データサイエンティストとは？仕事内容や年収・資格について

AIなどが急速に普及したことにより、データサイエンティストと呼ばれる職業が注目されるようになっています。

さまざまなデータを収集、分析することで、その結果をビジネスや事業発展、システム開発などに活かせるようにする役割を担っています。

データサイエンティストの基本知識や年収、必要となる資格などについてご説明します。

データサイエンティストとは？

データサイエンティストは、ビックデータなど多くの情報を解析して加工する役割です。

具体的には、データを解析しビジネスなどに役立てる方法の立案などを行います。

データを使って課題を解決（サイエンス的思考）することがミッションです。

データアナリストとの違い

データサイエンティストとデータアナリストに明確な違いはありません。

強いて説明するのであれば、データサイエンティストは、データの分析だけではなく、分析結果を業務やビジネスなどに活かせるように加工します。

データアナリストは、提供されたデータの分析のみしか担当しないことが多いです。

なぜ注目されるようになったのか？

昨今、データサイエンティストが注目されている理由は、近年ビッグデータの活用が進んでいるためです。

大量のデータを分析し、マーケティングなどに活かす企業が多くなっています。

以前は、データを分析する役割と分析したデータからマーケティングなどに活かす役割は異なっていました。

しかし、業務で求められる役割は日々変化し、最終的に両方を担当できるデータサイエンティストが注目されるようになっています。

データサイエンティストがなくなると言われる理由

データサイエンティストは注目されている反面、「データサイエンティストがなくなるのでは？」という一部の意見もあります。

現在、AIが多くの場面で利用されるようになり、AIがデータ分析から活用までできるようになると、それに伴い、データサイエンティストの仕事がAIに置き換わってしまう可能性があると言われているためです。

長期的に見ると、AIの劇的な進化によってそのようなことはあるかもしれません。

しかし、現状としては、人間の感覚を必要とする場面があることや、AIを活用できる状態にするためには人間の指示が必要であるなど、全てをAIに取って代わられる仕事とは言い切れません。

新卒向けの求人も増えている

データサイエンティストという職種の知名度が上がったことで、新卒からデータサイエンティストを目指す人もいます。

高度な専門性やテクニカルな内容が求められる職業ではありますが、新卒向けの求人も多く公開されています。

データサイエンティストは人材が不足しています。

新人を育ててでもデータサイエンティストを確保したいと考えている企業が多いことが、新卒向けの求人が増えている理由の一つです。

データサイエンティストに関する市場予測

データ活用に関する企業の需要は伸長

現在は、多くの企業でデータ活用が活発です。

ビッグデータ解析が当たり前となっており、どの企業でも多くの情報を収集し、それを解析して、マーケティングやビジネスに活用しています。

そのため、データ活用に関する需要は高まり続けています。

もちろん、データ分析にもさまざまな分野があり、データサイエンティストだけの需要が高まっている状態ではありません。

その中でも、データサイエンティストは高い専門性を有していることが多く、データ分析・活用に関する需要が高まる中でも、データサイエンティストが特に注目されています。

将来性のあるスキルは？

どのようなスキルを身に付けておくと将来性があるか3つ解説します。

人間ならではの創造力

まずは、人間だからこその創造力です。

データサイエンティストは、データの分析だけが仕事ではありません。

分析した結果を踏まえて、その情報をどのようにビジネスやマーケティング、実際の業務に活かしていくのかを創造することが求められています。

例えば、人間だからこそ、創造できる内容には「経営スキルを踏まえる」「斬新なアイデアを含める」などが挙げられます。

単にデータ分析だけを行うのではなく、他のスキルや別のアイデアを含め検討していきます。

このような作業は、まだAIには難しい部分であり、人間だからこそ実現できる分野です。

AIとの共創

データサイエンティストは、いかにAIを活用できるかが大切です。

AIはコンピューターであるため、人間には実現できない処理能力を持っています。

例えば、人間には分析できないような大量のデータでも、AIならば短時間で分析してくれます。

分析ができるようAIを開発することが、データサイエンティストには求められます。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストはビッグデータを中心に取り扱います。

そのため世の中で広く使われているビッグデータの取り扱い方法などは理解しておくべきです。

日々新しい情報をキャッチアップしていかなければなりません。

特にデータ解析の分野は、常に新しい考え方が生まれています。

常にスキルアップを目指して新しい情報をキャッチアップし、それを習得していくことが必要でしょう。

データサイエンティストの仕事内容、流れ

データサイエンティストの仕事の一連の流れを解説します。

課題発見のフェーズ

データサイエンティストは、データ分析を活用して、企業の課題を解決する役割を担います。

そのためまずは、解決するべき課題を発見しなければなりません。

大枠の課題については、データサイエンティストに依頼する側（事業担当者や発注するクライアント等）から提供されることが多いです。

データサイエンティストは依頼された課題に対して、対応の優先順位付けや対応方法の検討を行わなければなりません。

また、データを扱うプロとして、依頼元が気づかない本質的な課題を洗い出す必要もあります。

必要に応じて課題の内容をブレークダウンする作業を行い、具体的にどのような課題を解決するために行動していくのか、本来の課題は何かを特定します。

データ収集と活用をするフェーズ

課題を解決するために、必要な情報を収集します。

自分で情報収集できる場合もあれば、依頼主に勉強してもらうケースもあります。

早々に必要となる情報を整理して、依頼が必要であれば対応してもらうようにしましょう。

情報が全て揃えば、データの分析作業を行います。

このデータ分析作業には、さまざまな分析手法があります。

データの内容や解決すべき課題に応じて、どのような手法を使うのか選択し、解析をしていきます。

そして、データの解析結果と自分が保有するスキルやナレッジなどを組み合わせて、最終的な課題解決方法を導きます。

課題解決のフェーズ

データ分析の結果、課題解決の方法が導かれた場合、実際に課題向けて動き出します。

例えば、関係者に分析結果を連携し、課題解決に向けて具体的な行動指針を示します。

また、テスト的なツールを作成し、運用してもらうことで課題解決に向けてさらに情報を収集することもあります。

今のところ、データサイエンティストは、課題解決に向けて方針や関係者が対応すべき事項を示すのが主な役割です。

しかし、これからは実際に現場に入り、課題解決に向けて先陣を切る役割となることが予想されます。

データを分析するだけではなく実際に現場に入り「課題解決に向けた具体的な指示」を出す役割が求められるようになるのです。

データサイエンティストの年収や資格

年収

転職サービス「doda」の調べによると、正社員で働くデータサイエンティストの年収は516万円です。

エンジニア全体の平均年収が452万円であるため、エンジニア全体と比較をすると、データサイエンティストは高い年収が期待できます。

年収が高く設定されている背景には、データサイエンティストに多くのスキルが求められていることや専門性の高さなどがあります。

単純にデータ分析のスキルだけではなく、現場での経験などのナレッジに関するものも求められていますので、それらが評価され、年収が高まっていると考えられます。

参考：転職サービス「doda」「平均年収ランキング2020」

資格は必要ない？

データサイエンティストに資格は必須ではありません。

しかし、取得しておくとなれば以下が挙げられます。（2021年8月時点）

基本情報処理技術者試験

情報処理に関する基本的な資格です。

難易度のレベルは、大学で情報処理を専攻している人向けです。

この試験の合格で、幅広く情報処理の基本知識を持っていると証明できます。

応用情報技術者試験

情報処理の応用的なスキルを示す資格です。

基本情報よりも難易度が高いです。

幅広くかつ深い知識が求められます。

経営や会計など情報処理以外のスキルも求められますので、データサイエンティストが活躍する領域にマッチするものです。

統計検定(R)

統計検定は統計に関する能力を証明する資格です。

レベル分けがされており、どのレベルを取得するかによって証明できるスキルが異なります。

データサイエンティストとして活躍するのであれば、大学程度の統計分析スキルである2級を取得すると良いでしょう。

※統計検定（R）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。本内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。

オラクルマスター

オラクル社の提供するデータベースに関する資格です。

データ分析の世界ではOracleデータベースを利用する機会が多く、関連する資格を持っているとよいでしょう。

データスペシャリスト試験

データベースに関する国家資格です。

国家資格であり、特定の製品に依存したものではなく、データベース全ての知識が問われます。

データサイエンティストは、データベースを多用するエンジニアとして、概要的なスキルを持っておいて損はありません。

主なインプットはどこから？

データサイエンティストが最新の情報をキャッチアップするためには、論文を読むのが一般的です。

新しいデータ分析の手法などが発表されているため、日々アンテナを張っておく必要があります。

全ての論文を読むのは、現実的ではありません。

論文のAbstractなどを確認し、必要そうなものを優先的に読むなど、読み方は工夫しましょう。

データサイエンティストとして活躍したいなら

データサイエンティストは現在需要の高まっている職種で、これからも引き続き需要の高いと予想さます。

そのため、データサイエンティストとして活躍したいのであれば、非常によいタイミングといえるでしょう。

ただし、データサイエンティストは相場よりも年収が高いものの、会社員である限りは年収には限界があります。

管理職などにならない限りは、エンジニアとして年収の急激な上昇は期待しにくいです。

そのため、データサイエンティストとして報酬を上げたいという意思をお持ちなのであれば、会社員ではなくフリーランスとして活躍することをおすすめします。

企業もスキルフルなデータサイエンティストであれば、スキルや経験に見合った報酬を支払うこということも多く、結果的に会社員よりも報酬が上がるということがあるためです。

また、データサイエンティストとして自身の興味がある分野でキャリアを積んでいきたいという場合にも、フリーランスという選択はおすすめです。

即戦力性の高いデータサイエンティストの需要は非常に高く、案件も自身で選びやすい状態にあるためです。

フリーランスのデータサイエンティストを目指す場合は「HiPro Tech」への登録をおすすめします。

フリーランス向けのエージェントで、データサイエンティストに関する案件も多数保有しています。

大手企業からベンチャーやスタートアップ企業などさまざま企業の案件を扱っています。

また、ビックデータ解析を行いサービス拡大目指す案件や、データを活用した新規事業開発、データ分析を専門に行う案件など、多岐にわたる案件があります。

そのため、自身の希望する案件を獲得できる可能性を高めることができます。

サービス利用は無料です。まずは相談をお待ちしております。