データサイエンティストになるために必要な能力

こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です!

このコラムでは、データサイエンティストやデータ分析に携わる際に、必要な能力を紹介します。

必要な能力

データサイエンティストに必要な能力
データサイエンティストに必要な能力

データサイエンティストになりたい!と目指している人たちに向けて、どういった能力を身に着ける必要があるのかということを紹介します。

全ての能力を身に着けてしまえば、全ての仕事や業務が可能になりますが、現実的には不可能なため、ここでは重要な能力を4つに絞りました。

  • コミュニケーション力
  • 仮説設定力
  • 論理的思考力
  • 分析力
分析の流れ
分析の流れ

また、これらの能力がどこで必要かを説明するために、上図にデータ分析のビジネスを進める際の大きな流れを整理しました。
課題の抽出、分析の設計、分析の実施、結果の報告の大きく4つのステップがあると考えてください。
このステップに合わせてそれぞれの能力がどのように必要になってくるかを紹介していきます。

データ分析のビジネスを進める際の流れについては、別のコラムで紹介していますので、ご覧ください。

コミュニケーション力

コミュニケーション能力
コミュニケーション能力

1つ目の能力は、コミュニケーション能力です。
これは、ビジネスマンには必ず必要な能力であり、データサイエンティストにも必要な能力になります。

コミュニケーション能力とは、人に考えの意図を伝えたり、相手が話している内容を認識の間違いなく理解する能力のことです。
よく学生のコミュニケーション能力と社会人のコミュニケーション能力は違うと言われていますが、これは私自身、社会人になってからとても実感していることです。
社会人のコミュニケーションでは、学生のころとは違いとても複雑な事象について話し合っています。
また、相手と自分の知識レベルが違う場合もあるため、1つの言葉の使い方などで認識が間違ってしまうことが大いにあります。

データ分析の流れで該当するステップは、「課題の抽出」と「結果の報告」に必要になります。

「課題の抽出」では、依頼主やお客様が何をやりたいのか、何に困っているのかを理解する必要があります。
相手のビジネスの内容を深く理解することや、AIを知らない人に解決方法を伝えることがとても難しいため、本質的な「課題の抽出」をすることがとても難しくなります。

「結果の報告」では、AIを知らない人に、高度な技術を必要とするAIを使った分析内容を説明することが必要です。
また、実際に説明している途中で相手の反応を伺って、分からなさそうな箇所は丁寧に説明するなどの応用も必要になってきます。
「結果の報告」は、相手の満足度にも影響してくるため、分析の総仕上げとして重要なステップになります。

仮説設定力

仮説設定力
仮説設定力

2つ目の能力は、仮説設定力です。
これは、一般的なビジネスマンには必要性が小さい能力であり、データサイエンティストには必ず必要な能力になります。

仮説設定力とは、物事を推測する能力であり、もし~したら~なるだろうといった、仮説を設定していく能力のことです。

仮説設定力とはただ単純に仮説を立てればいいというわけではなく、筋が通っている仮説や精度の高い仮説が必要とされています。
仮説設定力を磨く際は、常にこの考え方を意識して地道に練習をしていくしかありません。

データ分析の流れで該当するステップは、「課題の抽出」と「分析の設計」と「分析の実施」に必要になります。

「課題の抽出」では、解決したい課題をもとに、~という問題があるから~のような現象が起きているんおではないかという風に、仮説を立てて課題を考えていくことで、より本質的な課題を見つけることが必要です。

「分析の設計」では、もし~課題ならば、~のような分析をすることで、解決ができるだろう。といったような考え方が必要になります。
この能力がないと新しい課題や今まで経験してきたことのない課題に当たったときに、どのように解決すればいいのかが分からなくなると思います。

「分析の実施」では、設計した通りに分析を行っていきますが、必ずしも想定した結果通りになるとは限りません。
例えば、使えると思っていたデータが使えなくなってしまったり、もっと精度の高いモデルが作れると思っていたなどのようなことが多いに起こります。
このような場合に、それでは~したらどうだろうといった仮説が必要になってきます。

論理的思考力

論理的思考力
論理的思考力

3つ目の能力は、論理的思考力です。
これは、一般的なビジネスマンにも必要な能力であり、データサイエンティストには必ず必要な能力になります。
また、コンサル会社で働くコンサルタントの人も必ずこの能力が必要です。

論理的思考力とは、物事を論理的に考える力です。
因果関係などを思い浮かべると分かりやすいでしょう。
例えば、~結果になっているから、つまり~だいった、論理的に思考を展開していく能力のことです。
また、コンサルタントの世界では、よく因数分解やmeceといった考え方もこの論理的思考力に該当します。

論理的思考力は身につくのにとても時間がかかると言われています。
仮説設定力と同じで、常にこの考え方を意識して地道に練習をしていくしかありません。
よくなぜ~考えているのか、など自分の思考を言葉にするときもよく意識するようにしています。

データ分析の流れで該当するステップは、仮説設定力と同じで「課題の抽出」と「分析の設計」と「分析の実施」に必要になります。

「課題の抽出」では、解決したい課題をもとに、なぜこの課題が問題なのか、なぜこの課題が重要視されているのかなどという風に、疑問を持って課題を深堀っていくことで、より本質的な課題を見つけることが必要です。

「分析の設計」では、~のような課題があるため、~をすることが必要だ。そして、~をするためには~が必要だ。といったように、必要な作業と不必要な作業を整理する必要があります。
この能力がないと余分な作業が発生したり、必要な作業が抜けていたりすることもあります。

分析力

分析力
分析力

最後4つ目の能力は、分析力です。
これは、データサイエンティストならではの能力になります。
また、コンサル会社で働くコンサルタントの人もこの能力を持っている人が多いかもしれません。

分析力とは、実際にデータを扱って課題に沿ったアウトプットを出すための能力です。
統計学をもとにした数学の知識や、ツールの扱い方、プログラミング言語など、様々な知識と知見をもとにこの能力を身に着けていきます。

また、データサイエンティストを目指す人は、この分析力を1番初めに習得することが第一歩です。
なぜならば、他の能力よりすぐ身に付きやすい能力であり、なおかつ他の能力を身に着けていく上で、土台となる能力だからです。
分析力がないと実際に分析の設計を行うことができないように、重要な能力だということが分かると思います。

「分析の設計」では、課題を解決するために、どのような方法で分析を行うのか。またはどのような分析手法を組み合わせて使う必要があるのかなどを検討する必要があります。
分析力がないとそもそもどのような分析手法があるのかといった内容でとても困ることになります。

まとめ

ここまで4つの能力を紹介してきました。もしデータサイエンティストをこれから目指す人は、下記の順番で習得を目指すといいでしょう。

  • 分析力
  • コミュニケーション力
  • 仮説設定力
  • 論理的思考力

分析力は前の章でも説明したとおり、習得が早く土台となる能力のため、優先順を高くしました。
次に、コミュニケーション力は、上司や先輩、他部署の人と話すことが多くなるため、おのずと身に着ける必要があると考えています。

次に仮説設定力です。
これは分析にも非常に必要になってくる能力のため、論理的思考力よりは優先順位が高いと思っています。
仮説設定力と論理的思考力は1日で身につくものでもなく、経験が必要です。
そのため、習得には長い年月がかかるとは思いますが、常にこの能力を身に着けることを意識して、考える癖をつけることが重要だと思います。

データサイエンティストを目指して頑張りましょう!!