1分でわかるIT用語！データサイエンティストとは？仕事内容もご紹介！

スマートフォンなどによってネット社会が加速し、個人や企業が扱える情報・データが大規模になってきました。

データが重要な現代で、需要が高まっている職業の「データサイエンティスト」とは何か、どのような仕事をしているのか仕事内容についても紹介していきます。

そもそもデータサイエンスとは、統計などの情報科学を活用し、データを分析し、その中から有益な知見を見出すことを言います。そして、ータサイエンティストとは「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」とデータサイエンス協会で定義されています。

例としては、ネット通販にあるレコメンド機能が挙げられます。消費者の情報から「Aという商品を買った消費者はBという商品を買いやすい」などとの行動をデータから抽出するといったイメージになります。

ここからは、データサイエンティストの仕事内容について紹介していきます。

まずは簡単にデータサイエンティストの仕事の流れを解説していきます。

①課題を抽出し、業務設定→②データの収集・分析→➂課題解決

主にこのような流れです。膨大なデータの中から、データ分析を行い、それらを課題解決に活用していくというのがデータサイエンティストの仕事内容になります。

次に、一つ一つ詳しく見ていきます。

まず企業が抱えている課題を抽出するところから始まります。どのような課題なのか、その課題を解決する上でどのようなデータを集めるべきかを検討します。
システムエンジニアでいうところの要件定義のようなイメージです。

データサイエンティストを代表する仕事はこの業務です。すでにデータが存在している場合、HiveやSQLなどのクエリを書くだけで、データを収集することが簡単にできます。データがない場合は一からデータを収集します。そして、そのデータの分析を行います。

データにはノイズが多く、不適切で必要のないデータが含まれておりことも多々あり、異常データを排除したりすることをデータのクレンジング・加工と言います。これらをすることでAIの精度が向上することもあるので、非常に大切な工程です。

収集したデータを元に、課題解決に繋がるデータを見つけ出す工程に入ります。クライアント様のお悩みや要望などとの関連付けができるだけの知識や経験などが必要になります。

これまで行ってきたデータの分析や照合を通じて、分かったことやそのデータをどのようにビジネスに活かせるかを検討します。

そして、結果をただ伝えるのではなく、そこから課題解決の対策や方向性などのを提案するためにレポートを作成します。

ビッグデータなどから分析・照合した結果から企業の課題解決を行います。

データサイエンティストの仕事の流れと内容を紹介していきました。

IT化が進んでおり、ビッグデータなどの重要性が高まっている現在において、データサイエンティストは高い需要があります。

データはどの分野の職種も扱うものになるので、今後さらに注目を集める職業になると言えるでしょう。