データサイエンティストとは?年収や将来性、必要なスキルも紹介

データサイエンティストとはどんな仕事?
データサイエンティストに将来性はある?
データサイエンティストになるための方法は?

データ活用の重要性が高まる中で、「データサイエンティスト」に興味を持つ人も増えています。しかし、何となくはイメージできても、具体的な仕事内容がわからない人は多いですよね。

そこで、本記事では「データサイエンティストとは何か」という疑問を持つ人向けに、必要な情報を網羅的にお伝えします。求人や年収の実態、将来性、必要スキル、ロードマップ、勉強法まで幅広く紹介するので、ぜひご覧ください。

また、次の記事ではデータサイエンティストの役割も担うAIエンジニアとはどんな職業なのか、その仕事内容を平均年収や将来性も交えて紹介しているので良ければ参考にしてください。

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この記事の監修者

フルスタックエンジニア

金田 茂樹

音楽大学卒業後、15年間高校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、侍エンジニアのインストラクターを始め、フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも登壇している。

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
データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、ビッグデータ(膨大なデータ)を活用して企業の課題解決をサポートする職種です。直訳すれば「データの科学者」になりますので、データに関するエキスパートというイメージもあるでしょう。

ビジネスのIT化が進む現在では、企業にとって価値のあるデータが至る所に存在します。しかし、多くの企業にはデータの扱いに長けた人材がおらず、こうしたデータを有効活用できずにいるのです。

データサイエンティストは、このような企業のビッグデータの活用を後押しする存在です。まだ海外ほどポピュラーではないものの、日本でも徐々にデータサイエンティストの注目度が高まっています。

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主な仕事内容は、次の3つです。

1つずつ、順番に解説します。

企業の課題把握・戦略立案

データサイエンティストは、企業の課題を洗い出し戦略を立案することで、経営を成功に導きます。

企業にとってビッグデータ活用はあくまでも手段であり、その先には「業績アップ」「経営不振からの脱却」などの目的があります。しかし多くの場合、そのために解決すべき課題がクリアーになっていません。

そこで、データサイエンティストが企業の課題を洗い出し、解決につながる戦略の立案を行うのです。

企業のデータ収集・加工・分析

データサイエンティストは、企業の課題を解決する手立てを見つけるためにデータ収集・加工・分析を行います。

情報社会と呼ばれる現代では至る所にデータがあるれていますが、粒度やフォーマットはバラバラです。まずは、膨大なデータの中から企業に役立つものを収集し、分析できる形に加工します。

データの収集・加工が完了したら、さまざまな角度から分析を進めます。分析は一度で終わることはありません。何度も仮説・検証を繰り返しながら、少しずつゴールへと近づけていくのです。

膨大なデータを効率的に分析するうえで、データベースや分析ソフトの活用も欠かせません。

企業のデータ活用に向けた環境構築

データサイエンティストは、企業がデータ活用するための環境構築も行います。

刻々と変化する市場ニーズに対応するために、企業経営には柔軟な立ち回りが求められます。企業が継続的に経営戦略を進めるためには、データから経営に役立つ知見を得られる仕組みが必要です。

こうした仕組みづくりには専門的なITスキルが欠かせず、経営層だけで実現するのは簡単ではありません。そこで、データサイエンティストがデータ活用の環境を構築するのです。

データサイエンティストの求人事情

国内にはデータサイエンティストがまだまだ浸透しておらず、他のITエンジニア職と比べると求人数は多くありません。それでも、データサイエンティストの求人数は徐々に増えつつあります。

求人検索エンジン「求人ボックス」では2022年6月現在、データサイエンティストの求人が約7,500件ヒットします。今後はさらに増えていくでしょう。

データサイエンティストの求人は、大まかに転職向け・フリーランス向けの2種類です。イメージしやすいように、それぞれの求人例を1つずつ紹介します。

コンサルティングやスクール講師ができる、データサイエンティストを募集している転職向け求人です。想定年収は400~700万円と高めで、「Python」や「SQL」といった言語のスキルが必須となります。

ビジネスプラットフォームのデータ収集ができる、データサイエンティストを募集しているフリーランス向け求人です。想定月給は90~100万円と高く、リモートワークの選択肢もあります。

データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストの収入が気になる人は多いですよね。ここでは、次のトピック別にデータサイエンティストの平均年収を紹介します。

就職・転職

「求人ボックス 給料ナビ」によると、データサイエンティストの平均年収は約695万円(2022年6月現在)となっています。これは、日本全体の平均年収よりも250万円以上も高い水準です。

当然のことながら、勤め先の企業や保有スキルによっても給料は変わります。しかし、データサイエンティストとして就職・転職すれば、年収アップが十分狙えるでしょう。

フリーランス・副業

フリーランス向けの求人検索エンジン「フリーランススタート」によると、データサイエンティストの月額単価相場は約77.1万円(2022年6月現在)です。単純に12ヵ月換算すれば、フリーランスの平均年収は約925万円となります。

もちろんフリーランスは案件ごとの差も大きく、毎月安定して収入を得ることは簡単ではありません。とはいえ、市場価値の高いデータサイエンティストになれば、フリーランスでも高収入を実現可能です。

データサイエンティストに将来性はあるのか

データサイエンティストは将来性の高い仕事です。しかし中には、「データサイエンティストはなくなる」という噂を耳にした人もいるでしょう。

ここでは、データサイエンティストの将来性が高いといえる理由や、良からぬ噂の真相についてお伝えします。

ビッグデータ活用の広がりによって、需要拡大が予想される

昨今では、ビジネスにおけるビッグデータ活用が注目されています。ビッグデータ活用の広がりによって、その実現に欠かせないデータサイエンティストの需要も拡大するでしょう。

ビッグデータ活用が注目されるようになった背景にあるのは、テクノロジーの発展です。高度なテクノロジーが身近なものとなり、ビジネスのデータ収集・分析が容易となりました。

たとえば、機器をインターネットに接続できる「IoT(モノのインターネット)」によって、データ収集が容易に行えます。また、コンピューターに思考力を持たせる「AI(人工知能)」によって、人智を超えたデータ分析が可能です。

今では、経営判断やマーケティングにビッグデータ活用を取り入れる企業も珍しくありません。Web上の膨大なデータをいかにして活用できるかが、市場で生き残るための鍵となっているのです。

そして、ビッグデータの活用を図る企業の多くが、データサイエンティストを求めています。これからも世界中でデータが増え続けることを考えれば、データサイエンティストの必要性はさらに増すでしょう。

「なくなる」という声もあるけど実態は?

最近では自動運転のように、AIが人間の作業を代替するケースが増えています。このままAIが発達・普及していけば、いずれはデータサイエンティストの仕事も奪われるのでは、という懸念の声も。

しかし現実的には、データサイエンティストの仕事をAIが全て代替することは困難です。よって、すぐにデータサイエンティストがなくなることは考えられません。

データから傾向をつかんだり、将来を予測したりする作業はAIに代替可能です。しかし、経営課題の解決策を検討するうえではデータを分析整理するだけではなく社会環境や自社の方向性などを踏まえ熟考する必要があるため、AIでは代替が難しいでしょう。

また、AIの開発にはデータ分析が必要不可欠です。データ分析を得意とするデータサイエンティストは、AIエンジニアとしての役割を兼ねることも考えられます。

データサイエンティストに必要な4つのスキル

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

データサイエンティストに必要なスキルは、主に次の4つです。

それぞれ、詳しく解説します。

データ分析の知識・スキル

データサイエンティストには、データ分析の知識・スキルが欠かせません。

データ分析手法の豊富な知識に加えて、それらを使いこなすスキルが求められます。また、膨大なデータを効率的に扱うためにデータベースの知識・スキルも必要となります。

昨今のデータ分析では、コンピューターに自ら学習させる「機械学習」が注目されています。機械学習の知識・スキルも学んでおくべきでしょう。

プログラミングスキル

データサイエンティストには、プログラミングスキルも必要です。機械学習を活用したり、データ収集環境を構築したりするうえで、プログラムを記述できなければなりません。

特に求められるのは、主にこの2つです。

  • Python
  • SQL

「Python」は頻繁に使われるプログラミング言語で、機械学習に役立つライブラリ(便利なプログラム)が豊富にあります。文法もシンプルで使いやすいため、データ収集などのプログラムを作成する際にも役立ちます。

また「SQL」は、データベースを操作する際に使われるデータベース言語です。データサイエンティストが扱うデータはデータベースで管理されます。データベースからのデータ取り出しや加工に使うのがSQLです。ぜひとも身につけておきましょう。

統計学・数学の知識

データ分析手法や機械学習のアルゴリズムは、統計学や数学がベースとなっています。よって、統計学・数学の知識がないと、データ分析を適切に行うことはできません。

数学としては、主に「微分積分学」や「線形代数学」の知識が求められます。たとえば、機械学習で用いるパラメータの最適化に微分積分学が用いられています。

ビジネススキル

データ分析が問題なく行えたとしても、それだけでは企業の経営課題を解決できません。データサイエンティストには、「ビジネススキル」も要求されます。

ビジネススキルとは、1人のビジネスパーソンとして必要な能力全般のことです。たとえば、筋道を立てて物事を考える「論理的思考能力」、円滑にやり取りを行う「コミュニケーション能力」が挙げられます。

また、企業の経営課題から解決策を導き出すうえで、経営などに関する知識も必要です。

データサイエンティストになるまでのロードマップ【初心者向け】

データサイエンティストになるには、スキル習得に加えて就職・転職の準備も必要です。初心者がデータサイエンティストを目指す場合、この5ステップをおすすめします。

各ステップについて、順番に解説します。

ステップ1:必要スキルを身につける

紹介した必要スキルの中で、不足しているものを一通り身につけましょう。ただし、プログラミングスキルの習得には実践学習も必要なため、専念できるよう次のステップに分けています。

数学や統計学、データ分析手法などの学習には、体系的に学べる本による学習をおすすめします。後ほどデータサイエンティストの入門書を紹介します。

ステップ2:プログラミングの基礎を学ぶ

次に、プログラミングの基礎を学びましょう。

プログラミング初心者には、需要が高く覚えやすいPythonをおすすめします。「scikit-learn」などの機械学習に役立つPythonライブラリも学ぶ必要があります。

また、データベース言語であるSQLもこのタイミングで学んでおくとよいでしょう。PythonやSQLの学習教材は本・サイトともに数多く存在するため、自分に合ったものを選びましょう。

ステップ3:データ分析を実践する

プログラミングの基礎が身についたら、データ分析を実践しましょう。

まずは、データ分析のテーマ(解決すべき課題)を決める必要があります。最初は、後ほど紹介する学習本や学習サイト、あるいはWeb上にある練習問題をテーマにすると良いでしょう。

必要なデータの収集から機械学習モデルの作成まで、Pythonを用いてプログラムを作成します。機械学習モデルの作成には、scikit-learnなどのライブラリを有効活用しましょう。

慣れてきたら自分でテーマを決めてデータ分析することで、実践スキルを高めていきます。

ステップ4:ポートフォリオを作成する

実践スキルが身についたら、就職・転職の鍵となる「ポートフォリオ」を作成しましょう。ポートフォリオとは、自分のスキルや経験を証明するための作品集のことです。

たとえば、何らかの予測を行える機械学習モデルのプログラムがあれば、機械学習の実践スキルを証明できます。単にPythonのスキルを証明するのであれば、Pythonで制作したWebサイトなどでもOKです。

プログラムをポートフォリオにする場合は、「GitHub」などのWebサービスを用いて公開すると良いでしょう。Webサイトであれば、職務経歴書などにURLを記載するだけで済みます。

特に初心者だと、企業の担当者へ実務能力をアピールすることができません。スキルをしっかり証明するために、良質なポートフォリオを作成することが大切です。

ステップ5:就職・転職に向けて準備する

ポートフォリオを作成したら、就職・転職に向けて準備しましょう。具体的には、3つの準備が必要です。

  • 求人探し
  • 職務経歴書作成
  • 面接対策

データサイエンティストの求人を探すときには、「Green」のようにIT業界に強い求人サイトがおすすめです。

企業に送付する職務経歴書の作成や、面接の受け答えなどの対策もしておく必要があります。

初心者が内定をもらうことは簡単ではなく、現実的には複数社に応募することになるでしょう。選考の日程が重複しないよう、企業ごとの選考状況を管理することも大切です。

データサイエンティストを目指す人におすすめの資格

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

データサイエンティストに必須の資格はありません。しかし、データサイエンティストのスキルを証明できる資格を取得しておけば、就職・転職活動が有利になります。

データサイエンティストを目指す人におすすめの資格は、下表の5つです。自分の保有スキルに合わせて資格を選ぶと良いでしょう。

資格名概要
基本情報
技術者試験
ITに関する幅広い知識を証明できる国家資格
統計検定統計学やデータ分析の知識・スキルを証明できる資格
Python3
エンジニア認定
データ分析試験
Pythonを用いたデータ分析の知識を証明できる資格
G検定機械学習や深層学習に関する幅広い知識を証明できる資格
E資格機械学習や深層学習の実践スキルを証明できる資格

データサイエンティストを目指す人におすすめの資格一覧

データサイエンティストの独学におすすめの方法

データサイエンティストを独学する場合、2つの方法があります。

それぞれ、順番に解説します。

学習本

1冊に幅広い知識が詰まっている学習本は、パソコンを使わず体系的に学べます。ここでは、データサイエンティストの独学におすすめの学習本を2冊紹介します。

「データサイエンティスト入門」は、その名のとおりデータサイエンティストの入門者に必要な知識が詰まった1冊です。仕事内容や必要スキル、業務の事例など幅広く紹介しています。

「機械学習のエッセンス」は、機械学習の実践力を養える1冊です。有名な機械学習アルゴリズムのプログラミング方法を、Pythonを用いて実践できる内容となっています。

学習サイト

パソコンのWebブラウザから使える学習サイトでは、知識を得ながら効率的な実践学習が可能です。ここでは、データサイエンティストの独学におすすめの学習サイトを2つ紹介します。

出典:キカガク

「キカガク」は、機械学習やデータサイエンスを無料で学べるサイトです。機械学習の基礎固めはもちろん、PythonのプログラミングをWebブラウザ上で実践することもできます。

出典:SIGNATE Quest

「SIGNATE Quest」は、豊富な演習問題を解きながら実践的に学べるサイトです。動画やスライドで前提知識を学べるため、スムーズに実践を始められます。

短期間でデータサイエンティストを目指すならスクールへ

独学でさまざまな知識やスキルが求められるデータサイエンティストに必要なすべてを学ぶことは、簡単ではありません。特に、プログラミングの独学では不明点を誰にも相談できず、多くの人が挫折しています。

実際のところ、弊社の調査によると約9割の人がプログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じています。

調査概要:プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象:10代〜80代の男女298名
調査期間:2019年8月13日~8月20日
調査方法:インターネット調査
掲載元:PR TIMES

短期間でデータサイエンティストを目指すなら、プログラミングスクールをおすすめします。プロの講師に質問できるので、挫折することなく効率的にスキルを習得できます。

弊社「SAMURAI ENGINEER」は、マンツーマン指導がオンラインで受けられるスクールです。「AIコース」では、機械学習を実践的に学びながらオリジナルのプログラムを作れます。

作成したプログラムをポートフォリオとしてアピールすれば、データサイエンティストへの就職・転職がぐっと近づきます。挫折せずデータサイエンティストになりたい人は、無料カウンセリングをぜひお試しください。

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まとめ

今回は「データサイエンティストとは何か」という疑問を持つ人向けに、この9点についてお伝えしました。

  • データサイエンティストとは
  • 仕事内容
  • 求人事情
  • 平均年収
  • 将来性
  • 必要スキル
  • なるまでのロードマップ
  • おすすめ資格
  • おすすめ独学方法

データサイエンティストは平均年収・将来性が高い魅力的な仕事です。しかし、多くのスキルが求められるデータサイエンティストを目指すのであれば、効率的な方法での学習を行う必要があります。

独学に不安がある場合は、スクールの利用も考えましょう。今回の内容を参考にして、ぜひデータサイエンティストを目指してみてください。

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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