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データサイエンティストは需要があると言われたり、需要がなくなると言われたりする職業です。

両極端な意見が出るほど注目されている職業であると言えるでしょう。

この記事では、AIが進化していくことによって、データサイエンティストがいらなくなるのかどうか解説していきます。

この職業の需要と将来性が本当にないのか説明しますよ。

覚えておきたいデータサイエンティストになるために必要なスキルについても紹介しますので参考にしてくださいね。

データサイエンティストがなくなる?いらない理由はAIの進化

結論から言うと、デーサイエンティストは無くなりません。

デーサイエンティストが無くならない理由と、データサイエンティストの需要について解説します。

①そもそもデータサイエンティストとは?

データサイエンティストとは、データサイエンスを行う科学者や開発者のことです。

統計学や機械学習に関係する膨大なデータを研究したり、分析し、意味のある項目を見つける職業と言えます。

データサイエンティストは企業のサポートをすることがあります。

ビッグデータを分析した結果、どんな意志決定をしたら良いのか企業に進言することがあるのです。

例えば、出勤状況、給料、年齢などの人事データや業務量から離職のリスクを分析し、改善や採用人数の有無に活用したりします。

②AIの進化でもデータサイエンティストの需要は無くならない

では、データサイエンティストはAIの進化によってなくなってしまうのでしょうか。

結論から言うと、データサイエンティストの需要は無くなりません。

確かにAIの進化は驚くべきスピードで前進しています。

ビッグデータを人間ではなく、AIが分析した方が遙かに効率が良くなります。

しかし、AIの予測や分析がいつも正確だとは限りませんし、そこに人間の感情の動きを考慮した分析はありません。

また、AIがどんなに進歩しても、新しいビジネスモデルを作り出すことや、ユーモアを取り入れた広告を使ってマーケティングしていくことはできません。

特定のビジネスの分野における慣習など、数値化できないことを把握して決定したり提案したりすることもできません。

これからはAIが得意な分野とデータサイエンティストしかできない仕事の分野の棲み分けが進んでいくと考えられます。

つまりデータサイエンティストの仕事は、AIがどれだけ進歩してもなくならないと言えます。

データサイエンティストの需要と将来性

データサイエンティストの将来性は抜群です。

しっかりとスキルを身に付けておけば企業にも重宝され、年収アップが見込める職業と言えます。

①データサイエンティストの需要は高い

現時点では人手不足と言われている現状です。

経済産業省のデータによると、国内では現時点で5万人弱のデータサイエンティストが不足していると言われています。

また、この職業を専門にしている人が少なく、データサイエンティストになるために大学で勉強している人もまだまだ限られています。

それだけ需要が高く、人手不足のため年収アップも期待できます。

②AIと差別化できればデータサイエンティストの将来性は安泰

ただ単にデータを集めたり、分析をしたりするだけの人材は、AIに淘汰されていくでしょう。

しかし、特定のビジネス分野のこれまでの傾向や慣習などを踏まえて、データの分析ができるデータサイエンティストは将来性があります。

なぜならAIは特定の業界の状況を考えて結論を出すことや、方向性を導き出すことができないからです。

業界の状態を踏まえたデータ分析ができるデータサイエンティストは需要も将来性もあると言えます。

データサイエンティストになるのに必要な3つのスキル

データサイエンティストになるには、主に、統計学・IT・コミュニケーションの3つのスキルが必要になります。

この3つのスキルの必要性について解説します。

データサイエンティストに必要なスキル①統計学

データサイエンティストは膨大な量のデータを分析していくため、統計学についてのスキルが必須となります。

統計学と数学は深い関係にありますから、数学のスキルも必要となるでしょう。

データサイエンティストが用いる分析の手法は回帰分析や統計処理などです。

これらの分野において知識と経験があると質の高い仕事をしていけます。

統計学と数学についてのスキルがあれば、様々な分析ツールを上手に使いこなしていくことも可能です。

データサイエンティストに必要なスキル②IT

データサイエンティストにはITについてのスキルも欠かせません。

なぜなら、ビッグデータを効率よく分析する必要があり、データの分析には、RやPythonといったプログラミングが必須だからです。

SQLといったデータベースを扱っていく知識も必要となります。

また、扱うデータの中には、個人情報や企業の重要な情報が含まれていることがあります。

そのため、データがハッキングされたり流出したりしないようなセキュリティの知識も重要です。

ITを使ってどのようにセキュリティを高めていくかというスキルを持っていると重宝します。

データサイエンティストに必要なスキル③コミュニケーション

コミュニケーションスキルもデータサイエンティストに必要なスキルです。

どんなに精度の高い分析をしたとしても、それを分かりやすくクライアント企業へ説明できなければ意味がありません。

相手に情報を上手に伝えられれば、分析の成果を最大化することができます。

データ分析の際にどのような視点を持っていたのか、どんな目的で解析をしたのかを伝える必要があります。

もちろん、クライアント企業の要望を解析の前に聞き出す力も必要です。

この章のまとめ
デーサイエンティストに必要なスキル
①膨大な量のデータを分析するための統計学
②データの分析手法としてのIT
③クライアントの要望を聞き出したり、説明するためのコミュニケーション

デーサイエンティストになるには、これらのスキルが必要です。

そのため、未経験からデータサイエンティストになるのは難しいのが現状です。

デーサイエンティストを目指すなら、データ分析に必要なPythonや分析方法を学べるプログラミングスクールがおすすめ。

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まとめ;データサイエンティストはAIの進化でも無くならない

この記事では、データサイエンティストがAIの進化でも無くならない理由と将来性、必要なスキルについて解説しました。

最後に重要なポイントを箇条書きで紹介しましょう。

・デーサイエンティストが無くならない理由
①AIは人の感情を考慮した分析はできない
②AIは新しいビジネスモデルをつくることはできない
③AIは慣習など、数値化できないことを把握できない
・デーサイエンティストの需要は高いし、将来性も期待大
・デーサイエンティストは統計学、IT、コミュニケーションスキルが必須

データサイエンティストとはビッグデータを分析していく専門家のことです。

AIが進化していくことでデータサイエンティストの仕事はなくなるかもしれないと危惧されていますが、そのようなことは起きないでしょう。

もちろん単純な分析しかできないデータサイエンティストは需要がなくなるかもしれませんが、AIが苦手とする分析や提案ができるなら将来性はあります。

特定の企業のデータ化できない慣習や、文化などを取り入れた分析やデータ解析はAIにはできません。

導き出された結論を踏まえて、どんなマーケティングをしていくか提案することも人間にしかできないことです。

人材不足が懸念されているデータサイエンティストになるために統計学やIT、そしてコミュニケーションスキルを高めていってください。

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