データサイエンティストとは?年収やおすすめの資格・必要なスキルについて徹底解説! | フリーランスの案件・求人はPE-BANK

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このガイドでは、データサイエンティストの概要や年収、仕事内容などを詳しく解説しています。

データサイエンティストは、IT業界のなかでも特に注目度の高い職種です。後半には、データサイエンティストになるために必要なスキルや知識、資格なども紹介しています。将来的にこの仕事に就きたいと考える方は、ぜひ参考にしてみてください。

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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、企業が抱えるビジネス上の課題について、データの側面から分析していく職業です。分析データを用いてビジネスの改善提案を行なうことも、データサイエンティストの大事な役割になります。

データサイエンティスト登場の理由はビッグデータ技術の普及

データサイエンティストは、ビッグデータ技術の普及によって登場した職種です。普及前の時代は、データ関連の職種が以下の2つに分かれていました。

・おもにデータ収集を行なうエンジニア
・データ分析専門のアナリスト

そして、企業のビジネスにおける課題解決への提案は、事業企画部門や経営コンサルタントなどが行なっていました。

ところが、現代になって情報化社会への勢いが加速すると、各企業の経営戦略にビッグデータの利活用が欠かせなくなります。そして、データ収集と分析、提案といった広範囲のスキルを併せ持つ専門職が求められるようになった結果として、データサイエンティストという職種が登場することになりました。

データアナリストとの違いとは?

企業によっては、データサイエンティストとデータアナリストを同じ意味合いで捉えていることもあるので、両者の線引きが曖昧なこともあります。

ただ一般的に、データアナリストは、データ集計や現状分析を中心に行なう職業になります。一方データサイエンティストは、データ集計や現状分析に加えて、企業が抱えるビジネス課題の改善提案にも携わるのが一般的です。よりビジネス的な知見が要求されます。

データサイエンティストの需要や将来性は?

データサイエンティストの将来性や需要は、非常に高いです。

例えば米国では、職業ランキングの1位にデータサイエンティストがランクインしたことがあります。また、日本でも経済産業省がビッグデータ活用について言及しています。したがって、今後の高度情報化社会において、データが企業のビジネス分析に必須の要素になるのは間違いないといえるでしょう。

近年では、日本政府がDX(デジタルトランスメーション)を推進していることも、データサイエンティスト需要の後押しをしています。ビッグデータの分析スキルを持つ技術系人材は、DXプロジェクトに欠かせません。そのため、近年の日本では、データサイエンティスト需要の急速な高まりによって、人材不足が生じています。

経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖」に向けて、日本企業のDX推進は今後も加速していきます。したがって、データサイエンティストが企業から求められる状況は、今後も確実に続くと考えてよいでしょう。

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デジタルトランスメーション(DX)とは?導入メリットや成功事例も紹介

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの平均年収は697万円とされています(求人ボックス調べ)。

データサイエンティストは、IT人材のなかでも特に専門性と需要が高い職種です。したがって、平均年収400~500万円とされているシステムエンジニアやプログラマーなどと比べて高い年収が期待できる職種になります。

出典:データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料情報|求人ボックス

経験豊富なデータサイエンティストが大手企業やビックベンチャーに就職した場合、1,000万円以上など好待遇で採用されることもあり得るかもしれません。

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になると、以下のようにデータ関連のさまざまな仕事に携わります。

企業が抱えるビジネス上の課題を抽出

データサイエンティストの役割は、企業のビジネスにおける課題を抽出することから始まります。

担当者とすり合わせをしながら企業が抱える課題を洗い出したうえで、分析に必要なデータを特定していくのが一般的な流れです。ビジネス上の課題や必要データが明確になった段階で、次のフェーズに入っていきます。

データの抽出や分析

ここでは、課題解決に必要なデータの抽出や分析を行ないます。企業が管理するデータ量は、非常に膨大です。したがって、専門知識やスキルを持たない企業担当者では、取り出し作業すら行なえません。

一方で、データサイエンティストの場合は、SQLなどのクエリ言語を駆使して必要データを抽出していきます。そして、データを扱いやすい形式に変換・統一したあと、分析手法に合ったツールを選択するのが一般的です。

例えば、主成分分析や因子分析をする場合は、RやSASなどのデータ分析ソフトウェアを使います。場合によっては、構造化されたデータベースからパターンを発見するデータマイニングや、数理モデル作成などの選択をすることもあります。

データ分析作業で最も大切なのは、お客様の課題解決の足がかりになるデータを見つけることです。したがって、この作業を高い精度で行なうためにも、お客様が抱える悩みや要望、事業などについて深く理解することが重要となります。

分析結果に基づくレポートの作成・課題解決への提言

データ分析を通してわかったことを課題解決策に結びつけ、お客様への報告に使うレポートを作成します。解決策の提言では、専門性のないお客様でも理解しやすいように、グラフィックや図形を活用する場合もあります。

また、課題を解決するためには、目標設定も必要です。したがって、データサイエンティストは、分析データのなかで特に重要な項目をKPI(重要業績評価指標)に設定する役割を担う場合もあります。

データサイエンティストに必要な知識・スキル


データサイエンティストとして活躍するには、以下のスキルや知識が必要です。

機械学習に関する知識

データサイエンティストは、非常に膨大なビッグデータを取り扱う仕事です。大量のデータから効率よく必要項目の抽出や分析を行なうためには、機械学習に関する知識やスキルが必要となります。

データサイエンティストの仕事に機械学習の技術を取り入れると、コンピュータ学習の結果を使って、予測や分類などのタスクを実行するデータモデルやアルゴリズムを自動的に素早く構築できるようになります。

分析・統計に関する知識・スキル

データサイエンティストには、高度な統計処理や情報処理の専門知識が求められます。また、データサイエンティストに高い統計的思考があると、データだけで解決できる課題と、それ以外の課題についての切り分けも行ないやすくなります。

データサイエンティストの仕事は提案がゴールとなるため、分析結果をわかりやすく実践可能な提案にまで落とし込めるスキルも必要です。

プログラミング言語に関する知識・スキル

データ抽出やログ収集のバッチ処理を作成するには、以下のようなプログラミング言語を扱えるだけのスキルが必要です。プログラミング言語の豊富なスキルがあれば、データ抽出や分析作業も効率的に進められるようになります。

・Python
・Java
・SQL

また、お客様のビジネス課題を明確にイメージするためにも、ビッグデータの収集に使われるWebサービスやWebサイトに関わるIT知識も高めておくのが理想となるでしょう。

ビジネススキル

データサイエンティストの仕事は、お客様のヒアリングから始まり、課題解決の提案をすることがゴールになります。したがって、データサイエンティストとして活躍するには、ビジネス上の課題を抱えたお客様とスムーズなやり取りができるだけのビジネススキルも必要です。

・ビジネスに対する深い理解
・ロジカルシンキング
・コミュニケーションスキル
・ドキュメンテーションスキル
・プレゼンテーションスキル
・コンサルティングスキル など

コミュニケーションスキルやプレゼンテーションスキルが高ければ、ビッグデータの知識がないお客様にもわかりやすく言語化できるようになります。また、課題解決や提案力に強いデータサイエンティストになるには、コンサルティングスキルを高めることも大切になるでしょう。

マネジメントスキル

データサイエンティストは、お客様との間で決めたスケジュールや予算のなかで仕事を進めていきます。したがって、限られた期間で効率よく成果を出すためにも、マネジメントスキルを高めることは非常に重要です。

また、大規模なデータベースを構築する場合、外部エンジニアとのプロジェクトチームを作ることもあります。この場合、データサイエンティストがプロジェクトマネージャーに近い役割を担う可能性もあるでしょう。

したがって、プロジェクト全体の管理能力や、お客様を含めたステークホルダーとの調整スキルがあれば、規模の大きなプロジェクトへの参加によってやりがいも得られやすくなります。

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストには、明確な必要資格はありません。ですが、データ分析や提案に必要な知識を身に付ける目的で、以下のような資格を取得するのがおすすめとなります。多くの資格を持っていると、転職活動で自分の知識やスキルのアピールもしやすくなります。

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

一般社団法人データサイエンティスト協会が主催する新しい検定試験です。2021年9月に第1回目が実施されるということで、現段階では出題実績などの情報はありません。ですが、協会サイトでは、この試験を受けることで、以下の実務能力や知識において一定レベルがあることを認定できるとしています。

・データサイエンス力
・データエンジニアリング力
・ビジネス力

AI教育や数理モデルにおけるリテラシーレベルの実力が認定されるところも、この試験の大きな魅力です。データサイエンティストとしての基本的なスキルを再確認できますし、将来的にこの職種を目指すビジネスパーソンなどにもおすすめの資格になるでしょう。

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

データベース スペシャリスト試験

情報処理推進機構が運営する国家試験です。

データベーススペシャリスト試験では、データベース関連における固有技術の専門家として、最適な情報システム基盤の企画や要件定義、開発、保守運用に携われる高度IT人材を対象者にしています。また、期待する技術水準には、利用者の要求に基づくデータ分析や、正確な概念データモデルの作成なども記載されています。

試験は、午前I・Ⅱと午後I・Ⅱに分かれています。午後の試験は記述式となっており、過去にはデータベース設計やSQL文なども出題されています。データベーススペシャリスト試験は、経済産業省が認定する8つの高度区分試験のなかで「レベル4」に認定されています。データベース系のなかで最難関の試験でもあります。そのため、合格率は10%前後です。

データベース スペシャリスト試験

基本情報技術者試験・応用情報技術者試験

こちらも、情報処理推進機構が運営する国家試験です。データサイエンティストになるには、データベースのほかに情報処理を中心とした幅広いIT知識が必要です。そのため、将来的にこの職業を目指す人の場合、まずはITエンジニアの登竜門と呼ばれる基本情報技術者試験を通して以下のような知識を習得していくとよいでしょう。

・ソフトウェア設計
・データベース
・プログラミング
・情報セキュリティの知識 など

データサイエンティストとしてすでに課題解決の提案などを行なっている場合は、情報技術を活用した戦略立案や提案書の作成などを技術水準とする応用情報技術者試験がおすすめです。基本情報技術者試験の合格率は平均25%前後、応用情報技術者試験は平均20%前後になります。

基本情報技術者試験

応用情報技術者試験

統計検定

日本統計協会が主催する試験です。この検定の特徴は、受験者のスキルに合った5段階のレベルが設けられていることです。最も簡単な4級では、データやグラフ、表などの基本的な知識を問う内容になります。3級以上になると、大学で習得するレベルの問題解決力や、課題に合った統計手法の選択などが出題されます。

データサイエンティストの仕事では、データの収集計画や問題の解釈の分析をする際に統計処理などの数学の知識を用います。したがって、将来的にこの職業を目指す場合は、統計検定を受験しながら数学的データ分析の方法を身につけておくとよいでしょう。

統計検定

Python3エンジニア認定試験

Pythonとは、データサイエンスに強いプログラミング言語です。Pythonには、データ収集作業に必要なパッケージも提供されているため、データサイエンティストになるには、この言語の習得が特に必要とされています。

この試験には、初心者向けのPython3エンジニア認定基礎試験と、中上級者向けのPython3エンジニア認定データ分析試験の2種類があります。基礎試験の出題範囲は、Pythonを使ううえで必要な基礎知識や文法などが中心です。一方でデータ分析試験では、データサイエンティストの実務につながるデータ分析の基礎や方法が問われます。

試験対策本もたくさん発売されているため、データサイエンティストを目指す人でも独学しやすい資格になるでしょう。

Python3エンジニア認定試験

G検定・E資格

一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格試験です。どちらもディープラーニング(深層学習や機械学習)に関する知識を問う試験になります。

G検定は、ディープラーニングを事業に活用する人材を対象とした検定です。G検定では、データ収集・加工・分析や、統計検定3級程度の数理統計といったデータサイエンティストの実務につながる内容が出題されます。

E資格は、AI機械学習エンジニア向けの試験です。AIを実装する人材を対象としているため、日本国内の民間AI関連資格のなかでも特に難易度が高くなっています。試験範囲についても、確率分布や特異値分析といった難しい数学知識が問われる内容です。E資格の試験を受けるには、協会の認定プログラムを受講することが義務付けられています。

G検定

E資格

まとめ

データサイエンティストは、データの収集・分析・提案といった広範囲の仕事を通して、お客様のビジネス課題を解決する職種です。経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖」を前に、多くの日本企業がDX推進を行なう近年では、ビッグデータを取り扱えるデータサイエンティストに高い需要が生まれるようになりました。

データサイエンティストになると、700万円近い平均年収が期待できます。ただし、実際の年収は本人のスキルや経験、働く会社によっても変わってきます。ですから、高年収のデータサイエンティストを目指す場合は、自分のスキルを向上させるとともに、経験値を増やせる企業に入ることも大切となるでしょう。

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