データサイエンティストの必須スキル「データサイエンス」

データサイエンスとは

今注目を集めているデータサイエンティストに求められるのは、データサイエンスに関するスキルです。データサイエンスとは、統計に関する知識やスキルのことをいいます。データサイエンティストの仕事は、データサイエンスの知識を用いてビッグデータを統計的に分析し、ビジネスにおける意思決定に役立てることです。数字的な分析を行った結果の中から、経営戦略に関わる問題や問題の解決方法などを見つけ出します。

データサイエンティストに必要なデータサイエンスのスキル

膨大な量のデータを分析する目的は、ビジネス課題の解決です。データサイエンティストは、分析を行うデータが最終的にビジネスにどう役立つのかを常に考える必要があります。目的を達成するための分析方法を考える「分析設計」のスキルも重要です。これらのスキルを身につけるためには、数学の知識と統計の実務経験が必要です。求められている結果に対して最適の分析設計を行うことでベースを整えたら、収集したビッグデータを集計する作業を行います。データサイエンティストが行う集計は、データを可視化するところまでのことを意味しています。データを可視化するために使用されるのが、グラフや図、表などです。データをどのように可視化するかは、データ分析によってどのようなことを知りたいかにかかっています。同じデータでも、切り口を変えて可視化しなければならない場合もあるでしょう。

柔軟な思考力で分析結果を読み解く

分析結果によっては、さらに踏み込んで分析すべきことが見つかる可能性があります。このことを行うためには、柔軟な思考力と分析結果を正確に読み取る力が必要です。データからある種の傾向を発見するということは、統計的なモデルの構築を行うということです。問題と思えるなんらかの傾向を発見するためには、分析結果を立体的に観察していかなければなりません。発見された傾向の中には、ビジネス課題にあたらないように思えるものがあるかもしれませんが、無関係に見える傾向が実は問題解決の重要なカギを握っている可能性があることを理解していなければなりません。
分析に使用する機械学習やデータマイニングのスキルも、データサイエンティストには必須のスキルです。これに伴い、人工知能や統計処理に使われるプログラミング言語の「Python」や統計解析に使われる「R言語」、データ抽出に使われる「SQL」などのスキルも必要です。既存のデータに対する理解を深めるために使われる統計的なモデルは、データサイエンティストが適宜チューニングしていかなければなりません。これは統計による予測の精度を高めるために欠かせないスキルです。