データサイエンティストに向いている人の特徴は？資格や年収も紹介

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データサイエンティストの仕事とは

データサイエンティストはデータ分析の専門家で、あらゆるデータを用いてモデル構築・分析を行い、ビジネス上における課題解決のための提案をするのが仕事です。具体的には主に「データ分析モデルの構築・データ分析」と「データ分析に基づいた提案」が仕事内容になります。

データサイエンティストに向いている人材であるかどうかを判断するためにも、仕事内容を深く知ることは大切です。詳細に見ると、主な仕事内容以外にもデータサイエンティストがやるべき業務は多岐に渡ります。

転職活動は判断ミスのないよう慎重に進めるのが望ましいため、まずは職種への理解を深め、自分が目指したいと思えるのであれば進めていくのが良いでしょう。

データ分析モデルの構築・データ分析

企業が抱く課題を踏まえて、解決案を導くデータの分析モデルの設計、構築を行います。業務システムなどから情報を収集し、収集したデータをさまざまな視点から分析します。

上記業務を実現するためには、データモデルを構築するAIや機械学習の知識だけでなくデータ収集の知識など幅広い知識が必要です。

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データサイエンティストの仕事内容を解説！必要なスキル、知識、学習方法もご紹介

データやデータ分析結果に基づいた提案

分析結果に基づき、経営戦略や課題解決のための提案、マーケティングにおける提案などを行います。企業の課題を踏まえた情報を分析する力だけでなく、さまざまな要素を考慮するための業界の動向・競合調査も重要です。また、提案する際のコミュニケーション能力など多くの能力を要求されます。

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データサイエンティストに向いている人

「データサイエンティストに向いている人」とはどのような人なのでしょうか。データサイエンティストを目指す人なら誰もが気になる点といえます。

データサイエンティストは主にデータを用いて分析したり仮説を立てて論理的に考えたりする職種です。ときには四苦八苦しながらパソコンと長時間向き合うこともありますが、一方で仕事をスムーズに進めるには人との関わりも欠かせないでしょう。つまり、向いている人には、データを扱うのが好き・得意である点以外にも必要な要素・特徴が挙げられます。

ここからはデータサイエンティストに向いている人の特徴を紹介します。

情報を集めるのが得意

データサイエンティストに向いている人には、企業が抱く課題に合わせて必要な情報を収集するのが得意という特徴が挙げられます。情報が不足していては精度の高い分析も提案も十分にできません。必要情報を集め、分析した結果に基づいた提案をしますが、データ収集作業が長時間を占める場合があります。コツコツとデータを集め、データの分析を楽しめる人は向いているでしょう。

論理的な思考力がある

課題や戦略のヒアリングから提案までの過程では「課題解決に必要な情報は何か」、「分析結果をどのように役立てるか」を考える論理的な思考力が必要です。普段からそのようなロジカルな思考で物事を洞察できていれば、データサイエンティストに向いている人といえます。

直感や勘による提案も時には必要ですが、データサイエンスに求められるのはデータに基づいた提案です。憶測を挟まない根拠のある提案ができる論理的思考を持ち合わせている人は向いているでしょう。

コミュニケーションが得意

データサイエンティストとして最適な提案をするためには、クライアントとの打ち合わせでいかに多くの情報を引き出せるかも重要です。その際、無愛想な態度をとったり支離滅裂な返答をしたりすれば、クライアントと信頼関係を築けないだけでなく、要点の深掘りもできません。

本音や潜在的な課題を引き出すには、簡潔で分かりやすい会話ができ、人当たりの良さや相手の意図を汲み取る察知力が必要です。このような高いコミュニケーション力を持つ人ほど、データサイエンティストに向いている人といえます。クライアントが心を開いてくれるような気持ちの良いコミュニケーションがとれることが望ましいでしょう。

タスク管理ができる

データサイエンティストに向いている人の特徴として、期日を守ったタスクの進行・管理ができる点も挙げられます。より良い提案をするためにデータを駆使した分析を行いますが、分析といってもそれに関わるタスクは細かく、膨大です。

決められた期日に向けた計画的なタスク管理ができなければ、データサイエンティストとしての信用や評価を落としかねません。また、期日を守るのはビジネス関係において必須といえます。つまり、データサイエンティストに向いている人には、先を見据えたタスク管理力が必要です。

地道な作業が好き

データサイエンティストはデータと向き合う地道な作業が多いです。分析材料となるあらゆる大量のデータを用いるため、ときには長時間におよぶ検証や繰り返しの作業、綿密な作業が必要になります。データから何かを推測したり根拠を導き出したりといった、地道な作業を好む人はデータサイエンティストに向いています。

数字を扱うのが好き

データサイエンティストはデータを統計学やプログラミングの知識に基づいて分析していくため、数字を扱うのが好きな人に向いています。

データサイエンティストは、長時間データと向き合い分析しながら、数字をどのように提案へ結びつけるかを検討します。その際、数字から導き出される事実・推測は、課題解決や改善に向けた提案の軸となる重要な要素となります。そのため、数字を扱うのが好き、あるいは得意な人は特にデータサイエンティストに向いている人です。そのような人は、統計学やプログラミングの知識を活かし、企業の課題解決に役立つ価値を提供できるでしょう。

データサイエンティストに向いていない人

データサイエンティストはデータ収集など地味で細かい作業が発生するため、一部では「やめとけ」ともいわれます。また、数字と向き合う時間が長いため、数字に拒否反応を示す人や計算が苦手な人もデータサイエンティストに向いているとはいえません。

データサイエンティストに向いている人材か自身で正しく判断できないと、転職後に後悔してしまう可能性があります。たとえば、仕事内容が苦になりそうだと思う場合、データサイエンティストになれたとしても、やりがいを感じられなかったり不満に感じる場面が多かったりするでしょう。

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データサイエンティストに転職するメリット

データサイエンティストに転職すると、データ分析の専門家として企業への提案ができる以外にも得られるメリットがいくつか挙げられます。転職を検討する上でも、メリットが少ないより、たくさんあったほうがモチベーションにもつながるはずです。データサイエンティストになるとどのようなメリットが得られるか、具体的に見ていきましょう。

年収が高い

データサイエンティストの年収は、ほかのIT系職種と比べても比較的高いです。レバテックキャリアに掲載されている求人をもとに算出すると、平均年収は500万円以上が相場となっており、それだけ市場価値の高い職種といえます。データサイエンティストとして高く評価される実績を出し続ければ年収をさらに上げていけるため、高年収を目指す人にとっては大変魅力に感じる職種でしょう。

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

会社に貢献できる

データサイエンティストは企業に寄り添いながら、さまざまな提案をする仕事です。データを駆使したあらゆる手法によって最適な提案を行いますが、その結果によっては企業への貢献につながる大きな成果を得られます。自分の腕次第で企業の経営が左右されるといっても過言ではありません。スキルや経験値が養われていく中で、企業にも貢献できるのはメリットでしょう。

需要が高い

データサイエンティストは、IT業界に限らずあらゆる業界で通用するスキルを兼ね備えているため、需要が高いです。企業の課題や業務効率化のために情報収集・データ分析を行い、マーケティングを考慮した最適な提案ができるため、コンサルティング業界や金融業界、広告業界などでも十分に活躍が期待できます。

市場価値の高いデータサイエンティストになれれば自信につながり、ほかの業界への転職も有利なため、将来の可能性も広がります。

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データサイエンティストに必要な4つのスキル

データサイエンティストに向いている人とは、仕事上で求められるスキルを備えている人ともいえます。転職活動を進める前に必要なスキルを知っておくと、採用されるためにとるべき行動や養うべきスキルが明確になります。

ここからはデータサイエンティストに必要なスキルについて解説します。データサイエンティストに必要なスキルは主に4つです。

1.プログラミングスキル

データサイエンティストが扱うデータは大量で、プログラミングスキルを用いて効果的にデータ分析していく必要があります。また、機械学習やディープラーニングを使いこなすと見えてくる情報もあります。具体的には、機械学習やデータ分析が強みの「Python」、統計解析が強みの「R言語」を扱えるスキルがあると理想的です。

2.統計学の知識

統計学の知識は、大量のデータを整理、かつ適切に分析し、業務改善の情報を引き出すために必須といえます。統計学の手法を活かせれば、データの規則性や不規則性を正しく認識でき、分析の際に推測の範囲がより広がります。小さな要素からでも重要点を導き出しやすくなり、分析の精度を高められるため、データサイエンティストを目指すなら学んでおくとメリットです。

3.コミュニケーションスキル

データサイエンティストは社内のデータ収集を行うため、多くの部署と連携するコミュニケーションスキルが求められます。他部署から必要な情報を収集し、その使用用途をデータ分析の知識がない人に説明する際にも、要件を分かりやすく伝え了承を得なくてはいけません。

また、データが必要な際に協力してもらえるように、日頃から周囲とのコミュニケーションをとる努力も必要でしょう。

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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
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
データサイエンティストに求められるプログラミング言語と学習方法

4.マーケティングスキル

ときには企業のマーケティング戦略に携わる場合もあるでしょう。その際には、企業の強みや業務内容をよく理解し、競合調査をした上で他社との差別化を図る分析・提案が必要です。マーケティングスキルがなければ、現状の問題の洗い出しや売上につながる効果的な提案はできません。

マーケティングの観点からデータを収集・分析し、いかに企業の売上に貢献できるかがデータサイエンティストの役割です。

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データサイエンティストの市場需要と将来性

データサイエンティストの需要は今後も増えていくでしょう。なぜなら、ビッグデータの普及が進み、AIや機械学習を用いた分析の需要が高まっているからです。また、AIや機械学習の知識だけでなく、マーケティングの知識が問われる点についても、需要が増える追い風になっています。近年AI技術の進化やビッグデータの普及により、データサイエンティストを目指す人数も年々増えています。

一般社団法人データサイエンティスト協会の「データサイエンティストをめぐる環境の違い」によると、日本で専門部署を設けている企業は2023年で7.6%、アメリカでは37.4%です。

この結果からも分かるとおり、アメリカに比べると、日本のIT業界は遅れています。しかし、データサイエンティストの職に就くことに興味がある人は、日本とアメリカでは大差が見られません。また、国内だけで見れば、認知度や専門部署の設置率などは年々増加傾向が見られます。そのため、アメリカでの需要や人気が高ければ、今後国内での需要がさらに増加していくでしょう。

データサイエンティストの需要が高まっている業界

データサイエンティストの需要は主にマーケティング業界にて高まってきています。しかしデータサイエンティストが求められているのは、マーケティング業界だけではありません。

IT業界をはじめとして、金融、小売、物流、サービスなどさまざまな業界でデータサイエンティストの必要性が増しています。また、同業種でも会社によってデータサイエンティストの役割が異なるケースもあるため、活躍の場は広いでしょう。ビッグデータなどの大規模なデータの解析を目的としている企業や、AIや機械学習の開発が主な場合もあります。

さらに、民間企業だけでなく、行政などの自治体における需要も高いです。特に大規模な市民調査などの結果を有効に活用するためのデータ分析を担う役割としてデータサイエンティストが求められています。また医療では人間では診断が難しい症例の解析なども、人工知能やビッグデータを活用して解決しようとする動きもあります。

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？

データサイエンティストの需要がなくなるという予測も？

データサイエンティストの需要が高まる一方で、需要がなくなるとの懸念もあります。データサイエンティストを目指す人にとっては、このような懸念は不安要素となりかねないため知っておくべき問題といえるでしょう。将来が懸念されるその理由としては、以下の2つが考えられます。

人工知能の進歩が職種の需要を低下させるともいわれています。そして、将来人間の判断力を超えるAIが開発され、高度な知識と技術が必要とされる業務においてもデータサイエンティストが不要になる可能性は否定できません。

また、専門家として十分なスキルを持つデータサイエンティストが充足すれば、スキルの低いデータサイエンティストが求められなくなる可能性があります。実際に職種のニーズの高まりから、日本国内で人材を養成するための大学が増えています。

たとえば、文部科学省により平成30年度から開始された「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」の選定状況によると、令和5年2月時点で共同申請を含め25校の大学が人材育成に向けた取り組みを開始しています。このことから、いずれ人材が飽和状態となるのではないかと懸念されています。

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市場価値の高いデータサイエンティストになる4つのポイント

データサイエンティストになれたとしても、必ずしも活躍できる人材になれるわけではありません。転職に成功しただけで満足するのではなく、その後も目標や志を持ち仕事と向き合っていく姿勢が大切です。また、必要とされる人材となるにはデータサイエンティストとしての価値を高める努力が欠かせません。なんとなく仕事をしていると、周囲の人との差もどんどん開いていってしまうでしょう。

では、具体的にはどうすれば良いのでしょうか。ここからは、市場価値の高いデータサイエンティストになるために必要な4つのポイントを解説します。

1.データサイエンスが求められる業界への理解を深める

データサイエンティストとして何が求められているのか、理解を深めることが重要です。単純にITを使いこなしてデータ収集やデータ分析をしているだけでは不十分でしょう。単純なデータ操作は今後AIによって代替される可能性があるからです。

まずはデータサイエンスの知識に加えて、データサイエンスを求めている企業の業界の知識を十分に身につけましょう。解決すべき課題を見つけ、データを使って解決する方法を提言できれば、重宝されるデータサイエンティストになれます。

2.AIが苦手とする業務をカバーできるようにする

現在のデータサイエンティストの業務は、将来AIに代替されてしまうものも少なくないでしょう。だからといってAIを恐れる必要はありません。データサイエンティストにしかできない仕事、つまりAIに代替されない仕事に従事できれば良いからです。

たとえばAIは、データ分析した結果を使って新しいモデルの構築、仮説を構築して試行錯誤などは向いていません。AIを使いこなすことで、AIの苦手な業務をカバーできるような、付加価値の高い仕事を追求する姿勢がデータサイエンティストには求められます。

3.最新技術をキャッチアップし続ける

データサイエンティストに限らずIT業界は、常に新技術が開発されています。データサイエンティストとして働き続けるために新技術のキャッチアップは欠かせません。

新しい技術を身につけたら、業務に活かす方法がないか模索しましょう。情報のキャッチアップはインプット、仕事で活かすのはアウトプットです。このサイクルを繰り返せば、データサイエンティストとしてスキルアップできます。

4.データサイエンティスト向け資格の勉強を通じてスキルを高める

資格取得によって知識・スキルとともにデータサイエンティストとしての付加価値が得られます。たとえ資格試験に合格できなくても、そのための努力は決して無駄にはならず、知識が定着したりスキルが向上したりするメリットはあります。また、資格取得に挑戦する姿は周囲からの評価にもつながるでしょう。

データサイエンティスト向けの資格を4つ紹介します。データサイエンティストに必須の資格ではありませんが、知識を身につけスキルを証明する手段として活用しましょう。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験とは、IPAが実施する試験であり、合格すれば情報処理技術者としての知識が一定水準であることを示す国家資格が得られます。資格は12種類あり、それぞれ難易度や問われる内容が異なります。とはいえ、特定の製品やソフトウェアの知識を問う試験ではなく、情報技術の基本知識や技能など、広範囲を網羅的に問われる試験です。情報処理技術者試験はIT業界で必要となるスキルを身につけられます。

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の中の1つです。ITパスポートや基本情報技術者よりも上位の資格とされており、データベースの専門家としての登竜門的な資格です。試験内容はデータベースの設計・管理を業務とするエンジニア向けですが、データサイエンティストが扱うビッグデータを学ぶ上で役立ちます。

試験は毎年10月に実施されます。多肢選択式の午前Ⅰ、午前Ⅱの問題と、記述式の午後Ⅰ、午後Ⅱの問題を受験し、それぞれ60点以上で合格となります。令和5年度秋期試験の合格率は18.5%です。

統計検定

統計検定は日本統計学科が実施している統計の活用力を認定する試験です。統計はデータサイエンティストのデータ分析の業務で使われます。試験では実務よりも理論的な出題が多いため、統計に関する知識のインプットとして最適といえます。

試験は、4級、3級、2級、準1級、1級、統計調査士、専門統計調査士、DS（データサイエンス）基礎、DS発展、DSエキスパートの10種類があります。1級は筆記試験、1級以外はすべてパソコンで回答するCBT方式での試験となっています。

G検定・E資格

G検定とE資格は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施しているAIに関する試験です。G検定はAIに関する基本的な知識を証明する検定であり、E資格は高度な数学とプログラミングを駆使してAIを実装するエンジニア向けの資格です。

G検定は多肢選択式の出題で受験資格に制限はありません。E資格も多肢選択式の出題ですが、受験資格としてJDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了している必要があります。JDLA認定プログラムとはディープラーニングを実装するスキルを学ぶスクールで、主にオンラインでさまざまな企業で開講されています。

G検定、E資格ともにインターネットに接続されたパソコンを利用して自宅で受験できます。

詳細は「ディープラーニングの資格｜G検定とE資格の勉強法や取得のメリット」の記事も参考にしてみてください。

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データサイエンティストの求人例

データサイエンティストになるためには、求められる人物像やスキル・経験を把握する必要があるでしょう。それを確認するために有効なのが求人例のチェックです。求人情報では、企業が実際に求めている人材の条件が確認できるため、転職に向けた対策を練る上でも良い材料になります。

また、求人をたくさん見れば見るほど、データサイエンティストに求められている仕事内容や自分に足りないスキルが明確になるため、有益といえます。職種への理解もさらに深まるはずです。

レバテックキャリアに掲載されているデータサイエンティストの求人は多数ありますが、そのうちの1例を紹介します。

関連記事：
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未経験からデータサイエンティストを目指す方法を徹底解説

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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を目指す人はどのような疑問を抱えているのでしょうか。データサイエンティストの仕事内容は企業によって異なる場合があるため、職種の実態を知るのは容易ではありません。転職するためには仕事内容や必要なスキル、役立つ資格などをよく理解し、慎重に準備を進めていく必要があります。

ここでは、よくある質問と回答を紹介します。同じくデータサイエンティストに興味を持つ人との
疑問を共有し、職種への理解をさらに深めましょう。

Q1. データサイエンティストは何をする人ですか？

データサイエンティストは、ビジネスにおけるあらゆる課題解決のためにデータを駆使して貢献する職種です。クライアントへのヒアリングをとおして問題の明確化・ゴールの設定を行い、必要なデータを収集します。収集したデータをもとに仮説を立てながら分析したり試行錯誤したりしながら、最適な解決策を提案します。

Q2. データサイエンティストにはどのような人が向いていますか？

データサイエンティストに向いている人は、「情報を集めるのが好き」「コミュニケーションが得意」「論理的思考ができる」「データや数字を扱うのが好き」「タスク管理ができる」といった特性があります。また、目標を持ち向上心を持って学習し続ける姿勢もあるとなお良いでしょう。

Q3. データサイエンティストが活躍する業界は？

データサイエンティストはあらゆる業界で活躍できます。IT業界に限らず、コンサルティング業界、金融業界、広告業界などでも十分に活躍できるでしょう。また、ビッグデータや人工知能を活用した分析も注目を集めているため、今後もさらに活躍の場が広がっていくと考えられます。

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まとめ

データサイエンティストは今後も需要が増えていくことが予想される職業です。AIやマーケティングといった幅広いスキルが求められる職業ですが、需要・将来性が高いため注目されています。また、ほかのIT職種に比べると年収が高い、企業へ貢献できるやりがいのあるといった点はメリットといえ、目指す価値は大いにあるでしょう。

データサイエンティストに向いている人に挙げられる特徴を把握できれば、今からでもそれに向けた対策や努力によって転職の可能性を高められます。さらに、資格取得に挑戦しながら必要な知識やスキルを身につけるのもおすすめです。

データサイエンティストに興味がある方、AIやマーケティングのスキルをすでにお持ちの方は挑戦してみてはいかがでしょうか。

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