本記事ではデータサイエンティストの仕事内容や平均年収、実務の中で「きつい」と言われるポイントを紹介します。

データサイエンティストはデータ活用人材として近年注目されており、企業からの需要も年々増加している職種です。現在のスキルを活かす方法や高年収を実現するキャリアプランも紹介しますので、参考にしてみてください。

データサイエンティストとは

データを活用し業務変革や新規ビジネスを推進する人材

データサイエンティストとは、統計・機械学習とビジネス理解を用いてデータから洞察を導き、意思決定・業務改善・新規価値創出に直結させる専門職です。分析だけで終わらず、課題特定→データ整備→モデル化→実装→効果検証までを一気通貫で担い、分析結果を報告してビジネスの意思決定や研究開発に貢献します。

データサイエンティストの具体的な役割や立場の詳細を知りたい方はキッカケエージェントに一度お問い合わせください。元エンジニアのアドバイザーがキャリアプラン形成に役立つ具体的な情報をお伝えします。

データサイエンティストに似た職務との違い

データサイエンティストと似たような職務としてデータアナリストやデータエンジニアがあります。それらとの違いを以下にまとめます。

データアナリスト：データの取り扱い方と活かし方が異なる

データアナリストとデータサイエンティストはデータの取り扱い方と活かし方が異なります。データサイエンティストはより専門性の強い職種です。

職種	役割	具体例
データアナリスト	データの可視化・レポーティング・仮説検証でビジネスの意思決定を支援する役割。	KPI設計、ダッシュボード、ABテストの評価など
データ サイエンティスト	将来を予測・最適化するモデルを設計し、施策実装・再学習まで踏み込む。ビジネス課題の解決だけでなく研究開発領域なども担う。	システム根幹となるアルゴリズムの開発など

データエンジニア：データ基盤を整えることに特化

データエンジニアとデータサイエンティストはデータ分析における基盤を作るかデータ活用してビジネス価値に変換するかの違いがあります。

職種	役割	具体例
データエンジニア	データ分析の基盤を作る。(PythonやSQL、BigQuery、Redshiftなどを利用してスケーラブルな環境を構築する。)	AWSやGoogle Cloudなどを利用した基盤構築、PythonやSQLを利用した分析土台の作成。
データ サイエンティスト	土台の上でデータ分析し、ビジネスの意思決定や技術開発へ貢献する。	システム根幹となるアルゴリズムの開発など

データサイエンティストはデータエンジニアやデータアナリストと混同しやすい仕事ですが役割が異なります。どの職種が向いているか具体的に知りたい方はキッカケエージェントに一度お問い合わせください。あなたのキャリアやスキルを棚卸し、元エンジニアのアドバイザーが向いている職種やキャリアプランを一緒に考えます。

なぜ今データサイエンティストが注目されているのか

あらゆる業界で「DX推進」が急務となり需要が増加

データサイエンティストは近年のDX推進が急務な社会において需要が急拡大しています。元々はシステム業界が取り組んでいたデータ分析ですが、昨今では小売・金融・製造・医療・行政といったあらゆる業界で取り組まれており、データドリブンな意思決定と業務改革が本格化しています。サプライチェーン最適化、需要予測、パーソナライズ、異常検知など様々な分野でビッグデータを用いた分析やビジネス応用が行われており、データサイエンティストの需要が急増しています。

データで「勘」や「経験」を裏付けビジネスの精度を上げる

かつては商売の勘所や経験則に依存した意思決定が重宝されていましたが、近年ではデータに基づいた経営判断が主流となっています。因果推論や予測モデル、設計された実験（ABテスト）で定量的な根拠を提示し、ROI最大化やリスク低減に寄与しビジネスの成長に貢献します。代表的な業界では以下のようなユースケースや効果が期待されています。

業種	ユースケース	効果
小売/EC	需要予測・レコメンド・在庫最適化	CVR、在庫回転率、欠品率などの改善
金融/保険	与信・不正検知・チャーン予測	損失率、AUC、リテンション率などの改善
製造/IoT	予知保全・異常検知・歩留まり改善	MTBF、MTTR、良品率の改善
広告/メディア	アトリビューション・LTV予測	CPAやROAS、LTVの最大化
医療/行政	需要予測・施策評価・配分最適化	待機時間、提供量、効率指標の改善

データサイエンティストの最新の市場評価や求人情報を知りたい方はキッカケエージェントへ一度お問い合わせください。IT業界に詳しい元エンジニアのアドバイザーがキャリア形成に役立つ最新情報をお伝えし、共にキャリアプランを考えます。

データサイエンティストの仕事内容と流れ

1.解決すべきビジネス課題の特定

まずはビジネスゴールを明確にし、成功指標（KPI/KGI）と制約（期間・予算・データ可用性）を定義します。例えば小売業だったら在庫回転率の改善、広告メディアだったらLTV最大化といった期待される成果を言語化し、関係者間で共通認識となるように定義します。ここで共通認識を怠ると成果に影響するため、非常に重要なフェーズです。

2.データ収集・前処理

ビジネス課題を解決する為、ログ・基幹DB・外部データなど分析に必要なデータを収集し、前処理を施します。手元にデータが揃っていない場合はデータ収集から必要となる為、場合によってはアンケートやヒアリングなどを行う必要もあります。またデータをそのまま利用できるケースは少ない為、分析できる形へ加工(文字データの数値置き換え/欠損値や外れ値の整備、除外等)などの前処理を行い分析する準備を整えます。

3.分析・モデル構築

次に収集したデータを活用した分析や機械学習モデルの構築を行います。回帰、時系列、クラスタリング、ニュートラルネットワークなどから最適な手法を選択し、分析します。モデルの性能を高める為のパラメータ調整を行ったり、AIを駆使したデータ分析などを行うのもデータサイエンティストの役割として期待されます。

4.分析結果の報告・施策提案

分析結果を意思決定者が行動できる粒度となるようにまとめ、報告します。データサイエンティストとしてビジネスの課題解決に貢献するという役割の下、データ分析結果を元にビジネス改善案を提示する必要があります。そのため、分析結果を深く洞察し、当初定めた目標を達成できるような施策の検討が必要です。

データサイエンティストの仕事内容についてもっと詳しく知りたい方はキッカケエージェントへ一度お問い合わせください。IT業界に詳しい元エンジニアのアドバイザーがより詳細な仕事内容や最新の業界情報をお伝えできます。

データサイエンティストに必要なスキル

1.課題を見抜く「ビジネス力」

データサイエンティストはビジネス課題を理解し、解決する力が求められます。データ分析を行いビジネス貢献する職種の為、データ分析を通してビジネスが成長する為にはどうすれば良いか？を常に考え、価値を提供する力が必要です。また、分析結果を報告する相手は経営層をはじめとした意思決定者となる為、一般的にビジネス推進に必要とされるコミュニケーション能力も求められます。

2.データを読み解く「データサイエンス力」

統計学や機械学習、因果推論、時系列、最適化といったデータ分析の基礎となる力、データサイエンス力も必要です。データ分析を行う際、データ内容の把握や適切な統計手法を選ぶ事ができなければ、結果も伴いません。ビジネス課題の解決を最適な結果に導く為には最適な手法や正しい分析方法を用いる事が不可欠です。

3.データを扱う「データエンジニアリング力」

SQLやプログラミング、データモデリングなどデータ分析を扱う為の基盤となるエンジニアリング力も求められます。またデータ分析に必要な範囲でクラウド基盤の知識も必要です。アプリ、インフラといった垣根はなくデータ分析を行う為に必要なスキルは全て必要で、データ分析基盤を実装、運用する総合力が求められます。

現在お持ちのスキルがデータサイエンティストに役立つかどうかを知りたい方はキッカケエージェントへ一度お問い合わせください。IT業界に詳しい元エンジニアのアドバイザーがあなたのスキルや経験を棚卸し、最適なキャリアプランを一緒に考えます。

データサイエンティストの「きつい」ポイント

1.想像以上に「地味」で「泥臭い」データ前処理

データサイエンティストが分析に用いる実際のデータは欠損や重複、補完しないと利用できないデータが多く、前処理が想像以上に地味な作業がというのがきついと言われるポイントです。前処理を怠ってしまうとデータ分析に多大な影響を及ぼす為、妥協は許されません。その為、標準化（データ辞書・品質チェック）と入力UIの制約で発生源から抑え、前処理の自動化と再利用で負荷を下げながら取り組み地道にこなしていきます。

2.分析結果がビジネス成果に繋がらないプレッシャー

分析結果が必ずビジネス成果に繋がるとは限らないのもデータサイエンティストの仕事がきついと言われるポイントです。データ分析を行ったは良いものの、ビジネスの成果に繋がらないのはよくある話で、大抵の場合は成果に対する認識のずれが原因です。何をゴールとして分析を行うのか？が非常に重要な為、解決すべきビジネス課題を特定する際に、関係者間の共通認識となるよう綿密に打ち合わせましょう。

3.常に最新技術を学び続ける必要がある

データサイエンティストは最新のクラウドツールやAIなどの影響を受けやすい仕事の為、常に最新技術を学び続ける必要があるのもきついと言われる理由です。深層学習の分野では新しいアルゴリズムが数ヶ月に一度発表されるほどの頻度の為、フレームワークも日々アップデートされています。また大量データの加工や分析はAIが得意とする為、AIを活用した分析方法も日夜学習していかなければなりません。新しい知識を習得するのが好きな人に向いている職種です。

データサイエンティストはきつい面もありますが、立ち回りによって評価されるポイントにもなります。現場で活躍しているデータサイエンティストのリアルな声を知りたい方は一度キッカケエージェントにお問い合わせください。元エンジニアのアドバイザーが将来性やキャリアプランを交えて、リアルな声をお伝えできます。

データサイエンティストの平均年収

平均年収は573万円

データサイエンティストの平均年収は573万円です(引用元：職業情報提供サイトjob tag)。企業規模・業界・地域で差はあるものの一般的な平均年収よりも高く、20代でもスキル次第で600万円前後、年収800万円〜900万円、上位クラスでは1,000万円を超える事も珍しくありません。需要に対して人材が不足しているため、今後も需要が見込まれる事を考えると将来有望な職種です。

データサイエンティストの最新の平均年収、市場評価や求人情報を知りたい方はキッカケエージェントへ一度お問い合わせください。IT業界に詳しい元エンジニアのアドバイザーがキャリア形成に役立つ最新情報をお伝えし、高年収を実現するキャリアプランを考えます。

データサイエンティストに活かせるスキル

【現役エンジニア】「SQL」と「システム開発経験」

現役エンジニアの場合、SQLやPythonなどの言語経験やシステム開発経験は無条件で役立ちます。PostageSQLやMySQLを言語だけでなく基盤構築から実施していたり、システム開発を要件定義フェーズから経験していると更に評価は高くなります。特にデータ分析基盤の構築や運用経験は役立ちますので、ぜひ経験しておきましょう。

【未経験・文系】「課題発見力」と「業界知識」

未経験や文系の場合、課題発見力や業界知識を深める事で特定業界のデータサイエンティストとして活躍できる可能性が高くなります。現場課題の理解・顧客行動の洞察、課題発見力はあらゆる仕事で磨かれるものですが、業界知識と掛け合わせる事で価値仮説を多数立案できる人材となれる為、重宝されます。

現在の経歴やスキルがデータサイエンティストに活かせるかどうかを知りたい方はキッカケエージェントへお問い合わせください。元エンジニアのアドバイザーがあなたのスキルを棚卸しし、5年後まで見据えた「失敗しないキャリアロードマップ」を一緒に考えます。

データサイエンティストになるための学習ロードマップ

現役エンジニア向け学習ロードマップ

Step 1: 「統計検定2級」レベルの数学・統計学をマスターする

統計検定は一般社団法人日本統計学会が認定し、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する資格試験で幅広い業界から認知されている統計的な思考力を身につける定番資格です。データサイエンティストとして活躍する為には２級以上を取得し、基礎知識を身につけましょう。

Step 2: 「Kaggle」コンペに挑戦し予測モデル構築を実践する

KaggleはGoogleが提供しているデータサイエンスや機械学習のスキルを学び競えるオンラインプラットフォームです。搭載されているデータセットをダウンロードしてデータ分析が可能で、様々な企業から提供されています。また世界中の企業や団体がコンペを開催しており、優秀な成績を修めると金メダルや銀メダル、銅メダルを取得できる為、学習成果を測るのに最適です。メダル取得は対外的な証明にもなります。

Step 3: 自分の業務データで「分析ポートフォリオ」を作成する

自身が持つ業務データを元に分析ポートフォリオを作成します。実際に自分が運営しているサービスがある場合、それらを利用して分析を行うのも良いですし、売上データやレビューコメントなどを元に顧客の傾向分析を行っても良いでしょう。明確な目的と分析結果の活用方法を設定して、わかりやすくまとめる事が必要です。最終的にはKaggleで取り組んだ課題と共にポートフォリオとしてまとめます。

未経験者エンジニア向け学習ロードマップ

Step 1: 「Python」と「統計検定3級レベルの基礎」を学ぶ

未経験者からデータサイエンティストを目指す場合、まずはPythonと統計検定3級レベルの基礎を学びましょう。PythonはゼロからのPython入門講座やProgate、Paizaなどを利用する事で無料で学習できます。統計検定3級は過去問を中心に勉強する事で合格できます。

Step 2: 「SQL」でデータを自在に抽出・加工できるようにする

次にデータ分析で必要となるSQLを学びましょう。こちらもProgateやドットインストールなどを利用して学習できます。またいくつか参考書を購入し、SQLの文法や利用方法を学びながら実際に記述を繰り返し、データの抽出や加工を自力でできるレベルまで学習を進めます。

Step 3: 自分の営業成績など「身近なデータ」で分析ポートフォリオを作る

自分の営業成績やSNS、口コミサイトから集めた文章など、身近なデータを利用してデータ分析を行いポートフォリオに反映させましょう。その際、データを集めた場所や分析方法、利用した技術、結果をどのように活用できるのか？といった観点もまとめ、わかりやすく提示する事が重要です。

データサイエンティストになる為の具体的な学習プランを詳細に知りたい方はキッカケエージェントへお問い合わせください。元エンジニアのアドバイザーがあなたのスキルを棚卸し、最適な学習プランと5年後まで見据えた「失敗しないキャリアロードマップ」を一緒に考えます。

まとめ：データサイエンティストを目指すなら「今日」から始めよう

データサイエンティストはデータで企業の意思決定や研究開発に貢献する仕事です。ビジネスの成果に直結する仕事の裏で泥臭い前処理や調整も必要ですが、成果を出せれば大きな影響力を持てます。前提知識や技術が多い仕事のため、まずは学習目標を立てて今日から1歩を踏み出しましょう。

現在のお持ちのスキルの活かし方やこれから学ぶべき内容を詳細に知りたい方はキッカケエージェントへお問い合わせください。元エンジニアのアドバイザーがあなたのスキルを棚卸し、データサイエンティストになる為の最適な学習プランと5年後まで見据えた「失敗しないキャリアロードマップ」を一緒に考えます。