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データサイエンティストとは(仕事内容、年収、必要な、資格や転職方法などを紹介)

2020年04月15日
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はじめに

データサイエンティストとは、どのような仕事をするのか。働くためにはどのようなスキルや資格が必要なのか。年収や将来性についてなど、エンジニア系の職種を目指す未経験者の人にもわかりやすいように解説します。

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

データサイエンティストの「データサイエンス」とは、統計学や数学、AIなどを駆使し、膨大なデータの分析を行うことを指しています。データサイエンティストは、その膨大なデータを意味あるものに変換し、予測や有益な発見を行う「データ分析の専門家」です。

仕事内容とは

データサイエンティストは、さまざまな手法やツール、数式を駆使し、与えられたデータの分析を行います。分析結果に基づき、コスト削減や売上向上などの具体的なアドバイスをおこない、事業の利益に貢献することがデータサイエンティストに与えられた使命といえるでしょう。

データサイエンティストの仕事内容を簡単に説明すると、以下の4つにわかれます。

  • データ収集
  • 集めたデータの整理
  • 整理された膨大なデータの分析
  • クライアントや企業への報告やアドバイス

データサイエンティストがおこなう仕事の流れは、一般的に上記の4つのようになります。

例えばショッピングサイトの場合、データのなかからどのような人がどんな商品を見て、購入するまでにどのようなプロセスを踏むのかなどを分析します。その結果から有効な広告宣伝の打ち方や、商品の販売戦略などを導き出して提案することもあります。

分析結果から見えてきた予測や知見をただ報告するだけではなく、企業が次に行うべき一手についてアドバイスをすることもあるので、経営や戦略の知識ももっていると、先々で有利になり仕事の幅も広がるでしょう。同じようにAIのシステムに携わる、データを取り扱う仕事として、「機械学習エンジニア」と似ているといわれますが、実際は全く異なる存在です。どちらもデータを扱うことから、同列に扱われることが多いようです。

年収はどれくらい

データサイエンティストの一般的な目安となる年収は、300万からスタートし、平均は500万円程度と言われています。早い段階で900万円程度の年収を得る人もおり、なかには1,000~1,200万円程度の年収の人もいると言われています。スキルや実務経験などを加味し、ステップアップしていけば高額年収も期待できる職種です。

将来性とキャリアパスについて

本格的に人材不足が懸念されており、今後も人材が不足し続けるのではないかと業界内で囁かれているデータサイエンティスト。このような点から、今後も需要のある職種だと考えられそうです。ですがデータサイエンティストの仕事は、AIに取って代わられるのではないかという懸念もあります。そうならないためには、常に情報や知識、スキルのアップデートを正しく行い続ける必要があります。正確さや素早さだけではなく、人の手が介入するからこそ見つけられる分析結果、結果から見えてくる次の一手などを考え、提案できるスキルが求められるでしょう。データの世界だけに固執せず、会社の経営や戦略についても勉強することで仕事の幅は広がっていくでしょう。

データサイエンティストに必要な資格

データサイエンティストになるために、必ず取得しておくべき資格はとくにありません。特別に必須な資格はありませんが、統計学に関する資格の取得をしておけば就職や転職の際にアピールできるポイントとなります。以下の3つの資格は、データサイエンティストとして働いていく上で、もっているととても有利な資格ばかりです。難易度はさほど高くありませんので、ぜひ資格取得を目指しましょう。

統計検定2級
データサイエンティストを目指す上で、最も重要となる知識は「統計学」です。統計学のスキルの基礎から応用までのスキルを身に着けていることを証明できる「統計検定」は、できるだけ早い段階で取得できるよう目指しておくといいでしょう。初心者の人はとくに資格取得しておくことで、就職・転職の際に強い味方となるPRポイントとなってくれます。

統計検定2級
運営会社名一般財団法人統計質保証推進協会
受験料5,000円(税込)
受験資格とくになし
受験時期年2回実施(6月の第三日曜日・11月の第四日曜日)
出題数35問程度/90分
回答形式4~5肢選択問題(マークシート)
合格率非公開(40~45%前後)
取得レベル2級は大学基礎課程レベルの統計学の知識を身につけられます。2級以下の資格を取得していなくても、努力すれば合格できるラインの試験のため、中学生から大人まで幅広い年代の人が挑んでいます。

ビジネス統計スペシャリスト
ビジネス統計スペシャリストは、データ分析における「実践」的な部分に重点を置いた資格です。統計学の理論や知識よりも、Excel分析ツールをどの程度使いこなせるかを見極める資格と考えておくといいでしょう。基礎レベルの「エクセル分析ベーシック」、上位レベルの「エクセル分析スペシャリスト」と、2つの科目の試験があります。

ビジネス統計スペシャリスト
運営会社名株式会社オデッセイコミュニケーションズ
受験料エクセル分析ベーシック 6,600円(税込・一般)
エクセル分析スペシャリスト  10,780円(税込・一般)
受験資格とくになし
受験時期随時実施
出題数エクセル分析ベーシック 40問前後/60分
エクセル分析スペシャリスト  30問/60分
回答形式択一問題、穴埋め問題
合格率非公開(1000点満点中700点以上で合格)
取得レベル義務教育で習得できる算数や数学のレベルをクリアしていれば、十分合格を狙える初心者向けの資格です。上位資格となるエクセル分析スペシャリストは、取得レベルだけで考えると「統計検定2級」と同等と考えておいてください。

Oracel Master Bronze Oracle Database 12C
Oracle=データベースともいわれるほど、データベースとの関係性が強く、エンジニアのなかでも人気の高い資格となるデータベースの認定資格、「Oracel Master」。まずは最初のステップとしてもっとも難易度が低いBronzeをクリアするといいでしょう。

Oracel Master Bronze Oracle Database 12C
運営会社名日本オラクル株式会社
受験料Bronze DBA 12c:26,600円/Bronze SQL基礎I・12c SQL基礎:13,600円
受験資格とくになし
受験時期随時実施
出題数Bronze DBA 12c 73問(120分)正解率70%以上で合格
Bronze SQL基礎I 40問(90分)正解率70%以上で合格
12c SQL基礎 75問(120分)正解率65%以上で合格
回答形式選択形式
合格率非公開
取得レベル資格取得にはSQLとDBA、2つの資格を取得する必要があります。2つとも業務未経験の人でも独学での試験対策に取り組むことで資格取得が可能なレベルです。

未経験からデータサイエンティストになるには

未経験からデータサイエンティストになるには

ある一定のスキルや資格や知識があれば、業務未経験であってもデータサイエンティストとして採用されるケースもあります。まったく知識や経験のない人が、いきなり仕事をすることは厳しい部分が出てくるかもしれません。

そのため、独学や専門のスクールなどで勉強をしてから、就職・転職活動することをオススメします。意欲的な部分をアピールすることで、知識やスキルがまだ未熟でも、採用される確率は格段にアップします。意欲的に働ける姿勢をアピールできれば、企業側も前向きに検討してくれることでしょう。

データサイエンティストにどんな人が向いている?

データサイエンティストに向いている人の特徴は次の3つです。

情報収集や分析に興味がある人

データサイエンティストの仕事の軸となるのは、情報収集や集めた情報(データ)の分析です。ただ単純にものごとについて情報収集をするのではなく、さまざまな角度から1つの情報について深堀りしていける好奇心の強さは、立派な武器となるでしょう。集めたデータを効率的に分析していく能力も重要です。目の前にあるデータに秘められた意味とは、ビジネスの課題解決のために、データをどう扱うかなど、疑問に感じたことをそのままにせず、どんどん深堀りしていくことが苦にならない性格の人にはとても向いている仕事です。

同じことの繰り返しが続いても苦にならない、地道な努力ができる人

データサイエンティストの業務は、集めた膨大なデータの分析をし、予測をおこない、さらにまた分析して予測する……。このようにひたすら同じ作業を繰り返すような、地道な作業が多々あります。下手をすると根気と努力を要する作業ばかりになる可能性も考えられます。単調な作業の繰り返しにもへこたれず、コツコツと地道な努力が得意な人にも向いている職種です。

数字やプログラムを扱うことが得意、論理的思考力がある

データサイエンティストにとって切っても切れない存在は、数字やプログラム言語です。しかし必ずしも理系出身の人だけが向いている職種というわけではありません。数字やプログラミングが好きで、向き合うことが苦ではないだけでも十分素質はあります。

未経験からデータサイエンティストになるために必要なスキルと習得方法

未経験からでもデータサイエンティストになることは可能ですが、以下の3つの知識を習得しておくほうが、仕事についてからスムーズに業務を進められるでしょう。

  • 統計学に関する知識
  • データベースに関する知識
  • プログラミング言語に関する知識(PythonやR言語など)

統計学に関する知識

データサイエンティストにとって、統計と分析は切っても切り離せないものです。だからこそできるだけ早い段階での「統計検定」や「ビジネス統計スペシャリスト」の資格取得をオススメしています。統計学の習得には数学の要素も必要不可欠となり、高校3年生レベルの数学はきちんと理解できている状態にしておくと、統計学の勉強もやりやすくなるでしょう。数学から関連する科目は「確率・統計」「微分積分」となり、復習してから統計学の勉強や、資格取得の勉強に挑戦してみてください。

データベースに関する知識

データサイエンティストの仕事では、データベースに関する豊富な知識も必要になります。データベースの初級となる「SQL(データの取得や登録、更新や削除がおこなえたり、データを特定するための条件検索をしたりできるプログラミング言語)」をマスターしておけば、ビッグデータを扱う際も有利に働くでしょう。

プログラミング言語に関する知識

Python(パイソン)やR言語などは、データサイエンティストの仕事にも関係するプログラミング言語です。さきほど登場したSQLや、Rubyなども知識としてもっていると役立つ機会もありそうです。初心者の場合は、AIの知識にも精通できる「Python」の知識の取得を優先するといいでしょう。Pythonとは統計に特化したプログラミングとしても有名で、通常では膨大になってしまうコードをコンパクトに収められる言語です。AI(人工知能)やWeb開発、さらには教育の分野など、幅広い分野で使われていることもあり、学ぶ人口が多いことから独学でも勉強しやすいところもオススメのポイントです。専門の書籍やオンラインの学習サイトを利用すれば、基礎的な部分は簡単に習得できるでしょう。

データサイエンティストへの就職、転職方法

ビッグデータに対するビジネスが加速していることから、データサイエンティストの需要は高い傾向にあります。未経験でも独学や専門のスクールなどで、統計やデータベースに関する知識をしっかりと身に付けておけば、その努力をアピールし就職・転職に活かすことは可能です。「Kaggle(カグル)」という、企業が分析してもらいたい課題を投稿しているコンテストに参加してみることもオススメです。勉強になる上に、最も優れた予測結果を出せれば報酬がもらえるこのコンテストは、独学で学んできた人も参加できますので、就職・転職の際に実力をわかりやすく伝えられそうです。

データサイエンティストのフリーランス

データサイエンティストのフリーランス

人材不足が大いに懸念されていることを考えると、フリーランスでもスキル・実績次第では、十分戦力として重宝されるでしょう。データサイエンティストの求人を見ると、正社員などの募集案件がまだ少ない傾向にあるため、フリーランスのほうが仕事を獲得しやすいという話もあります。まったくの初級者の場合は、1つでも実績をこなすことが大切ですので、「Lancers」や「CrowdWorks」などのクラウドソーシングサイトを利用したり、エンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件が豊富にある「BIGDATA NAVI」などにも登録してみるといいでしょう。

まとめ

今後の将来性が期待できるデータサイエンティストは、未経験からでも努力次第で挑戦できる職種です。データサイエンティストとして、さらなる高みを目指してスクールに行くもよし、ネットやテキストを駆使して独学で学ぶもよし。テクトレなどの無料で学べるITスクールなども上手に活用してデータサイエンティストとし、スキルアップを目指しましょう。

チェックリスト

  • 統計学や数学、AIの知識を武器に、データの収集や分析をおこなう仕事
  • 取得しておくべき資格はないが、統計学関連の資格取得をしておくと仕事に有利になる
  • 数字やプログラムが好きで、コツコツと繰り返される作業にも真摯に向き合える人は向いている
  • とにかく人材不足が懸念されているので、将来性があり努力次第では高年収も期待できる
  • 未経験者は、テクトレなどの教育型エージェントを活用することも有効
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