AI、ビッグデータ活用の普及により、最も注目されているエンジニア系職種の一つがデータサイエンティストです。データサイエンティストに求められるスキル、あると有利な資格について解説します。(Misa)
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1.データサイエンティストとは
1.1.データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストは、クライアントの課題をデータの活用によって解決する仕事です。
ビッグデータにより、特定の条件下で起こりえる現象や属性ごとの行動特性などが数値化されます。それを分析して、ある特性や現象とそれを取りまく要因との因果関係を明確にしていくのが、データサイエンティストの役割です。
1.2.データサイエンティストに求められるスキル
膨大なビッグデータを収集・集計するエンジニアとしてのスキルと、データを分析する統計学の知識が求められます。
データサイエンティストによる分析結果は、マーケティングや事業戦略、時には経営判断の指標になります。
クライアントが何を求めているかを理解し、コミュニケーションがとれるビジネススキルも必要です。一般社団法人データサイエンティスト協会は、データサイエンティストに必要なスキルセットのチェックリストを公開しています。
「データサイエンティストスキルチェックリスト ver.3（データサイエンティスト協会）」
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2.データサイエンティストになりたい人が注目すべき資格７つ
未経験からデータサイエンティストをめざすなら、関連資格を保有しているとアピール材料になります。
どの程度評価されるかは会社によりますが、資格取得の勉強を通して知識を身につけられます。データサイエンティストに関連する資格を紹介します。
2.1.データベーススペシャリスト試験
情報処理技術者試験の中のデータベースに特化した上位資格。データベースの企画、要件定義、開発、運用、保守に関する知識と実践能力の試験です。
実施団体: IPA（独立行政法人情報処理推進機構）
詳細はこちら。
【画像出典】「IPA（独立行政法人情報処理推進機構）」Webサイト
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2.2.データサイエンティスト検定リテラシーレベル
この検定でデータサイエンティスト協会が定義するリテラシーレベルの実務能力や知識、数理・データサイエンス・AI教育の初学者レベルであることが証明されます。
実施団体: データサイエンティスト協会
詳細はこちら。
【画像出典】「データサイエンティスト協会」Webサイト
2.3.統計検定
国際通用性のある統計活用能力の評価システムとして、日本統計学会により認定される統計に関する知識や活用力を評価する試験です。
実施団体:一般財団法人統計質保証推進協会
詳細はこちら。
【画像出典】「一般財団法人統計質保証推進協会」Webサイト
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2.4.人工知能プロジェクトマネージャー試験
AI構築の知識、ディレクション、マネジメントなど、AIプロジェクトのマネージャーとしての知見と実践力を認定する資格です。
実施団体:一般社団法人新技術応用推進基盤
詳細はこちら。
【画像出典】「一般社団法人新技術応用推進基盤」Webサイト
2.5.日本ディープラーニング協会(JDLA) G検定、E資格
AI活用に必要なディープラーニングの人材育成をめざし、ディープラーニングを事業活用するジェネラリスト向けのG検定、実装するエンジニア向けのE資格があります。
実施団体:一般社団法人日本ディープラーニング協会
詳細はこちら。
【画像出典】「一般社団法人日本ディープラーニング協会」Webサイト
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2.6.統計士、データ解析士
統計士、データ解析士は通信講座を修了することで認定されます。
実施団体:実務教育研究所
詳細はこちら。
【画像出典】「実務教育研究所」Webサイト
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2.7.Python3エンジニア認定試験
AI、ビッグデータなどで広く使用されているPythonのエンジニアスキルを認定する試験です。Python3の文法基礎を問う基礎試験、データ分析の基礎や方法を問うデータ分析試験があります。
実施団体:一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
詳細はこちら。
【画像出典】「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」Webサイト
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3.データサイエンティストの将来性は!?
以下では、データサイエンティストという職種の今後の可能性をみていきます。
3.1.データサイエンティストは世界規模で不足
ビッグデータやAIを活用したサービスやマーケティングは、すでに身近なものになりつつあります。それらを支えるデータサイエンティストは、世界規模で不足しています。
ノーコード開発ツールなどの普及によってコーディングの業務量が減少し、それに比例してエンジニア全体の人材ニーズが縮小するという意見もありますが、データサイエンティストの役割は自動化が難しく、長期的に売り手市場が続くと考えられます。
3.2.データサイエンティストの仕事内容が変化する可能性も
懸念材料があるとすれば、データサイエンティストの定義が曖昧な点です。データ収集やデータベース構築などのテクニカルな業務だけを担う人材も含めて、データサイエンティストと考える場合があります。
しかし、プログラミングやデータベース構築は自動化が可能なため、データサイエンティストの仕事の中では比重が減少すると考えられます。
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原稿：Misa
ITベンチャーで企画、人材開発、広報などを経て独立。現在はコンサルタント、ときどきライター。ライターとしては、ビジネス系を中心に、アニメ・マンガ、車から美容・健康まで何でもチャレンジ中。
