データサイエンティストに向いている人とは？ 適性や必要な能力を紹介
データサイエンティストに向いている性格・適性
情報収集・分析に興味がある
ある目的や課題に対し、自らデータを集めて分析できる人、多種多様な情報を上手にまとめられる人は、データサイエンティストに向いています。
また、この仕事は単にデータを集めて分析するだけでなく、そのデータをもとに企業のビジネスに生かし、貢献することが求められます。
したがって「このデータには何の意味があるのだろう」「どうすればビジネスに使えるだろう？」と常々疑問をもち、思考できるタイプの人が向いているといえるでしょう。
そして、情報をうまく活用するためにも、一つの視点からではなくさまざまな側面から分析を進める必要があります。
自分の興味のある部分だけでなく、普段から広く柔軟な視点で物事を見られる人が、データサイエンティストとして活躍しやすいです。
忍耐力があって地味な努力ができる
データの分析には統計の知識が必要となるため、数学や統計が得意な人が向いています。
加えて、分析結果がどのように問題解決に役に立つのか予測しなければなりませんが、1回の分析で問題が解決するとは限らないため、何回も繰り返して試行錯誤する忍耐力も求められます。
また、この仕事では資料作成やプログラミングなどの地味な作業もあり、スキルアップを図るためには自主的に勉強をしなければなりません。
そのような陰でのコツコツとした努力が苦にならない人がこの仕事に向いています。
論理的思考力がある
データサイエンティストは、必ずしも理系出身でなければならないわけではありません。
しかし、業務上求められるスキルや素質を考えると、数値やプログラム言語を苦にしないことは必須です。
また、統計やデータ分析の世界では「なんとなく」といった曖昧な表現は許されないため、情報を整理しながら予測を立てていけること、データをもとに筋道を立てて答えを導くことなど、高度な「論理的思考力」が求められます。
20代で正社員への就職・転職
データサイエンティストに必要なスキル・能力
統計解析スキル
データ分析の世界では数学が共通語として使われています。
確率・統計、微分積分、行列など高校で習うような数学的知識は、最低限必要といえます。
また、データの統計処理手法といった専門知識も習得しなくてはなりません。
データ分析手法にはさまざまなものがあり、データサイエンティストは専門のソフトウェアを使って分析していきます。
ITスキル
膨大な「ビックデータ」を扱うためには、データベースやプログラミングなどの、ITスキルが必要になってきます。
データサイエンティストが用いるITスキルの一例をピックアップします。
・データベースの操作・管理運用スキル、SQLの理解
・プログラミング言語やデータ分析ソフトウェアの理解（SAS、R、Ruby、Pythonなど）
・AI・機械学習・ディープ・ラーニング分野の理解
実際、データサイエンティストとして活躍する人のなかには、ITシステム系の企業でエンジニアとして活躍していた経験をもつ人も少なくありません。
これらの技術はスピーディに進化していくため、最新技術を学び、自分のもつ知識をアップデートすることも必要です。
ビジネススキル
分析したデータをもとに、ビジネス上の課題解決のための提案を行うこともデータサイエンティストの仕事です。
それを行うには、経営、ビジネス、マーケーティング分野の知識も必要となってきます。
また、分析結果の報告や課題解決の提案は、データの専門家ではなく、経営陣や他部門の社員などを相手に行います。
複雑な内容をわかりやすく伝える必要があり、そのためのプレゼンテーション能力やドキュメンテーション能力も求められてきます。
データサイエンティストに向いていないのはどんな人？
データサイエンティストに向いていないのは、華やかなイメージだけに踊らされてこの職業を目指す人です。
データサイエンティストは、海外のメディアで「21世紀で最もセクシーな職業」などとも表現されており、時代の最先端をいく仕事だとイメージする人もいるでしょう。
たしかに注目度は高まっている職業ですが、データサイエンティストの仕事は決して華やかな部分だけではありません。
日々、パソコンの前でデータと睨み合いながら地道な作業の繰り返しを行う必要もあり、根気強さや粘り強さが求められます。
データサイエンティストは、さまざまな側面から深く「分析」することが仕事です。
自分の目指す職業をよく分析せずに表面的なイメージだけで目指す人は、残念ながらデータサイエンティストには向いていないといえそうです。
