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データサイエンティストとは?仕事内容と年収、将来性や必要なスキルまで徹底解説!

近年、AI(人工知能)の発展と共に、データサイエンティストという職業に注目が集まっています。企業の持つ大量のデータ(ビッグデータ)を整理し分析を行うデータサイエンティストに興味を持たれている人もいるでしょう。そこで今回は、データサイエンティストとはどんな仕事を行うのか、その将来性や勉強方法まで解説いたします。

データサイエンティストとは?

 

 

データサイエンティストについて簡単に言うと、その名前の通り、「データを科学する人」です。もう少し詳しく説明すると、データサイエンティストとは、企業が持っている大量のデータを収集し整理し、そして分析することによって企業が実行可能な事業戦略をたて、マーケティングにつなげる仕事です。

 

現在、多くの企業が大量のデータを所持していますが、そのほとんどが整理されていない乱雑なデータです。その中には間違った情報も含まれている場合もありますが、企業にとって非常に重要な情報も含まれています。

データサイエンティストは、それらの膨大なデータの整理を行い、企業が事業戦略を立てるために必要な重要なデータを導き出す仕事で、現在のビジネスにおいて需要の高い職種のひとつです。

 

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、数学・統計学・プログラミングなどの知識を活かしてデータを整理し分析するのが重要な仕事です。その中には、プログラミング言語を使って文字列データを定量的に分析する仕事も含まれます。

例えば、企業が新しいキャンペーンや新規事業を立ち上げようとした場合は、消費者やカスタマーが何を欲しいと思い、どんなサービスを求めているかを考える必要があります。

 

この時、データサイエンティストがプログラミングの知識を活用して過去の消費者の行動に関するデータを取り出し、分析することで、現状の把握と共に新しい事業の方向性を導き出せるのです。

このようにデータサイエンティストの仕事は、企業が現状把握し、さらに改善点を見つけ、競争力を高めるために非常に重要な役割を果たします。

 

ところで先ほど、データサイエンティストは企業の持つ大量のデータを整理して重要なデータを導き出すとお伝えしましたが、ただ単にデータを分析して取り出すだけの仕事ではありません。

AIの機械学習やディープラーニングを用いた分析方法の把握や、他の部署との連携などもデータサイエンティストにとって必要不可欠な業務です。

 

データサイエンティストの年収

 

 

転職サービスdodaの「キャリアコンパス」によると、データサイエンティストの平均年収は約600万円です。

企業や雇用形態により差はありますが、年収の幅は概ね300万~800万円程で、経験やスキルによっては1000万円を上回る人もいます。

職種別で見てみると、データ分析職は450万~650万円、データアナリストでは450万~750万円、Webマーケティング職では450万~850万円と各職種で上限が異なっています。

データサイエンティストという職業は、日本でも最近確立したばかりの職業です。特に、データ分析専門の部署が無い企業からの需要は高く、採用現場では売り手市場が続いています

今後様々な企業において活躍範囲が広がっていくと予想される仕事ですので、年収も能力次第というスタンスの企業が多いようです。

 

データサイエンティストの将来性

 

将来企業にとって必要不可欠に

 

 

まだ日本では、データサイエンティストという職業はあまり知られていませんよね。実はアメリカでは、有能なデータサイエンティストが企業において重宝されており、企業からのスカウトも日常的です。

 

AIやIoTの発展に伴い、より大量のデータを取り扱うようになるため、近い将来、日本でもデータサイエンティストは企業にとって必要不可欠な職業となるでしょう。

 

人間らしい「ひらめき」が必要

 

 

ところで将来、AIの発展により単純作業やルーティンワークなどの属人的な仕事がAIに取って代わられると言われています。データサイエンティストの仕事もデータを取り扱う業務が多いので、データの分析・管理が得意なAIに代わられてしまうのでは心配になりませんか?

 

実はデータサイエンティストの仕事は、企業のキャンペーンや新規事業の立ち上げに有用なデータを導き出し利用するので、マーケティングのセンスも必要不可欠です。つまり、現在のAIにはまだ難しい「ひらめき」が重要なのです。

 

そのため、当たり前のようにAIが働く時代がやってきても、データサイエンティストという仕事は人間が創造力とひらめきを持って行う仕事となるでしょう。

 

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データサイエンティストに必須のスキル

 

データ分析・統計学の知識は必須

 

 

データサイエンティストは先ほどお伝えした通り、企業の持つ膨大なデータを整理し分析することで、貴重な情報を導き出す仕事を行います。

 

そのため、データ分析やデータ解析、統計学の知識は必要不可欠です。これらの知識があることで、より正確にデータを取り扱えるため、より確実な事業戦略を導くことが可能です。

 

プログラミングの経験は必要不可欠

 

 

近年、ますます多くのデータが企業に蓄積されていくため、機械学習やディープラーニングによる分析方法の確立が必要です。

 

つまり、データサイエンティストには、機械学習やディープラーニングに使用されるプログラミング言語のスキルが求められます。例えば、Python、R、SQL、Hadoopなどのプログラミング言語を取り扱えると良いでしょう。

 

コミュニケーション能力の高さ

 

 

企業内でも部署や部門によって所持しているデータや情報が異なる場合が多いため、データサイエンティストは他部署との連携が求められます。

 

また、データの分析結果をデータ分析やプログラミングの知識がない人にも分かるように説明しなければなりません。

 

そのため、日ごろから意思伝達を積極的に行い、難しい専門的なことを優しく説明できる能力がデータサイエンティストには必要不可欠です。

 

人間らしい創造力とひらめき

 

企業の事業戦略を立てるには、企業の抱える問題を色々な角度からアプローチして改善する能力が求められます。

 

また、毎日決まった問題ではなく、日々異なる問題に直面することも多いため、ありきたりな解決法では解決できません。そのため、データサイエンティストには人間らしい創造力やひらめき、さらに革新的な思考が必要不可欠です。

 

データサイエンティストの勉強法

 

データサイエンティストは、数学やプログラミング言語など、様々な分野のツールを上手に組み合わせて効率的に仕事しなければなりません。そのため、各分野の知識の習得が求められます。では、データサイエンティストになるための勉強法を紹介します。

 

書籍で勉強する

 

 

データサイエンティストを目指して勉強したいと思っても、実際に何から手を付けたらよいか分からないでしょう。その場合は、データサイエンティストの仕事領域を一通り学習できる書籍がおすすめです。

 

データサイエンティスト初心者向けの書籍も多く販売されているので、まずは入門書を手に取り、仕事内容や仕事に必要なスキルを確認していきましょう。

 

データサイエンティストの概要が確認できたら、統計学・プログラミングなど、各分野の書籍を購入し、それぞれ学習していくと良いでしょう。

 

オンライン講座を受講する

 

 

データサイエンティストを目指す人向けに、パソコンやスマートフォンから受講できるオンライン講座が開かれています。

 

プログラミングを学べるオンラインスクールにてデータサイエンティスト向けの講座が開かれていることが多いので、機械学習やディープラーニングなどに使用されるプログラミング言語の学習と合わせて受講すると良いでしょう。

 

専門の大学に通う

 

現在、経済産業省がデータサイエンティスト育成のための整備を進めている段階なので、これからますますデータサイエンティストを生み出すための大学や学部が増えていきます。

 

より専門的な知識を身に着けたい場合は、専門の大学で学ぶことがデータサイエンティストへの近道となるでしょう。

 

最後に~企業の大きな戦力「データサイエンティスト」~

 

 

今回は、データサイエンティストの仕事内容や将来性、勉強法について紹介しました。データサイエンティストは、統計学やプログラミングの知識を活用して企業の事業戦略のヒントとなるデータや情報を導き出す仕事です。

 

気になるけれど、難しそうだなと感じられた人もいるでしょう。しかしデータサイエンティストは、今後ますます企業に求められる将来性のある職業です。

 

今からデータサイエンティストに必要なスキルを身に着けておくことで、きっと企業の大きな戦力となれるでしょう。そして、将来優秀なデータサイエンティストになるために、コツコツと学習を続けていきましょう。

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やまりえ

Geekly Media
ライター

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