データサイエンティストは10年前には注目を浴びていないマイナーな職業でした。近年では、ビックデータや機械学習を用いたビジネスが普及しており、大規模なデータを扱えるデータサイエンティストの需要が高まっています。また、本職業は今後も需要が伸びていくと考えられています。
本記事では、データサイエンティストとはどんな職業か、必要な知識・スキルから気になる年収まで、特徴や概要を解説していきます。
本記事では、データサイエンティストとはどんな職業か、必要な知識・スキルから気になる年収まで、特徴や概要を解説していきます。
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、企業のお悩みに対してデータを分析し、改善点を見つけ出し、新しいビジネスを提案する職業です。この職業で仕事をしていくには、統計の知識や分析スキルだけでなく、対象のビジネスのバックグラウンドを理解しておく必要があり、幅広いビジネスの知識が求められます。
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の業務内容に決まった内容はありませんが、基本的に以下の業務を行います。データの収集および整理
あらゆるデータを収集し、不要なデータがあれば削除し、必要なデータをデータベースに格納します。データの集計および分析
機械学習やディープラーニングを用いてデータを分析し、様々な視点からデータを分析します。データの可視化、パターン認識
様々なデータを視覚的にみやすいようにグラフ化します。また、データからあるパターンを見つけ出します。レポート作成
データをレポートにまとめ、クライアントに報告します。場合によっては、ビジネスの改善点を提案します。データサイエンティストの年収は高い？
データサイエンティストは引く手あまたとなっており、高い収入が見込めます。今や誰もが憧れる職業の一つです。どれほど年収が高いのか、日本に加えてアメリカの情報も交えながら、これから紹介していきます。日本の平均年収は？
日本のデータサイエンティストの平均年収は、約512万円だと言われています。日本全体の平均年収が約403万円なので、比較的高い年収だといえます。30代では598万円、40代では729万円となっていますので、需要が高まっているといえるでしょう。参考：doda年収ランキング
データサイエンティストは、統計や数学、プログラミングスキル、対象となるビジネスの知識など、高いスキルおよび幅広い知識が求められます。スキルを持った能力が高い人ではれば、1000万円を超える人もおり、魅力ある職業だと言えますね。
アメリカでは「最高の職業」だと言われてるって本当？
アメリカではデータサイエンティストは最もセクシーな職業、すなわち、最もニーズが高い職業だと言われています。結果として、データサイエンティストという職業は、アメリカで3年連続、ベスト・ジョブに選ばれました。ベスト・ジョブとは、平均給与だけでなく、雇用満足度や求人数などから総合的に評価し、職業をランク付けしたものです。
これには、3つの根拠が考えられます。
1つ目は、IT、IoT、機械学習などが、世の中で必要不可欠なツール、テクノロジーとなっていること。この世の中において、データを扱える人間の重要度が増してきています。
2つ目は、上記の社会的背景を受けて、求人が豊富にあること、社会がデータサイエンティストを欲している時代であると言えます。
3つ目は、データサイエンティストの年収が高いことです。アメリカ全体の平均年収は約435万円に対して、データサイエンティストの平均年収は、約1270万円と3倍近い年収となっています。
データサイエンティストに必要なスキル・知識
データサイエンティストには様々なスキル・知識が求められます。特に求められる代表的な4つのスキル・知識を紹介します。プログラミングスキル
機械学習やディープラーニングを行うにあたり、Python、R言語といったプログラミング言語のスキルが求められます。統計や数学の知識
大量のデータ・情報を分析するには、統計学および数学の知識が必要不可欠です。グラフ作成のスキル
ExcelやRを代表するデータ可視化ソフトを扱える力・スキルが重要です。ビジネスの知識
データの分析、改善点の提案や新しいビジネスを発掘するには、幅広いビジネスの知識が求められます。データサイエンティストになるには？
データサイエンティストになるために必須な資格や免許はありません。データサイエンティストになるための方法としては、データサイエンスを扱う大学に入学する、スクールに通う、独学の3つがあり、必要なスキルは以下の2つと言えるでしょう。
1つ目は、ある問題に対して、自ら仮説を立てて、検証を実施し、課題解決できるスキルを養うこと。
2つ目は、何事にも好奇心や探究心を持って、ものごとを追求するスキルを養うこと。
データサイエンティストはデータを分析して、クライアントである企業に改善点を提案したり、新しいビジネスの可能性を発掘する職業であるため、上記に挙げたスキルが求められます。
このようなスキルを養うためにオススメしたいのが、プログラミングです。プログラミングを通じて、論理的思考能力および課題解決力が養われます。加えて、プログラミング言語の習得も可能となるため、データサイエンティストになるためには、最適な幼少期の習い事だと言えます。
データサイエンティストを目指せるスクール
現場で即戦力になる技術を学びたい方やこれからキャリアチェンジをしたい方は、データサイエンスについて学べるスクールに通うのがおすすめです。Aidemy（アイデミー）
Aidemyでは3ヶ月で学べる「データ分析講座」やコンペでの上位入賞を目指す「実践データサイエンス講座」を開設しており、営業やマーケティング、販売管理に活かせる分析スキルの習得を目指しています。
「データ分析講座」ではPythonやNumPyの基礎知識、機械学習やデータ予測などのカリキュラムを受講し、学習成果としてブログ制作を行います。月1回のオンライン受講者交流会やバーチャル学習室の利用、1回25分のオンラインカウンセリングなどサポートの手厚さも魅力的です。
社会人に人気のプランは「6ヶ月プラン」で、受講料は858,000円です。カウンセリングは48回まで可能で、初心者の学習時間目安は1週間に9～16時間です。受講後8日以内であれば全額返金保証を適用することができるので、初めての方でも受講しやすいでしょう。
キカガク
業務で活かせるデータサイエンスが学べる研修を行っているのは、キカガクです。キカガクではPythonや機械学習、画像処理や異常検知など、さまざまなコースが用意されていることが魅力です。
Python&機械学習入門コース・データサイエンス入門コース、G検定取得コースなどが用意されています。
AIや機械学習の専門用語や基礎知識から丁寧に指導する研修であるため、初心者にとっても参加しやすいといえるでしょう。
キカガクでは、DXを推進するための初心者向けイベントを多数開催しているので、興味がある場合は気軽に参加したいですね。
データミックス
AIや機械学習、統計学リテラシーを持つ人材を育成している株式会社データミックスでは「データサイエンス総合講座」という大きなカテゴリーが存在しております。
その中でも「データサイエンス基礎講座」は初心者に人気の講座で、基本文法の理解やExcelを使ったデータ可視化の方法、Pythonを使った業務フローなどの基礎知識を体系的に学ぶことができます。学習期間は8週間で、データ戦略を短期間で学びたい方やこれからAI導入プロジェクトに携わる方にもピッタリです。受講料は198,000円で、全国どこからでもオンライン学習が可能です。
各企業内でデータ分析スキルの評価試験に用いられる「CBAS」の認定も行っているので、即戦力をアピールしたい方はこちらの受験を検討するのも良いでしょう。模擬試験を受けられる「データ分析実務スキル検定CBAS 受験対策講座」の受講もおすすめです。データミックス受講生の受講料は33,000円です。
データサイエンティストに必要なことが学べる大学
データサイエンティストの需要が高まると同時にデータサイエンスを扱う大学も近年、増えてきています。データサイエンスの学部があるのは、日本で3校のみになります。2017年に滋賀大学が日本初となるデータサイエンス学部を発足しました。滋賀大学では、データサイエンティストになるために必要なことを学べるだけでなく、資格の取得や留学制度によるグローバルな人材の育成にも注力しています。
2018年に横浜市立大学に、2019年に武蔵野大学にデータサイエンス学部が設立しました。
また、学部にデータサイエンスの名前は付きませんが、データサイエンティストになるために必要なことが学べる大学は現在増加傾向にあります。
データサイエンス学部を新設するために申請を行っている大学が多数あり、平成30年度のデータサイエンス育成事業に国公立大学、私立大学合わせて72校あります。今後はデータサイエンスを学べる大学が増えていくことが予想されます。
データサイエンティストはどういう企業で働ける？
データサイエンティストは、ビッグデータさえ存在すれば、どの業界・職種・企業でも働くことができ、IT、Web、メーカー、金融や製薬など幅広い業界で必要とされています。現在では、比較的、大企業でデータサイエンティストを積極的に採用しており、中小企業では未だ目立って採用されてはいません。これは、中小企業ではデータサイエンティストを採用する資金に余裕がないことが挙げられます。
また、データサイエンティストになるために必要な資格はありませんので、企業に就職だけでなく、フリーランスとして独立する道もあります。
しかし、フリーランスとして1人で稼いでいくことは容易ではありません。なぜならば、データサイエンティストは、統計、数学や機械学習などの高いスキルが求められ、クライアントから仕事を貰うには信頼を得ておかなければならないからです。高いスキルが必要な代わりに、待遇も厚い職業といえるでしょう。
