データサイエンティストとは、ビッグデータを駆使してビジネスや研究に新たな価値をもたらす専門家です。単にデータを解析するだけでなく、解析結果をビジネス戦略や製品開発、研究成果として形にする能力が求められます。そのため、データサイエンティストには多くの知識とスキルが必要です。
まず、プログラミングスキルは基本的に必須でしょう。データ解析作業にはPythonやRなどが頻繁に使用されるうえ、基本的な操作ができることは当然とみなされます。また、SQLのようなデータベース言語もよく用いられるのが実態です。
統計学と機械学習の知識も、データサイエンティストには不可欠と言えます。データ解析の基本的な統計手法はもちろん、回帰分析やクラスタリング、自然言語処理といった高度な手法にも精通していることが望ましいです。機械学習のアルゴリズムも理解したうえで、予測モデルや分類モデルを構築する能力が欠かせません。
さらに、ビジネスセンスも大事です。データ解析がビジネスにどのように貢献するのかを理解し、それを他部署や関係者に説明できるコミュニケーション能力が求められます。業界や分野に対して一定の知識があれば、より深い洞察を実現できるでしょう。
そして、常に最新の潮流と技術に敏感であることも重要です。データサイエンスは日進月歩で、新しい手法やツールが絶えず登場しています。そこで自らの意思で学び続け、スキルを更新していく柔軟性と好奇心が大切になってくるのです。