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とは?

新しい職業が次々に発生している世の中です。
近年は特にIT関連の資格が増加していて、職業的にも細分化されてきているので、この先も新しい資格、職業が出てくる可能性も多いに考えられます。

最近データサイエンティストという職業を聞くことも多くなりましたが、この資格も2007年にデータサイエンスという言葉が誕生して生まれた仕事です。
現代ではデータサイエンスを行うためのデータサイエンティストは非常に需要が高い職業として知られています。

データサイエンティストはビッグデータを分析、そこから必要な結果を導き出すという職業になります。
ビッグデータは大規模で複雑なデータを指しますが、現代の技術によってこの分析、蓄積ができるようになっています。

ビジネスの分野では様々な分野でビッグデータが活用されているため、データサイエンティストは様々な分野で需要が伸びている職業なのです。

例えば大手通販サイトの企業がユーザーに提供する商品については、多数のユーザーから集めた非常に大きなビッグデータから得られた結果、どのような商品が売れるのか、需要が高いのかを導き出し販売されています。

コンビニ各社もどの年代・職業・性別の方が、どのような物を何時に購入しているのか、といったビッグデータを集積し、データサイエンティストが分析することによって、店舗によって販売する商品を変える、地域によって、季節によって陳列する商品を変化させています。

経営資源としてビッグデータを活用する職人のような存在

データサイエンティストは、集められた大量のデータを収集、分析し、その中から必要な要素を抜出、結果につなげていくという職業です。

経営については人、物、お金という三つの要素に加えて現代では情報も加わっているといわれています。
この情報にはビッグデータが含まれているのですが、現場から上がってくるデータはただ集めたデータというだけで品雑な集まりでしかありません。

整理も分類もされていないので、それをしっかり整理、分類、分析し結果につなげていくのがデータサイエンティストの仕事です。
データを扱う職人的な存在で、企業にとって経営を向上させる要素となるものを、ビッグデータから抽出し、どのように活用するのかを考えます。

新しい商品開発のために、ビッグデータの解析を行い、どのような商品に需要があるのかを分析したり、その結論を実務にどう落とし込むことができるのか、さまざまな事を幅広く考える能力が必要となります。

クライアントと打合せする機会も多いですし、ビッグデータの分析結果などについて、またこの先の商品やサービスへどのように活かしていくかなど、説明する機会も多くなります。
コミュニケーションをしっかり取れる能力も必須です。