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データサイエンティストとは?役立つ資格やスキル、勉強方法まで解説

ビッグデータ解析が必要になり注目されるようになった職業、データサイエンティスト。しかし2000年代後半に新語として生まれ、まだまだ歴史が浅い職業でもあります。

そのため

データサイエンティストとはどんな仕事をするの?

未経験からでも就職できるの?

など気になっている方もいるでしょう。

この記事では、AIデータ分析に必要なプログラミング言語も取り扱う当社がデータサイエンティストについてご紹介します。

データサイエンティストがどのような職業かイメージが湧くキッカケになると思いますので、ぜひご一読ください。

データサイエンティストとは

画像:Shutterstock

この章ではデータサイエンティストの概要、年収や将来性について解説していきます。

データサイエンティストはデータを分析・解析する職業

皆さんは「データサイエンス」という言葉をご存知でしょうか? データサイエンスを簡単に説明すると、統計学や数学、最近噂のAI、機械学習などを駆使してビッグデータを分析し、結果から何らかの予測・有益な発見をすることです。

情報が大きな武器になっている現代だからこそ生まれた科学分野ですよね。

データサイエンティストは、そのデータサイエンスを専門に行う科学者、研究者ということです。つまり、いろいろなツールや数式でデータを分析し、企業や社会に貢献するプロフェッショナルです。

詳しい仕事内容については、後程しっかり解説していきます。

データサイエンティストという言葉は最近生まれた言葉

そのため職業・言葉としての意味もしっかり浸透していない、というのが実情になっています。どんな職業で何をしているのか、いまいちよく理解されず「データサイエンティストが分析すれば、すぐ何でもわかるんだろう」などと勘違いされてされてしまうことも多いようです。

それでも近年では「データサイエンティスト協会」が発足するなどして、データサイエンティストという職業を世間に広める活動も行われています。

データサイエンティストについての概要を何となくでもつかむことができたでしょうか? 次に、データサイエンティストの将来性について見ていきましょう。

将来性について

じつは、日本では「ビッグデータ」「IoT」「人工知能」に関する人材が非常に不足していて、今後も足りないという統計結果が経済産業省から出ているんです。(2016年発表)


なんと、2020年には約4.8万人が不足すると推計されています。そのため、今後もビッグデータ、人工知能に関する職業の需要は増え続けると予測できます。データサイエンティストは、とても将来性のある職業だと言えますよね。

そんな、データサイエンティストの求人や現在の年収はどれくらいなのでしょうか? 次はそちらを詳しく見ていきましょう。

気になる年収や求人数

データサイエンティストの求人を求人サイトのdodaで検索してみたところ、2019/06現在だと「231件」の求人がありました。


Javaなどの求人は2000件ほどあるので、比べてみると少なく感じますが、今後どんどん増えていくと予想されます。

データサイエンティストの平均年収は507万円と発表されています(2018年)。SE/プログラマは428万円と発表されているので、差が分かりますよね。


引用元:doda 平均年収ランキング 最新版https://doda.jp/guide/heikin/syokusyu/

なんと、自身のスキル、経験によっては年収1000万~2000万を超える人もいるようです。

現在データサイエンティストにはまだ明確な資格がないため、誰でもデータサイエンティストを名乗れる状況です。そのため個々の年収に大きな開きがあり、平均だとこの程度に収まっていると推測されます。

まだまだ希少な人材の為、スキルを磨き、証明できれば非常に夢のある案件にも就けるということですね。

データサイエンティストの仕事内容

この章では、データサイエンティストの詳しい仕事内容を見ていきます。いったいどんなお仕事をしているのでしょうか?

画像:Shutterstock

データを集めて整理整頓するところから

データサイエンティストはデータ分析を行うと先程紹介しましたが、最初から分析を行えるわけではないんです。

まずは必要であろうデータを収集することから始めます。すでに集まっているデータだけで分析を行えれば良いですが、目的の分析を行うために一からデータを集める時もあります。

そして、データは無尽蔵に増えていくのでその中でも整理整頓していかなければなりません。データがすぐ参照できるようデータベースに格納したりします。

地道な作業ですが、データサイエンティストのお仕事はまずここから始まります。

集めたビッグデータを分析

収集し、整理整頓したデータを使って、やっと分析作業に移ります。ここではプログラミングの知識、統計学の知識を使い、集めたデータを分析していきます。

分析する中でデータの取捨選択をしたり、分析結果から何かひらめきを得たりする必要があります。これは幅広い知識といろいろな角度からデータを見る視点がなければできないことです。

経験によるものも大きいですが「幅広い知識があるか」「最新の情報を常にチェックしているか」という点も大きなポイントになってきます。

結果を報告、次のアクションを提案することも

画像:Shutterstock

そうして分析した結果を報告します。結果から得た予測や何らかの知見を、データの分析結果に添えてレポートとして提出することが多いようです。

そして分析結果から得た情報で、次に企業が行うべきアクションの提案をすることもあります。分析に関する技術や知識だけではなく、経営や戦略に関する知識も必要になってくるということなんです。

未経験からデータサイエンティストに就職することは可能なのか?

結論から述べると未経験からデータサイエンティストに就職することは可能です。

2030年にはデータ活用ができるAI人材が12万人も不足するといわれており、人材不足が深刻でデータサイエンティストの需要が高いためです。

しかし当然、未経験からデータサイエンティストになることは簡単ではありません。データサイエンティストは統計学はもちろんのことITやビジネス面でのスキルが必要とされており、他のエンジニアと比べると難易度が高い職業です。

専門的なスキルが必要ですが、その分、高収入が期待できます。データサイエンティストにも2種類あり、一般的にエンジニア出身の場合、エンジニアよりのデータサイエンティストに、非エンジニアの場合、ビジネスよりのデータサイエンティストになる傾向にあるようです。

データサイエンティストになるにはスキルが必要

画像:Shutterstock

この章ではデータサイエンティストに必要なスキルを解説します。仕事内容でもみたように、たくさんの知識が必要そうですが……いったいどんなスキルが必要なのでしょうか。

統計学や数学に関するスキルが大切

まず前提として「統計学」と「数学」に関する知識は必須です。数学の知識が無ければ統計学を理解し活用することができません。

そしてデータ分析の手法も「回帰分析」「統計処理」などの様々な手法があります。それを比較的簡単に使えるようにするツールが存在していますが、数学・統計学を理解していなければ正しく使いこなすことはできません。

大学レベルの数学が必要ともいわれています。文系の筆者としては数学怖い……という思いもありますが、現在では文系社会人が数学を学ぶための書籍も充実しているようです。

書籍については後ほど詳しく解説してきますので、お楽しみに。

PythonなどのITに関する知識も必要

データサイエンティストにはPythonを筆頭にITに関する知識も必要になってきます。以下に必要なITスキルを列挙していますので、参考にしていただければと思います。

ビッグデータに関する知識

ビッグデータに関する基礎知識はもちろん、最新情報を常にチェックして自分の中の知識をアップデートすることも大切なスキルになってきます。

プログラミングの知識

データ分析にプログラミングを使うことがあります。データ分析用の言語は「R」、汎用言語でデータ分析ができるものは「Python」が有名です。

データベースの知識

大量のデータを素早く必要な分だけ抜き出すことができるよう、データはデータベースに格納します。データベースの知識がなければ、大量のデータを扱いきれません。SQLはもちろん、データベースの基礎知識は必須です。

セキュリティなどのIT全般の知識

分析に使うデータなどが流出したら大変です、セキュリティに関する知識を付けておいて損はありません。また、PCを常に使うことになる職業なのでIT全般の知識ももっておきたいところです。

分析目的・結果を正確に伝えるコミュニケーション力

データサイエンティストが分析を行うときには、どんな視点でなぜ分析を行いたいのか、明確な目的が必要です。なんとなく分析を行っても、なんとなくそれっぽい分析結果しか得られません。

明確な目的のためには、顧客・相手の要望をしっかり理解しなければなりません。そして、分析結果を正確に相手に伝える必要があります。

そのためにも、コミュニケーション力は必須です。また、相手を理解するために業界知識も必要になるかもしれません。伝える、聞き出す力が非常に大切な職業なので、こちらも意識して高めていく必要があります。

協会ではスキルチェックシートも公開しているので、気になる方はぜひこちらもチェックしてみてくださいね。

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。ですが、必要なスキルに関する資格はたくさんありますので、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


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 : 2019年6月20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。

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ための勉強方法

この章では

データサイエンティストになりたい

と考えている方に向けて、どのような勉強方法があるのか紹介していきます。

データサイエンティスト向け学習本を読む

◆データサイエンスの仕事について知りたい方へ

俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える | Amazon

ストーリー形式でデータサイエンティストについて分かりやすく書いてある一冊です。入門向けの本で、小難しい専門書を手に取る前に目を通すことで、データサイエンティストのイメージを掴んでから学習を進められますよ。

◆データサイエンティストに欠かせないPythonを学びたい方へ

Pythonスタートブック | Amazon楽天

プログラミング経験が全くない方でも分かりやすくPythonについて理解できる学習本です。イラストやサンプルが豊富に使われており、楽しくPythonを学ぶことができます

◆難しい言葉をまずは避けて学習したい…そんな方へ

マンガでわかる統計学 | Amazon楽天

マンガで統計学の基礎が理解できます。最初から難しいと心が折れそうっ……という方にはおすすめの一冊です。「マンガでわかる統計学 回帰分析編」「マンガでわかる統計学 因子分析編」とシリーズがあるので、順にすべて読むのをお勧めします。

◆難しい言葉が多少あっても平気、マンガで基礎の基礎ができた方へ

完全独習 統計学入門 | Amazon楽天

独学するための統計学入門です。統計学の全体像をつかむことができるので、最初に触れるのに適した書籍です。さすがにマンガよりは難しい言葉が増えてくるので、最初から難しい言葉があっても抵抗がない方には始めの書籍としてお勧めです。

◆基礎知識ができたので、ついでに数学も学習したい方へ

統計学のための数学教室 | Amazon楽天

統計学には数学がつきものです、この書籍ではついでに数学も学習できます。統計学を理解するのに必要な数学知識を学習できるので、まずはここから数学の学習をはじめるのもおすすめです。

◆数学の勉強に自信がない人へ

スバラシク面白いと評判の初めから始める数学I・A (Part1) | Amazon

こちらは高校数学を学習することができる書籍です。解説も易しく、数学に自信がない人でも問題を通して学習することができます。もちろん数学II・B、数学III・C版もあるのでこちらをつかってゆっくりとでも高校数学をマスターしちゃいましょう。

データサイエンティスト向けセミナーへの参加

データサイエンティスト協会が公式でセミナーなどを開催しています、勉強会もあるので興味がある方は参加を検討してみてはいかがでしょうか?

実際にデータサイエンティストとして活躍されている方のお話が聞けたり、学習中の同士に出会うこともできたりと有意義な時間になること間違いなしです。

また、テックプレイで「数学」と検索すると、数学の勉強会情報を見ることもできます。数学を誰かに教えてもらいたいかたは勉強会に参加してみるのも良いかもしれませんね。

データサイエンスコースのあるスクールに通う

ここまでご紹介してきた勉強方法は独学で学習していくものばかりです。

しかしなかには

独学で学習をしたけど挫折した

効率よくデータサイエンティストに関する知識を学びたい

と考えている方もいるでしょう。

上記に該当するような方には、データサイエンスコースのあるスクールに通うことをおすすめします。スクールだと不明点をデータサイエンスにかかわる現役の講師にすぐに質問できる環境が整っており、挫折せず学習を進められるためです。

また転職サポートなどを手掛けるスクールもあるため、転職などを考えている方にはピッタリだと思います。

なお、データサイエンスが学習できるおすすめのスクールは以下の記事にまとめていますので、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンスの技術が身に付くプログラミングスクール9選
更新日 : 2020年5月8日

まとめ

この記事では、データサイエンティストについてご紹介しました。

データサイエンティストとは、数学の統計学やIT、機械学習の知識を駆使しビッグデータを分析し、結果から何らかの有益な発見をする職業です。

ビッグデータ人工知能の台頭により、注目を集めはじめている職業です。これから需要も伸びていくと思われるので、データサイエンティストに必要な周辺知識を学ぶことで希少な人材になれる可能性がありますよ。

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書いた人

佐藤

佐藤

文系大学出身、なんとか自力で頑張りプログラマー歴今年で8年目。
自力で頑張って勉強した経験を生かし、読者の皆様に分かりやすく親しみやすい記事を書けるよう日々邁進中です。
出来る言語はC#,VB,Java,Delphiなどなど、幅広く触っています。

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