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データサイエンティストの需要状況、将来性、必要なスキル、年収などを解説データサイエンティストの将来性とは?

データサイエンティストは、これまで活用されてこなかったさまざまなビックデータを分析・活用し、ビジネスに役立てる職種です。ビッグデータの分析・活用は、サービス開発、業務改善、マーケティングなどに使われており、今後も加速していくと言われています。

この記事では、データサイエンティストを取り巻く環境や必要なスキル、年収などに言及しながら、その将来性を解説します。

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1. データサイエンティストとは?

まず、データサイエンティストの定義について解説します。データサイエンティストとは「ビッグデータを分析し、ビジネスに役立つ施策や戦略立案までを行う専門職」です。情報技術が発達した現代では、インターネット、デジタルデバイス、センサー、通信機器などを経由し、企業に大量のデータが蓄積されています。データサイエンティストは、これら膨大なデータ(ビッグデータ)を分析することで、ビジネスに活用できるアイディアを抽出します。

2. データサイエンティストの将来性

次に、データサイエンティストの将来性について解説します。データサイエンティストは、今後日本でも本格的な需要増が見込まれ、将来性のある職種です。ここでは、その理由を具体的に紹介します。

AIを使いこなす人材として期待されている

AIを活用できる人材は、今後官民問わず需要が高まると考えられます。これは、2018年12月20日に内閣府が公表した資料(※1)の内容からも明らかです。内閣府では、AIとデータサイエンスに対する知見を持つエキスパートの教育体制を構築し、産業全体の活性化につなげる考えを示しています。データサイエンティストの仕事には、AIを駆使したデータ分析手法の把握も含まれることから、今後一層の重要さを増していくでしょう。
 
※1参考:内閣府「総合科学技術・イノベーション会議(第41回)資料2」

ビッグデータ市場の拡大に伴い需要が高まる

前述したように、データサイエンティストはビッグデータの利活用が主な仕事です。
 
ビッグデータ市場は年々拡大しており、それを支える人材の不足が危惧されています。これは、経済産業省が公表している資料(※2)からも読み取れます。同資料では、ビッグデータやAI、IoTを「今後大幅に市場が拡大する見方が強い」と結論付けています。また、これら先端IT技術を扱う人材は、2020年までに4.8万人が不足するとされています。
 
これらのことから、AIとビッグデータに深いかかわりをもつデータサイエンティストは、今後も旺盛な人材需要があると言って良いでしょう。
 
※2 参考:経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」P.11より

米国で将来性のある職業1位に選出されている

米国の大手求人情報検索サイト「Glassdoor」(※3)は、2017年時点で将来性のある職業の1位として、データサイエンティストを挙げました。
 
同サイトでは「平均給与の中央値」「職業満足度」「就業者数」から独自のスコアを算出し、それをもとに将来性のランク付けを行っています。ちなみに基本給の中央値は11万ドル(日本円で約1220万円、2018年12月20日時点)で、高い給与水準を維持していることにも注目です。
 
※3 参考:BUSINESS INSIDER「The 25 best jobs in America right now」

高等教育機関が増加している

データサイエンティストの需要増を受け、日本国内でもデータサイエンス学部、学科、研究コースなどの創設が相次いでいます。たとえば国公立大学では、滋賀大学と横浜市立大学で「データサイエンス学部」が創設され、東京大学でも「数理・データサイエンス教育プログラム」が開設されました。
 
このような背景から、データサイエンティストの将来性は明るいといえるでしょう。

3. データサイエンティストに必要なスキルセットと年収

次に、データサイエンティストに必要なスキルと年収について解説します。
スキルについては、データサイエンティスト協会の情報(※4)をもとに解説します。

データサイエンティストに求められる3つの要素

・ビジネスの課題とその背景を理解、整理して解決する「ビジネス力」
・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知識を駆使する「データサイエンス力」
・データサイエンスを意味のある形に整え、実装、運用までをこなす「データエンジニアリング力」

 
データサイエンティストは、AIやプログラミング言語を駆使する「技術者」「科学者」であると同時に「企画職」や「マネージャー」としての能力も求められます。スキルについてもう少し詳しく見ていきましょう。

データサイエンティストに求められるスキル

・データ、グラフの作成スキル
基本統計量(平均、中央値など)の知識を持ち、特定のデータから、データ抽出やグラフ作成を行うスキル

・ツールを使いこなすスキル
表計算ソフト(Excel)、 簡易データベース(Access)等のツールを用いこなし、目的に応じた処理、結果を生み出すスキル

・統計解析手法を扱うスキル
学術分野で使われる手法(SPSS/SAS/R等)を扱うスキル。

・オープンソース系言語を扱うスキル
RやPythonなどを使用し、データ分析・統計を行うスキル。

・AIのアルゴリズムに対する理解
機械学習、自然言語、画像処理など、AIに搭載されているアルゴリズムを理解、活用するスキル。

・分析システムの設計、構築スキル
構造化データ/非構造化データを問わず分析システムを設計し、構築するスキル。
 
※4 参考:データサイエンティスト協会「データサイエンティスト協会、データサイエンティストの ミッション、スキルセット、定義、スキルレベルを発表」

データサイエンティストの年収

レバテックキャリアの求人情報において、データサイエンティストの年収は「500万円~1000万円の間」がボリュームゾーンとなっています。求人の具体例は以下のとおりです(2018年12月20日現在)。

・口コミ、比較サイト運営企業でのアルゴリズム開発業務
想定年収…500万円以上
使用言語…Ruby、Objective-C、Android、iOS、MySQL、Railsなど
応募条件…機械学習、コンピューターサイエンス、数学の専門的な知識など

・住まい情報サイト運営企業での市場予測、広告効果測定
想定年収…685万円~1000万円
使用言語…Java、Python、R、MySQLなど
応募条件…統計解析、最適化、自然言語処理、機械学習、ディープラーニングなどの知識

4. まとめ

この記事では、データサイエンティストの将来性について解説しました。データサイエンティストは本格的なビッグデータの活用が浸透しつつある日本において、需要が伸びている職種です。年収も高水準で推移しており、ITエンジニアやマーケティング職からのキャリアパスとして目指しやすい職種です。
 
スクールも出てきていますので、データサイエンティストになりたい方はこれらをうまく活用しながらスキル習得を目指してみてください。
 

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