データサイエンティストとは?仕事内容や必要なスキル、学習法を紹介

最終更新日:2024年4月30日

データサイエンティストは、分析手法や統計学を用いて、企業の事業戦略などに必要な情報を提供する職種です。複数の専門知識が必要であることから、スキル習得には自己研鑽が求められる職種ともいえるでしょう。ここでは、データサイエンティストに必要なスキルや知識を身に着けたい方向けに、そもそものデータサイエンティストの仕事内容や、求められるスキルとその習得方法などを解説します。

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この記事のまとめ

  • データサイエンティストの仕事内容は主に、経営課題の把握と戦略立案、データ取得・収集環境の構築と分析、仮説検証、提言が挙げられる
  • データサイエンティストのやりがいは、課題解決したときの達成感が大きい、データ専門の職種として市場価値を高められるなどがある
  • データサイエンティストの仕事で身に付くスキルはIT、統計、ビジネスの3つで、これらを活かしてエンジニア、コンサル、マーケターなど多様なキャリアパスを選択できる

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは、データの分析、加工、担当者からのヒアリングなどを行う職種です。最終的にデータをビジネス課題の解決に利用することが目的なので、データを分析することはもちろん、分析結果から提案なども行う必要があります。

経営課題の把握と戦略立案

データサイエンティストは、データ収集・加工・分析の前に、下記3つの仕事を行います。


  • ・課題の洗い出しと優先順位付け

    ・ターゲットにすべき課題と達成目標の明確化

    ・上記をクリアするための仮説立案


こういった仕事は、従来はコンサルティングファームや企業の事業企画部門が担当していました。しかし、これらの取り組みにデータが必要不可欠な時代となってきたため、データサイエンティストの仕事として見なされることが増えてきました。

データ取得・収集環境の構築と分析

立案した仮説の立証に必要なデータを収集し、分析が可能なレベルに加工します。また、分析のもとになるデータをさまざまなシステム(業務システムやSNSなど)から収集できるような環境づくりも仕事のひとつです。よくあるケースとしては、業務システムからAPIを通じて取得したデータを収集するプログラム(バッチ)作成、Hadoop・MySQL・NoSQLを用いたデータベース構築・運用などが挙げられます。

環境が出来上がったら、実際の分析作業に入ります。データを組み合わせて解析し、統計的に有意なデータ項目を特定します。「大量のデータ群から意味のある項目を見つけ出す作業」といえるでしょう。

仮説検証

分析結果をもとに、最初に立てた仮説を検証します。仮説が正しいことがわかればそれをレポートとして次のステップである提言のためにまとめる作業に入りますが、正しくない場合は仮説の立案からやり直します。これを繰り返すことで、ビジネス課題の原因をデータ分析結果から見つけ出し、それを解消する施策につなげます。

提言

膨大なデータの中から、購買頻度など分析対象となるデータ項目を見やすく整理し、KPI(重要指標)として設定します。また、KPIとして設定された項目の変化をレポートにまとめ、次の施策(解決策)として提言します。このとき、必要に応じて目指すべき姿のモデル構築も行います。

データサイエンティストとは

データサイエンスは、現代においてアナログからデジタルへの移行が進む中、あらゆる業種や職種の方にとって重要なスキルとなっています。

データサイエンティストは、課題の洗い出しや優先順位付け、課題設定や目標の明確化、仮説の立案などを行い、ビッグデータの活用による経営戦略に貢献します。以前は事業企画部門やコンサルティング企業が担うことが一般的でしたが、現在ではビッグデータの重要性が認識されるようになり、データサイエンティストの需要が高まっています。

そもそもデータサイエンスとは

データサイエンティストという職業が注目されるようになったのは2010年頃からですが、データサイエンスの考え方自体は50年以上前からあります。当時はリサーチャーと呼ばれる人たちがデータ分析、活用を行っていました。現在は技術の進歩により、大量のデータを高精度で分析・活用できるようになっています。

データサイエンティストの需要

現在、AI(人工知能)は特定の領域で人間を超越し始め、AI時代が来ることが予想されています。ディープラーニングなどの根幹技術だけでなく、それを扱うデータサイエンティストに対する注目も高まっています。

2012年以降、日本でもデータサイエンス学部を設立する大学が現れ、修士・博士号を取得できる大学院も増加しており、データサイエンスを学ぶ重要性や人材の価値が認められていることが分かります。このような背景から、データサイエンティストは今後、ますます需要が高まると言えます。

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストの将来性については、AIに置き換わる可能性についての議論もあります。確かに、スーパーコンピューターや量子コンピューターによって得られる、高速かつ正確な計算処理が必要な領域では、AIに置き換わっていく可能性があります。

ただし、根本的に社会をどのように変えるか、どこに価値を見出すかは、人間が話し合い、デザインし、実行する必要があります。したがって、AIは単なる計算資源またはパートナーとして活用されることになります。

ここで、データサイエンティストの価値が現れ、彼らは単なる「解析屋」であってはならず、現場と一体化し、データから改善を提案し、成果を上げることができる必要があります。このような人材に対する需要は、今後も増加し続けるでしょう。

関連記事:データサイエンティストの将来性ー10年後はどうなる?

データアナリストとの違い

データサイエンティストとデータアナリストには共通する業務もありますが、データアナリストは主にデータの収集と分析に特化しているのに対し、データサイエンティストは統計学やコンピュータサイエンスを基盤として、企業が抱える課題の解決に向けて取り組む仕事です。

両者の最大の違いは、データサイエンティストの方が担当する領域が広く、課題抽出や仮説構築、アルゴリズムや予測モデルの実装まで含まれることです。

データサイエンティストの仕事例

データサイエンティストの仕事例を紹介します。データサイエンティストが手掛ける分野は多岐に渡りますが、ここではその一例のご紹介となります。プロジェクトによって作業内容は異なりますが、スキルの応用は利きます。

HR領域のデータを分析してメンタル不調や離職率を予測

人事領域に関するリスク予測を提供しているデータサイエンティストの事例(※1)です。具体的には、人事部門に集まる評価・勤怠データ(出退社の時刻や業務量、内容など)をもとに、精神的な不調や離職の可能性を予測するモデル構築を担っています。人手不足が深刻化するとともに、従業員の健康管理やリテンション施策(離職防止策)が注目されるようになりました。人材に関するリスク予測をデータサイエンティストが担うことで、より正確かつ的確な対策を打てるようになりました。
※1 参考:データサイエンティスト協会「DS JOURNAL 委員会便り 第17号」

特許取得をした金融分析のパッケージソフトウェア開発業務

この事例(※2)では、「商流ネットワークの把握や取引予測を実現するためのモデル開発」に関わった経験が紹介されています。データサイエンティストは、企業の現状(キャッシュフロー)と、それを取り巻く環境(商流)を、取引明細データを用いて把握するための動態モデリングモデル開発を行いました。
※2 参考:データサイエンティスト協会「DS JOURNAL 委員会便り 第16号」

データサイエンティストに求められるスキル・知識

データサイエンティストに求められるスキル・知識として以下が挙げられます。


  • ・データサイエンススキル

    ・データエンジニアリングスキル

    ・ビジネススキル


データを扱うスキルだけでなく、結果を活かすためにビジネススキルも必要です。

関連記事:データサイエンティストに必要な勉強は?学習ロードマップを解説

データサイエンススキル

データサイエンススキルとは、情報処理、統計学、人工知能などのスキルを指します。後述するデータエンジニアリングスキルと重複する部分もありますが、データサイエンススキルは主に知識を身につけて考える力とまとめられるでしょう。単に知識を習得するだけではデータサイエンススキルにはなりませんが、手を動かして何かを作るというよりは、知識を活かして分析するスキルが中心です。

データエンジニアリングスキル

データエンジニアリングスキルは、データサイエンススキルを活かして実際に手を動かすスキルです。設計には統計学の知識なども必要なのでデータサイエンススキルが土台になりますが、データエンジニアリングスキルではたとえばプログラミングによって分析することなどが求められます。ただし単にプログラミングができるというだけではなく、データサイエンスに基づいた設計をもとにプログラミングしていくといったイメージです。

ビジネススキル

データサイエンティストの最終的な目的はビジネス課題の解決です。ビジネス課題を解決するためにデータサイエンススキルやデータエンジニアリングスキルを活用します。ビジネス課題を解決するためには、そもそもの課題の発見と、課題をどうすれば解決できるのかを理解する必要があるでしょう。つまりビジネススキルが必要になるということです。

業務知識・分析対象に関する知識

ビジネススキル全般も重要ですが、特に課題解決の対象となる業務知識が必要です。たとえば金融機関の課題を解決するなら金融機関の業務に関する知識、物流業界の課題を解決するなら物流業界の業務に関する知識、といったイメージになります。また企業ごとに業務フローなどは異なるので、対象となる企業業務まで落とし込んで理解を深めているとデータサイエンティストの仕事はより良いものになるでしょう。

データサイエンティストが活躍する主な領域とは

データサイエンティストが活躍する業界は多岐にわたりますが、一般的には大量のデータを保有しているWeb系企業が多いです。以下では、Web系企業を中心に、データサイエンティストが担う業務内容について説明します。

ECサイト開発

ECサイトは、ユーザーの行動履歴を収集・解析し、購入予測に基づいた商品の提案を行うことで、ユーザーの関心を引き続け、購買行動を促すことが求められます。例えば、関連商品の提示やメールの配信、パーソナライゼーションによるユーザーとのコミュニケーションなどがあります。これらの施策を通じて、顧客ロイヤルティを高め、顧客満足度の向上、購入数や購入額の増加などを目指します。このように、ECサイトはデータ解析に基づくマーケティングが欠かせない業界の一つとなっています。

ソーシャルゲーム開発

ソーシャルゲームサービスにおいては、利用者の行動データを分析し、その結果に基づいて改善を行うことが求められます。例えば、新規ユーザーの獲得やアクティブユーザーの定着、課金額の向上などが目標とされます。そのため、プレイヤーがどのように行動するかを可視化し、傾向やパターンを把握することが重要です。

また、プレイヤーの属性や好みに合わせたマーケティング施策や新しいコンテンツの提供、ゲーム内でのコミュニケーションツールの改善なども行われています。ソーシャルゲームサービスのデータ分析においては、データサイエンティストがゲーム企画・開発チームと密に連携し、ビジネス目標達成に向けた施策の立案や実行を行うことが求められています。

Webサイト開発

Webポータルサイトは、ビッグデータを扱うことが求められ、多数のアクセスに耐えるための高い処理性能が求められます。データサイエンティストは、ポータルサイトのビジネス上の目標を達成するために、サイト内のデータ分析に重要な役割を果たします。

例えば、ユーザーがサイト内でどのようなアクションを起こしているかを追跡し、その行動を解析することで、ユーザーの嗜好やニーズを理解することができます。この情報を基に、より魅力的でターゲットに合ったサービスやコンテンツを提供することができます。

さらに、ポータルサイトでは、広告収益を最大化するための分析が重要視されます。データサイエンティストは、アクセス解析やクリック数、コンバージョン率などの指標を活用して、広告の配信や配信先を最適化するための施策を考案することができます。

また、ポータルサイトは、SNSなどの外部サービスと連携することも多いため、APIを利用して多様なデータを取得する必要があります。これらのデータを分析することで、さらに高度な洞察を得ることができます。ポータルサイトにおけるデータサイエンティストの活躍はますます期待されています。

BtoB企業でのデータ分析部門

近年、データサイエンティストが企業内だけでなく、クライアント企業の分析に携わることが増えています。特に、コンサルティング会社やメーカー、金融機関などは、クライアント企業の市場や競合状況を分析するために、データ分析部門を設置しています。このような企業は、自社の視点に偏らず、客観的な分析を提供することができるため、信頼性が高いとされています。

一方、ヘルスケア業界や広告業界、アパレル業界、電力業界などでも、データ分析の重要性が増しています。例えば、ヘルスケア業界では、患者の健康状態や治療法の効果を分析することで、より良い医療サービスを提供することができます。また、広告業界では、消費者の嗜好や行動を分析することで、ターゲットとなる顧客に的確な広告を届けることができます。

このように、データサイエンスは様々な業界で活用されるようになっており、今後ますます需要が高まることが予想されます。企業にとって、データ分析が持つ価値を理解し、積極的に取り組むことが、競争力を維持するために不可欠な要素となっています。

データサイエンティストのやりがい

データサイエンティストのやりがいとして、以下が挙げられます。


  • ・課題解決したときの達成感が大きい

    ・データ専門の職種として市場価値を高められる

    ・企業経営に貢献できる


何をやりがいと考えるかは人それぞれですが、一般的なやりがいとして上記が挙げられます。

課題解決したときの達成感が大きい

アクセス解析やデータサイエンティストの仕事は、ビッグデータの処理から始まり、問題解決に至るまでのプロセスであり、その中で仮説検証や分析を行います。仮説が実証されたり、ビジネスの意思決定につながる有用な知見を得ることができたとき、達成感を感じることができます。

また、ビジネス課題の解決につながる情報を見出すため、ビジネスやマーケティングに関する知識も必要とされます。そのため、継続的な学習とスキルアップが求められる職種であるといえます。

データ専門の職種として市場価値を高められる

アクセス解析やデータサイエンティストは、必要なスキルが多岐にわたる職種であると言えます。

数学(確率・統計、線形代数学など)、統計処理手法やデータマイニング手法、幅広いIT知識(ITシステム、データベース、プログラミング)に加え、ロジカルシンキングやドキュメンテーションといったビジネススキルも高く求められます。

そのため、業務を通じてこれらのスキルを磨くことが必要不可欠であり、その過程の中でデータ専門の職種として市場価値を高めることができる点もやりがいの1つと言えます。

また、最新技術を習得し、さまざまなプロジェクトに取り組むことで、自己成長を促すことができます。自らの成長に注力し、スキルを高めることで、より多様な業務に携わることができ、高い報酬を得ることもできるでしょう。

データ分野はまだまだ発展途上であり、将来的にも重要な職種であることに変わりはありません。

企業経営に貢献できる

データサイエンティストの仕事のゴールは、企業課題の解決です。そのため、企業の幹部などとやり取りすることが多く、データサイエンティストの判断が企業の将来に影響してきます。組織の末端ではなく企業活動の中心になれるので、やりがいにつながるでしょう。

データサイエンティストは「やめとけ」といわれる理由

データサイエンティストは必要性ややりがいのある仕事ですが、「やめとけ」と言われることもあります。具体的には、以下のような理由でそのように言われます。


  • ・技術のアップデートが早く領域も幅広い

    ・試行錯誤しながら作業するため根気が必要

    ・会社からの期待と対応可能範囲にギャップがある

技術のアップデートが早く領域も幅広い

データサイエンティストが扱うビッグデータは、特別な技術知識が必要な分野であり、さらなる技術発展が見込まれています。例えば、プログラミングやデータベース分野でも、進歩が早く、各業界の動向を追いかける必要があります。

また、データ分析技術だけでなく、機械学習やAI技術など、幅広い分野での知識も必要です。これらの高度で専門的な知識を維持するためには、常に最新情報をキャッチアップしながら、スキルアップを継続する必要があります。そして、常に新しい技術に対応する柔軟性と創造性を持ち続けることが求められます。

試行錯誤しながら作業するため根気が必要

データサイエンティストは、業務に定型化された方法はなく、必要なデータの引き出し方や分析方法を試行錯誤する必要があります。

思い通りの結果が出ない場合や、作業に多くの時間がかかる場合、あるいは全てを一から見直す必要がある場合もあります。このように、データと向き合い、根気強くコツコツと作業を続ける必要があるため、大変であり、辛さを伴う仕事です。また、データの精度や信頼性を確保するため、正確さに対する意識と、粘り強い努力が必要です。

会社からの期待と対応可能範囲にギャップがある

データサイエンティストという比較的新しい職種について、一部の人々は即座に問題を解決することができるという期待を持っている場合があります。しかし、データ分析は正解が明確でなく、結果を出すには時間がかかる場合があります

さらに、経営層が導き出した解決策を実行しない場合、データサイエンティストに対して厳しい評価が下されることもあります。これは、データサイエンティストが情報を収集し、問題を解決するために必要な時間と努力を理解してもらう必要があることを示しています。データサイエンティストは、適切なサポートが与えられる場合、組織のために新しい価値を生み出すことができます。

こうしたギャップから、データサイエンティストになることをやめておいたほうがいいという人もいます。

未経験からデータサイエンティストになるには

未経験からデータサイエンティストになるには、複数のルートがあります。どの方法がベストかは、もともとのスキルや現在の職種によって変わってきます。まずはどのようなルートがあるのか把握する必要があるでしょう。

専門の学校で勉強する

データサイエンティストの需要が高まるに伴い、国内の国公立大学ではデータサイエンスに特化した学部を設けるところが出てきました。こうした大学で勉強をし、卒業することができれば、データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルを身に着けることができるでしょう。

他業種からキャリアチェンジする

データサイエンティストに近い業種としては、システムエンジニアやマーケティング職が挙げられます。システムエンジニアのプログラミング知識は、データ解析の際に使用するプログラミングに活用することができますし、マーケティング職のマーケティング知識は数字から物事を判断し説明する業務に活用することができるでしょう。

ただし、いずれの場合においても、データサイエンティストには幅広いスキルと経験が必要であることを覚えておきましょう。データサイエンティストとして活躍するためには、自身に足りていない知識を自覚し、貪欲に身に着ける姿勢が重要です。

関連記事:データサイエンティストになるには?目指し方や必須スキルを解説

資格取得を通して学ぶ

データサイエンティストとしてのスキルを客観的に証明するのは難しいです。プロジェクトによって役割や担当業務が異なるからです。そこで、資格を取得すれば一定の知識、スキルが客観的に明確になります。

統計検定®

統計検定®は、一般財団法人 統計質保証推進協会が主催する、統計学に関する知識を評価する統一試験で、5段階の級(準1級~4級)と、2つの資格(統計調査士、専門統計調査士)で構成されています。合格率は準1級で20%程度、2級〜4級で40〜60%程度であり、比較的合格しやすい資格といえます。

基本情報技術者試験・応用情報技術者試験

基本情報技術者試験応用情報技術者試験は、IPA(情報処理推進機構)が主催するIT技術者向けの認定試験です。以前は基本情報技術者試験も応用情報技術者試験も合格率は20%程度でしたが、基本情報技術者試験の難易度は改定によって下がりました。そのため、基本情報技術者試験の難易度はここ数年は50%程度まで上がっています。応用情報技術者試験は以前と変わらず20%程度です。

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験は、保険業界の第一線で活躍できる高度専門職「アクチュアリー」になるための資格です。アクチュアリー試験では、第1次試験の中に「数学(確率・統計・モデリング)」が含まれており、データサイエンティストの仕事に役立つ試験としてデータサイエンティスト協会が推奨しています。合格率は10%〜20%程度と難易度が高いと言われています。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、情報処理技術者試験と同様に情報処理推進機構(IPA)が運営しています。この資格を取得することで、データベースに関わる企画・要件定義・開発・運用・保守などの業務に必要な知識とスキルを有していると認められます。

しかし、この試験は合格率が20%と非常に難関です。受験する場合は、充実した対策を行い、万全の状態で試験に臨むことが必要です。それでも、この資格はデータサイエンティストとしてキャリアアップを目指す方にはおすすめの資格です。

データサイエンティスト検定

2021年4月に導入されたデータサイエンティスト検定とは、データサイエンティスト協会が認定する民間資格です。

この検定は4つのレベルから構成されており、現在は最も難易度が低いリテラシーレベルのみが提供されています。初心者向けの検定として位置づけられ、データサイエンティストを目指す方に最適な資格となっています。

スクールで学ぶ

スクールを活用することで、体系化されたカリキュラムと講師によるサポートが受けられます。統計学が理解できないなど、独学では乗り越えにくい壁やモチベーションの低下を防ぐ効果があり、効率よくスキルや知識を磨くことができるでしょう。

Udemy

Udemyでは、オンラインで学べるデータサイエンティスト養成講座を開講しています。現職(マーケター、事業企画、コンサルタント、SE、PGなど)の仕事内容に応じて、弱点となりやすいスキルを補強できる点が特長です。頻繁にセールがおこなわれており、安価でスキルを身に着けるケースがありますので、こまめにチェックすることをおすすめします。

文系からデータサイエンティストへ目指せるがハードルは高め

文系大学の出身者であってもデータサイエンティストとして活躍している人は少なくありませんが、それでも理系出身者と比較するとハードルが高いのは否めない事実です。スキルを磨いて業務に耐えうるスキルセットを確保することはもちろん、場合によってエンジニアやマーケティング職から入り、キャリアチェンジを目指すことも視野に入れたほうがよいでしょう。

とはいえ、文系大学で学んだこともデータサイエンティストとしての業務に活用できるケースがあります。データサイエンスの分野では企画力や問題解決力、プレゼンテーション、経営戦略の検討など、いわゆるビジネス力が求められますが、これは文系大学で効率的に身に着けることができる知識です。

関連記事:
データサイエンティストの転職|各業界の需要や求人例も紹介
未経験からデータサイエンティストを目指す方法を解説

転職先を選ぶ際のチェックポイント

データサイエンティストが転職先を選ぶ際、他の職種とは異なる視点からチェックする必要があります。それはデータサイエンティストが比較的新しい職種であり、企業側もデータサイエンティストに対する理解が十分に深まっていない可能性があるからです。

データサイエンティストが転職先を選ぶ際には、データ分析に価値を置いているか、提案を受け入れてくれそうか、企業に十分なデータが蓄積されているか、といったことを確認する必要があるのです。

上記のようなポイントを満たしていればデータサイエンティストとして十分な仕事をできる可能性が高いですが、そうでないと思うように業務を進められる、提案しても受け入れられないといったことになるでしょう。

せっかく仕事をしているのに評価されず厄介者扱いされるといった可能性もあるので、条件面などだけでなく企業のデータサイエンティストに対する考え方なども確認する必要があるのです。

データサイエンティストに向いている人の傾向

データサイエンティストに向いている人の傾向として、以下が挙げられます。


  • ・論理的に思考できる

    ・知的好奇心が強い

    ・数学や統計学が好きで情報収集・分析が得意

    ・忍耐力がある

論理的に思考できる

データサイエンスは企業の課題の洗い出しから企業の課題解決の流れを筋道立てて計画し、着実に作業を進めていく必要があります。データ収集や分析も論理的な作業ですが、一連の流れすべてが論理的です。

経験を積めば直観などにもとづく判断も行いますが、基本的には計画に基づいてコツコツ論理的に問題をつぶしていく形で作業を進める論理的思考が求められます。論理的思考の考え方や定義づけは複数ありますが、データサイエンティストにとってはひらめきのようなものよりは、筋道立てて考え、作業する能力が重要です。

知的好奇心が強い

データサイエンスは技術の進歩が早い分野で、学び続ける必要があるということでした。そのため、知的好奇心が強い方が良いです。嫌々学ぶことはストレスになり、頭にも入りにくいでしょう。知的好奇心があって、好きで技術を学んでいる状態が理想的です。

数学や統計学が好きで情報収集・分析が得意

プログラミングに数学や統計学は不要、という話を耳にしたことのある人も多いでしょう。実際、プログラミングには数学や統計学は不要です。しかし、データサイエンスには数学や統計学が必要です。またデータ収集という観点でも、データサイエンスの勉強という観点でも情報収集が重要です。分析も当然必須です。細かくコツコツと情報を収集して分析するのが好きな人はデータサイエンティストの適性があります。

忍耐力がある

データサイエンスは効率化していくことが重要ですが、どれだけ効率化しても地道な作業をなくすことは不可能です。自動的にデータの収集や分析は可能ですが、そもそもどのようなデータを収集するのか、どのように分析するのかは人間が考える必要があります。

また、データを分析し、企業の利益に繋げるために最適な施策を多角的に捉えるには、しばしば長時間データに向き合う必要があります。それでもうまくいかないことも多いので、試行錯誤を繰り返すことになります。こういった点から、データサイエンティストには忍耐力が必須です。

データサイエンティストの年収

厚生労働省が運営する職業情報サイトjobtagによると、2022年のデータサイエンティストの平均年収は557.5万円です。同じくjobtagによるとシステムエンジニアの平均年収は550.2万円です。比較すると、ややデータサイエンティストの平均年収は高いと言えます。

データサイエンティストの平均年収は高い印象があるかもしれませんが、スキルの有無によって高年収のデータサイエンティストもいれば、むしろエンジニアの全般の相場よりも年収が低いデータサイエンティストもいると考えられるでしょう。

関連記事:データサイエンティストの年収は高い?他職種との比較

データサイエンティストからのキャリアパス例

データサイエンティストの仕事を通して身に付くスキルを大きく分けると、ITスキル、統計スキル、ビジネススキルです。これらのスキルを活かすことで、様々なキャリアパスを選択できます。

たとえば、ITスキルを活かすことで、データベースエンジニアやAIエンジニア、Web系のエンジニアやSIerのシステムエンジニアという選択肢があります。また、ビジネススキルを活かして、コンサルタントやプロジェクトマネージャー、マーケター、リサーチャーという道もあります。統計スキルを活かせばメーカーの技術開発職や研究職なども選択肢になり得ます。

これらの職種は会社員だけでなく、フリーランスや経営者としても働きやすい職種です。IT業界は技術だけでなく職種も日々変化しているので、上記に該当しない新しい職種や、既存のカテゴリーに当てはめずにオリジナルの働き方をすることも可能です。

データサイエンティストのスキルはいろいろなところで需要があるので、キャリアパスの選択肢も豊富ということです。

データサイエンティストに関するよくある質問

データサイエンティストに関するよくある質問に回答していきます。データサイエンティストの仕事内容や活用例をあらかじめ把握しておくことで、自分が目指すべきか、どのようなスキルを身に付ければ良いのか、といったイメージがしやすいでしょう。

Q1. データサイエンティストの仕事内容は?

データサイエンティストの仕事は主に分析環境の構築・運用と分析・レポート作成です。分析環境の構築・運用には、業務システムのログ、SNSやWebサイトのデータを収集して蓄積し、運用できるようにする仕組みを作ることが含まれます。また、分析・レポート作成には、データを分析し、企業のビジネス戦略に沿った意思決定を支援するレポートを作成することが含まれます。

Q2. データサイエンスの身近な活用例は?

気象や地震、観測データなどのシミュレーションデータの分析によって、災害時に的確な情報を提供することで、災害被害を軽減することができます。また、データサイエンスは医療や教育、エンターテインメント業界などにも応用され、人々の生活をより豊かにするための価値を創出しています。データサイエンティストは、様々な分野でデータを分析・活用し、社会の課題を解決するために貢献しています。

Q3. データサイエンティストの平均年収は?

レバテックキャリアの求人では、データサイエンティストの平均年収は750万円程度です。しかし案件によっては上限2,000万円という高年収で募集しているものもあります。また厚生労働省が運営する職業情報サイトjobtagでは、2022年のデータサイエンティストの平均年収は557.5万円です。

まとめ

この記事では、データサイエンティストの仕事内容を中心に、求められるスキル・知識の習得方法について解説しました。企業のビッグデータ活用が広まる中、データサイエンティストの需要も高まりつつあります。

しかし、データサイエンティストには複数の専門知識が必要であり、ハードルは決して低くありません。資格取得やスクールを活用して自己研鑽を積みながら、必要なスキルと知識を身につけると良いでしょう。

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