ビッグデータに関わる職種とは？新卒で就職するためのコツも紹介！
皆さんこんにちは！
CLUTCH TIMES編集長です！
- ビッグデータを使う仕事って何があるの？
- どんなスキルが必要なのかな……。
と迷ってしまう人も多いのではないでしょうか。
今回はそんな皆さんに向けて就活における面談時の質問について解説していきます！
(1)ビッグデータを扱う職業とは？
ビッグデータを扱う仕事には、「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」「データアナリスト」の3つがあります。
機械学習エンジニアはシステムの設計段階から必要とされ、データサイエンティストは機械学習モデルの構築やデータを実際に利用して精度を上げる仕事がメインになります。
データアナリストはさらにクライアントや企業に近い位置でデータの解析や経営戦略の提案を行います。
この3つの職業は明確に分かれているわけではありませんが、「データの収集、解析、活用」という業務を段階的に分業しているといえます。
そのため、実際の現場では機械学習エンジニアでありながらデータサイエンティストが担う領域の業務をこなしている人も存在します。
次の項目では、それぞれの職業をさらに詳しく解説します！
ビッグデータを扱う職業①機械エンジニア
機械学習エンジニアは、プロジェクトに応じた機械学習のシステム開発やプログラムの実装を行う職業です。
ただ、開発段階のみならずプロジェクト全体の進捗管理まで任されるケースが一般的となっています。
機械学習やディープラーニングなどを活用するため、統計学やデータ処理に関する知見が必要となります。
また、ビジネスにAIを適用する過程では様々な開発が必要となりますが、機械学習エンジニアはその一端を担っていると認識しておく事が重要になります。
複雑なアルゴリズムを駆使し、クライアントのニーズに応えるシステム開発を行う、高度な仕事といえるでしょう。
ビッグデータを扱う職業②データサイエンティスト
データサイエンティストは、アナリティクス分野を担う職業です。
大量のビッグデータから必要となる情報を分析し、導き出された結果からビジネスの状況改善のために、施策立案を行うことが役割です。
AIの知見だけでなく、データ分析のためのプログラミング能力や統計学などの数学的知識、問題解決のためのコンサルティング能力も求められます。
機械学習エンジニアと、後述するデータアナリスト、それぞれの役割を持ち合わせた職業です。
技術者というよりも、企業のビジネスをサポートするためのコンサルタント業務がメインと言えます。
ビッグデータを扱う職業③データアナリスト
データアナリストも、アナリティクス分野の職業です。データサイエンティストに近い職種ですが、より専門的にデータ分析に特化しています。
企業のサービスに対するユーザーの動向や将来のニーズといったものを分析し、仮説を立てて問題解決の手段を提案したり、サービスの改善に役立てたりするのが、主な仕事です。
データアナリストの仕事はさらに、解析したデータを基に具体的な課題設定や解決案の提示を行う「コンサル型」と、機械学習やデータマイニングなどを駆使してデータ解析を行い、サービスや品質向上に役立つ情報を提供する「エンジニア型」の二つに分けられます。
(2)ビッグデータを扱う仕事に向いている人とは？
では、これらのビッグデータを扱う職業に向いている人の特徴とはどのようなものでしょうか。
先ほど説明した仕事内容から、向いている人の特徴を紹介します！
向いている人の特徴①論理的思考力
ビッグデータを扱う職業は、IT技術者のカテゴリーでくくられることが一般的ですが、機械学習に伴う大量のデータを扱う点が特徴となっています。
そのため、主観や直感よりも、導き出されたデータを根拠とし、情報と冷静に向き合う論理的な思考能力を持つ方が向いているといえるでしょう。
向いている人の特徴②学ぶ意欲が高い
AI技術は、まだ発展の余地があり、変化の多いIT業界の中でも特に進化が著しい分野といわれています。
AIに関する知識や技術の進化に対して常に新しいことを習得するという好奇心と、貪欲さを持っていることが大切です。
向いている人の特徴③課題解決能力
ビッグデータを扱う仕事に就職しても、プロジェクトの中で担当が自分一人だけ、というケースもありえます。
そのため、ビッグデータを扱う仕事に就くのであれば単独作業でも課題を解決できるタイプのほうが向いているといえます。
(3)新卒でビッグデータを扱う仕事に就くには？
実は、仕事をする上で必要なスキルは多岐にわたりますが、明確な資格は整備されていません。
では、ビッグデータを扱う仕事に就くには、どのような知識やスキルが必要なのでしょうか？
必要な知識・スキル①機械学習の基礎知識とディープラーニング
ビッグデータを扱う仕事では、機械学習の基本的な知識や技術はもちろんのこと、昨今ではディープラーニング（深層学習）の活用も求められます。
前述したように、ディープラーニングは機械学習をより発展させたもので、人間の神経回路を基にしたニューラルネットワークと呼ばれる仕組みを用い、AIそのものが膨大なデータから学習・予測するという技術です。
必要な知識・スキル②プログラム言語Pythonの理解
プログラミング言語として、AI開発に用いられるのが汎用的プログラム言語「Python（パイソン）」です。
PythonはAI技術との相性が良く、ディープラーニングのプラグラムにもPythonが使用されています。
開発環境として良く利用されるJupyter NotebookとAnacondaもしっかり押さえておきましょう。
必要な知識・スキル③数学的知識
AIを用いて大量のビッグデータを集めたあと、どのように解析するかという点についても、知識が求められます。
そのためには、数学の知識が必要です。
統計学を筆頭に、線形代数や微積分などの数学的知識があることで、AI開発だけではなく、データの活用という面でもスキルを発揮することができるでしょう。
必要な知識・スキル④SQL文法などデータベース操作の知識
SQL（エスキューエル）は、データベース言語の一種です。
データベース言語とは、データベースの定義や操作・制御を行う際に使うものです。
SQLの特徴として、ISO（国際標準化機構）で標準規格化されている点が挙げられます。
標準規格のため、一度覚えてしまえば他のデータベースにも応用することが可能です。
現在、ビッグデータに注目が集まっていることもあり、膨大なデータをAIに活用する意味でもSQLに対する知識の重要度は高まっています。
必要な知識・スキル⑤クラウドサービスの知識
昨今は、Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platformといった、海外の大手IT企業が運営するクラウドサービスが充実し、それぞれから機械学習ツールが提供されています。
企業にとってAIは、専門的人材の確保や大量のリソースが要求される点など、まだ簡単に導入できる分野ではありません。
そのため、これらのサービスに精通していれば、AIを活用したビジネスプランを比較的簡単に企業に対して提示することができます。
(4)まとめ
今回はビッグデータを扱う職業について紹介しました。
ぜひ紹介した記事を、業界研究に役立ててください！
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