こんにちは！

toiroフリーランス編集部です。

需要が高まっているといわれるデータサイエンティストとはどのような仕事なのでしょうか。

今回はデータサイエンティストの仕事内容や年収、スキルや将来性などをご紹介していきます。

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データ分析を専門にしている職業のことです。

主にIT業界に属していることが多く、IT化が進み膨大なデータ(ビッグデータ)を効率よく分析するために必要な職種になっています。

ビッグデータを有効活用することはIT業界以外にも広がりをみせています。

そのため、データサイエンティストはどの企業にとってもなくてはならない存在といえるでしょう。

また、データサイエンティストの仕事はデータ分析を行うだけではありません。

データをもとに根拠のある判断を行うことにもデータサイエンティストの主な職務といえるでしょう。


データサイエンティストの仕事の種類・内容

データサイエンティスト自体がビッグデータの登場とともに注目された最近の職種です。

そのためデータサイエンティストの仕事内容に決まりが存在しておらず、企業やクライアントによっても依頼内容が様々になります。

ここではデータサイエンティストの基本の仕事内容をご紹介していきましょう。


データを収集と分析

ITが発達したことで情報は手に入りやすくなったものの上手く扱えなければ意味がありません。

そこでデータサイエンティストの出番となります。

まずは膨大なデータを集めることからスタートします。既に集まっているデータをそのまま使用して分析する依頼もあるようです。

しかし、様々な観点からデータ分析を行うために他のデータが必要になることもあります。

そのときに必要なデータをまた集めて分析を行うことを繰り返していきます。


データの構造化と管理

データサイエンティストの仕事はデータ分析を行うだけではありません。

ビッグデータから抽出した膨大なデータを誰か見ても扱いやすいようにデータを整理することも仕事です。

データを使いやすいフォーマットに変更するためにはプログラミング言語を使用することになります。

IT業界にデータサイエンティストが多いのもシステムエンジニアから派生した職種だからです。

データサイエンティストが整理したデータがあるからこそ、基づいた分析を行うことができるといえます。

地道な作業が多いので、まさにデータサイエンティストは縁の下の力持ちという立場の職種でしょう。


結果を報告し提案

データサイエンティストの本領が発揮されるのがデータ分析をもとにした結果の報告と提案です。

データサイエンティストがデータ分析をもとにクライアントや企業のビジネス課題の解決策を見いだすまでを担当。

プログラミングによるデータ解析の手法は常に更新されています。

そのため、最新の分析手法はもちろんのこと業界や世の中の動向を把握しておく必要もあります。

結果を報告する際にはレポートにしてまとめられることが多いようです。その後、会議で結果を報告し提案を行うことになります。


データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストと似ているといわれるのがデータアナリストです。

大きな違いは仕事内容の重要性といえるでしょう。

データサイエンティストはデータ分析から提案まで行いますがデータ分析に重きを置かれることが多いのが特徴です。

一方、データアナリストはコンサルタントの仕事に近いということになります。

データアナリストの多くはコンサルタント会社に所属しておりITコンサルタントとしても仕事を行うことが多いようです。

しかし厳密な線引きはされていないため、クライアントや企業によって求められることが違うことを理解しておきましょう。


データサイエンティストの年収

データサイエンティストの厚生労働省のデータによると平均年収は554.3万円といわれています。

年収の幅でいうと年収400万円〜年収600万円程度が最も多い層となっているようです。

とくにデータサイエンティストとして優秀な方や重要なポジションに就いている場合には年収1,000万円を超えることもあります。

実力次第で高収入を目指せる仕事でもあるということです。

参考：データサイエンティスト｜職業情報提供サイト job tag｜厚生労働省


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になるためには何が必要なのでしょうか。データサイエンティストになるための方法をご紹介します。


システムエンジニアから転向するには

データサイエンティストになるためにはデータ分析や統計の経験が必須です。

大学で統計学などを学んでいたのであればデータサイエンティストへの就職も可能でしょう。

もしデータ分析や統計の経験がないのであればまずはシステムエンジニアとしてIT技術を身に付けることがおすすめです。

その中でデータ分析や統計のスキルを身に付けていけばデータサイエンティストに転向することも可能でしょう。


データ分析統計のスペシャリストから転向するには

データ分析や統計を学んでいたからといってもシステムエンジニアとしてのスキルがなければ務まりません。

企業でデータ分析や統計を担当していた経験があるのであれば、あとはITスキルが必要となります。

データ分析や統計のプロフェッショナルであることは重宝されるので、スクールに通うなどしてITスキルを身に付けましょう。


データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストに求められるスキルにはどのようなものがあるのでしょうか。

データサイエンティストに欠かせない必須のスキルをご紹介していきましょう。


ビジネススキル

まずは基本のビジネススキルは高い基準が求められます。

データサイエンティストの仕事はデータ分析だけではなく、企業やクライアントに向けて提案も行う仕事です。

そのため、プレゼン能力やコミュニケーション能力も問われることになるでしょう。

そもそも相手が何を求めているのか理解できなければ、見当違いな提案を行うことになってしまいます。

そうならないためにもしっかりクライアントや企業へのヒアリングが行えることも重要なスキルです。

また、相手が求めていることを深く理解することは相手の求めている以上の提案を生み出すことにも繋がります。

優秀なデータサイエンティストを目指すためには、優秀なビジネスパートナーであることが求められるでしょう。


ITスキル

データサイエンティストになるのであればITスキルは欠かせません。

データ保存や統計学、機械学習(AI)などに使用されるプログラミング言語の習得は必須です。

とくにPython、R、Hadoop、SQLなどがおすすめのプログラミング言語となります。

ITスキルを身に付けるためにこれらから学ぶのであればPythonを選ぶべきです。

Pythonはデータ解析においてよく使用されるプログラミング言語なので習得は必須といえるでしょう。

ITスキルは習得するだけでなくITスキルを持たない人にもわかりやすく説明できる技術も必要です。

企業やクライアントの中にはIT業界に詳しくない方が多く関わることになります。

IT業界では専門用語が多いので、専門用語を使わなくとも説明できるように深く理解しておく必要があるでしょう。


統計解析スキル

データサイエンティストはそもそもデータの扱い方を理解しておかなければいけません。

膨大なデータの中でどのデータを使用するとどんな情報が得られるかなど理解しておかないと仕事にならないからです。

そのため、統計学や解析スキルも必要になるでしょう。

これらのスキルはセミナーや勉強会などでも気軽に学ぶことができるのでスキルアップのための時間を費やすようにしましょう。

また、IT業界においてデータ分析や解析の手法は更新されていきます。

1度身に付けたからといって終わりにするのではなく常に学び続けることが求められる分野のスキルといえるでしょう。


データサイエンティストにおすすめの資格

ここからはデータサイエンティストにおすすめの資格をご紹介します。

資格がないからといってデータサイエンティストになれないわけではありません。

しかし、持っておくことで説得力になる材料といえるでしょう。


統計検定

統計検定は統計に関する知識や分析力を証明することができる資格です。

試験レベルは8段階に分かれており、徐々にレベルアップしていけるので勉強がしやすいのもおすすめの理由になります。

データサイエンティストとして認められるためには準1級程度の知識が必要となるでしょう。


情報処理技術者試験

データサイエンティストになるためには、データに関してだけではなくITスキルの証明も必要です。

そこでおすすめなのが情報処理技術者試験になります。

情報処理技術者試験は、エンジニアにはおなじみの試験といわれているほど浸透している資格です。

国家資格でありITに関するすべての人に活用することができる資格であるため、IT業界に関わるのであれば取っておくべきでしょう。


Python3 エンジニア認定データ分析試験

データサイエンティストのための資格といわれているのがPython3 エンジニア認定データ分析試験です。

まだ新しい資格であるため馴染みがないかもしれませんが、データサイエンティストに特化しているのでスキルの証明に繋がります。

データサイエンティスト必須となるプログラミング言語Pythonの試験でもあります。

そのため、資格があることで即戦力であることが証明できるでしょう。

実践的な試験内容になっているので、データサイエンティストに興味がある方はまず挑戦してみることをおすすめします。


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ついてご紹介してきましたが、データサイエンティストに向いている人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に向いている人の傾向についてご紹介します。


数字やデータが好きな人

データサイエンティストに向いている人は数学やデータが好きな人です。

数字を見ていると頭が痛くなってきてしまう人には向かない仕事といえるでしょう。

数字やデータから様々なことを考えられる深い考察力などがある人にも向いています。

また、データから分析するためには探求心や好奇心も求められるといいえるでしょう。

昔から数字や統計データを見るとワクワクする方には天職といえる職種かもしれません。


AIの分野に興味がある人

データサイエンティストとして活躍していくためにはAIを有効活用しなければなりません。

AIに使われるのではなく、AIを使いこなせるスキルと志向が大切になってきます。

とくにこれからはAIが発達してくるとデータ分析は任せることができるでしょう。

そうなったときにデータサイエンティストとしての価値のある人はAIの活用方法を熟知している人ということになります。

これからデータサイエンティストを目指すのであれば尚更AIの分野について詳しい必要があるということです。


データサイエンティストの需要

データサイエンティストの需要は増え続けています。

AIが発達してきているといってもまだまだ大まかな分析を行う程度でデータサイエンティストが必要です。

その需要はIT業界にとどまらず、今やどの企業にも必要な存在となっています。

システムエンジニアの人手不足が深刻といわれていますが、より専門性の高いデータサイエンティストはもっと深刻な状態です。

そのためデータサイエンティストの外注が増え、フリーランス案件でも高報酬が期待できる分野となっています。

経験や知識があれば即戦力として重宝されるので、データサイエンティストは売り手市場真っ只中といえるでしょう。


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の仕事は将来的にAIに取って代わられるといわれています。

実際に近いうちにそうなることは予想されますが、データサイエンティストであれば様々な分野に転向可能です。

データサイエンティストとして生き残っていくのであれば、AIの出した結果に対してよりアイデアをプラスすることが求められます。

また、ITコンサルタントとしてIT業界で高みを目指すことも可能でしょう。

これからはデータサイエンティストからいかにスキルアップしていけるかが問われることになります。

ずっと同じ職業でい続けるのではなく、需要に応じでスキルアップできる柔軟性が求められるでしょう。


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