「スタビジ」を運営する、データサイエンティスト＆デジタルマーケターのウマたんが、データサイエンティストの仕事の概要と、必要なスキルについて解説しているよ。

“データサイエンティスト”とは、簡単に言うと「データを使ってビジネスに付加価値を与える人のこと」。数字から筋の良い仮説を導き出し、それをプログラミングで実証し、ビジネスに生かすことまでできて、初めて一人前のデータサイエンティストと言えるんだって。

ちなみに、“データアナリティスト”は、会社によっても異なるけど、データを加工集計して分析し、示唆出しなど何かしらのアウトプットを出したり、データの可視化、KPI管理などを主戦場とするけれど、アウトプットのビジネス化が求められない場合が多いんだって。

まず「統計学」のスキルは、データの構造を読み取り、データから仮説を導き出し、仮説を正しく検証する上で非常に大事。また「エンジニアリング・ITのスキル」は、実際にSQLでデータを引っ張ってきたり、データを分析したりするために、機械学習エンジニアリングや、ある程度のウェブサイトやDBの構造も把握する必要がある。

もうひとつ重要なスキルがあって、それは「マーケティング・ビジネスのスキル」。ここが弱いと、分析をして結果解釈までしても、その後どうするかまで導き出せないので、統計スキルもエンジニアリングスキルも無用の長物になってしまうんだって。

分析するだけでなく、例えば会社でDMP（データマネジメントプラットフォーム）を作るときも、データを蓄積する段階で、IT部門だけでなく、マーケティングやビジネスサイドの人や、マーケティングやビジネスのスキルを有するデータアナリティストも参画しないと、とりあえず貯める「愚行」になってしまう。

あらかじめビジネスになりうる「出口」を明確にしておかないと、趣味的な解析になってしまう。職種にデータがついているので、データを蓄積・分析できればいいと思っていたから「マーケティング・ビジネスの能力があってこそ」と言われると意外だなと。

別の動画で、未経験で採用された人の話が紹介されていたけど、もしもデータサイエンティストという職種で働いた経験がなくても、実務の中でデータ分析をした経験は、ほぼすべての企業から評価されるとのこと。

立派なシステムを使わなくても、数字から仮説を出して、エクセルで集計してビジネスに価値を生み出した経験があれば、もうそれはデータサイエンティストの入口に立っているといえる、ということだよ。

大学や大学院で統計を専攻していない人であれば、統計検定2級くらいの資格を取っておいて損はないそうだ。あとは「データサイエンティスト的な仕事がいかに好きであるか」のアピールは重要だろうと。データ分析や仮説立案、検証の仕事が好きであれば、どんな環境であっても、いろんな形でできるはずだからね。