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データ分析の仕事って？
データ分析はデータサイエンティストという正式な名称のある仕事です。
多くのデータ・サイエンティストは、統計担当者やデータ分析担当者としてキャリアをスタートしています。しかし、ビッグデータ（およびHadoopなどのビッグデータ向けストレージ／処理テクノロジー）が成長と進化を始めると、それらの役割も進化していきました。データはもはや、IT部門が事後に処理すればよいものではありません。組織にとって重要な情報であり、分析、クリエイティブな好奇心、ハイテクの発想を利益創出の新たな方法へと変換するコツが求められます
データ・サイエンティストという役割のルーツは学術界にもあります。大学では数年前から、プログラマーであると同時にチームプレイヤーでもある人材を経営者が求めていることに気づき始めました。こうした要請に応じて講義内容を調整する教授たちが現れ、ノースカロライナ州立大学高度アナリティクス研究所などのように、次世代データ・サイエンティストを養成するための課程が設置されるようになりました。現在では米国各地の大学で同様の課程が60以上も提供されています。
要するにデータを元に分析し、新たな施策などの発想を生み出し組織に利益をもたらす仕事になります。
データの統計から顧客の深層心理や、購買意欲を高めるためにどうすればいいかを分析する能力が必要。数字に強く発想力がともに必要な仕事でもあります。
データサイエンティストの1日
朝9：00～夕方18：00頃までの規則正しい仕事生活を送る、オフィスワークが基本です。
突発的な残業なども起こりづらく、仕事の進め方は自分で決めコントロールしやすい仕事で働きやすい。
＜正社員で働くデータサイエンティストの1日>
9:00 出社後、メールチェック、一日の準備
9:30 朝礼や朝のミーティング
10:00 ビックデータのデータ分析作業
12:00 お昼の休憩
13:00 午後も引き続きデータ分析作業を進める
15:00 IT部門とのミーティング、欲しいデータなどを連絡
16:00 企画部門とのミーティング、情報共有や意見聴衆
17:00 定例ミーティング、チーム内で一日の進捗を報告
18:00 退社
資格は必要？
基本的に必要な資格はありません。しかしながら大学や大学院で統計学やデータ分析などの手法を学んでいる必要があります。
専門的な知識が必要不可欠であるため、資格はなくとも実績やスキルが求めらる職業で誰でもなれるわけではありません。
新卒で募集している企業もありますが、企業にとって利益になると思われないと採用は難しいので、それ相応の知識を学んでいる必要があるといえます。
データサイエンティストになるために絶対に必要とされる資格等はありませんが、分析・統計学や各業界のビジネスモデルなど、専門的で高度な知識やスキルが求められます。
専門知識が必要不可欠
統計学をはじめ分析するツールの使い方など高度なスキルが必要な仕事です。
最低限の知識を身につけたのち、自分の強みを活かせる分野で、就職し活動していきましょう。
データサイエンティストの給料って？
自分の給料は自分の能力の評価です。要するに自分の市場価値が高ければ高いほど給与は高くなり、知識や経験が少ない時期であると給料はあまり高くありません。
データサイエンティストの仕事を募集している企業は、ある程度規模の大きい企業になります。そのため働きやすく安定しているのがメリットです。
求人情報の募集で給料は幅広く違い、企業によっても大きく異なります。年収250万〜1000万円の幅があり、能力に伴い変化する仕事。
経験を積んでいけばそれだけ市場価値が上がり、給料も右肩上がりになる仕事です。
データサイエンティストに向いている人
情報収集や分析に興味のある人が向いています。
自分自身で目標や課題を立て、自分で率先して情報収集し解決の糸口を見つけ出していかなければならないため、仕事に対して受け身である人は向いていないと言えるでしょう。
数字に強く、分析が好きな人。問題を解決することに喜びを覚える人などは適正がある仕事です。
圧倒的人材の枯渇
ネット社会である今、データを分析しビジネスに活用しようとする企業が増えてきております。そのためデータサイエンティストの需要が高くなってきており、人材が足りていないのが現状。
”今後ますます就職先が増えていく流れにあるため、需要が大きくなりとてもやりがいのある仕事です”
ある程度のスキルや知識を身につけたのちに、独立という手段をとり、個人でプロジェクトに関わり仕事をしている人も。
伸びしろがあり需要が高くなってくるビジネスであるため、これから目指す人にはチャンスが多くあるといえます。
