データサイエンティストの役割|仕事内容や求められるスキルを解説

最終更新日:2023年10月17日

データサイエンティストとは、膨大な量のデータを収集・分析し、顧客が活かせる形に整形し課題解決案を提案する職種です。データ分析のプロとしてデータの価値を最大限に引き出し、企業の意思決定や課題解決をサポートする役割を与えられています。

この記事ではデータサイエンティストとはどのような職種か、どんな役割・仕事が与えられるのか、求められるスキルは何かを徹底的にご紹介します。データサイエンティストを目指している方はぜひ最後までご覧ください。

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この記事のまとめ

  • データサイエンティストは、膨大なデータの中からパターンやトレンドを発見し、ビジネス戦略における意思決定の支援や未来の予測をする
  • データサイエンティストの将来性については意見が二分している
  • データサイエンティストに要求されるスキルは多く、継続的な学習が必要

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、ビッグデータの収集と分析を通じて、ビジネス課題を解決する職業です。プログラミングやデータベースの構築、システム運用を通じて収集したデータを分析します。データサイエンティストの役割は、膨大な情報の中からパターンやトレンドを発見し、ビジネス戦略における意思決定の支援や未来の予測などです。

データサイエンティストが誕生した背景には、ビッグデータをビジネス・インサイトに繋げようとする企業側の動きがありました。

データサイエンティストは、統計やデータ分析のキャリアを経ていることがほとんどです。ビッグデータへの注目と処理テクノロジーの進歩によって、よりポジティブなデータの活用が求められる中、データの事後処理のみに集中していた統計担当者も、よりクリエイティブにデータを扱える人材へと成長する必要性が出てきたのです。

データによって新たな価値を創造するデータサイエンス分野の発展を受けて、データサイエンティストを育成するためのカリキュラムを設ける大学も増えてきています。また、データサイエンティストのキャリア形成支援などを目的とした団体も設立され、ビッグデータ関連市場の発展を支えています。

データアナリストとの違い

データアナリストとは、主に過去のデータを分析し、ビジネスのパフォーマンスやトレンドを分析する職種です。そのため、データサイエンティストは未来の予測や意思決定支援のために機械学習モデルの構築などの手法を活用するのに対して、データアナリストは過去のデータを分析し、ビジネスの評価を行います。いずれの職種もデータを活用しますが、アプローチ方法や目的が異なります。

データサイエンティストの役割

ビッグデータの利用価値が増大するにつれ、データサイエンティストの役割も大きくなっています。パワフルな分析ツールや高度な統計モデリング手法を扱えることも大切ですが、そこからさらに経営に関わる課題や新しい視点を発見し、具体的に事業利益に貢献できる人材こそ、優れたデータサイエンティストと言えるのです。

ここでは、データサイエンティストに求められる役割を仕事内容と併せて見ていきます。

データ分析環境の構築

データサイエンティストの重要な役割であるデータ分析環境の構築は「データの収集、整理、分析、保存、そしてセキュリティを確保するための仕組み作り」を指します。具体的には、データを収集するプログラムを作成し、データを使いやすい形に整えます。また、データを分析し処理するためのシステムを設計し、データを保存するためのデータベースを作成し保守・運用をします。最後にセキュリティ対策も重要な役割でしょう。

簡単に言い換えると、データを使いやすく、安全に利用できる環境を整える作業がデータサイエンティストの役割です。

ビッグデータの活用と事業利益への貢献

データサイエンティストの最も重要な役割は、データを活用して事業利益へ貢献することです。データに隠れているパターンを発見し、最終利益に繋がる傾向を特定できるかは、データサイエンティストの手腕にかかっていると言えるでしょう。

顧客行動を詳しく追跡したり、トレンドに関する知見を手に入れるためには、効率的かつ有効なアプローチを持続する必要があります。また、範囲を拡大させつつ、分析精度を高める技術も今後さらに求められるでしょう。データサイエンティストにとって、ビッグデータの可能性を探り続けることは継続的な役割と言えます。

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収集から加工、分析結果からレポート作成まで多岐に渡ります。ここからは各工程の作業内容について紹介します。

データの収集

データの収集はデータサイエンティストの代表的な作業とも言える工程です。解決したい課題に応じてデータを収集していきます。既にデータが集まっている状態でしたら、データベースから検索するだけで収集できますが、データベースがない場合はどのようにデータを集め格納するか設計しなければなりません。

多くの場合、業務システムのAPIや企業HPに埋め込んだGoogleAnalticsでデータを収集していきます。

データの加工

データを十分収集できたら、次に分析できる形式にデータを前処理していきます。取得したデータにはノイズが混じっていることが多く、分析に適していない異常データを削除しなければなりません。

また、特定のカラムが空欄の場合は0を入れるなど分析の方法に合わせて円滑に進むような処理をしていく必要があります。

データの加工が完了したら、データ分析できる形式に変換するのもこちらの工程にあたります。

データの分析

データの加工が済んだら、いよいよデータの分析です。加工済みデータから解決したい課題改善に繋がる情報を抽出していきます。

データの分析は報告書作成の準備にあたる工程ですので、データの分析スキルだけでなく課題に紐づく情報はどれかを考える課題解決力も求められます。「なぜこの情報は課題解決に繋がるのか」を念頭に置いてデータ分析する必要があります。

取得したデータ群、分析結果から課題解決に繋がらないようでしたら、再度データの収集に戻り解決案を見つけ出すまで繰り返します。

レポート作成、報告

データ分析が済んだら、分析結果をどのように活かせるかを検討し相手に伝えます。取得したデータ群や分析結果を基にレポートを作成し、課題の原因を洗い出します。

ただ単に分析結果を伝えるので無く、仮説を交えた解決案の提案や相手に伝えるコミュニケーションスキルも必要でしょう。

データサイエンティストに求められるスキル

各方面から注目を集めるデータサイエンティストですが、新しい職種ということもあり、明確なスキル要件は今後固められていくでしょう。企業側が求める役割と、人材のスキルセットにミスマッチが生じるケースも多々あり、データサイエンティストの普及啓蒙活動を行う団体では、データサイエンティストのスキル要件を明確にするため、スキルチェックリストを作成しています。

ここでは、データサイエンティストに求められるスキルとして、「データサイエンススキル」「テクニカルスキル」「ビジネススキル」の3つを解説していきます。

データサイエンススキル

データサイエンススキルとして挙げられるのが、統計数理の知識です。分散や正規分布などに関する基礎的な理解が必要となります。また、データ分析手法や分析ツールに関する知識も必須です。データの加工及び可視化についても高いレベルが要求されます。

そのためには、大学数学レベルの統計学、データ処理方法の知識が必要です。統計学に関しては資格も豊富に用意されているので、適宜活用して習得していくといいでしょう。資格について詳しくは後述します。

統計学の知識を習得することで、データ処理時に何を行っているのか、なぜこの処理を行うと適切な結果が導けるのかが分かるため提案に説得力が増します。

テクニカルスキル

BIツールへのデータ挿入、データ整形処理などを行うため、基礎的なプログラミングスキルも必要です。また、SDKやAPIについての理解、SQLの構文理解と実行スキルなどがあると、分析プロジェクトに貢献できるでしょう。

特に使用されている言語はRとPythonです。以前はほとんどの現場でRが使用されていましたが、近年ではPythonを使用した現場が多くなっています。また、Pythonを使用すると機械学習など発展的な処理に繋げられます。

Pythonはデータ分析以外にもスクレイピングやWebアプリ開発ができるなど、様々な特徴があります。これからデータサイエンティストを目指す方はPythonの習得も視野に入れるといいでしょう。

ビジネススキル

ビジネスの目的を見極めるセンスもデータサイエンティストの要件として挙げることができるでしょう。また、同時進行で多数の業務を担当することが多いため、タスク管理や進捗管理もこなす必要があります。課題解決力、コラボレーションスキルといった社会人としての資質も不可欠です。

さらに、解決したい課題と紐づくデータは何かを理解した上でデータ分析することが大切ですので、解決したい課題に関する業務知識やビジネス、マーケティングスキルなど多岐に渡るスキルが求められます。

データサイエンティストに役立つ資格

前述の通り、データサイエンティストは多岐に渡るスキルが求められます。これらのスキルの客観的評価を得られることは転職は昇給時に非常に重要ですので、積極的に資格取得に挑戦していきましょう。

ここからはデータサイエンティストに役立つスキルを5つ紹介します。紹介するのは以下5つです。

  • ・データサイエンティスト検定

    ・データベーススペシャリスト試験

    ・統計検定

    ・G検定

    ・E検定

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定とは、一般社団法人「データサイエンティスト協会」主催のデータサイエンス能力を測る唯一の検定です。検定の難易度は比較的低く、データサイエンティストを目指す方が最初に受けるべき試験といえます。

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検定とは、データベースの設計から管理に関する問題が出題される国家資格です。前述の通り、データサイエンティストはデータの収集が非常に重要になります。データの収集時に無秩序に収集してしまうとデータ加工が上手くできず、適切な分析結果を導けなくなります。

そのため、適切にデータ収集するためのデータベース設計スキルは非常に大切です。データベーススペシャリスト試験を習得するとビックデータから必要なデータを収集、分析に必要な知識が学べますので、データサイエンティストが取りたい資格の1つといえます。

統計検定

統計検定とは、一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催の統計学の基礎知識や応用力を問われる資格試験です。データを基に客観的判断や分析力を問われるため、データサイエンティストに最も求められるスキルの証明となります。

統計検定は5つのレベルが設けられているため、統計スキルに自信の無い方は低いレベルから挑戦しましょう。

一般的にデータサイエンティストに求められる知識は準一級相当と言われています。データサイエンティストを目指す方は準一級を目指しましょう。

G検定

G検定とは、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」主催のディープラーニングの基礎知識から適切な活用方針を立てて事業活用できるかまでを測る検定です。データで何ができるのか、AIを活用するとどのようなアプローチが可能かの知識が問われるため、データサイエンティスト業務全般を客観的に測る指標となります。

また、AIでどんなことができるかなどを体系的に学べ、DX理解のリテラシーにも繋がるため、データサイエンティストには非常におすすめの資格です。

E検定

E検定とは、G検定同様、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」主催のディープラーニングに関する検定です。G検定ではディープラーニングの基礎が問われるのに対して、E検定ではディープラーニングの理論を基に実装するスキルまで問われるため、G検定より難易度が高いのが特徴になります。

機械学習の理論だけでなく、線形代数や統計といった応用数学の知識も必要ですので、非常に難易度が高いです。G検定や統計検定を取得後に学習すると良いでしょう。

E検定は取得難易度が高い分、市場価値の高さを証明するのに適した資格となっています。市場価値を高めて高年収を狙いたい方は挑戦してみてはいかがでしょうか。

データサイエンティストの将来性について

データサイエンティストの将来性については「なくなるからやめとけ」という意見と「今後も高い将来性が見込める」と反対の意見が見受けられます。ここからは、データサイエンティストの将来性に関するそれぞれの意見の理由を深掘りしていきましょう。

データサイエンティストが「なくなるからやめとけ」と言われる理由

データサイエンティストが「なくなるからやめとけ」と言われる理由は以下の3点です。

  • ・AIの発展・普及により仕事が減ると言われているため

    ・業務内容の線引きが他職種と曖昧になっているため

    ・需要拡大に伴い人材の能力格差が生まれるため

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

AIの発展・普及により仕事が減ると言われているため

AIの急速な発展に伴い、ビッグデータの解析もAIで対応できるようになりました。AIは大量のデータを解析し、予測や分析を実行できます。そのため、一部の人々からはデータサイエンティストの仕事が減ると言われています。

業務内容の線引きが他職種と曖昧になっているため

データサイエンティストの業務内容はかなり曖昧で、ほかのデータ関連職種との境界がはっきりしていません。データ関連職種には「データアナリスト」「データエンジニア」「機械学習エンジニア」などが該当します。これらの職種とデータサイエンティストの業務は被っている部分が多く、データサイエンティストの仕事が細分化され、別の職種に統合される危険性があります。

需要拡大に伴い人材の能力格差が生まれるため

データサイエンティストは急速に拡大し、非常に需要が高いです。しかし、データサイエンティストなら誰でも良いというわけではありません。高度なスキルを持つデータサイエンティストは今後も高い需要が見込まれますが、スキルの少ないデータサイエンティストはAIやスキルの持ったデータサイエンティストに淘汰されていくでしょう。

データサイエンティストの将来性が高いとされる根拠

やめとけと言われる理由を確認してきましたが、将来性は高いという意見もあります。ここからは、データサイエンティストの将来性が高いとされる理由を3つ紹介します。紹介するのは以下の3点です。

  • ・AIで代替できる仕事は限界があるため

    ・仕事内容自体の需要が高まっていく見込みのため

    ・人材育成に関する機関が充実してきているため

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

AIで代替できる仕事は限界があるため

前述の通り、AIはビックデータを解析し予測や分類が実行できます。しかし、予測したデータから創造性を働かせたアイデアや論理的な判断、ビジネスに活かすのは苦手です。そのため、データサイエンティストのようなデータを活用した問題解決に取り組む職種は無くならないと考えられています。

仕事内容自体の需要が高まっていく見込みのため

取得できる情報が年々増えているため、データを活用した意思決定は今後も重要視されると予想されるため、データサイエンティストは必要不可欠です。データ分析に関するコンピュータサイエンススキル、データを読み解く統計スキルを活かしたデータの解釈やビジネスへの適用、データの説明はますます需要が高まるでしょう。

人材育成に関する機関が充実してきているため

日本では、データサイエンティストを育成する学部やプログラミングスクールを支援する補助金が充実しています。これは国や大学が今後もデータサイエンティストは重要と判断している証拠です。人材育成の充実度はデータサイエンティストの将来性を裏付けています。

データサイエンティストになる方法

データサイエンティストの将来性を確認し、目指したいと感じた方も多いのではないでしょうか。ここからは、データサイエンティストになるための方法を5つのステップに分けて紹介します。データサイエンティストを目指す方は以下の手順で学習しましょう。

  • 1. 基本的な数学と統計学の学習

    2. プログラミングスキルの習得

    3. データベースやSQLの学習

    4. データの処理方法の学習

    5. 機械学習モデルの構築方法や時系列データの分析方法などを学習

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

基本的な数学と統計学の学習

データサイエンティストには、データの解析や機械学習モデルの構築に数学や統計の知識が必要不可欠です。数学の基礎を学ぶことで、データの変換やモデルの正当性を理論的に理解できます。例えば、線形代数を学ぶことでデータの変換手法、微分積分を学ぶことで、機械学習モデルやアルゴリズムの最適化の理解が可能です。

プログラミングスキルの習得

データサイエンティストはデータの処理や分析、可視化にプログラミングを活用するため、数学と同様に必要不可欠です。データ分析の主流プログラミング言語はPythonですので、未経験の方はPythonから学習しましょう。

データベースやSQLの学習

データサイエンティストはデータを扱う職種のため、大規模なデータセットを効率的に管理、操作できるデータベースシステムやSQLのスキルを身につけましょう。データベースに関するスキルは職場によって必須ではありませんが、データサイエンティストが身につけていると重宝されるスキルの1つです。

データの処理方法の学習

多くのデータは取得したままの状態では分析に使用できません。例えば、必須の項目が抜けている、文字化けしている、大幅な例外値が含まれているなどです。そのため、データを整理して分析可能な状態に整形する方法を学びます。適切な前処理を行うことで、信頼性の高いデータ分析が可能となります。

機械学習モデルの構築方法や時系列データの分析方法などを学習

データサイエンティストはデータから洞察を得るために機械学習モデルや様々な分析手法を活用します。そのため様々な機械学習アルゴリズム(回帰や分類、クラスタリング)などの知識や時系列データの扱い方の理解が重要です。これらのスキルを身につけて、データから価値を引き出せると初めてデータサイエンティストとしての役割を果たせます。

今後も必要とされるデータサイエンティストになるには

データサイエンティストの将来性で紹介したように、適切なスキルを身につけないと必要とされないデータティストになる危険があります。ここからは今後も必要とされるデータサイエンティストになるための方法を紹介します。

AIにできる内容を理解しカバーするスキルを身につける

データサイエンティストの作業内容の一部はAIでも代替できつつあります。そのためAIと協力して効率的にデータを分析できるデータサイエンティストは今後も需要が上がり続けるでしょう。AIの得意分野は何か、何を支援すればいいかを理解し、AIを活用できるデータサイエンティストは今後も需要が高いです。

知識やスキルを最新の状態にアップデートし続ける

ITのトレンドは常に移り変わるため、最新の情報にアップデートし続けることは非常に重要です。特に機械学習の手法は頻繁に更新されるため、継続的な学習が要求されます。継続的な学習は非常に大変ですが、その一方で続けることで需要が高まります。

データサイエンティストに関するよくある質問

最後に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ます。

Q1. データサイエンティストの主な役割は何ですか?

データサイエンティストの役割は、膨大なデータの中からパターンやトレンドを発見し、ビジネス戦略における意思決定の支援や未来の予測などです。取得できるデータが増えたことから注目を集めています。

Q2. データサイエンティストの仕事内容を教えてください

データサイエンティストの仕事内容は以下の通りです。

  • ・データの収集

    ・データの加工

    ・データの分析、機械学習モデルの構築

    ・レポート作成、報告


上記を通してデータを分析し、傾向を掴むのがデータサイエンティストです。

Q3. データサイエンティストになるメリットは何ですか?

データサイエンティストはデータ分析を通じて会社の意思決定支援や未来を予測します。そのため、社会をより良くできるでしょう。未来予測やデータを踏まえた無駄の分析は、現在でも環境保護などにも活用されています。

まとめ

データサイエンティストとは、膨大な量のデータを収集・分析し、顧客が活かせる形に整形し課題解決案を提案する職種です。顧客が抱えている問題を解決できるデータは何か、どのように集めてどのように分析するかを検討し、課題を解決する役割を与えられています。

多くのスキルが求められるため、非常に難易度の高い職種ですが、その分市場価値ややりがいは高い傾向にあります。腕に自信のある方には非常におすすめの職種ですので、転職の際にご検討してはいかがでしょうか。

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