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データサイエンティストとは?仕事内容・年収・必要スキルから勉強法まで解説

データサイエンティストとはどんな仕事内容で、年収はどれくらいなの?
需要・将来性がある仕事と言われているが本当か。
データサイエンティストを採用している企業はどんな会社なのか?

データサイエンティストに対して、こういった疑問を持っている方は多いでしょう。

最近、「データサイエンティスト」という言葉を聞くことは増えましたが、実際にどういった仕事なのか想像しづらいですよね。そんな方向けに、本記事では以下内容を紹介しています。

  • データサイエンティストとは?
  • データサイエンティストの実際の仕事内容と将来性と年収
  • データサイエンティストになるための勉強方法や転職方法

本記事を読むことで、データサイエンティストという職業についてイメージが深まります。気になるところからお読みください。

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
画像: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?という疑問に対して、データサイエンティスト協会は以下の通り定義しています。

膨大なデータ(ビッグデータ)から、ビジネスに活用する知見を引き出す中核人材

日本語はわかりますが、どういう意味なのかわかりづらいですよね。まだまだ日本ではなじみがない職業ですが、データサイエンティストは海外で年々注目を集めている職業です。

では、以下からデータサイエンティストという職業について、もう少し掘り下げていきます。以下2点を紹介します。

データサイエンティストは需要・将来性ともに高い

データサイエンティストは年々需要が高まっており、将来性が高い職業です。大手転職サイトでデータサイエンティストの求人を調べたところ、以下の通りでした。

  • doda:467件
  • リクナビネクスト:233件
  • Green:899件

まだまだ求人数は少なく、2021年3月時点での需要は高くありません。

しかし、以下3点の理由から今後伸びていく分野であると言われています。

  • 現在はIoTや様々なセンサーから大量のデータが取得できる
  • 今後もデータの量はどんどん増えていく
  • その大量データを加工して利用して世界を変えていくことに注目が当てられている

その反面、世界的に人が足りないと言われており、マッキンゼーの調査では14万~19万人不足すると算出されています。

参考URL:mckinsey.com

データサイエンティストの年収は平均705万円

求人サイトindeedによると、国内におけるデータサイエンティストの、平均年収は約705万円でした。

indeed
引用元:indeed

なお、実際のデータサイエンティストの年収例は以下のとおりです。

会社名年収求人サイト
株式会社グラフ350万円~800万円doda
株式会社メンバーズ350万円~700万円doda
オリコン株式会社600万円~800万円doda
愛知トヨタ自動車株式会社500万円~950万円リクナビネクスト
株式会社野村総合研究所550万円~1,000万円リクナビネクスト
※2021年3月15日時点のデータ

一般的な仕事や、IT系の仕事と比較しても比較的高い年収がもらえる職業。日本国内よりも海外の場合、さらに高い年収がもらえます。

アメリカのデータになりますが、労働統計局が出しているデータでは年収は以下の通りとなっています。

  • データサイエンティストの平均年収:12万2,840ドル(1,351万円)
  • シニアデータサイエンティストの中央値年収:17万1,755ドル(1,889万円)

※日本円は1ドル110円計算 (参考:U.S. BUREAU OF LABOR STATISTICS )

アメリカ並の年収とまでは難しいですが、日本国内でデータサイエンティストの需要が高いため、年収も現状よりは上がっていくことでしょう。

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の仕事内容
画像:データサイエンティストの仕事内容

ここからは具体的にデータサイエンティストの仕事内容を紹介していきます。

あらためて紹介するとデータサイエンティストは、ビッグデータを分析してビジネスへ活かす仕事。ビッグデータを簡単に言うと、「分析により経済的価値を生みだせる、あらゆる形式で増え続ける大量のデータ」です。

ビッグデータには以下に挙げる「4つのV」という要素があり、これが含まれるものを「ビッグデータ」と呼んでいます。

  • Volume(容量)
  • Variety(種類)
  • Velocity(頻度・スピード)
  • Value(価値)

※より詳しくは以下の記事をご覧ください。

ビッグデータについて分かりやすく解説! 定義や活用例、仕事まで紹介
更新日 : 2020年5月8日

では、そのビッグデータをデータサイエンティストはどう活用して、どのような仕事を行っているのでしょうか?

具体的には以下3つの仕事です。

  • 分析を行うためのデータ収集とフォーマット統一
  • 収集したビッグデータを様々なアプローチから分析する
  • 分析結果を報告し、ビジネスの判断で使えるように指標化する

以下から1つずつ解説します。

分析を行うためのデータ収集とフォーマット統一

データ分析するために必要な元データを集めることが、最初のステップ。分析に必要そうなデータを決めて収集していきます。

さまざまなところから収集したデータは、データの粒度やフォーマットがバラバラです。そのため、正しく分析ができるように以下のような加工をします。

  • データの粒度を揃える
  • データのフォーマットをあわせる

データ分析がメインだと思われますが、このあたりの下地づくりをきっちりしておかないと分析が正しくできないため重要な工程です。

収集したビッグデータを様々なアプローチから分析する

データを分析
画像:データを分析

データ収集が完了したあとは、実際にデータを分析していきます。

大量のデータを分析するために、分析用のソフトウェアを利用します。自分が分析したいようにデータ抽出をする必要があるため、ソフトウェアを使いこなすことが必須。

分析は1回で終わることはなく、何度も仮設を立て、検証を行ってゴールへ近づいていきます。そのため、様々な切り口からデータを見て分析をすることも必要です。

分析結果を報告し、ビジネスの判断で使えるように指標化する

分析が終わったあと、分析結果を経営者や上司などへわかりやすく報告する必要があります。

分析した結果が良いものだったとしても、それを伝えて経営者がビジネスへ取り入れないと意味がありません。そのためには、報告する人へ正しく適切に、わかりやすく報告できるスキルが必要です。

また、その分析結果を業務へ取り入れるためには数値化が必要です。数値化ができないとビジネスでの判断に使うことができないため、数値として見えるようにするスキルも重要です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキル
画像:データサイエンティストに必要なスキル

次にデータサイエンティストに求められるスキルを紹介します。

データサイエンティストに必要なスキルとして、以下の3つがあり、これらはデータサイエンティスト協会が提唱しているスキルです。

ビジネス力:課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
データサイエンス力:情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
データエンジニアリング力:データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力

この3つのスキルのなかには、知識として身につけることができるものと、経験でしか身に付けられないものがあります。そのため、勉強として知識をつけつつ、実践でスキルを定着させていきます。

ビジネス力

1つ目のスキルは、ビジネス力です。ビジネス力は、ビジネスの課題や背景を理解してデータ分析を通じて課題を解決する力のこと。

この課題解決のために、論理的思考は基本として、データ分析の目的とゴールの設定、データから意味合いを導き出すというビジネスに関するスキルが求められます。

また、関係者との意見交換や議論を行ったり、導き出した答えをわかりやすく伝える際のコミュニケーションスキルも必要です。

データサイエンス力

データサイエンス力
画像:データサイエンス力

2つ目のスキルは、データサイエンス力です。データサイエンス力は、統計データの見方、さまざまな分析手法などの統計学に関する力のこと

仮説を立てて検証を行う上で、様々な切り口からデータを見る必要があります。その見方や分析手法を身につけておかないと幅広い分析ができません。

また、データ分析用に販売されているツールを使いこなす力も必要です。分析の方法を知っていたとしても、ツールでそれが実現できないと分析が実行できません。

分析するスキルとそれを実現するスキルの両方を獲得していきましょう。

データエンジニアリング力

3つ目のスキルは、データエンジニアリング力です。データエンジニアリング力は、大量のデータを適切に効率よく扱うことができる力のこと

集めたデータを分析に利用できるように粒度やフォーマットを合わせる加工スキルがまず必要です。その後、加工したデータはデータベースへ保存しておくため、データベースの知識や実践するスキルも求められます。

保存したデータを効率よく分析するためにはソフトが必要です。具体的なソフトウェアとしてはHadoopやHive、HBaseがあります。

その他おすすめのスキル

おすすめのスキル
画像:おすすめのスキル

その他にも、海外でデータサイエンティストを紹介しているサイトでは、以下スキルを習得することをおすすめしています。

  • プログラミングスキル(Pythonなど)
  • 機械学習のスキル
  • レポーティングスキル(データを視覚化する)
  • リスク分析力
  • 統計学と数学の知識
  • クラウドの知識

引用元:Master's in Data Science

データサイエンティストに役立つ資格

データサイエンティストに役立つ資格
画像:データサイエンティストに役立つ資格

職業として確立したのが最近であるため、データサイエンティストに関する直接的な資格はまだありません。しかし必要なスキルに関する資格はたくさんあるので、いくつか見ていきましょう。

統計検定

こちらは、データ分析・統計学に関しての全国統一試験です。データサイエンティストに必要不可欠な分析力を証明できます。1〜4級のほか、「データサイエンス基礎」などの検定が設定されています。目指す方は自分にあった難易度から取り組んでいきましょう。

統計検定 公式ページ

情報処理技術者試験

エンジニアにはおなじみの試験です。「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」や「データベーススペシャリスト試験」などたくさんの検定の総称です。

データサイエンティストでは、分析のためにプログラミングも行います。また、データベースの知識も必要不可欠なので、ITに関する資格も取得していくことをお勧めします。

情報処理技術者試験 公式ページ

こちらの記事でも資格について詳しく解説していますので、興味がある方はぜひこちらもご覧ください。

基本情報技術者試験とは? IT業界人なら必須といわれる資格を解説
更新日 : 2020年1月10日
応用情報技術者試験とは? IT業界で上を目指すなら取得したい資格を紹介
更新日 : 2021年8月1日

G検定・E資格

G検定・E資格とは一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する検定・資格です。

データサイエンティストに必要な、機械学習や深層学習の知識を測ることができます。基本的にG検定はジェネラリスト向けでE資格はエンジニア向けの資格・検定となっています。

G検定・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するIT資格実態調査でも取得したい資格にランクインするほどの資格です。

参照:一般社団法人 日本ディープラーニング協会 試験実施レポート

データサイエンティストに必要な機械学習などのスキルを測りたいと考えている方にはオススメの検定・資格だと言えます。

一般社団法人日本ディープラーニング協会 公式ページ

データサイエンティストになるには?おすすめ勉強法3選

データサイエンティストになるための勉強法
画像:データサイエンティストになるための勉強法

データサイエンティストになるためには、まず知識をつけるために勉強が必要です。

おすすめの勉強法は以下3つの方法です。

  • データサイエンティスト向け学科がある大学へ通う
  • データサイエンティスト向けの本で学習する
  • データサイエンティストが目指せるスクールへ通う

手軽なものからガッツリ勉強するものまで幅広くあります。自分に合ったものを取り入れて勉強してみてください。以下で1つずつ紹介します。

データサイエンティスト向け学科がある大学へ通う

1つ目は「データサイエンティスト向けの学科がある大学へ通うこと」。日本にはデータサイエンティスト向けの学科を用意している大学が、20を超えて存在します。

※2021年3月15日時点のデータ

上記のように、2021年までの4年間で21つの学部/学科/コースが設置されています。他にも設置を検討している大学も数多くあり、注目度が高いことが伺えます。

また、こちらのページでもあるように、アメリカではデータサイエンティストになるためには、まず大学へ通って勉強することが最初のステップとして紹介されており、今後よりデータサイエンティスト向けの学部・学科が増えることが予想されます。

データサイエンティスト向けの本で学習する

データサイエンティスト向けの本
画像:本は体系的に学べる

2つ目に「データサイエンティスト向けの本で学習すること」。本は内容が体系的にまとめられていてわかりやすいため、まずは本で手軽に勉強するのがおすすめです。

初心者向けの本を2冊紹介します。1冊目は「大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる」です。


データサイエンスとはなにか、どういったことをするのかを紹介しており、短時間で概要をつかむことができます。

2冊目は「文系のためのデータサイエンスがわかる本」です。

データサイエンスは数学の知識が必要になりますが、そういった難しいことをなくして読み物としてデータサイエンスを理解することができる本です。

他にも、データサイエンスの学習におすすめの本は以下の記事にまとめていますので、合わせて目を通してみてください。

初心者向け・データサイエンスの勉強におすすめの本10冊【目的別に厳選】
更新日 : 2021年6月23日

データサイエンティストが目指せるスクールへ通う

3つ目に「データサイエンティストが目指せるスクールへ通うこと」。

データサイエンティストを独学で目指すのは、以下の理由から難しいと言われています。

  • 勉强する範囲が広い
  • プログラミングが難しい
  • わからない箇所を聞ける環境がない

スクールではプロの講師に教えてもらいながら、不明点も聞くことができます。勉强に挫折することなく、さらに転職や就職のサポートまで行ってくれるため、データサイエンティストを目指すためにはスクールがおすすめです。

データサイエンスを学ぶことができるスクールは以下の記事で紹介していますので、興味がある方はぜひご覧ください。

データサイエンスを仕事にできるスクール9選を徹底比較してみた
更新日 : 2021年9月21日

データサイエンティストを積極的に採用している企業3選

データサイエンティストの採用企業
画像:データサイエンティストの採用企業

データサイエンティストの需要が増えつつありますが、現時点でデータサイエンティストを積極的に採用している企業を紹介します。

  • 株式会社野村総合研究所(NRI)
  • ヤマト運輸株式会社
  • 株式会社JMDC

データサイエンティストは転職サイトで数多くの求人が出ており、需要の高さが伺えます。

上で記載した各企業の特徴を簡単に紹介していきます。

株式会社野村総合研究所(NRI)

野村総合研究所は、日本最大手のコンサルティングファーム。さまざまな企業の課題を解決するために業務分析や業務改善を実施し、企業に対して価値提供をしていく会社です。

問題解決のためには各データを収集/分析し、依頼元の企業が気づいていないポイントを指摘していきます。

このような価値提供を行う会社ではデータサイエンティストを積極的に採用して、他の企業との差別化を図っていきます。

ヤマト運輸株式会社

ヤマト運輸はご存知の通り、荷物を運ぶ宅急便の会社です。

ヤマト運輸が1年間で運ぶ荷物の量は約18億個で、その荷物を運ぶために必要な車両は5万台以上。過去の配送データを活用し、どうやって効率よく配送するのか、再配達を防止するためにどうすればよいかを検討していくのがデータサイエンティストの役割です。

ヤマト運輸はこういったデータ利用のために組織を新しく作り、今後4年間で約1,000億円を投資予定。ヤマト運輸の本気度がわかります。

株式会社JMDC

株式会社JMDC
引用元:株式会社JMDC

JMDCはなじみのない会社ですが、医療に関する数多くのデータを収集/分析を行う会社です。

日本社会は年々高齢者が増えていくため、医療費の増大が社会問題となっています。それに対して、健康でいることで医療費を削減することを目的としたデータ分析を実施。

そのデータ分析結果を健康保険組合や企業、生命保険会社へ提供することで日本社会を変えるための動きをしているのがJMDCという会社です。

現在600万人規模の医療ビッグデータを構築し、サービス提供しています。

未経験からデータサイエンティストを目指す方法

未経験からデータサイエンティストを目指す方法
画像:未経験からデータサイエンティストを目指す方法

未経験や文系出身の方がデータサイエンティストを目指すのは、正直難しいでしょう。ましてや、フリーランスや副業でデータサイエンティストになるのもハードルが高いと言えます。

未経験からデータサイエンティストを目指すなら、以下のステップで進めていきましょう。

  • 専門分野を決める
  • 自分に合った方法で勉強を始める
  • 簡単なデータサイエンティスト向けの仕事を獲得する
  • 本格的に就職・転職活動を行う

以下で1つずつ解説します。

専門分野を決める

はじめのステップは、「自分の専門分野を決める」ということ。

データサイエンティストは、すべての分野について最低限の知識が必要です。ただし、その後はどの分野の専門家になるのか方向性を決めることが重要。

専門分野を決めることで、深い知識やスキルを身につけることが可能になります。さらに深い知識やスキルは希少性が高くなり、収入アップへつながり、やりがいも生まれてきます

そのため、まずは自分の専門分野を決めていきましょう。

自分に合った方法で勉強を始める

自分に合った方法で勉強を始める
画像:自分に合った勉強法を選ぶ

専門分野を決めたあとは、その知識やスキルを身につけるため「自分に合った方法で勉強を始めること」です。

おすすめの勉強方法は上記でも紹介した、以下3つです。

  • 大学へ通う
  • 本を読む
  • スクールへ通う

そのなかでも一番のおすすめは「スクールへ通うこと」。スクールには学習だけでなく、この次に紹介する「簡単な仕事の獲得」までサポートしてくれるところがあります。

当社が運営するスクール「侍エンジニア」でも上記の仕事の獲得および、仕事をすすめるフォローを実施しており、データサイエンティストとしての実績を積むことができます。

データサイエンティストになるための学習法はもちろん、キャリアの相談なども可能ですので、データサイエンスを学びたい・興味のある方は、まずはお気軽に無料カウンセリングをご予約ください。

無料カウンセリングはこちら

簡単なデータサイエンティスト向けの仕事を獲得する

ある程度知識をつけたタイミングで、仕事の獲得をしてみましょう。

IT系は特にですが、知識やスキルがあると言っても実際に仕事の内容を見ないと判断ができません。そのため、実際に目に見える成果物(ポートフォリオ)を用意しておく必要があります。

まずは入門者レベルのもので良いので、成果物を作りましょう。その成果物をもとに複数の案件に応募し、仕事を獲得して実績を作っていきます。

仕事をすすめる上で、チーム開発の方法や上流のポジションにいくためのコツを効率よく学べるのは、その後の参考になりますよ。

本格的に就職・転職活動を行う

本格的に就職・転職活動を行う
画像:本格的な就職・転職活動

ポートフォリオと仕事の実績を武器にして、本格的にデータサイエンティストとしての就職や転職活動を実施していきます。

専門職は実績や経験が重視されるので、ポートフォリオや仕事の実績がある場合は有利にすすめられます。また時間が許すのであれば、データサイエンティストに関連する資格取得、大学院でより高度な勉強をしてから就職・転職活動するのもいいでしょう。

資格取得や高度な知識を得た上で活動すると、良い条件での採用(年収や待遇)につながります

データサイエンティストになるために知っておきたい知識

知っておきたい2つの知識
画像:知っておきたい2つの知識

データサイエンティストになるために知っておきたい知識を2つ紹介します。

  • データサイエンティストのやりがい
  • データサイエンティストの厳しい面

データサイエンティストに限りませんが、あこがれてその職業になったものの、想像と現実のギャップに悩むということはよくありがちです。

そのため、その職業につく前にやりがいと厳しい面には知っておいたほうが良いでしょう。詳しく説明していきます。

データサイエンティストのやりがい

データサイエンティストのやりがいは、大きく分けて2つあります。

1つは分析から課題解決へつながった時の達成感。

ビッグデータの分析をすることは難しく、何度もやり直しをしながら解決へすすめていきます。何度もやり直したものが最終的に採用されて解決に向かった場合は大きな達成感を味わうことができます。

2つ目はデータ分析は業種を問わないため、さまざまな分析を担当できる点。

データ分析に数多く携わると、様々な仕事のデータに当たることになります。同じ業界でも会社によって傾向やデータが違うため、そういったさまざまなデータを取り扱うことができるのはやりがいの1つです。

データサイエンティストの厳しい面

データサイエンティストの厳しい面
画像:データサイエンティストには厳しい面も

データサイエンティストにやりがいがある一方で、厳しい面もあります。

1つ目は、データ分析自体は正解がなく、毎回手法や分析方法が違うという点です。

毎回方法が違うということは、ゴールにたどり着くまで試行錯誤の連続だということ。仮説を立てて検証し、違ったらまた違うアプローチを何度も行うことは想像以上に大変ですが、それを毎日行っていく必要があります。

2つ目は、分析作業自体は地味でコツコツやり続けるしかないという点です。

ある日答えが降ってくるわけではなく、コツコツやり続けた上で答えにたどり着きます。地味な作業を継続して行うことができる忍耐力も求められます。

まとめ

データサイエンティストの仕事の概要やなるための勉強法を紹介してきました。

前述のように、データサイエンティストはこれから需要が高まる将来性の高い職業です。なるためには勉強や実際の経験を積む必要があり、決して簡単になれるものではありませんが、それに見合った年収ややりがいが得られる魅力的な職業です。

ご興味のある方は、この記事の内容を参考にしていただき、ご自分に合った学習法でデータサイエンティストをめざしましょう。

Writer

中川 大輝

株式会社SAMURAI

東京都多摩市出身。前職では都内ホテルにて設備機器のメンテナンスを経験。当時から副業として行っていたWebライティングと独学でのプログラミング学習経験を活かし、「プログラミング学習の挫折をなくすためのコンテンツ作成」を心がけています。
プライベートでは双子育児に奮闘中。将来、子どもたちが侍ブログを見て、プログラミングを学びたいと思えるメディアを作ることが目標です。
今更ながら「キングダム」にドハマリ中。

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