データ処理をする人

データサイエンティストという名前はあまり馴染みがないかもしれませんが、IT技術の発展によって重要になってきた仕事です。
情報化社会の中で、多くのデータが蓄積されており、ビッグデータというデータの集まりが出来上がります。

このビッグデータを扱うのが仕事であり、データ処理や統計処理を行います。
処理したデータを使い、ビジネスにどう活用するか、利益を生むためにはどうするべきか、ということを予想し計画します。
データサイエンティストという職業は、日本では1,000名ほどしかいないと言われており、情報化社会の中では、今後はさらに重要になる職業です。

データ処理や統計処理と言っても、手法はさまざまであり、業界によっても求められることは違います。
データサイエンティストは、業界によっても得意分野を持っており、それぞれが得意とし特化した業界で働きます。

仕事をするにはデータを扱えるばかりでなく、その業界の知識も必要です。
業界が今度どのように進んでいくのか、注目すべき出来事はなにかなど、取り巻く状況を把握しないと、ビジネスの予想も出来ないのです。
また各担当者にもデータを処理した結果を説明しなければならず、難しい用語はわかりやすく説明する能力も必要です。

まずは専門知識を身につける

データサイエンティストになるには、国家資格などは定められておらず、特に必要な資格もありません。
資格無しで誰でも働けますが、ビジネスの分野で仕事をしますので、その業界の専門知識が求められます。

・分析と統計学の知識

これは仕事をする上では必須とも言える能力です。
統計学に数学に、プログラミングやマーケティングと、数字に強くないと仕事は勤まりません。
また数字を扱い、それを正確に計算して結果をだす能力も必要であり、その結果を元にビジネスの予想を立てます。

・コンサルタント能力

データを分析し、そこから今後のビジネスモデルの計画を立てて、利益を出すために取り組みますので、コンサルタントを行なう必要もあり、時には専門家からもヒアリングする事もあります。
数字を扱うだけでなく、ビジネスを成功させるための、総合的な能力が求められます。

職場としては、IT企業や、金融関連、メーカーなど、大規模なデータを扱うところが多いです。
大学などで統計学を学んだ人や、企業で研究者として活躍していた人、ITエンジニアだった人など、経歴は様々です。

仕事をするためには、どのようなことを勉強していくべきかとは決まってはいないですが、一般社団法人 データサイエンティスト協会が育成のためのセミナーや情報を公開しています。
大学でも講座が開かれることがあり、広く情報を集めると良いでしょう。