データサイエンティストとは?平均年収や将来性を解説

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どんな仕事?」と悩んでいませんか?

データサイエンティストはデータを分析し、課題解決につなげるスペシャリストです。

このページでは、元キャリアアドバイザーの筆者が、データサイエンティストの仕事内容や今後の将来性などについて解説します。

データサイエンティストとは?仕事内容を解説

データサイエンティストは、ビッグデータを活用して様々な情報を分析し、マーケティングをはじめとしたビジネスに活かす専門知識を持つ職業です。

ビッグデータ
従来のソフトウェアやシステムでは解析が難しいような巨大で複雑なデータの集まりのこと。

データサイエンスという言葉が認知されてきたのは最近で「データに関する研究を行う学問」のことを指します。

データサイエンティストに明確な定義はありませんが、一般的にデータサイエンスを研究する人や実践する人を「データサイエンティスト」と呼びます。

主な業務内容

  • 現状分析(要件定義)
  • データ収集
  • データ分析
  • データ照合
  • 状況改善のための施策立案

データ分析

インターネットの発展に伴ない、企業には処理しきれないほどの様々な情報が集まり、情報も多岐に渡り細分化されています。

例えば、ECサイトなどから通販で商品を購入した場合は以下のような情報が手に入ります。

  • 性別
  • 名前
  • 住所
  • 注文商品
  • 注文日時
  • 閲覧デバイス
  • 購入経路
  • 発送方法

データサイエンティストがこの集まったデータを分析することで、ユーザーの行動に応じたサービスの提供が可能になったり、今後の予測ができたりします。(例. 東京からの注文が非常に多いので、新製品は東京から発売にするなど)

近年ではビッグデータの活用がビジネス成功のカギになるとも言われていて、2010年頃からデータサイエンティストの需要は非常に高まっています。

データサイエンティストとデータアナリストの違いは?

データサイエンティストってデータアナリストとはどう違うの?

田中くん

厳密な線引は存在しませんが、データアナリストは分析に重きを置いています。

各職種の違い

  • データサイエンティスト・・・ビッグデータから必要な情報を選び、分析し、状況改善のための施策を立案する
  • データアナリスト・・・ビッグデータの分析をして、課題解決の手段を提案する。

データアナリストはビッグデータを分析してアウトプットへつなげることが主な仕事です。

一方、データサイエンティストはビッグデータの中から必要なデータの抽出、施策立案まで全てのフェーズを担当します。

フェーズごとに担当者が分かれていることもありますので、役割は各企業によって異なると言えるでしょう。

データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストの平均年収

データ参考 : Indeed

データサイエンティストの平均年収は654万円と、IT業界の中では高めの年収となっています。

そのぶん、求められる知識の幅は広いので、難易度が高い職業だと言えるでしょう。

ビッグデータの活用を重要視する企業は高待遇で採用することも多いので、年収1,000万円を目指すことも十分に可能です。

【2018】IT・Web業界への転職で利用すべき転職エージェントランキング

データサイエンティストの将来性

データサイエンティストの将来性はどうなのかな?

田中くん

需要は増加傾向で、人材不足が心配されています。

データサイエンティストは比較的新しくできた職業ですが、ビッグデータの進化とともに需要は高まっています。

あらゆる企業がビッグデータをビジネスに活用しようとしているので、データサイエンティストは引っ張りだこですが、IT知識、統計学、数学、データベース、プログラミングなど、幅広い知識を身につけているデータサイエンティストはごく少数です。

要求されるスキルは高いですが、その分今後の将来性は十分にある職業だと言えるでしょう。

データサイエンティストに必要な知識・スキル

システムエンジニアが身につけるべきスキル

データサイエンティストはデータ分析をもとに事業の方向性や施策を立案するので、基本的なITスキルに加え、ビジネススキルや統計・解析のスキルも必要とされます。

データ分析手法や、データ分析ソフトウェアのスキル、数学など幅広い知識が求められる職業です。

また、簡単でも良いのでPythonなどのプログラミング言語を習得しておくと市場価値が高まるでしょう。

データサイエンティストになるために資格は必須ではありませんが、資格を取得しておくことで転職や業務上で大きなアピールポイントとなります。

IT技術者の登竜門でもある基本情報技術者試験をはじめ、「統計検定」や「オラクルマスター」といった資格を所持しておくと転職にも有利に働くでしょう。

データサイエンティストが取得しておきたい資格

  • 基本情報技術者試験
  • 統計検定
  • オラクルマスター
  • オープンソースデータベース技術者認定試験(OSS-DB技術者認定試験)

まとめ

この記事のまとめ

  • データサイエンティストはビッグデータを分析して課題解決につなげる職業
  • 統計、データ分析、データベース、プログラミングなど幅広い知識が求められる
  • 企業によって業務内容が異なり、フェーズごとに担当者が分かれる可能性もある。

データサイエンティストとして経験を積んでいくと、消費者心理や行動原理について深く知識が身につくでしょう。

経験を積めば積むほど、売れる商品・売れない商品の違いやデータによる未来予測もしやすくなるので、将来的にマーケティング関連の職種に進むことも可能です。

データサイエンティストとして実績を積んだ後、データサイエンス専門の会社を立ち上げてみても面白いかもしれませんね。

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