データサイエンティストとは?仕事内容から必要なスキルまで徹底解説

データサイエンティストってどんな職業?
いったいどんな仕事をしているの?
データサイエンティストに必要なスキルってなに?

こんにちは。文系出身エンジニアで現役8年目になる佐藤です!

皆さんは「データサイエンティスト」という職業をご存知ですか?

言葉だけは聞いたことがある……という方も多くなってきたのではないでしょうか。ですが、どんな仕事をしているのか、明確に答えることって難しいですよね。

そこでこの記事では、わかりやすく「データサイエンティストとは何か?」を徹底解説していきます! なるべく難しい言葉を使わずデータサイエンティストの概要から詳しい仕事内容、必要なスキルを解説していきますので、ぜひ最後までご覧ください。

それでは早速データサイエンティストとはどんな職業なのか、概要を把握していきましょう。

データサイエンティストとは

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の概要

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。

次に、データサイエンティストに関する資格についても見ていきましょう。

資格について

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

データサイエンティストについて何となくイメージできたでしょうか。次の章からはデータサイエンティストの仕事内容について詳しく見ていきましょう。

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。

集めた巨大なデータを分析

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。

以上がデータサイエンティストの主なお仕事内容となります。次は、よく混同されがちな「機械学習エンジニア」との違いを見てきます。

よく間違えられる機械学習エンジニアとの違い

データサイエンティストの解説をここまで読んで

機械学習エンジニアとは何が違うんだ……?

と疑問に思われた方もいらっしゃるかもしれません。データサイエンティストも機械学習を利用すると最初に紹介したので、いったいどういう関係なのかと思っている方もいるでしょう。

この章では、よく間違われる機械学習エンジニアとの違いを解説してきます。それでは見てきましょう。

そもそも機械学習とは

機械学習はAIという大きな分野の一分野です。その機械学習を使って何ができるかというと

  • データを用意する
  • データを前処理で整理する
  • データの中から必要な特徴を選択したり、特徴を作り、準備する
  • 学習器(機械学習)にデータを使って学習させる
  • 何らかのパターンを見出す
  • 結果を得る


これってデータサイエンティストのお仕事に似ていませんか?

機械がデータサイエンティストの代わりに、一定のデータ分析をしてくれるという事なんです。そして、機械学習エンジニアは、その分析するシステムを作っています。

機械学習について詳しく知りたいというあなたは、こちらの記事をぜひご覧ください。

データサイエンティストとの違いについて

データサイエンティストは機械学習を使ってデータ分析している、機械学習エンジニアはそのシステムを作っていると先ほど紹介しました。

つまり機械学習エンジニアは統計学、データ分析の知識を使って「ビッグデータの分析」をするのではなく「分析に使えるサービスや製品を開発」しているんです。

同じような知識を駆使していますが

  • データサイエンティストは「分析」
  • 機械学習エンジニアは「開発」


という分野に分かれているという事なんですね。

もしあなたが、人工知能に関する職業に就きたいと思うなら機械学習エンジニアという職業も検討してみてはいかがでしょうか? 詳しく解説した記事がありますので、ぜひご覧ください。

それでは、次にデータサイエンティストに必要なスキルについて解説してきます。

データサイエンティストに必要なスキル

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。

ITに関する知識も必要

そしてITに関する知識も大切になってきます。

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。

最後に、データサイエンティストになるための勉強について紹介してきます。

データサイエンティストになるには

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。

統計学・数学の勉強は必須

画像:Shutterstock

もし、あなたが学生なら今から積極的に統計学・数学の勉強をするべきです。学生のうちなら時間もあるし、学ぶ環境にアクセスしやすいです。学習のチャンスです!

それ以外の方は、独学かセミナーに参加して統計学・数学を学習していきましょう。

おすすめ書籍

◆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。

セミナー情報

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。

プログラミングの知識も必要になる

そして、数学・統計学の知識以外に必要になるのがプログラミングです。プログラミングの学習には書籍、学習サイトなどいろいろな方法があります。

データサイエンティストになりたいなら、言語としては「Pythonがおすすめです。Pythonならデータ分析以外にも作れるものがあるので、今後のキャリアも広がります。

もし、データ分析専門の言語を学習したいということなら「Rを学習してみましょう。

Python、Rについてはこの記事で概要から学習法まで詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。


【入門】R言語とは? 言語の特徴・できることを分かりやすく徹底解説
更新日 : 2019年6月25日

独学でスキルを身に付ける自信がない人へ

ここまで独学で学習する為の書籍やおすすめプログラミング言語について紹介してきました。

しかし、

独学での学習には自信がない……

という方もいらっしゃるでしょう。

そんな方は「プログラミングスクール」で、プログラミングのスキルを身に付けてみませんか?

侍エンジニア塾では、Pythonの講師も在籍していますし、AIコースも存在しています。人工知能、機械学習の知識を付けながら、プログラミング言語も学習できちゃうんです。

無料体験レッスンも行っていますので、事前にどんな感じで学習できるのか、どんなコースがあるのか、あなたの悩みや不安をプロのコンサルタントに相談することができます

自分に合っているかどうか体験レッスンで一度確認してみてはいかがでしょうか?

まとめ

いま話題の職業「データサイエンティスト」について紹介しました。

どんな仕事をしているんだろう、という疑問が解決できましたら筆者も嬉しいです。

それではまた次の解説で!

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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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