データサイエンティストって何をする人?データを科学するって数学者?それともエンジニア?
ここ最近、謎の職業と言われそうな肩書が増えている気がします。
その中でもデータサイエンティストは、科学者なのか数学者なのか、はたまたエンジニアなのか、イメージが沸かない人も多い印象です。
データを扱うという意味では、ゴリゴリの理系職業ですけど、どのような過程を経て、その職業に就けるのかさえも謎に思えてなりません。
そこで今回は、データサイエンティストの謎について解明したいと思います。
もくじ
データサイエンティストとは
一般社団法人データサイエンティスト協会の公式サイトによれば、
膨大なデータ(ビッグデータ)から、ビジネスに活用する知見を引き出す中核人材
と書かれています。
言い換えると、
新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ(ビッグデータ)を分析
する人材と言えます。
厚生労働省の職業情報提供サイトによれば、
- 職業分類：その他の技術者
- 属する産業：情報通信業、学術研究，専門・技術サービス業
となっていました。
ビックデータを分析し、あらゆる情報や傾向を導き出すプロということになります。
マーケティングの領域でも活躍ができる職業と言えそうです。
データサイエンティストが抱える問題
新しい職業に言えることですが、明確な定義がないことから、どこまでが守備範囲なのかも不透明であるという問題を抱えています。
仮に企業に所属したところで先人の智恵もノウハウも無く、どういった場面でデータサイエンティストを活かすべきなのかも手探り状態となるケースもありそうです。
また、熟練者であることや実績においても判断と見極めが難しいことから、案件とスキルのミスマッチという問題も見過ごせません。
さらに「データを分析する」というだけでは、データサイエンティストを採用する必要性を語るには弱いことから、就職や転職においても受け入れ企業の理解は不可欠です。
またデータサイエンティスト自身もコミュニケーション能力が求められるようになっています。
具体的な仕事
データサイエンティストが行なう仕事には、データの統計的モデルの構築(モデリング)があります。
しかし、そのモデリングはデータサイエンティストが勝手に基準を決めて押し付けるものではなく、必要とするセクションあるいは取引先からの綿密なヒアリングの基に構築されなければなりません。
また、モデリングの結果を伝えるためには、説明の工夫も求められるでしょう。
どうやってなるのか?
さて、データサイエンティストには、どうやったらなれるのでしょうか?
資格があるわけでもなく、求人でデータサイエンティストを募集している案件をチラホラ見るだけで、狭き門のように感じます。
前述した国土交通省が運営している職業情報提供サイトによれば、参考情報として、
- 学歴:大卒61.5%、修士課程51.3%
- 実務経験:特に必要ない20.5%
となっています。
面白いのは実務経験で、割合として最多だったのは「特に必要ない」でしたが、次点としては、
- 1ヶ月超～6ヶ月以下
- 6ヶ月超～1年以下
- わからない
という3つの回答項目が15.4%で同率だったのです。
必要なのか、そうでないのか、どっちやねんって話ですよね(汗)
気になる労働条件や待遇
平成27年国勢調査によれば就業者数は73,570人ですが、現在では10万人を超えているかもしれません。
平均年収は約530万円で、平均年齢は42.6歳です。
就業体系としては正規の職員が圧倒的に多く、フリーランスは9.1%と、活躍の場は企業であることがわかります。
まとめ
「データサイエンティストって何をする人?データを科学するって数学者?それともエンジニア?」というテーマで、謎の職業について書きました。
パッと聞いただけでは、「何をする人?」と聞かれがちな職業のイメージではあると思います。
データサイエンティストについて調べると、担当する仕事によっては、マーケッターでもあり、分析官のような立ち位置でもあるのかなという印象です。
もちろんビッグデータを取扱うわけですから、セキュリティやコンプライアンスの面についても無知であってはならないでしょう。
まだ発展途上ということなら、伸びしろだらけの職業とも言えそうです。
