データサイエンティストとは?仕事内容や必要なスキルを解説

データサイエンティストとは?仕事内容や必要なスキルを解説

データサイエンティストの仕事内容や、求められるスキルや資格の実情について、詳しく解説していきたいと思います。

IT業界でも人気の高いデータサイエンティストに興味を持ちながら、具体的な仕事内容を知らない人は意外に多いのではないかと思います。また、将来的にデータサイエンティストになりたいと思った場合、どんな経験や学習を積めば良いかというのも、気になることでしょう。

そこで今回は、データサイエンティストの仕事内容や、求められるスキルや資格の実情について、詳しく解説していきたいと思います。

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。中には、その逆パターンもあるのです。

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の段階に重きを置く職種です。データサイエンティストは、アナリストの作業範囲に加えて、構築した予測モデルを現状に当てはめる作業も行います。

場合によっては、機械学習エンジニアと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500万円前後とされています。この数字は、多くの調査で400万円台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。

要件定義

要件定義とは、お客様とのヒアリングを通して「どんな背景で、何が、どのように問題なのか?」を固めた上で、データ分析の目的や方向性を決める作業です。このフェーズをしっかり進めておくと、お客様の求める適切な調査や提案がしやすくなります。

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。テーブルカラム定義などのドキュメンテーションがしっかり整った環境では、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。

データの構造化、変換

自分で集めたデータの加工や整理をして、他の技術者やお客様が見ても理解できるレベルにすることも、データサイエンティストの仕事です。この作業には、分析結果に対する新たな知見も得られやすくする利点があります。

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項目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、ビジネス側の視点でソリューションをまとめる作業です。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。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です。一方、データサイエンティストの場合、ビジネスの状況改善や課題解決するところまでが作業範囲となります。

データサイエンティストに求められるスキル

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。

分析や統計スキル

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が持っていたほうが良い資格

データサイエンティストは、企業のニーズに対応できるだけの知識やスキルがあれば、資格がなくても活躍できる職種です。ただし、好条件での転職やキャリアアップを希望するなら、人気資格を取得しておくことをおすすめします。

若手プログラマーやシステムエンジニアからこの職種を目指す場合は、まずIT全般の技術や知識を学べる基本情報技術者試験などから挑戦してみても良いでしょう。

広い知識や経験が求められるデータサイエンティストになる場合、統計学・データベース・情報科学の3カテゴリから次のような資格を選び、バランス良く学習を進めていくのもおすすめです。

統計検定(統計学)

OSS-DB技術者認定試験(データベース)

オラクルマスター(データベース)

基本情報技術者試験、応用情報技術者試験(情報科学)

ディープラーニング検定(情報科学)

まとめ

米国で将来性の高い職業の第1位に輝いたデータサイエンティストは、日本国内でも引く手あまたの人気職種です。この仕事で活躍するには、求められる多くのスキルをバランス良く身に付ける必要があります。

年収アップやさらなるキャリアアップを目指す場合は、情報科学やデータベース、統計分野の資格を取得し、他のデータサイエンティストとの差別化を図ることもおすすめです。

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