データサイエンス人材の需要が高まっている。データサイエンスのスキルを習得しておくと、データサイエンティストに限らず、さまざまなキャリアにつながる可能性がある。どのような職種があるのか。
データサイエンスのスキルは、求人市場で“引く手あまた”の能力だ。米国労働統計局（U.S. Bureau of Labor Statistics）によると、今後10年間で毎年平均2万800件のデータサイエンティストの求人が生まれる見通しだ。
データサイエンスのスキルを習得しておくと、データサイエンティストに限らず、多様なキャリアにつながる可能性がある。どのようなキャリアが考えられるのか。
データを収集、整理、分析してビジネスへの洞察を引き出す役割だ。アソシエイトデータサイエンティストやアシスタントデータサイエンティストといった肩書きが付く場合がある。
データを分析し、ビジネス部門の従業員向けにレポートを作成する役割だ。データサイエンティストと比べて技術的な役割は少なく、ビジネスアナリストに分類される場合がある。
データプラットフォーム、データベースシステム、分析ツールの構築を担当する。
データベースの運用、バックアップなどを担当する。
データパイプライン（分析用のデータを準備するための一連の工程）の効率化を図る。同様にBI（ビジネスインテリジェンス）ツールに関する業務に重点を置くBIエンジニアという役割もある。
データガバナンスの保持、データ戦略の設計、ビジネス目標を達成するためのデータ活用などを担当する、データサイエンス部門のリーダーだ。エグゼクティブレベルの役割には、データ担当ディレクター、バイスプレジデント、シニアバイスプレジデントがある。
データサイエンス部門の従業員を監督し、スキルの習得を促す。
データサイエンス部門の従業員を複数管理する。メンバーの業務負荷を調整したり、部門全体で期限に間に合うようにタスクに優先順位を付けたりする。
複雑なデータをビジネス部門に提示するために、デジタルツールを使用してデータを視覚化する。
データサイエンスの専門分野のスキルを磨き、最先端の技術を使用して組織内のデータ活用を促すエンジニアや研究者だ。
データ分析を通じて現実に発生している問題に対する実用的な解決策を発見する。医療や工学などの分野で活躍している。
統計的手法を使用してデータを取り扱い、組織全体にとって実用的な洞察を導き出す。
ビジネス目標に沿ったデータ戦略を策定し、データ駆動型の組織文化を育む。
データプロダクト（データを活用したサービスやアプリケーション）を開発、管理して組織全体に提供する。
データの可用性を向上させるために、組織全体でデータパイプラインとデータフローを設計し、洗練させる。
データサイエンティストとビジネスリーダーの間のギャップを埋める。技術的な知識を持たない上長や従業員に洞察を分かりやすく要約して伝える。
データプライバシー規制の順守に重点を置く役割だ。
次回は、データサイエンスのスキルを習得する方法を紹介する。
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