データサイエンティストはビッグデータを分析・解析して、それをビジネスに活用するための情報を引き出す職業です。
データサイエンティストに必要なスキルとしては、「ITスキル」と「ビジネススキル」、「統計解析スキル」があります。
ビジネススキルは、データ分析対象のビジネスについて理解を深める必要があります。
その際には、ロジカルシンキングをすることが大切です。
ロジカルシンキングとは、物事を体系的に分類して道筋を立て、合理的に考える思考法です。
また、データサイエンティストの成果物は、プレゼンテーションやレポートとなります。
ITスキルは、ビッグデータを扱うことが多いため、大規模データを処理する能力が必要です。
特に、Hadoopに代表されるようなオープンソース群の知識が必要です。
列指向データーベースの活用も、ビッグデータを高速に処理するために有効です。
他には、データーベースに関する知識も必要で、特にSQLを使用したデータ抽出やWHERE条件似て指定されるカラムに対してインデックスをつける、負荷が大きい時にはレプリケーションを活用するなど、データベースのパフォーマンスに関する知識が必要です。
そのためにも、プログラミング技術を習得しておく必要もあります。
プログラミングをマスターすると、ログ収集するためのバッチファイルの作成や、BIツールへのデータ挿入も容易になります。
学ぶべき言語としては、PythonやRubyなどがおすすめです。
統計解析については、データ分析の手法の理解や、基礎数学の知識、データ分析ソフトウエアを使いこなす知識も必要です。