データサイエンティストとは?スキルや需要、将来性について徹底解説!

データサイエンティストとは?スキルや需要、将来性について徹底解説!

データサイエンティストの概要や仕事内容、将来性などを解説します。データサイエンティストについて詳しく知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

AI、IoTといった場面では特に、データを収集し分析できる人材が求められています。その代表格が、データサイエンティストです。

データサイエンティストはAIの発達に伴い急速に需要が増えており、人材不足が叫ばれています。今回は、そんなデータサイエンティストの概要や仕事内容、将来性などを解説します。データサイエンティストについて詳しく知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、ビッグデータなどから必要な情報を収集、抽出するプロフェッショナルです。大量データの分析後は、ビジネスの状況改善に向けた施策立案も行います。データを扱える技術者への注目が高い米国では、データサイエンティストが将来性のある職業1位になっています。

高度情報化社会の現代では、多くの企業がデータの蓄積や分析を通して、経営戦略やサービス改善をするようになりました。また、経済産業省の「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」の中でも言及されるビッグデータの拡大は、日本で働くデータサイエンティストの需要をさらに高めています。

データサイエンティストが登場した背景

このように、データサイエンティストが登場した背景には、ビッグデータの存在があります。

データサイエンティストが登場する前は、データを分析する人と、データを収集するエンジニアで役割が分かれていましたが、ビッグデータの価値が高まってからは、この2つの役割を有機的に結び付ける必要性がより高まり、「データサイエンティスト」という職業が生まれたのです。

データサイエンティストとデータアナリストの違いとは

データサイエンティストとデータアナリストには、厳密な違いや線引きはありません。企業によっては、データアナリストの役割を持つ担当者をデータサイエンティストとして採用することもあります。また、中にはその逆のパターンもあります。

データアナリストは一般的に、データの集計や現状分析などに重きを置く職種です。一方でデータサイエンティストは、データアナリストの作業範囲に加えて、分析結果を企業のビジネスに取り組む部分までを担当します。

場合によっては、機械学習エンジニア、AIエンジニア、データアナリストといったさまざまな側面を持つオールラウンダーとして、データサイエンティストが定義されることもあります。

データサイエンティストの年収

民間企業による調査結果では、データサイエンティストの平均年収は600万円〜とされています。この数字は、多くの調査で400〜500万円と発表されるシステムエンジニアやプログラマーと比べてかなり高い金額です。

データサイエンティストの年収は、本人のスキルや経験、資格、働く企業によっても大きく変わります。経験豊富な人の場合、1,000万円を超えるケースも珍しくありません。そのため、年収重視でデータサイエンティストを目指す場合は、早いうちから他の技術者に負けないキャリアやスキルを積み上げておく必要があるでしょう。

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の仕事内容

データサイエンティストは、次のように非常に多彩な仕事をする職種です。

課題抽出

データサイエンティストの仕事は、企業が抱えている課題を洗い出すところから始まります。課題を抽出したうえで、その課題を解決するためには、どのようなデータが必要なのかを検討します。システムエンジニアが行う要件定義に近いといわれています。

データの収集、分析

データの収集と分析は、この職種を代表する仕事内容です。すでにデータがある場合、HiveやSQLなどでクエリを書くだけで簡単にデータ取得ができる場合もあります。また場合によっては、データの収集から行うこともあります。その場合、どのようにデータを取得し格納するのか、といった設計部分も行います。

データのクレンジング、加工

データのクレンジング、加工とは、データの下処理を行う作業です。データにはノイズが多く、不適切な情報や必要のないデータが含まれていることも珍しくありません。明らかな異常データを削除したり、空欄を0で埋めたりすることで、AIの精度が向上することがあるため、重要な作業です。

分析内容との照合

収集したデータ群から、問題改善につながる「意味のある情報」を見つけ出す作業です。報告書作成の準備でもあるこのステップでは、お客様の悩みや要望との関連付けができるだけの知識や経験も求められます。

レポート作成、共有

今までの分析や照合を通してわかったことを、ビジネスにどう活かせるのかを検討します。ここでは、結果を単純に伝えるだけでなく、そこから考えられる問題解決の対策や方向性を提案する必要があります。

課題解決

この職種におけるゴールとも言えるフェーズです。ビッグデータなどから分析した結果をもとに、企業の課題解決を行います。集計や現状分析が中心となるデータアナリストでは、ここまでの作業は求められないことが多いといわれています。

データサイエンティストに求められるスキルと知識

データサイエンティストとして活躍するには、次のようなスキルや知識が求められます。

ビッグデータの知識

データサイエンティストとして働く場合、ビッグデータの知識は重要です。データサイエンティストは、ビッグデータをただ分析するのではなく、どのような場所から、どのようなデータを取得するかまで考える必要があります。

分析や統計の知識とスキル

お客様のデータを多角的に分析するには、大学の授業で行う情報処理や統計学などの専門知識が必要です。提案がゴールとなるデータサイエンティストの場合、統計分析の内容をビジネスに応用するスキルも求められます。

コンサルティングスキル

データ集計や分析から出た結果を上手くお客様に説明し、新たなビジネスモデルを受け入れてもらうスキルです。顧客満足度の高いコンサルティングをするには、業界全体の傾向なども理解した上で、お客様が納得できる表現で提案を進める必要があります。

ビジネススキル

ビジネス問題の解決をするこの職種には、一般の社会人が持っている以上のビジネス知識が必要です。自分の得意分野となるITやデータベースだけにこだわらず、ロジカルシンキングやビジネス戦略などにも目を向ける必要があります。

マネジメントスキル

データベース構築の技術者やお客様といった多くの人と関わるこの職種には、プロジェクト全体を管理するマネジメント能力も求められます。予算やスケジュールの範囲内で結果を出すためには、関係者との調整力も必要となってくるでしょう。

ITに関するスキル

お客様の抱えた困り事やビジネス課題の背景をイメージするには、ビッグデータの収集をしているWebサイトやセキュリティといったIT分野の知識も必要です。データの可視化や機械学習の実装をするには、RやPythonといったプログラミングスキルも求められます。

コミュニケーションスキル

お客様へのヒアリングから仕事が始まるデータサイエンティストには、話す力と聞く力の両方が必要です。特にプロジェクト後半は、お客様への説明やビジネス提案といった伝える作業が中心となりますので、この職種で成果を出すにはコミュニケーション力が欠かせません。

データサイエンティストの需要と将来性

データサイエンティストの需要は、より高まることが考えられています。ビッグデータは今後も増加すると考えられており、その活用にはデータサイエンティストが必要となるからです。

一方で、データサイエンティストは高度なスキルが求められる分、育成にも時間がかかります。需要に追いつくだけの人材供給が行われるのは、まだまだ先のことになるでしょう。

日本のAI人材不足は、アメリカと比較した場合に顕著です。加えて、経済産業省(みずほ情報総研が試算した調査)では、日本のAI人材は2030年に最大14.5万人不足すると発表されています。

AI人材が不足している状態のため、引き続き高い需要が見込めるデータサイエンティストの将来性は明るいといえます。

データサイエンティストへのキャリアパス?データエンジニア研修プログラムとは

このように、データサイエンティストの需要は高まる一方で、人材不足は深刻です。そこでパソナテックでは、「データエンジニア」というデータサイエンティストのサポート役である職種の研修プログラムを開始しました。

データエンジニアの主な業務は、データのクレンジングやデータ分析、解析など、ここで紹介したデータサイエンティストの業務の一部を担うものです。そのため、データエンジニアとして経験を積むことで、データサイエンティストへのステップとすることも可能です。

将来的にデータサイエンティスト目指したいとお考えの人には特におすすめのプログラムになっています。お申し込み条件などは下記のリンクより研修プログラムのページをご確認ください。

データエンジニアの研修プログラムはこちら

データサイエンティストは今後も需要が高く将来性のある職種

ここまで、データサイエンティストの概要や仕事内容、需要や将来性などを解説しました。ビッグデータの重要性が高まっている現在、データサイエンティストは高い需要がありますが、一方で高度なスキルや知識が求められます。

高いスキルが求められるデータサイエンティストを目指す場合は、必要となるスキルを把握し、少しずつ身に付けることが重要です。また、パソナテックの場合、サポート役であるデータエンジニアで経験をつんでからデータサイエンティストを目指すこともできます。ぜひ一度ご確認ください。

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