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！ | ITフリーランスエンジニアの案件・求人はＰＥ－ＢＡＮＫ

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。

• ・データサイエンティストとは？
• ・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仕事内容
• ・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におすすめの資格
• ・まとめ

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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