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データサイエンティストに必要なスキルとは?取るべき資格までを解説する

公開日:2021/06/30
更新日:2021/08/30
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データサイエンティストに必要なスキルとは?取るべき資格までを解説する | オンライン研修・人材育成 - Schoo(スクー)法人・企業向けサービス

企業の重要な役割を担うデータサイエンティストのスキルアップにはどのような資格を保有することが有効なのでしょうか。本記事では、データサイエンティストにとって必要なスキルや取るべき資格について解説していますので、今後のスキルアップの参考にしてください。

 

データサイエンティストとは

データサイエンティストについて解説していきましょう。データサイエンティストを取り巻く環境と役割について以下の記事を参考に整理しています。データサイエンティストについての理解を深めるために確認しておきましょう。

データサイエンティストが1人以上いる会社は全体の29%

調査結果によるとデータサイエンティストが1名以上在籍している企業は、全体の29%と諸外国と比較しても圧倒的に低い数値となっています。データサイエンティストは、明確な役割定義をした文章がなく資格制度もありません。そのため、業務としてはデータサイエンティストとして活躍している場合でも認知度が低い傾向にあるとされています。


参考:一般社団法人 データサイエンティスト協会「データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果」

データサイエンティストは3.4万人~5.5万人不足

現在、データサイエンティストの人材不足は我が国における大きな課題と認識されています。年々増加しているデータサイエンティストの人数ですが、人材不足である側面は変らず3.4万人~5.5万人不足しているとされ、企業における人材確保や人材育成は急務の課題となっています。


参考:矢野経済研究所「データ分析関連人材規模に関する調査」
 

データサイエンティストの役割

次にデータサイエンティストの役割について解説します。実際にどのような役割を担っているかを確認し社内での人選の参考にしてください。また、人材育成の側面においても参考にし研修などの継続的な育成を行うようにしていきましょう。

 

役割1|課題解決

データサイエンティストは、数字データの分析結果を踏まえ課題解決の役割を担います。分析データがイコール問題解決の技法になるということではなく、問題解決の糸口となる見解を出すことを行い関連者と協議し問題解決を図ることになります。事象だけでは判断できない課題も分析結果をもとに裏付けを行ったり、他の可能性を見出す際にデータサイエンティストの役割は重要であることを理解しておきましょう。

役割2|レポーティングと提言

分析したデータをもとにレポーティングと提言を行うのもデータサイエンティストの重要な役割です。分析したデータから何が分かるのか、どのような問題が起きる可能性があるかを考察しレポーティングの形に整理し経営層などへ報告を行います。この際、数字の結果報告ではなく、そこから分かることや新たな取り組みへの提言などが重要になる点もおさえておきましょう。

 

データサイエンティストに必要なスキルとは

次にデータサイエンティストに必要なスキルについて解説します。データサイエンティストが保有すべきスキルとはどのようなものがあるのかを理解し、人材育成や自己スキルアップに役立てていきましょう。

ビジネスマインド

ビジネスマインドとは、分析するデータを基に整理する能力を始め、それらを整理する能力までが求められます。ビジネスにおける深い知識を持っていることや課題解決のための論理的思考力、そして、分かり易い文章を作成する文章作成能力を保有していることが必要です。

統計学とアルゴリズム

データサイエンティストは、ビッグデータを扱い分析をするスペシャリストです。そのため、統計学とそれを基に問題解決をするアルゴリズムのスキルが必要となります。統計学には数学の基礎知識をはじめデータ分析ソフトに関する知見や操作に関するスキルだけではなくデータ分析技法の知識を保有し活用できることが必要です。アルゴリズムについては、問題解決技法の基礎知識を持ち、課題を整理し問題解決を行う手法を見出せるようにしておきましょう。

ITスキル

膨大なデータを分析する上では、ITスキルを保有し処理の効率化を図る必要があります。簡単なプログラム作成から、基本となるデータベース知識を高めると同時に広いITスキルを保有することで、仕組み作りにも活かすことが可能です。その他にもオラクルの基礎知識や操作についても習得しておくことで、簡易的なプログラム作成を行うことを可能にしておきましょう。

ソフトスキル

市販されているソフトを利用して分析を行う場合もあります。 基本となるのは、社内で利用しているソフトの操作理解ですが、さまざまなソフトを分析しより効率的、効果的な分析ができるような工夫を行う必要もあることを理解しておきましょう。

 

データサイエンティストに役立つ資格とは

データサイエンティストに役立つ資格とはどのようなものがあるのでしょうか。次に役立つ資格について解説します。継続的なスキルアップのためには、自分自身で目標を立てて1つ1つを確実に取得することが大事です。

統計士・データ解析士

「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。データに基づいて客観的な判断を下し、科学的に問題を解決する能力について測る試験であり、取得後には仕事や研究をするための21世紀型スキルとして国際社会で広く認定されます。


参考:日本統計学会公式認定

基本情報技術者試験(FE)・応用情報技術者試験(AP)

ITスキルの基礎を学びその理解度を示す情報技術者試験は、知識のアウトプットだけではなくアウトプットについての知識も必要です。ITエンジニア専門の資格のように受取られがちですが、データサイエンティストの基礎力向上にも役立つ資格です。


参考:IPA 情報処理機構

データスペシャリスト試験(DB)

分析を行う際には、多くの場合に利用するデータベースを活用するため、この資格を保有することは業務の基礎作りを行うことができます。ただし、基本情報技術者試験(FE)・応用情報技術者試験(AP)よりも格段に合格率の最難関試験であるため、計画的な準備が必ず必要になります。


参考:IPA 情報処理機構

オープンソースデータベース技術者認定試験(OSS-DB Exam)

オープンソースデータベース技術者を認定する試験で試験内容はPostgreSQLを基準とした内容です。OSS-DB ExamにはSilverとGoldの二つのレベルがあり、Goldの取得にはSilverの合格が必要となりますが、合格率は比較的高い試験です。


参考:特定非営利活動法人LPI-Japan

オラクルマスター

データベースに関する資格で最も有名です。試験内容を理解することで、RDBの仕組みやSQLの基礎をマスターしているかを見極めることができます。2020年1月からOrachle Master新資格体系が導入されており、Silver SQL、Bronze DBA、Silver DBA 、Gold DBA の4段階に変更されています。


参考:日本オラクル

Python 3 エンジニア認定基礎試験・データ分析試験

データサイエンティストに人気のプログラミング言語Pythonの認定試験です。文法基礎を問う「Python 3 エンジニア認定基礎試験」と、主にPythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に分かれています。


参考:一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア向けの資格です。画像処理に関する開発・設計に必要な知識を問われベーシックは画像処理の基礎知識の理解、エキスパートは専門知識の理解とそれらを応用する能力を測ります。


参考:CG-ARTS協会
 

スキルチェックの方法とは

データサイエンティストが保有するスキルチェックはどのようにしたらいいのでしょうか。現在、スキルチェックの基礎となる「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を確認していきましょう。

一般社団法人データサイエンティスト協会

「新しい職種であるデータサイエンティストに必要となるスキル・知識を定義し、育成のカリキュラム作成、評価制度の構築など、高度IT人材の育成と業界の健全な発展への貢献、啓蒙活動を行っていきます。」を目的として、一般財団法人データサイエンティスト協会は設立されました。データサイエンティストのスキル向上、地位向上に向けた様々な取り組みを実施しています。

「データサイエンティスト スキルチェックリスト」第3版

2019年に「データサイエンティスト スキルチェックリスト」第3版が発行され、より具体的なスキルチェックを行える内容に変更されています。項目数は全528項目あり、不足している知識を明確にしスキル向上の具体的な活動ができる内容を展開しています。


参考:一般社団法人データサイエンティスト協会
 

まとめ

本記事は、データサイエンティストのスキルをテーマに必要スキルからスキルチェックリスト等の内容を解説しています。継続的スキルアップが必要となるデータサイエンティストについて本記事を参考に人材育成や自己のスキルアップに役立ててください。

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