データサイエンティスト求人の転職白書

最終更新日:2020年9月24日

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レバテックキャリアでエンジニアの転職支援を行うコンサルタントが、IT業界におけるさまざまな職種にスポットを当て、仕事内容や給与、必要なスキルなどの求人内容について詳しく紹介します。今回取り上げるのは、データをもとにビジネス課題の解決を担う「データサイエンティスト」です。

記事を要約すると…
・仕事内容…企業のデータ収集、分析、レポーティング、事業戦略への落とし込み
・年収…550~600万円程度 ※スキル・経験によって異なる
・求人トレンド…求人数の伸び率は非常に高く、年々求人数は増加してきている。
・必要なスキル・経験…統計学の知識は必須で、データベースの基本知識、SQLの読み書きができる方。データ分析実務があると尚良い。
・適性…事業の仕組みをしっかり理解でき、事業の収益まで繋げて考えられる方
・キャリアパス…グロースハッカー、CIO(最高情報責任者)系のポジション、エンジニア

データサイエンティストの仕事内容

目的は「利益貢献」、武器は「ビッグデータ」

データサイエンティストとは、大まかに言えば、企業に蓄積されたデータを整理、分析した上で、事業に結びつけ利益貢献する仕事です。企業が収集している膨大なデータは、整理分類が為されないために有効活用できず、宝の持ち腐れとなっていることがしばしばあります。データサイエンティストは、統計学やデータ分析に加え、コンピューターサイエンスといった高度なスキルを駆使して大量のデータを整理し、有益な情報へと生まれ変わらせます。

データを収集保管できる環境を整備しておくため、データベース環境の構築から関わることもあります。分析だけを担う職種は、「アナリスト」と呼ばれていますが、データサイエンティストは、分析業務から更に発展させて「予測モデルの構築」ができなければなりません。事業戦略を踏まえた上で分析課題を抽出し、解決することが大きな役割と言えます。

データサイエンティストの求人トレンド

活躍できる場はかなり幅広い

データサイエンティストは、ビッグデータを重視する動きが社会的に広まったことで誕生した新しい職種です。統計やデータ分析を担うポジションはもともと存在していたものの、ビッグデータの活用に力を入れる企業が増加したことで、ビジネスとITの両方に精通した人材が求められるようになりました。データを事後処理するだけの時代は終わり、ビジネス戦略立案の要素として扱う方向性が一般的になりつつあります。

そのため、企業に利益貢献できるデータサイエンティストの需要は高まっており、求人数は年々増加の一途を辿っています。幅広い業界でニーズはありますが、特に自動車関連企業や大規模ユーザーを抱えるプラットフォームメディアで求人の伸び率が高まっているようです。また、内製開発を行っている企業の多くがデータサイエンティストをポジションとして設けています。このような動向を読み解くと、今後も更なるニーズ拡大が期待できる職種と言えるでしょう。

データサイエンティストの年収

550~600万円程度 ※スキル・経験によって異なります

継続する売り手市場

データサイエンティストの平均的な年収は、550万円から600万円程度が相場と言われています。もちろん経験や能力によっては、より高い年収を提示する企業もありますが、500万円を下回るケースはほとんどなく、待遇や労働環境は比較的良いようです。その理由として、大企業の募集が多いことや、業務難度の高さ、スキルセットの複雑さが挙げられます。

人材が不足していることもあり、今後も年収の上昇は進むと予想されています。データサイエンティストは、現在、売り手市場と言われているため、確かな実績があれば、多様な業界から引き合いがあるでしょう。年収アップを狙うには、分析を事業戦略へとつなげるなどの成果が必要ですので、Python/Rなどを駆使して事業貢献できれば、会社からの評価が高まります。

データサイエンティストに必要なスキル・経験

求められるスキルセット

データサイエンティストにとって、統計学に関する知識は必須と言っても過言ではありません。データ分析の共通語である数学、統計処理手法やデータマイニング手法は身につけておくべきです。加えて、データベースの基本的な構造や仕組みの理解、SQLの読み書きにも長けている必要があります。

ビッグデータを扱うため、Hadoopをメインとするオープンソース群の知識を求められることも多いようです。経験が重視される傾向がありますので、できればデータ分析の実務があったほうが良いでしょう。SASのような分析ツールやR/Pythonなどにも積極的に触れ、日頃からスキル習得に取り組んでおくことが重要です。更に、分析による事業貢献を果たすためには、ドキュメンテーションやプレゼンテーションのスキルも不可欠と言えます。

データサイエンティストの適性

ビジネス思考が大切

前述した通り、データサイエンティストは、ビジネスとITの両方に精通していなければなりません。データサイエンティストの仕事は、常にビジネスと連動しているため、データと事業をどう紐づけられるかという発想が求められます。
事業思考は、データサイエンティストの要素と言えるでしょう。また、データの統計分析に用いられることが多いPythonなどのプラグラミング言語を扱えるロジカルシンキングも不可欠です。

曖昧な表現ができない分野ですので、明確さと正確さを心がけて取り組むことになります。また、得た情報をまとめ、いかに活用するかを検討できる能力があると良いでしょう。それゆえに、分析だけに没頭したい方や、クリエイティブな発想の持ち主には、不向きな職業と言えます。

データサイエンティストのキャリアパス

データ分析力が活かせるキャリアパス

データサイエンティストのキャリアパスとしてまず挙げられるのが、マーケティング系のグロースハッカーです。ユーザーの動向データをモニタリングしながら、継続的にサービスを成長させる仕組みを組み込む役割を担います。事業成長をミッションとする職種で、データサイエンティスト同様、最近注目を集めています。

データサイエンティストのスキルに加え、より高度な課題解決力が求められます。データサイエンティストのその他のキャリアパスとしては、ビジネスサイドへの転身が考えられます。データサイエンティストは事業に直結している職種であるため、CIOなど情報系責任者のポジションを目指すのもよいでしょう。あるいは、ビジネスサイドの視点がわかるエンジニアとしての道を進むケースも考えられます。

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