。
最近ではkaggleやSIGNATEといった機械学習のコンペがあります。
こういったコンペでいい成績を出すことが、最大のアピール材料になります。
データエンジニア
２つ目は「データエンジニア」です。
データサイエンス職の中でも、インフラ面に強みを持つ人材が集まっています。
データサイエンティストやデータアナリストが使う分析環境そのものを作るのが仕事です。
エンジニアとして、サービスのインフラ面（データ管理など）に関わっていることもあります。
最近は機械学習ブームもあり、特に機械学習モデルを作る職種として募集されていることが多いです。
担当業務の例
- プロダクトからデータを抽出し、DWH（データを貯める箱）に格納
- 分析しやすい形でデータテーブルを構築・格納
- プロダクトに機械学習などのデータ技術を実装
データエンジニアになるには
データエンジニアは未経験からなるのは難しいです。
何かしらの形でインフラエンジニアの経験を積む必要があります。
データサイエンティストやデータアナリストから入って、社内でインフラのプロジェクトに入れて貰うほうが早そうです。
データアナリスト
３つ目が「データアナリスト」です。
データアナリストはビジネスに特化したデータ人材です。
自分自身でデータ分析を行うこともありますが、どちらかといえばデータの使い方を考える人材です。
一定のデータリテラシーは必要なのですが、ビジネス力が高いほうが重宝されます。
未経験からは最も参入しやすい職種なのではないでしょうか。
担当業務の例
- 広告などのマーケティング施策の効果検証
- 事業成果をダッシュボードなどで可視化
- 事業企画をデータ活用の面からサポート
データアナリストになるには
データアナリストになるためには、最低限のデータ集計技術と統計学を理解する必要があります。
このあたりは下記の記事でも詳しくまとめていますので、参考にしてください。
統計検定２級の取得+SQL・Pythonの練習が必須かなと思います。
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未経験からデータアナリスト転職するのに必要な資格はひとつ！
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他の職種と比べると、データ技術そのものよりも、ビジネス理解が重宝されます。
未経験の方でも、今までのキャリアを活かしやすい職種です！
まとめ：３つのデータサイエンス職の違いについて
いかがでしたでしょうか。
この記事では、未経験の方向けにデータサイエンスのお仕事について解説しました。
３つの職種は下記の図のイメージで、それぞれ協力しあって働いています。
一言でデータサイエンスといっても、専門性が高いものもあれば、未経験でも活躍できるポジションまで幅広いです。
自分のやりたいことにあった職種を見つけて、応募してみてください！
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気になる方は是非チェックしてみてくださいね！
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