データサイエンティスト

企業の業務改善から個人が利用するスマートフォンアプリまで、データ活用の場が広まっています。日本の大学でデータサイエンスの学部が相次いで新設されているというニュースは、記憶に新しいところでしょう。それらは同時にデータ分析・活用を行うデータサイエンティストの需要が高まっているということでもあります。 

データ活用のスペシャリストであるデータサイエンティストとはどのような仕事を行う職種なのでしょうか?この記事では年収や必要なスキル、将来性などについてご紹介します。 

 

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、企業における新たな商品やサービスの創出や業務プロセスの改善のために、大量のデータ(ビッグデータ)を分析する技術者のことです。

データサイエンティスト誕生の背景 

データサイエンティストはいわば、データを活用するコンサルタントのような側面を持ちます。現在のデータサイエンティストが誕生した大きな理由は、ビッグデータの存在です。昨今のSNSやAIの発展により、企業に蓄積されるデータ量が増大しました。扱うデータ量が増えていく一方で、ビジネス上の課題を解決するためにそれらのデータ活用の必要性が出てきたのですそこでデータ活用を専門に担うデータサイエンティストという職種が誕生しました。 

 

データアナリストとの違い 

データサイエンティストと似た職種として、データを分析することを主とするデータアナリストが挙げられます。厳密にはデータサイエンティストとデータアナリストの間に大きな違いはありません。 

ただし人や企業によってはデータアナリストを企業の現状分析や意思決定支援、業務改善を行う職種として扱っているケースもあります。 

 

データエンジニアとの違い 

もう1つ、データサイエンティストと近い関係にある職種に、データエンジニアがあります。データエンジニアは、データ管理のための情報基盤を構築・運用する職種であり、主にデータの収集や調整などを担う人材ですまた機械学習やAIの分野においては、データサイエンティストの指示のもと学習データを作成します。 

これらのデータ管理はデータサイエンティストの業務となる場合もあり、データエンジニアはデータサイエンティストの業務の一部を専門的に担っているとも言えます。 

 

データサイエンティストの年収 

厚生労働省が発表している「令和2年賃金構造基本統計調査」では、データサイエンティストの平均年収は508万円となっています。 

ただし、これはあくまで平均の年収であり、将来的にはさらなる高収入が狙える職種です。データサイエンティストの専門性から高い報酬で人材を募集している企業は少なくありません。中には年収1,000万円を超える場合もあります 

 

IT 給与調査 2021

IT領域 給与水準調査 - 2021年

データサイエンティストの年収は、こちらのページからダウンロードが可能です。ご参考までに具体的な金額をご覧ください。 

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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どの業種向けであっても大まかに下記のような流れで業務を行います。 

 

クライアントの課題設定 

業務の責任者にヒアリングを行って課題を洗い出します。その後課題の中から対象となる課題を決定その後のデータ分析に備え、課題解決策の仮説を立てておきます。 

 

データ収集・加工 

企業内に蓄積されたデータは、形式が統一されていないケースが多々あります。形式がバラバラではデータの収集や管理を効率よく行うことができません。そのためデータ処理の方法を、下記のような流れで決めることになります。 

 

  • データの担当者にヒアリングを行い、課題解決の仮説を立証するためのデータ処理の枠組みを決める 
  • 決めた枠組みであらゆるデータの管理が可能かどうかを検証した後に、データの収集・加工を行う 

 

データ分析 

課題解決のための仮説を立証するため、データ分析を行います。この段階で統計的に有意なデータを見つけ出します。 

 

課題解決方法の提案 

分析を終えた後は、分析したデータをもとにレポートを作成し、クライアントに分かりやすい形で改善策を提案します。クライアントは提案を受けて、具体的な課題解決に動くことになります。 

 

データサイエンティストへの転職に必要なスキル 

データサイエンティストに必要なスキルは大きく分けて、数学とIT知識です

統計学・データマイニングに関する知識

データ分析にて統計的に有意となるデータを見つけ出すには、統計学やデータマイニングの知識が必須となりますそれらの基礎となる数学の知識も必要です。 

IT知識 

データ分析に必要なITに関する知識は多岐にわたります。膨大な量のデータを適切に、効率的に収集・活用するためには、データベースやプログラミングに関する知識が必要です。またデータ分析のためのツールの使用歴が求められる場合もあります。 

データサイエンスの分野でよく使われるIT技術は、例として下記が挙げられます。 

 

<データベース> 

リレーショナルデータベースの知識、SQL、分散処理の知識 

<プログラミング> 

Python、R言語 

<データ分析ツール> 

SAS、SPSS、Excel 

 

ビジネスに関する知識 

データサイエンティストは企業の課題を見つけ出し、分析したデータをもとに改善案を提案する業務を担います。したがってビジネスに関する知識や洞察力、発想力、業界知識が求められます 

 

プレゼンテーション能力 

データサイエンティストはデータ分析の結果を企業の意思決定者に対して報告します。 

ただし企業の意思決定者は必ずしもIT知識に明るいわけではありません。そのためデータサイエンティストには、エンジニアでない方にも分かりやすく理解ができる程度のプレゼンテーション能力が求められます。 

 

データサイエンティストへ転職する際にあると望ましい資格 

データサイエンティストのスキルを示せる資格は、以下の通りいくつかあります。 

 

統計に関する資格 

統計に関する知識が必要である以上、統計スキルを証明する資格はあると良いでしょう特に一般財団法人 統計質保証推進協会が主催する「統計検定」は、総務省や厚生労働省が後援している有名な資格です。 
 

データベースに関する資格 

データ管理のためのデータベースに関する資格もあります。リレーショナルデータベースやSQLなど基本事項はどの資格も共通しているため、使用してきた技術に合わせて資格を取得しておくと良いでしょう。 

 

  • データベーススペシャリスト試験:IPA主催のデータベース全般に関する試験です。合格すれば、データ管理に関する高度IT人材として認められることになります。 
  • オラクルマスター:Oracle社主催、リレーショナルデータベースであるOracleに関する資格です。 
  • オープンソースデータベース技術者認定資格(OSS-DB技術者認定資格):オープンソースのデータベースに関する資格です。 

 

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は比較的新しい職種ながら、たびたび不要論が展開されます。その理由は、昨今のAIの進化です。AIの進化によりデータ分析の役目がAIにとって代わられデータサイエンティストの仕事が減少するのではないかと言われています 

しかし、AIが普及することで同時に、データサイエンティストに求められる役割も変わってきています。データ分析だけでなく、現場を知りコンサルティングができるような技術力のある人材が今後求められているのですこのことから、当面データサイエンティストの需要がなくなることはないと考えられます 

データサイエンティストは、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者などから転身する例もあります。またデータエンジニアからみれば、データサイエンティストはキャリアのステップアップとなります。 

 

まとめ 

データサイエンティストは高度なスキルが求められる反面、高収入も見込める職業であり、やりがいもあります。データサイエンティストになりたい、あるいはキャリアチェンジを考えているのであれば、転職エージェントに相談してみてはいかがでしょうか。 

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