データサイエンティストとは？平均年収や仕事内容、求められるスキル、役立つ資格を紹介

データサイエンティストとはビッグデータを分析し、組織や社会の課題解決に役立てる仕事です。

本記事ではデータサイエンティストの仕事内容や求められるスキル、平均年収などを紹介します。未経験から目指す方法も解説します。

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、ビッグデータの分析・活用により組織や社会の課題解決、施策改善などを行うデータサイエンスに携わる専門職です。

データサイエンスには従来的な統計学の知識に加え、「IoT」「ディープラーニング」「データベース」などのさまざまな知識が、高いレベルで必要です。

これらの広範かつ高度な知識とスキルを備えた人材がデータサイエンティストであり、彼らはより良い組織や社会をつくるために、多くの企業や公的機関から求められています。

データサイエンティストの平均年収

出典：データサイエンティストの仕事の平均年収は699万円／平均時給は2,606円！給料ナビで詳しく紹介｜求人ボックス

さまざまな職種の求人情報の一括検索サービス「求人ボックス」の調査によると、データサイエンティストは正社員で平均年収699万円、派遣社員で平均時給2,606円といわれています。

日本の平均年収は443万円といわれています。データサイエンティストの平均年収は日本全体の約1.57倍であり、なかなかの高水準といえるでしょう。

なお、データサイエンティストには企業に所属しないフリーランスもいます。フリーランスは職種によらず収入額のバラつきが大きいですが、営業力やスキル次第で正社員以上の年収を得られることも多いです。

働き方にかかわらず、データサイエンティストは高水準の収入を得られるといえるでしょう。

データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストの仕事はデータサイエンスであり、その仕事内容はデータサイエンスの大まかな流れに沿っています。データサイエンティストはどんな業務に携わっているのか、彼らの主な仕事内容を紹介します。

データサイエンティストの主な仕事内容

• 分析環境の構築・管理
• データの収集
• 仮説の立案
• データの前処理
• データの分析
• レポートの作成と提言

分析環境の構築・管理

データの分析や活用をするには、そのための分析環境の構築・管理をしなければなりません。これをデータサイエンティストが行うこともあります。

データ分析の前段階には、膨大なデータを整理して保管したり、扱いやすいようにフォーマットを統一したりといった工程があります。データサイエンスで扱うデータは膨大かつ複雑で、さまざまな内容・形式のデータがシステム内に混在することになるでしょう。

そのため、システムには大きな負荷がかかります。この負荷を少しでも軽くし、より正確によりスピーディにデータを処理できるような環境が必要です。

もちろん、分析環境は一度構築して終わりではなく、保守・管理しなければなりません。また、分析環境を構築する各種ツールの選定も必要です。

このように、データサイエンティストにはインフラ部分やツールに関する知識も求められます。これらに関する情報は日々変化していくため、アンテナを広く張り、最新情報をキャッチする情報感度の高さも重要です。

データの収集

分析のためのデータを収集するのも、データサイエンティストの仕事です。

データは闇雲に集めればいいわけではありません。たとえばマーケティング施策の改善が目的なのに、従業員の労働時間に関するデータを集めても意味がないでしょう。

この場合、オウンドメディアやSNSなどのアクセス・Web行動に関するデータ、顧客アンケート、各店舗の客数・客層・客単価などの顧客データなどが必要です。

このように、目的のためにはどんなデータが必要なのかを考え、提言するのもデータサイエンティストの重要な役割です。

これらのデータは社内に点在していることもあれば、顧客アンケートのように新たに収集しなければならないデータもあるでしょう。必要なデータを決め、それをどのような方法で集めるか考えたり、各システムからデータを集約したりするのもデータサイエンティストが行います。

仮説の立案

先述の通り、データ分析にはマーケティングの強化・改善のような「目的」があります。何のために、どんなデータ分析をするのか、仮設を立て判断を下す層に提案するデータサイエンティストもいます。

仮説とは、たとえば「AとBにはこのような関係があると考えられるため、αを行うことで客数を増やせるのではないか？」のようなものです。日常業務やすぐに見られるデータなどからこのような気づきを得て、その仮説を検証するためにデータ分析が必要だと提案します。

そのためには、自社（もしくはクライアント企業）の事業や業務、社会のトレンドや市場の流れなどについて理解していなくてはなりません。IT分野だけでなく、社会と市場に広くアンテナを張り続けることが、データサイエンティストとしての能力を高めてくれるでしょう。

データの前処理

データサイエンスにおいて、「データさえ集まればすぐに分析に移れる」ということはあまりないでしょう。データサイエンスに必要なデータは膨大かつ複雑で、その内容やフォーマットも多岐にわたります。

そのままの状態ではデータ分析ができないことがほとんどです。データのフォーマットやデータ内の単位の統一、項目の整理などが必要です。

データの分析

収集したデータの前処理が済んだら、いよいよデータ分析です。データから月ごと・シーズンごとの傾向を見つけたり、データ同士の相関性を探したりします。

たとえば月ごとの客数の増減や客層の変化などのデータと、店舗周辺のイベントといった複数のデータを俯瞰すると、「このイベントがある日は女性客が増える」のような洞察が得られるでしょう。

データを定量化・定性化し、グラフや表、人間にとってわかりやすい説明などに置き換えることで、データに隠された意味を見つけやすくなります。

レポート作成と提言

データサイエンスの目的はデータを得ることではなく、目的のためにデータを活用することです。データ分析により見出した「事象同士の相関性」「時期ごとの傾向」「分析を踏まえた将来の予測」「最適と思われる対応策」などをレポートにまとめ、提言します。

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はデータの分析・活用に関する高いスキルが求められます。

しかし、それだけでは不十分です。データ分析の精度と効率を高めるために役立つ知識、仮説立案や分析後の提言に役立つビジネススキルなど、データサイエンティストに必要なスキルはさまざまです。

データサイエンティストに求められるスキル

• データの分析・統計に関するスキル
• データ活用に関するスキル
• 機械学習に関するスキル
• 一般的なビジネススキル

データの分析・統計に関するスキル

データ分析に関するスキルや統計の知識などは、データサイエンティストの基本スキルといえます。具体的には統計学や数学の知識、データ分析に使うツールやシステム、プログラミングなどに関するスキルです。

データ活用に関するスキル

データを活用するために必要な知識・スキルも必要です。データ分析の結果を洞察し、仮説や対応策を導き出すための考える力が求められます。たとえばマーケティングにデータ分析を活かすなら、マーケティング施策や市場の流れについての知識が求められるでしょう。

もちろん、分析結果をわかりやすく視覚化するためのグラフ化・図式化などのスキルも必要です。

機械学習に関するスキル

データサイエンティストは膨大なデータを処理しなければなりません。手作業でこなすのはまず不可能でしょう。

データ処理の効率化・精度アップには機械学習をはじめとするAIやプログラミングのスキルが役立ちます。画像や音声などを解析し、言語処理することで、画像や動画などの非構造データから有益な情報を引き出すこともできるでしょう。

一般的なビジネススキル

データサイエンティストの仕事はデータの処理や分析だけではありません。何のためにどのようなデータ分析をすべきなのか仮説を立てること、データ分析の結果からレポートを作り対応策を立案することも重要な仕事です。

仮説やレポートをわかりやすくまとめ相手に伝える力、どんな対応策をとるのが最適なのか提案し承諾を得る提案力など、一般的なビジネススキルも求められます。

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なるための決まった資格はありません。しかし、資格勉強は知識を体系的に身につけるために、資格取得は転職活動や営業活動をスムーズに進めるために役立ちます。

次のような資格があると、データサイエンティストとしての活躍の幅が広がるかもしれません。

• データサイエンティスト検定

• オラクルマスター

• OSS-DB技術者認定試験

• 統計検定

• データスペシャリスト検定

• Python3エンジニア認定基礎試験

• G検定

• E資格

• データベーススペシャリスト試験

これらの資格の詳細や資格取得のメリットはこちらの記事で解説しています。未経験からデータサイエンティストを目指したい方にとっては、特に役立つ記事でしょう。

データサイエンティストに役立つ資格9選と、未経験から転職する方法

データサイエンティストのキャリアパス

ここまでお伝えしてきたとおり、データサイエンティストにはさまざまな領域の高いスキルが求められます。未経験からいきなりデータサイエンティストになるのは難しいかもしれません。

データサイエンティストになるにはどうしたらいいのか、実務経験を積むことでどんなキャリアの道が開かれるのか、データサイエンティストのキャリアパスについて紹介します。

データサイエンティストになるまで

データサイエンティストの求人には未経験OKのものもありますが、実務経験を重視する企業は多いです。データサイエンティストの経験がない場合、まずはIT系のキャリアを積むといいでしょう。

たとえばITエンジニアやプログラマーとしてのスキルは、データサイエンティストの仕事にも応用できるものも多いです。特にPythonやRなどの言語は機械学習でよく利用されるため、身につけておくといいでしょう。

データサイエンティストに関連したスキルが身につけられる職種、IT系の職種から、データサイエンティストにキャリアアップする人も少なくありません。

データサイエンティストになってから

データサイエンティストになりキャリアを積んでからは、マネージャーとしてチームを管理したり、特定の分野に特化したスペシャリストとして活躍したりする人も多いです。フリーランスとして独立し、自らの裁量で仕事するのもいいでしょう。

データサイエンティストを目指すなら、早めに動き始めよう

膨大かつ複雑なデータを分析し、より良い組織や社会をつくるための提案をするデータサイエンティストは、さまざまな企業から求められる注目の職業です。

データ分析や統計はもちろん、社会や市場に広くアンテナを張り続けたり、一般的なビジネススキルも高いレベルで求められたりと、目指すうえでのハードルは高いかもしれません。

しかし、データサイエンティストは平均年収も高く、特定分野のスペシャリストや独立してフリーランスになるなどキャリアの選択肢も広いだけでなく、今後増々多くの企業で求められる職業だといえるでしょう。

未経験からデータサイエンティストを目指すなら、とにかく早めに動き始めましょう。求められるスキルと知識が多いため、勉強したり実務経験を積んだりする時間は、少しでも多く確保したいところです。

本記事を参考に、データサイエンティストとしてのキャリアを検討してみてはいかがでしょうか。

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