データサイエンスと統計学の違いとは？データサイエンティストのメリットや必要スキルを解説

データが新たな価値を生み出す現代社会において、データサイエンスはますます重要性を増しています。しかし、中には「データサイエンスと統計学は何が違うの？」「データサイエンティストになることにどんなメリットがあるの？」といった疑問を抱く方も多いでしょう。

本記事では、データサイエンスと統計学の基本的な違いから、データサイエンスと統計学の違い、データサイエンティストになるメリットや必要スキルまでわかりやすく解説します。データサイエンティストへのキャリアに興味をお持ちの方は、ぜひ参考にしてください。

データサイエンスとは

データサイエンス（データ科学）とは、大量のデータからビジネスにとって有用な情報を見つけ出し、分析して未来を予測する学問分野のことです。統計学、数学、機械学習、プログラミングなど、いくつかの異なる分野と連携して、データをさらに深く理解し、有効に活用する方法を探ります。

その中で、「データサイエンティスト」はいわば、データ分析のスペシャリストです。ビジネスの改善や新しい発見を目指して、複雑なデータを解析します。既にデータサイエンスは、医療から金融、マーケティングまで、数多くの業界で活躍の場を広げており、その影響はさらに大きくなっています。

昨今、日本ではデータサイエンティストの育成に向け、データサイエンスを学べる大学が増えています。このように、政府はデータサイエンティストの育成に力を入れており、今後ますます需要が見込まれる分野です。

データサイエンスと統計学との違い

データサイエンスと統計学は、どちらもデータを扱うため混同されがちですが、根本的には異なる学問です。

データサイエンスは、データから新しい知識や予測を引き出すために、統計学を含む多くの技術や手法を統合したアプローチです。一方、統計学はデータの収集、分析、解釈に重点を置き、データからの情報抽出や予測に関する理論的な枠組みを提供します。

このように、データサイエンスは統計学の手法を活用しつつ、より広い範囲のデータを扱い、複雑な問題解決や予測モデリングに取り組むことが特徴です。統計学は、データサイエンスの基礎を形成する重要な要素であり、しばしばデータサイエンスの補完的な関係にあります。

データサイエンティストと統計学者の仕事内容の違い

データサイエンティストと統計学者は、データを扱う職種として共通点を持ちながらも、その仕事内容には大きな違いがあります。データサイエンティストは、企業が持つビッグデータを分析し、そこから有益な情報を抽出してビジネス価値を創出する専門家です。主な仕事内容は以下の4つに分類されます。

1. 分析対象の決定：ビジネス視点から解決したい課題を設定し、どのようなデータを収集すればよいかを決定します。
2. データ収集：設定した課題解決に必要なデータ収集を行い、場合によってはプログラミングを活用して有用なデータを大量に取得します。
3. データ分析：収集したデータを分析し、課題解決に必要な情報を抽出します。このフェーズでは、ビッグデータの分析が求められ、高度なAI技術や統計学が必要となります。
4. 分析結果の報告：分析により得られた結果をレポートにまとめ、経営層に報告します。プレゼンテーション力やコミュニケーション力が求められます。

一方、統計学者はデータそのものの分析や扱い方に関する学問に焦点を当てた職種であり、データの収集、整理、分析を通じて、データが持つ規則性や不規則性を明らかにします。統計学者は、データ分析の手法を開発し、データから意味のある情報を引き出すことに重点を置いています。

このように、データサイエンティストはビジネス価値の創出を目的としてデータを分析し、統計学者はデータそのものの理解を深めることに重きを置いています。したがって、データサイエンティストは統計学の知識を活用しながらも、情報工学やビジネススキルを組み合わせて、幅広い分野での活躍が期待されているのです。

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、データを分析し価値ある洞察を引き出すために、データに関する高度なスキルが求められます。ここでは、データサイエンティストに求められる主なスキルを詳しく見ていきましょう。

統計学

統計学はデータサイエンスの基礎となる学問であり、データ分析において中心的な役割を果たします。特にデータサイエンティストとして、データの収集・処理・分析方法の理解や、データから有益な情報を引き出すために統計的な手法を駆使することが求められます。

そのために、記述統計学から推測統計学、確率論まで、幅広い統計的知識を習得する必要があります。

情報工学

データサイエンスにおいては、大量のデータを効率的に処理し分析するためのプログラミングスキルやソフトウェア開発に関する基礎知識が欠かせません。中でも、PythonやRといったデータ分析に適したプログラミング言語の習得は必須といえるでしょう。

また、アルゴリズムの開発・実装能力も重要であり、機械学習や深層学習などの先進的な技術を活用するための知識が求められます。

データビジュアライゼーション

分析結果を効果的に伝えるためには、データビジュアライゼーションのスキルが必要です。具体的には、グラフやチャートを使ってデータを視覚的に表現するスキルのことで、複雑なデータ関係を明瞭かつ理解しやすい形で提示することができます。

また、TableauやPower BIなどのビジュアライゼーションツールの使用経験も保有スキルとしてアピールできるでしょう。

ビジネススキル

ビジネスシーンにおいてデータサイエンティストに求められる役割は、単にデータを分析するだけに留まりません。その分析がビジネスにどう影響するかを理解し、伝える能力が求められます。つまり、分析結果を使って会社の目標達成にどう貢献できるかを見極め、その提案をする力が必要です。

必要なビジネススキル

• コミュニケーション能力：他部署のメンバーや経営層と効果的にコミュニケーションを図る
• 問題解決能力：ビジネス上の問題を特定し、データを使って解決策を提案する
• 戦略的思考：分析結果をビジネス戦略に結びつけ、中長期的に価値を生み出す方法を考える
• プレゼンテーションスキル：分析結果を魅力的に伝え、意思決定者の理解を促す

データサイエンスに関連する資格

データサイエンティストを目指すメリット

データサイエンティストとしてのキャリアは、多くのメリットを提供します。ここでは、データサイエンティストを目指すメリットを見ていきましょう。

市場価値が高く就職に有利

データサイエンティストは、その高度な専門知識とスキルセットにより、現代のデータ駆動型経済において非常に価値の高い職業です。データの収集、処理、分析能力は、ほぼすべての業界で求められており、データサイエンティストの市場価値は年々高まっています。

特に、データサイエンティストは世界中で需要が高まっており、就職市場においても有利な立場を確保できるでしょう。

高収入を見込める

データサイエンティストは、その専門性と業界内での高い需要により、比較的高収入を得ることが可能です。特に、統計や分析に関する深い知識、プログラミングスキル、ビジネスへの応用能力を兼ね備えたデータサイエンティストは、企業に利益を生み出す可能性が高いため、能力が給与にダイレクトに反映されます。

幅広い分野で活躍できる

データサイエンスのスキルは、医療、金融、小売、テクノロジーなど、多岐にわたる業界で応用可能です。このため、データサイエンティストは自分の興味や専門性に応じて、多様な分野でキャリアを築くことができます。

また、新しい技術の進展に伴い、データサイエンティストに対する需要は今後も増加すると予想されます。

まとめ

本記事では、データサイエンティストと統計学の違いを解説しました。データサイエンスと統計学は、目的と応用の範囲において異なりますが、互いに補完関係にあります。

特に、データサイエンティストになるには、統計学、情報工学、データビジュアライゼーション、ビジネススキルなど、多岐にわたる知識と技術の習得が必要です。特に、データ駆動型の意思決定がますます求められる今日、データサイエンティストの役割はより重要になっています。

進化し続けるデータサイエンスの分野で成功するためにも、継続的な学習によってスキル向上を果たしていきましょう。