需要・人気共に年々増加している「データサイエンティスト」「データアナリスト」「データエンジニア」。
これらの職業目指してスキルアップを図っている方も多いと思います。
ここではこの仕事に就くにあたって、おさえておきたい必要なスキルを一般社団法人データサイエンティスト協会から抜粋しながら紹介していきます。
必要なスキルの大枠は3つ
一般社団法人データサイエンティスト協会はデータサイエンティストに必要な力として
- ビジネス力
- データサイエンス力
- データエンジニア力
として定義しています。
この考え方はデータに関わる職業で関わってくると考えています。
仕事によって、各力のバランスは異なりますが、データに関わる職業であれば広く浅く各分野の知識・スキルをおさえる必要があります。
ビジネス力
ビジネス力は課題背景を理解したうえでビジネス課題を整理する力と定義されています。
データを扱う上でただ単にデータを集める・加工するだけでは意味がありません。
ビジネス的にどういう問題を解決したいを考えたうえで、どういうデータを収集する、分析する、経営等に活かしていかなければいけません。
ビジネス力のキーワードとしてはビジネスマインド、コンプライアンス、契約、ストーリーライン、ドキュメンテーション、説明能力、KPI、データ理解、意味合いの抽出・洞察、評価・改善の仕組み、PMなどがあります。
データに関わる仕事として、「データコンサル」「データストラテジスト」「データサイエンティスト」など、データからどう課題解決につなげるかをメインで考える仕事では非常に重要視されます。
データサイエンス力
データサイエンス力は情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力と定義されています。
収集したデータを分析、予測、意味のある形に加工する部分がメインとなります。
データサイエンス力のキーワードとしては統計数理基礎、線形代数基礎、微分・積分基礎、回帰/分類、評価、検定/判断、グルーピング、性質・関係性の把握、サンプリング、データクレンジング、データ加工、方向性定義、軸だし、意味抽出、統計情報への正しい理解、データ確認、俯瞰・メタ思考、データ理解、洞察、機械学習、言語処理、画像処理、動画処理、音声/音楽処理などがあります。
統計の知識だけでなく、分析するデータにあわせて言語・画像・動画・音声といったところの知識も必要になります。
データに関わる仕事として、「データサイエンティスト」「データアナリスト」など、データからどう読み取るかメインで考える仕事では非常に重要視されます。
データエンジニア力
データエンジニア力はデータサイエンスを意味のある形に使えるように実装・運用できるようにする力と定義されています。
データを集めるところでデータで課題解決のコアの部分となります。
正確なデータ、課題解決にあったデータを収集できなければ、その後の分析や施策実行は失敗となる可能性が高くになります。
この後キーワードを掲載していますが、ビジネス力、データサイエンス力と比較すると一番想像がしやすい力だと思います。
データエンジニア力のキーワードとしてはシステム運用、通信技術、テーブル定義、DWH、クラウド、フィルタリング処理、ソート処理、結合処理、クレンジング処理、マッピング処理、集計処理、データ出力、データ展開、データ連携、基礎プログラミング、データインタフェース、分析プログラム、SQL、基礎知識、攻撃と防御手法、暗号化技術などがあります。
データベースやSQLだけでなく、システム全般の開発・運用に関わるところまで挙がっています。
データに関わる仕事として、「データエンジニア」「BIエンジニア」といったところから、ソフト開発、インフラ開発、保守などデータに関わるエンジニアにとっては必要な力になります。
まとめ：データに関わる仕事の必要スキル
データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニアに必要なスキルとして「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」を紹介しました。
仕事によってその比重は異なりますが、どの仕事でもそれぞれの力は必要になります。
自身が目指したいところを重点的におさえながらも、幅広く知識を身に着けていきましょう。
データサイエンス分野の力をはかるものとして「データサイエンス検定リテラシーレベル」があります。
今回紹介した「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」から問題が出題されます。
力試しを考えておられる方やデータサイエンス分野を勉強してみたい方は、参考書もでていますので、こちらで勉強＆受験をしてみてはいかがでしょうか。
