正確性が必要

データサイエンティストというのはまだまだ新しい仕事です。
しかし、今ではビジネスにおいて最も需要の多い職種の一つとされています。
まだまだ知られていない職種ですが、仕事の内容を知るためには、まずはデータサイエンスというものが何かを知ることが必要です。

データサイエンスというのは2007年に誕生した言葉です。
データというのは会社が仕事を進めていく中でとても重要なものです。

企業は、収集したデータをもとに戦略を練ったり、事業を展開したりということを進めていくために少しでも多くのデータが必要ですしそのデータには正確性が求められます。
また、最近では個人で事業を展開している人も多く、個人として仕事のためのデータを収集していることもあります。
しかし、私たちの日常で収集されるデータというのは、カテゴライズが間違っていたり、異なるデータが混入していたりと不完全なものが多いものです。
そこで、データサイエンスというのは統計学やコンピューターサイエンス、データ分析といった技術を駆使してデータを構造化したり整理したりして、仕事に役立つ情報となるように解析を行うことであり、それを専門的に行う人をデータサイエンティストと言います。

今では、このような仕事というのはパソコンがソフトを用いて自動的にできるのではないかと思われがちです。
しかし、データを読み解いて、様々な切り口からカテゴライズして分析を行ってというのは直感やひらめきを求められます。
このような作業というのはコンピューターには難しいことであるために、人間の作業が必要なのです。

また、データサイエンティストの仕事はただ分析するだけではありません。
このような仕事を依頼するクライアントというのは、データ処理の用語や知識に長けていないことが多く、それゆえにデータサイエンティストに仕事を依頼していることが多いのです。
そのため、分析したことをもとに、クライアントにそのデータの分析結果と考察を伝えるという仕事もあるためにコンピューターだけでなく人間が作業を行う必要があるのです。

データサイエンティストになるには

データサイエンティストになるには特別な資格が必要なわけではありません。
ただ、データサイエンティストになるには多くの知識やスキルが必要です。

データを読み取るためには統計や確率、データ解析に関する知識も必要ですし、解析したデータをまとめたり、活かすためのソフトを開発したりするためにプログラミングのスキルも必要です。
また、ただデータ分析するのではなく、クライアントの必要とするデータをまとめるためにクライアントの企業情報やビジネスの知識、ビジネスモデルの立案能力といったものも必要です。

データ解析の方法を大学で統計学を学んだり、情報系の学部でプログラミングを学んだりということはできますが、そういったことをせず独学で進めることも可能です。
統計検定やオラクスマスター、OSS−DB技術者認定試験といった統計学やデータベース操作の資格試験、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験といった資格を取得すると勉強で知識が付くだけでなくクライアントにも安心して仕事を任せてもらえるようになります。