データサイエンティスト

新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する。

ビッグデータを解析した情報を活用することによって、これまで経験や勘で行われてきた仕事の効率性、競争力を高めたり、これまでできなかったことが可能になる。

データサイエンティストは、大きく分けると、自社の業務として従事する場合と、顧客に対してサービスを提供する場合がある。仕事の流れは共通しており、まずは分析対象となる業務の責任者にヒアリングを行い、分析の目標を決める。次にデータの担当者にヒアリングを行い、分析するデータがどのようなものか確認し、データを加工しながらモデリング（データ処理の枠組みを検討する）作業を行う。モデリング作業が終わると、そのモデルが適切かどうか判断するため、効果の検証を行い、さらに過去のデータだけでなく、様々なデータに対しても有効なモデルか検討し、有効で、問題がないことが確認されたら、サービスとして実装する（本格的な分析機能とする）。

以上が仕事の基本的な流れとなるが、ビジネス環境が変化したり、より良いモデルを検討するため、このような作業を反復していくこともある。また、自分の分析結果やモデルが最善のものか、検討を続けていく。

よく使う道具、機材、情報技術等

文書作成ソフト（Word、一太郎等）、表計算ソフト（Excel、Googleスプレッドシート等）、プレゼン資料作成ソフト（PowerPoint、Keynote等）、統計用ソフト（SAS、SPSS、STATA、R等）、パソコン

この仕事に就いている人は、大学院等で統計学、数学、情報工学などを専攻している場合が多い。また、環境やバイオなどその他の理系の出身者や文系出身者もいる。大学院等でデータの収集・分析の素地を身につけていると仕事に生かせる。

新卒で就職する場合、業種は様々であるが、大手IT企業、製造業、サービス業等が多い。中途採用では、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者からなる場合が多い。ポストドクター（博士号取得者）からデータサイエンティストになる人もいる。

IT、データ解析、ビジネス等の専門知識とスキルのほかに、コミュニケーション能力や発想力も要求される。データ解析の対象が幅広いため、自分の得意分野を生かして仕事をすることになる。