今やビジネスや社会に欠かせないデータサイエンスの仕事に従事するデータサイエンティストは、機械学習エンジニアとともに、今後もますます需要が増える職種のひとつです。データサイエンティストには、さまざまな分野の知識やスキルが求められますが、一般社団法人データサイエンティスト協会の各種サービスを利用することで、データサイエンティストになるための情報やスキルを身につけることができいます。
本記事では、データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いや、それぞれに必要なスキル、データサイエンティストになる方法のほか、データサイエンティスト協会の活用方法などを解説します。
機械学習とデータサイエンスの違い
最初に、機械学習とデータサイエンスの違いについて説明します。
■機械学習とは
機械学習は、データ分析の手法のひとつで、「機械」（コンピューター）がデータから自動で反復「学習」を行い、そこに潜むルールやパターンを見つけ出す方法のことです。機械学習では、人手で実装していたアルゴリズムを自動的に構築できることから、さまざまな分野で応用されています。例えば顔認証やメールの自動仕分けなど、日常生活やビジネスなど身近なシーンで活用されており、最近では予測の精度を上げることが重視されています。
機械学習と同様の言葉に、「AI（人工知能）」や「ディープラーニング（深層学習）」があります。機械学習は、AIを実現するためのデータ分析技術のひとつで、機械学習における代表的な分析手法がディープラーニングです。
■データサイエンスとは
データサイエンスとは、統計学や多くの学問領域の科学的手法などを用いて、さまざまなデータから有意義な知見や価値、洞察を引き出す研究分野のことです。インターネットの普及で大量のデータが蓄積され、ビッグデータの分析が求められるようになったことから、注目度が高まっています。
■機械学習とデータサイエンスの違い
AIは、人間の動作を人工的にコンピューターで再現することですが、機械学習もデータサイエンスも、AIを実現するためのデータ分析手法です。機械学習が、特徴をつかみ法則化するのに対し、データサイエンスは、データから洞察や価値・意味を抽出する目的で使用されます。
機械学習エンジニアとデータサイエンティストとの違い
機械学習・データサイエンスそれぞれの分野に従事する機械学習エンジニアと、データサイエンティストの違いも確認しておきましょう。
■機械学習エンジニアの仕事内容
機械学習エンジニアは、簡単に言うとAIを扱うエンジニアのことで、機械学習やディープラーニングなどを活用するので、統計学やデータ処理に関する知見が必要となります。主な業務分野は、コンピューターに命令とデータを与え機械の知能を向上させることで、モデル構築やシステム設計、プログラミングなどのほか、プロジェクトの全体管理も仕事の範疇となります。今ではビジネスに応用されることも多く、AIやディープラーニングの技術を活かした、企業の新商品開発や現サービスの改善などの仕事も増えています。
■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、AIや機械学習などを駆使して膨大なデータを分析し、その結果を元に、企業などの課題を解決する役割を担います。AIや統計学に関する知識や技術はもちろん、経営や戦略、マーケティングなどに関する知識も必要になり、コンサルタント的な仕事も行います。近年ビッグデータを活かしたビジネスへの応用が活発化していることから、データサイエンティストの需要も高まっています。
■機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い
機械学習エンジニアは、機械学習やAIのシステムを作る仕事で、データサイエンティストはそのシステムを使うのが仕事です。機械学習エンジニアには、データエンジニアリング力が必要で、データサイエンティストには、それを活かすデータサイエンス力やビジネス力も必要となります。
機械学習エンジニア・データサイエンティストに必要なスキル
機械学習エンジニアやデータサイエンティストになるには、どのようなスキルが必要なのでしょうか。
■機械学習エンジニアに必要なスキル
機械学習エンジニアには、プログラミングスキルやデータベースの知識、クラウド知識、数学力などが求められます。機械学習で主流のプログラミング言語であるPythonや、開発環境として良く利用されるJupyter Notebook、Anacondaなどのスキルは、身につけておくようにしましょう。
■データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストには、AIや機械学習を使うための数学や統計学の知識のほか、ビッグデータに関する知識、主にPythonなどのプログラミングやデータベースの知識など多岐に求められます。
多岐に渡るスキルが必要となりますが、一般社団法人データサイエンティスト協会が公表しているデータサイエンティストに求めるスキルは、以下の３つとなります。
●「ビジネス力」課題背景を理解したうえで、ビジネス課題を整理し、解決する力
●「データサイエンス力」情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
●「データエンジニアリング力」データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力
データサイエティストになるには
データサイエンティストは、多分野の知識や知見が求められますが、理系の学生でなくても、社会人であっても、その仕事に就くことは可能です。ここからは、データサイエンティストになって、キャリアを積むためのいくつかのルートを説明します。
■学生が目指すには
データサイエンス学部や関連の教育プログラムを履修しているなら、その知識を活かして新卒の採用枠で就職活動を行うのが一般的です。データサイエンティストは、専門知識やスキルが必要なので未経験での就職は難しく、文系出身者などで経験がない場合は、中途採用を目指す方が成功率が高まります。大学のプログラムや、データサイエンティスト協会の勉強会などを活用して、知識を積み上げて資格を取得するほか、エンジニア職などの現場で経験を重ねることで、転職しやすくなります。
■エンジニアから転職するなら
機械学習エンジニアやデータマイニングエンジニア、Web系エンジニアなどからデータサイエンティストに転職するなら、実務経験があるので、転職も有利に進めることができるでしょう。プログラミングなどの知識はすでにあるので、データサイエンス力やビジネス力を補強する学習やスキル取得に努めるようにしましょう。
■マーケッター・ビジネスアナリストが転職するなら
企業のマーケティング戦略の立案を行うマーケッターや、金融機関や投資会社に所属して、市場動向や企業の経営状態などを分析するアナリストは、それぞれの分野の専門知識があるので、不足しているエンジニア力を補完する必要があります。Pythonなどのプログラミング言語や、AIに対する知識・スキルは、重点的に対策するようにしましょう。
■社内養成や公募を利用する
企業によっては、社内にキャリアチェンジプログラムを用意しているところもあり、別の職種からデータサイエンティストに変えられる場合もあります。こうした社内の養成プログラムや公募などを利用して、データサイエンティストになる方法もあります。
データサイエンティスト協会は情報の宝庫
データサイエンティストになりたいなら、データサイエンティスト協会を活用することをおすすめします。同協会は、データサイエンティストの育成を目的に、さまざまな育成カリキュラムの作成や評価制度の構築、啓蒙活動を行っています。データサイエンティストとしてのスキルチェックができるほか、検定試験やセミナー、勉強会などもあるので、自分のレベルに合わせた学習が可能となります。また、同協会の情報サイトである「DataScientist Society JOURNAL」には、業界や技術の動向などの最新情報や、調査・研究結果、おすすめのデータサイエンティスト関連資格の紹介、合格ためのアドバイス、法人会員の求人情報などの情報が掲載されています。
最新の情報を得ながら、自分のペースでデータサイエンティストとしての知識とスキルの向上ができるので、データサイエンティストとして働くことを目指すなら、同協会が提供するサービスを活用することをおすすめします。
まとめ
機械学習エンジニアもデータサイエンティストも、社会やビジネスでビッグデータを応用する需要が増えていることから、今後もますますニーズが増える職種です。特にデータサイエンティストは、文系の学生でも社会人でも、その職に就くことはできますが、幅広い分野の知識やスキルが求められるので、自分に足りない能力を補完する必要があります。
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なるための情報や育成プログラムが豊富に用意されているので、就職や転職を考えているならぜひ活用するようにしましょう。
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