Contents
データサイエンティストとは
金融業界におけるデータサイエンティストは、その役割や組織構造に応じて、様々な機能を果たします。日々のタスクには以下のようなものが挙げられます。
- 分析のためのデータクリーニングと準備
- トレンドや相関性のデータ分析
- 予測モデルの構築
- ビッグデータプロジェクトのサポート
- データベースのデザインと開発
- プロジェクトへコーディングやプログラミングスキルの適用
- データの整理、解釈、可視化
- ステークホルダーへの結果連携
全てのスキルに精通したデータサイエンティストは、生データを使用可能な見識へと変換させる全行程に責任を持つこともあります。
投資業界におけるデータサイエンティストになるには
投資業界におけるデータサイエンティストになるには、技術的な能力や業界知識、正規の教育が必要とされます。FinTechの求人概要では、一般的にコンピューターサイエンス関連分野の学士号、プログラミング言語の習熟、およびリサーチと分析の能力が求められます。
データサイエンス分野における多くの投資専門家は、コミュニケーションやビジネススキル等のソフトスキルを有していることが重要と考えています。
重要なスキル
一般的に、データサイエンス分野の投資専門家やその他FinTechキャリアには以下のスキルが重要とされます。
- 問題解決の発想力
- ビジネス戦略
- コミュニケーションスキル
- 定量分析
技術的スキル
- Pythonプログラミング
- Rプログラミング
- データの可視化
- 機械学習技術
- 人工知能（AI）
- SQL
- データベース構築
資格
データサイエンスの主要な役割は、コンピューターサイエンスや数学、統計学といったデータサイエンス関連分野の学士が求められます。加えて、プログラミング言語やデータベース構築等の技術的スキルをコースワークや補完的資格認定を通じて市場価値向上の学習をするのがよいでしょう。
金融におけるデータサイエンティストのキャリアパス
金融界でのデータサイエンスは、投資キャリアの機会を幅広く網羅します。仕事の機会や役割、役職は下記の通りです。
- 金融アナリスト
- ビッグデータアナリスト
- リスクマネジャー
- 機械学習スペシャリスト
- データ可視化の専門家
- ビジネスインテリジェンスコンサル
- リサーチアナリスト
- 自然言語処理スペシャリスト
FinTech関連の役割と機会
金融業界においてデータサイエンティストは、データエンジニアやデータベース構築者、データベース管理者、金融統計家、ソフトウェア開発者等の専門家と協力をする役割を担うことが想定されます。さらに、サイバーセキュリティや機械学習、人工知能、ブロックチェーン開発、クオンツ運用等、データサイエンスと金融が融合するようないくつかの分野の中で専門家となることができます。
データサイエンティストの採用業界
金融、小売り、医療、製造、農業、石油・ガス、マーケティング、公共部門など様々な産業がデータサイエンティストに高い需要を有しています。例えば金融機関では、リスクリスクの評価や管理、調査結果の連携、トレンド予測のモデル構築等にデータサイエンティストを頼っています。
いかがでしたでしょうか。CFAに興味を持たれましたらこちらの記事も参考にぜひ受験を考えてみましょう！
