データサイエンティストとはどんな仕事

データサイエンティストは、どのような場面で活躍する仕事か

データサイエンティストは、企業などが持つ大量のデータ（売上、顧客情報、ウェブサイトのアクセス記録など）を分析し、ビジネスに役立つ「発見」をする専門家です。例えば、ネット通販で「あなたへのおすすめ」精度を上げたり、新商品を開発するためのヒントを見つけたり、将来の売上を予測したり、より効果的な広告を考えたりします。データに基づいて、より良い判断をするための情報を提供する、様々な場面で活躍する仕事です。

データサイエンティストになるためにどのような勉強が必要なのか

データサイエンティストになるには、主に３つの力が必要です。

1. データを分析するための数学・統計学の知識、
2. 分析ツールを使うためのプログラミングスキル（PythonやRが代表的）
3. 分析結果をビジネスにどう活かすか考える力

です。専門学校や大学で情報だけでなく広くマーケティングなどを学ぶと関連知識を得やすいですが、最近はオンライン講座や専門スクールで学んで目指す人も増えています。

データサイエンティストに向いている人の特徴

• 知的好奇心が旺盛な人:
  データの中に何が隠れているのか、なぜそうなるのかを探求することが好きな人。
• 論理的に物事を考えられる人:
  データから筋道を立てて考え、原因と結果の関係を見つけ出すのが得意な人。
• 粘り強い人:
  すぐに答えが出なくても、地道なデータ整理や分析を続けられる人。
• 課題解決に関心がある人:
  データ分析を通じて、ビジネスや社会の課題を解決したいという意欲がある人。
• 伝える力がある人:
  複雑な分析結果を、専門知識がない人にも分かりやすく説明できる人。

身近なデータサイエンス「明日、アイスクリームは何本売れる？」

データサイエンスの基本的な考え方の一つである「関係性の発見」と「予測」について、気温とアイスクリームの販売数の例を使って、グラフと回帰分析の考え方を段落に分けて説明しますね。

１．データから関係性を探る（グラフの活用）

まず、手元に「ある期間の日ごとの最高気温」と「その日に売れたアイスクリームの数」のデータがあると想像してください。例えば、「20℃の日は60個、25℃の日は75個、30℃の日は90個…」といった記録です。これらのデータをただ眺めているだけでは、全体の関係性は分かりにくいですよね。そこで、グラフを使います。横軸に「最高気温」、縦軸に「アイスクリームの販売数」をとって、各データの日を点でプロット（点を打つこと）していきます。これを「散布図（さんぷず）」と呼びます。

２．グラフから見える傾向（相関関係）

散布図を作成すると、多くの場合、点の集まりに何らかの傾向が見えてきます。今回の例だと、おそらく気温が高い（グラフの右側）ほど、販売数も多い（グラフの上側）という傾向が見えるはずです。つまり、点がグラフの右肩上がりに分布する傾向です。このように、一方の値が増えると、もう一方の値も増える（または減る）という関係性を「相関（そうかん）がある」と言います。この場合は「気温とアイスクリーム販売数には正の相関がある」と考えられます。グラフは、このようにデータに隠れた関係性を視覚的に捉えるのに役立ちます。

３．未来を予測したい（予測の必要性）

さて、グラフで「気温が高いほどアイスクリームが売れそうだ」という関係性が分かりました。次に考えたいのは、「じゃあ、明日の最高気温が32℃と予報が出ているけど、アイスクリームは何個くらい売れるだろう？」という未来の予測です。過去のデータから見出した関係性を使って、未来の数値を予測できれば、仕入れの数を調整するなど、ビジネスに役立てられますよね。

４．関係性を数式で表す（回帰分析の導入）

ここで登場するのが「回帰分析（かいきぶんせき）」という手法です。難しく聞こえるかもしれませんが、考え方はシンプルです。先ほど作成した散布図の点の集まりに、最も「当てはまりが良い」一本の直線を引くことを想像してください。たくさんの点になるべく近いところを通るような直線です。回帰分析は、この「最も当てはまりの良い直線」を数学的な計算で見つけ出す方法です。この直線は、気温（X）から販売数（Y）を予測するための「式」（例えば Y = aX + b のような一次関数）で表すことができます。

５．予測モデルで販売数を予測する

回帰分析によって「最も当てはまりの良い直線」の式（予測モデル）が見つかれば、予測は簡単です。明日の予想最高気温（例えば32℃）を、その式のXに入れて計算します。すると、予測されるアイスクリームの販売数（Y）が計算できます。もちろん、これはあくまで過去のデータ傾向から導き出した予測値であり、必ずしもぴったり当たるわけではありません。しかし、何の根拠もなく勘で決めるよりは、データに基づいた合理的な予測が可能になります。

このように、データを集め、グラフで可視化して関係性を捉え、回帰分析のような手法でその関係性を数式（モデル）にし、未来を予測するという一連の流れが、データサイエンスの基本的な活動の一例です。

神戸電子でデータサイエンスを学べる学科

神戸電子専門学校では、ITエンジニアを目指せる学科として、AIシステム開発学科(2年制)、ITエキスパート学科(4年制)、ITスペシャリスト学科(3年制)、情報処理学科(2年制)があります。これらの学科では、プログラミン グの基礎からシステム設計、AI・ネットワーク・データベース・セキュリテイなどの技術を体系的に学ぶことができます。 また、神戸電子専門学校では、企業と連携した産学連携プロジェクトや、学生たち全員が参加する制作作品のコンテストを開催しています。これらの経験を通し て、基礎を学び、データサイエンティストを目指すことができます。

神戸電子専門学校で学ぶメリット

学生自身でITサービスを開発しながら成長

在学中に学生自身でさまざまなITサービスを開発。挑戦と試行錯誤、失敗を繰り返すことで、高いスキルや柔軟な思考力を身につけます。

難関国家資格に多数の学生が合格

基本・応用情報技術者試験から高度試験まで、難関国家資格やAI関連の資格に多数合格しています。また「基本情報技術者試験」の科目A試験（60問90分）が免除される講座をカリキュラムに取り入れています。

2～6年の多様な学びで早期就職や大学院など選べる進路

2年で卒業して、早くに就職を目指すことも、じっくり専門学校で４年＋併設校の神戸情報大学院大学を2年の6年間で修士の学位取得も可能な目指す進路に合わせた学びを選択することが出来ます。

まとめ

「データサイエンス」と聞くと、なんだかすごく専門的で難しそう…と感じるかもしれませんね。でも、心配いりません。実は、データサイエンスは皆さんのすぐ身近なところでたくさん活躍しているのです。

例えば、ネットショッピングで「あなたへのおすすめ」が表示されたり、天気予報アプリが明日の天気を教えてくれたりするのも、データサイエンスの技術が使われています。スーパーが過去の売れ行きデータを見て、明日の仕入れ量を決めるのだって、立派なデータ活用の第一歩です。

特別な知識や難しい数式から始める必要はありません。「気温が上がると、あの商品はよく売れるかな？」といった身近な疑問や、簡単なグラフ作りなど、興味を持てるところから少しずつ触れてみてください。データサイエンスは、決して遠い世界の話ではないのです。