フリーランス求人を探すデータサイエンティストに必要なスキルを徹底解説！おすすめの資格情報まで紹介
今回の記事では、データサイエンティストに必要な知識・スキルについて解説します。海外での高給や人材争奪が話題になるデータサイエンティストは、データ分析職のなかでも知名度が高く、採用を行う企業からも応募する求職者からも人気の職種です。ソフトウェアエンジニアやデータアナリストとして働く方のなかで、今後データサイエンティストを目指している方も多いのではないでしょうか。
ただし、実際にデータサイエンティストとして採用される方はそう多くはありません。実務経験に加え、中途採用で求められるスキルセットの要件が非常に高いためです。その代わり、データサイエンティストの年収は一般よりも高く、実績を積めばフリーランスとして活躍することも可能です。
データサイエンティストのなかでも担当する業務内容には幅があります。所属する組織や会社によってデータエンジニア、機械学習エンジニアといった形で役割が専門化・細分化してきている傾向もあります。そのため、ここで紹介するスキルがすべて必須なわけではありません。今後活躍したい分野を中心に確認していきましょう。
データサイエンティストとは？
データサイエンティストとは、ビッグデータなどの大規模なデータを、統計学や情報工学を用いて整理・分析し、ビジネス上の課題解決に繋がる発見や知見を導き出す職種となります。
インターネットの普及に伴い、あらゆるデータの収集が可能となった現代では、企業の経営戦略やサービスの改善、マーケティング活動で、データを活用する動きが進んでいます。しかしながら、大量のデータを取り扱うには専門的な知識が求められるため、「データの専門家」たるデータサイエンティストが必要とされているのです。
データサイエンティストに必要なスキルは大きく3つに分かれる
データサイエンティストに必要なスキルは幅広いですが、大きく分けると以下の３つのスキルが求められます。
- 統計・データサイエンスに関するスキル
- プログラミングやITスキル
- ビジネスに関する知識・スキル
特にデータサイエンスの分野は変化が著しく、最新情報を常にキャッチアップするといった努力も必要です。各スキルにおいて、具体的にどういったものがデータサイエンティストに求められるのかは、次の章で詳しく見ていきましょう。
統計・データサイエンスに関するスキル
まずは、統計・データサイエンスに関するスキルについてみていきましょう。データサイエンティストは、膨大な量のデータ（ビッグデータ）を分析してビジネスや経営に関する意思決定を促したり、何らかの意味を発見したりします。そのために求められるデータサイエンスとは、主に「統計」に関するスキルです。
分析目的に対して、最適な分析設計ができる
データを統計的に分析する際には、必ず目的があります。目的とは、ビジネス上のどのような課題を解決したいのかということです。そのため、何のために分析を行いたいのかを理解できる能力は、データサイエンティストとしての基本的なスキルのひとつといえます。また、実際の分析を行うためには、「分析設計」のスキルも必要です。分析設計とは、どのような分析を行えば目的を達成できるかを考えることです。このとき、統計に関する実務経験に加え、その土台となる数学の知識が求められます。
データを最適な形式で集計、可視化できる
大量にあるデータを分析するためには、収集したデータの集計が必要です。集計というと、データを時間軸や数値の大小によって並べたり、数値の範囲ごとにグループ分けしたりというようなイメージを持つ人も多いでしょう。しかし、データサイエンティストが行う集計は、そのような単純なものばかりではありません。データから何らかの知見を得られなければ意味がありませんので、集計には必ず「可視化」が伴います。
可視化には、シンプルな折れ線グラフなどを用いるのがよいこともあれば、ネットワーク図や有向グラフなどが適している場合もあるでしょう。これは、何を知りたいのかによって、集計の際の切り口も変わってくるということを意味しています。データを理解しやすい形式で表現するには、集計と可視化の最適な手法を選択するスキルが求められます。
分析結果を正しく読み取る力
データを可視化したあとは、そこから何らかの意味を読み取ったり、必要に応じてさらなる分析を行ったりすることが必要です。そのため、データサイエンティストには集計や分析の結果を正しく読み取る能力も求められます。さまざまな角度からデータを観察し、そこに隠されたパターンを見つけ出さなければなりません。新たなパターンの発見が、ビジネス上の課題解決につながります。
機械学習や統計モデリングの知識・スキル
データに隠されたパターンを見つけ出すということは、統計的なモデルを構築する作業です。どのような傾向に従ってデータが分布しているのかを、数学的に表現するのです。しかし、膨大な量のデータからパターンを見つけ出す作業を、人間の能力だけに頼るのには限界があるでしょう。そのため、データサイエンティストは機械学習やデータマイニングなどの手法を利用します。
機械学習や統計的なアプローチによる分析を行えば、ビッグデータの中に思いもよらないパターンが数多く潜んでいることを発見できます。もちろん、発見されたすべてのパターンが必ずしも価値のあるものというわけではありませんが、新たな知見を得るために大いに活用できるものです。
このように機械学習のスキルはデータサイエンティストに欠かせないスキルですが、独学で学ぶにはハードルが高いというのも事実です。機械学習を効率的に学習するには、弊社が提供している「AIジョブキャンプ」がおすすめです。
「AIジョブキャンプ」では、現役のデータサイエンティストによる機械学習講座が無料にてオンライン受講できます。AIジョブキャンプとは社会人向けの「AI教育講座」と業務委託の案件紹介をする「エージェント」サービスがセットになった無料の研修プログラムです。登録料や受講料などは完全無料ですので、まずは登録だけでもいかがでしょうか。
モデルを最適にチューニング、評価する能力
データを統計的なモデルで表現することには、既存データに関する理解を深めるため以外にも、もうひとつ重要な意味があります。それは、今後追加されるデータの傾向も、同じモデルを用いて予測できるということです。統計による予測は将来起こるできごとの確率を示すものであるため、根拠をもってビジネス上の判断を行う手助けになります。これが、データサイエンティストが統計モデリングの手法を用いる動機です。
ただし、ビジネス判断に活用するためには、モデル自体が信頼できるものでなければなりません。そのため、データサイエンティストにはモデルの信頼性を正しく評価し、より精度の高いモデルへとチューニングしていくスキルが求められます。
プログラミングやITスキル
ここからは、データサイエンティストに求められるIT知識・スキルについてみていきましょう。エンジニアリングとは、統計を用いてデータ分析を行うサイエンスの部分を、システム実装やプログラミングなどを用いて実現し運用可能にするための知識やスキルのことです。
Python、R、SQLなどのプログラミング
機械学習や統計的手法を用いてデータを分析するためには、そのためのツールが必要です。SAPやSPSSなどの統計ツールを活用する場合もありますが、データサイエンティスト自身がコーディングを行う職場も増えてきました。その際によく使われるプログラミング言語は、人工知能と統計処理に強い「Python」や統計解析向けに作られた「R言語」、データを抽出するための「SQL」などのオープンソースが主流となっています。
機械学習・深層学習など高度なアルゴリズムの開発、実装
データサイエンティストのなかでも、高度なアルゴリズムの開発・実装に取り組むグループがいます。機械学習（マシンラーニング）の技術をベースとしたAI開発の仕事などがあげられます。人工知能がブームとなり「深層学習（ディープラーニング）」に関する知見が求められる現場も増えています。
通常の分析では事前に分析の切り口を考えて、それに沿ったアルゴリズムを構築しなければなりません。これに対し、深層学習では人工知能が切り口そのものを発見することが可能です。そのため、人間の能力の限界を超えた着眼点で、統計的なモデルを構築することができます。それらのデータサイエンティストにとって、深層学習を扱うためのスキルは必須といってよいでしょう。
データクレンジング・データ加工（正規化・標準化）
データサイエンティストを名乗るのに必要なスキルセットとして、「データクレンジング」や「前処理」と呼ばれるデータ整形や加工スキルがあります。データクレンジングとは、人工知能の学習用として不適切な情報や不必要なデータを削ぎ落としたり、テキスト情報に含まれる表記の揺れを統一したりといったことを行い、データそのものを整える処理のことです。この処理によってデータが正規化（標準化）されるため、ノイズの少ない「上質な」データに基づいて機械学習や深層学習を行うことができるようになります。
DWH、ETLなど分析基盤やデータ処理の設計、開発
分析基盤やデータ処理などの環境構築は組織やチームによっては、データエンジニアの仕事です。しかしながら、そのような、データ環境の設計や構築もデータサイエンティストのタスクとされる現場もあります。人工知能が学習によって適切なモデルを構築するには、大量のデータを人工知能に入力し、学習させることが必要です。そのためには、データがコンピューターで処理できる形式になっていなければなりません。しかし、社内にあるデータは、その目的別に個別のフォーマットで保存されているのが通常です。
社内にあるデータをシームレスに活用するためには、さまざまなデータを抽出（Extract）して処理しやすい形式に加工（Transform）し、ひとまとめに格納（Load）しておくことが必要です。このような処理のことを、3段階の操作の頭文字をとって「ETL」と呼びます。また、ETLによって加工済みのデータを格納しておく場所のことを「データウェアハウス（DWH）」と呼びます。データウェアハウスは社内のあらゆるデータを格納しておくための倉庫のようなものであり、ビッグデータには欠かせない技術です。
分散処理・クラウドに関する知識・スキル
機械学習やビッグデータ分析などの計算処理は、コンピューターにとって負荷の高い処理です。大量のデータで学習を行いたい場合、通常のパソコンなどでは時間がかかりすぎてしまい実用的とはいえません。そのため、機械学習は分散処理で行うのが一般的であり、データサイエンティストにはクラウド技術を扱うスキルが求められます。ビッグデータと機械学習をサポートする大手クラウドサービスが出揃い利用環境も整ってきたため学習のハードルは年々さがってきています。
システム開発・設計やコーディングスキル
データサイエンティストの仕事では、データの処理や管理、分析などのためにさまざまなツールを使用します。既存のツールのみで行える部分もありますが、ときには専用のシステムが必要になることもあります。そのような場合には、具体的にどのようなシステムが必要なのかを検討し、設計と開発を行わなければなりません。この場合、統計や人工知能のためのものではなく、より広範囲の開発が可能なプログラミング言語の知識が必要です。
また、信頼性の高い分析を行うためには、ある程度のコーディングスキルも求められます。このようなシステム開発は、必ずしもデータサイエンティスト自身が行うとは限りません。システム開発を専門で行なっているエンジニアに任せるというのも、ひとつの方法です。ただし、その場合でも、スムーズな協働のためにはある程度システム開発に関する知識があるほうが望ましいでしょう。
ビジネスに関する知識・スキル
データサイエンティストがデータの分析を行う主な目的は、ビジネスにおける課題の解決です。ここからは、データサイエンティストに求められるビジネススキルについてみていきましょう。
課題抽出・企画提案
データの分析は、現在抱えている課題や問題点のパターンを発見して解決のためのアクションを導き出したり、データに基づいた結果から経営上の判断をしたりするために行うものです。そのため、データサイエンティストには、課題そのものをビジネスの観点から理解する能力が必要不可欠です。ビジネスに関する理解が十分に深ければ、データサイエンティストは単なる課題解決以上のはたらきをすることもできます。社内のさまざまなデータや市場データを分析することで見えてくる、これまで誰も気づいていなかったような課題を抽出すれば、ビジネスをより好転させるためのきっかけになるでしょう。ときには、分析結果から新しいチャンスを見出し、新規ビジネスの提案もできるかもしれません。
プロジェクト推進・マネジメント
データサイエンティストは、明確に定義されたゴールに向かって課題に取り組むとはかぎりません。また、データ分析そのものが直接的な成果につながることも少ないため、分析結果から得た知見をアクションにつなげたり、プロジェクトを推進しビジネス上の成果につなげる動きが期待されます。そのため、シニアクラスのデータサイエンティストには、プロジェクト管理やマネジメントのスキルが必要です。また、ジュニアや駆け出しのデータサイエンティストであってもマネジメントやプロジェクト推進に関する知識があれば、より実力を発揮しやすくなるでしょう。行うべきことがデータの分析結果からわかってきたとき、それを具体性のある組織的なアクションとして提案できるためです。
ドキュメンテーション・プレゼンテーション
さまざまなデータを集計・分析した結果は、レポートにまとめて報告するのが一般的です。このとき、何を解決することが目的で、データから何がわかり、どのようなアクションをとればよいのかという内容が読み手に伝わらなければなりません。そのため、データサイエンティストには、理解しやすいレポートを作成するドキュメンテーション能力が求められます。また、レポートと同じ内容のプレゼンが必要な場面もあるでしょう。この場合は、伝えるべき内容を必要に応じてスライドなどでコンパクトにまとめ、わかりやすく提案するためのプレゼンテーション能力が必要になります。
コミュニケーション
データの分析に使う統計や人工知能などのスキルは専門性が高いもののため、提案内容などを説明する際にはコミュニケーション能力も重要です。専門的な用語を相手に伝わりやすい言葉に置き換えたり、対象となる部門やプロジェクトで使われている言い回しを用いたりといった工夫が必要になるでしょう。配属先のメンバーとの対話を通して、どのような伝え方をすれば意図が伝わり納得してもらえるかを探っていく言語能力は、データサイエンティストとして成果をあげるために必要な能力です。
データサイエンティストにおすすめの役立つ資格
データサイエンティストに必須の資格はありませんが、取得することでスキルを証明できたり、実務に役立つものもあります。ここからは、データサイエンティストのおすすめの役立つ資格について紹介していきます。
情報処理技術者試験
IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）が実施している「情報処理技術者試験」は、ITエンジニア向けの基礎知識・技能・実践的な活用能力を証明できる資格です。ITエンジニア向けの内容にはなりますが、データサイエンティストの基礎力の証明としてまずは取得を目指してみるとよいでしょう。また「情報処理技術者試験」に合格したのちは、さらにレベルアップした「応用情報技術者試験」にチャレンジしてみるのもおすすめです。
参考：IPA「情報技術者試験・情報処理安全確保支援士試験」
データベーススペシャリスト試験
「データベーススペシャリスト試験」もIPAが実施している試験ですが、データベース管理者やインフラ系エンジニアを対象としており、主にデータベースに関する知識と技能を認定するものとなっています。データサイエンティストは、データ収集の基盤となるデータベースにも関わることになりますので、取得しておくことでスキルの証明に大きく役立つでしょう。ただし、「データベーススペシャリスト試験」は高難易度の試験と言われています。取得に際しては計画をもってトライしていくことをおすすめします。
参考：IPA「データベーススペシャリスト試験」
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB（オープンソースデータベース）技術者試験は、オープンソースデータベースに関する技術力を認定する試験です。なお、試験内容では「PostgreSQL」をRDMBSとして採用しています。SilverとGoldの二種類あるため、まずはSiliverの取得を目指します。
統計検定®
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。データ分析の作業で統計学を用いたアプローチも必要となるデータサイエンティストであれば、こちらもぜひ取得しておきたい資格と言えるでしょう。統計検定は4級から準1級、1級までの五段階に分かれていますので、自身のスキルと照らし合わせて受験を進めていくことになります。
（注）統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会の登録商標です
参考：統計検定®
G検定・E資格
G検定・E資格は、ともに日本ディープラーニング協会が提供する資格試験です。G検定はディープラーニングの基礎知識を認定するものとなり、G検定の合格後にE資格が受験できます。E資格はディープラーニングの知識のみならず、実装のための能力なども問われるため、技術者向けの内容になっています。
Python 3 エンジニア認定基礎試験
「Python3エンジニア認定実践試験」は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が提供する資格試験です。Pythonの基本的な文法を中心に問われる試験で、Pythonを扱うのであればまずは取得しておきたい試験となっています。なお、同協会ではそのほかにも「Python3エンジニア認定データ分析試験」、「Python3エンジニア認定実践試験」も提供しています。これらは「Python 3 エンジニア認定基礎試験」の上位資格になるので、段階を踏みつつチャレンジを検討してもよいでしょう。
画像処理エンジニア検定
画像処理エンジニア検定は、画像処理分野の開発、設計に必要な知識の習得を証明する資格試験となります。ベーシックは基礎知識、エキスパートは専門知識や応用力を問うものとなっています。
参考：画像処理エンジニア検定
AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。
