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【データサイエンティストとは?】資格・年収・将来性も解説

更新: 2021.11.30

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データサイエンティストに興味があるけど、実はよく知らない…
データサイエンティストになるには、どんなスキルや資格が必要なのだろう?
データサイエンティストの将来性についても気になる!

データサイエンティストは、さまざまなデータが可視化されるデジタル社会において、データ分析を担う重要な職種の1つです。

そのため、将来はデータサイエンティストに転職したいと考える方も多いと思います。

そこで本記事では、データサイエンティストとは何かを紹介し、関連する資格・年収・将来性なども解説します。

データ分析に興味のある方やデータサイエンティストへの転職をお考えの方は、ぜひ本記事をお役立てください。

※記事内の情報は2021年11月末時点の内容です。

この記事は現役エンジニアによって監修済みです。

この記事の目次

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、ビッグデータを分析し、実務の場で分析結果から導かれた手法を活用することで企業に貢献する職業です。

ビッグデータが注目される以前までは、ビジネスの方向性や意思決定は経営者の勘や経験則に頼るケースが顕著でした。

しかし現在は、インターネットの普及・企業のDX導入・IoTなどの恩恵により、さまざまな情報がデジタル化によって可視化されるようになりました。

これにより、売上データ・顧客データ・消費行動データなどを収集して、ビジネスの方向性や意思決定を合理的に判断する「データドリブン型経営」が主流となりつつあります。

ここから分かるように、テクノロジーが発達した現代では、データ分析でビジネスを成長させるデータサイエンティストは貴重な存在であり、その価値は計り知れないのです。

データサイエンティストの仕事内容

企業が保持・収集しているデータには、一貫性のないことが多々あり、これはデータを収集するまでのプロセスに戦略や一貫性がないことに起因します。

しかし、データが不完全であったとしても、そこには貴重な情報が隠れているのです。

データサイエンティストは、こうした不完全かつ膨大なデータを統計解析・ITスキルを駆使して、構造化して整理するのが仕事。

さらに整理したデータに意味を与え、データを活用して事業戦略の手法を導きだします。

データサイエンティストの仕事の流れ

データサイエンティストの仕事の流れを簡単に表すと、以下の通りです。

  1. データを分析して課題を発見する
  2. 分析したデータに意味を与える
  3. そのデータから事業戦略を導き出す

ただし、データがあるところから始めるか、データを集めるところから始めるかは、担当するクライアントによりけり。

また、データから事業戦略を導き出しても、それを実行するのは上司かもしれません。

しかし、一連の流れの重要な部分を担っていることに間違いはありません。

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

出典元:Glassdoor

求人ボックス 給料ナビの『データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料』によると、データサイエンティストの平均年収は約694万円でした(2021年11月末確認時点)。

また、アメリカの企業レビューサイトGlassdoorがまとめた『These are the Best Jobs for 2021』によると、2021年最高の職業としてデータサイエンティストが2位にランクイン。

その年収の中央値は、日本円で約1,284万円でした。

このように、データサイエンティストは国内では社会人の平均年収よりも高く、海外でも1,000万円以上の年収が期待できる魅力のある職種なのです。

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データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルをまとめると、以下の8つです。

  • ビジネスに対する深い理解
  • ロジカルシンキング
  • 大規模データ処理に関する知識
  • データベースに関する深い知識
  • プログラミング技術
  • 数学
  • データ分析手法の理解
  • データ分析ツールのスキル

これらのスキルの中身について解説します。

ビジネスに対する深い理解

企業のデータを扱うため、その企業のビジネスモデルへの理解は必須です。

世の中のビジネスモデルは実に多様ですから全てを理解する必要はありませんが、少なくともその企業の属する業界とその周辺業界に関する理解は必要です。

勉強方法はあなたが働く企業や業界のビジネスモデルに関する本を読むことをおすすめします。

また、その後は知見を広げる意味でも周辺業界のビジネスモデルを学ぶことも良いでしょう。

ロジカルシンキング

ビジネス上の問題解決や改善を行うわけですから、ロジカルシンキングは重要です。

例えば、あるデータ結果があったとして、それは何が原因でその結果に至ったのかを理解できなければなりません。

そのためにはロジカルシンキングのアプローチである演繹法と帰納法、ロジックツリーやピラミッドストラクチャー、MECEといったものを活用し、論理的に結論を導きます。

こちらは勉強というよりかは考え方ですから、日頃からロジカルシンキング脳を意識することをおすすめします。

大規模データ処理に関する知識

データサイエンティストは、データの蓄積や操作に特別な技術が必要です。

具体的にはHadoop・Spark・TensorFlowなどのオープンソース群の知識が必要になってきます。

また、データ量が多いため、高速処理技術として列指向のデータベースを使用することも。

これらを勉強するなら、書籍やネット検索での学習のほか、セミナーへの参加もおすすめ。

ビッグデータの処理は、今後も発展が見込まれる技術領域なので、業界の動向を常に追いかけておくことも重要です。

データベースに関する深い知識

データサイエンティストは膨大なビッグデータを扱うわけですから、データベースをただの入れ物と捉えていてはデータサイエンティストとして失格です。

具体的には、簡易なSQLでデータを抽出する、WHERE条件で指定されるカラムにはINDEXを貼るなど、データベースのパフォーマンスに関する知識は大切です。

プログラミング技術

データサイエンティストは、バッチファイルの作成やBIツールへのデータ挿入などのプログラムを書く機会も多いでしょう。

データサイエンティストが使う機会の多いプログラミング言語はRやPythonで、人気・需要の両面においてPythonが圧倒的です。

Pythonは、業務の自動化やAI開発などが可能な汎用性の高いプログラミング言語であり、プログラミングを効率化させるライブラリも豊富。

また、可読性が高く学習難易度もそこまで高くありませんから、プログラミング初心者の方でも勉強しやすいでしょう。

数学

データ分析には必ず数学がついてまわります。

それは、数学がデータ分析の共通言語だからです。

そのため、確率・統計・微分積分・行列などの高校レベルの数学力は必須。

データ分析手法の理解

データ分析のプロセスにおいて、統計処理や数理モデルを作成することがあります。

そのため、統計処理手法データマイニングについて理解しておくことは重要です。

自らが必要とする結論を出すためにどのような分析手法を用いればよいか知っておかなければいけません。

データ分析ソフトウェアのスキル

データ分析では既にある分析ツールを有効に活用すべきです。そのためには分析ツールを使いこなせる必要があります。

具体的には、Tableau・FineReport・Microsoft Power BIなどで、種類はさまざま。

Excelで行うことのできる回帰分析などもありますが、より専門的なデータ分析を行いたいのであれば、専用の分析ツールやR・Pythonなどのプログラミング言語が必要です。

データサイエンティストになるには?

本章では、データサイエンティストになるための方法について紹介します。

  • 統計学・データ分析・ITスキルを養う
  • 関連職種からキャリアアップする
  • セミナー・イベントに参加する

また、データサイエンティストの求人の探し方も解説します。

統計学・データ分析・ITスキルを養う

初心者はテキストから学んでも、いざ現場では使えないといった可能性もありますので、座学よりも実際に分析を行うトレーニングが大切です。

社会人になってから必要になる統計学やデータ分析の基礎知識は学んでおくとよいでしょう。知識がない方よりも有利に就職活動が進められるのでおすすめ。

また、ITスキルとして情報処理の知識やプログラミング言語についても学ぶ必要があります。

これらを学ぶことで、データサイエンティストとしてのスタートラインに立てます。

関連職種からキャリアアップする

関連職種からキャリアアップという形でデータサイエンティストになるのも1つの方法。

そこで、代表的なパターンとして「エンジニアから目指す場合」「統計解析のスペシャリストから目指す場合」「ビジネスアナリストから目指す場合」の3つを紹介します。

エンジニアから目指す場合

エンジニアから目指す場合は、ビジネス知識・統計学・機械学習の勉強をするとよいでしょう。

システム開発や運用の知識とスキルはありますので、その他のデータサイエンティストに求められるスキルを重点的に補う必要があります。

そして、データサイエンティストはプレゼン力も必要になりますので、もし経験がなければその練習もしておくとよいでしょう。

統計解析のスペシャリストから目指す場合

統計解析のスペシャリストから目指す場合は、R・Ruby・Python・SQLなどのプログラミングの技術と知識を学び、分析基盤構築ができるようなるのが望ましいです。

それに加え知識の衰えがないように、データマイニングや機械学習などの最新情報もチェックしておくとよいでしょう。

ビジネスアナリストから目指す場合

ビジネスアナリストから目指す場合は、プログラミングや統計解析の基礎知識から幅広く学ばなくてはいけないので、他の2例よりも学習が大変です。

ただし、ビジネスへの理解力やコミュニケーション能力は、ビジネスアナリストやコンサルとして働いてきた方が有利。

これらを巧みに活かすことで、経営・事業戦略に強い人材になれるでしょう。

セミナー・イベントに参加する

出典元:TECH PLAY

データサイエンス関連のセミナー・イベントに参加するのもおすすめ。

セミナーへの参加を通して、実際に現場で働くデータサイエンティストとの出会いや人脈作りができれば、転職のチャンスにつながるかもしれません。

セミナー・イベントを検索するなら、TECHPLAYcommpassDoorkeeperなどを利用して探してみましょう。

データサイエンティストの求人の探し方

データサイエンティストの求人を探す際は、「データサイエンティスト協会」や「転職エージェント・転職サイト」を利用しましょう。

データサイエンティスト協会では、データサイエンティスト人材に特化した求人情報が公開されています。

また、dodaリクナビNEXTなどの大手転職サイトにも求人があります。

未経験から転職を希望する場合は、企業探しや転職活動などのサポートが手厚い転職エージェントを利用した方が確実でしょう。

データサイエンティストに関連する資格

データサイエンティストとして名乗るのに特別な資格は必要ありません。

しかし、データサイエンスの知識と技術を客観的に証明する上で、資格があった方がクライアントからの信頼も得やすいかもしれません。

そこで本章では、データサイエンティストに関連する資格を5つ紹介します。

  • 情報処理技術者試験
  • データサイエンティスト検定
  • AWS認定 ソリューションアーキテクト
  • IBMデータサイエンス プロフェッショナル検定
  • 統計検定

情報処理技術者試験

基本情報技術者試験

出典元:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

情報処理技術者試験は、IT人材に必要な情報処理スキルを証明する国家試験です。

ネットワーク・データベース・サーバー・プログラミングなど、データサイエンティストに必要な基礎知識を習得するのに役立つでしょう。

まずは、基本情報技術者試験からスタートし、合格したら応用情報技術者試験やデータベーススペシャリスト試験などの上位試験にステップアップするのがおすすめ。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定

出典元:一般社団法人 データサイエンティスト協会

データサイエンティスト検定は、「データサイエンティスト協会」が主催する民間資格。

誰でも受験可能であり、難易度も低い試験なので、これからデータサイエンティストを目指す初心者やデータサイエンスの基礎を学びたいビジネスパーソンでも十分に取得できます。

AWS認定 ソリューションアーキテクト

AWS認定 ソリューションアーキテクト

出典元:Amazon Web Services

AWS認定 ソリューションアーキテクトは、クラウドコンピューティングサービスで高いシェアを誇るAWS(Amazon Web Services)を使用したクラウド技術を証明する民間資格。

本資格は、アソシエイトとプロフェッショナルの2つがありますが、簡単なアソシエイトレベルから挑戦するのがおすすめです。

データ分析でクラウドサービスを使う機会もありますから、取得しておいて損はありません。

IBMデータサイエンス プロフェッショナル検定

IBMデータサイエンス プロフェッショナル検定

出典元:Coursera

IBMデータサイエンス プロフェッショナル検定は、アメリカのコンピュータ関連企業であるIBMが提供する、データサイエンスの認定プログラムです。

9つのオンラインコースで構成されており、PythonやSQLといったプログラミング言語・データベース言語のスキル、データ分析、機械学習アルゴリズムなどを実践的に学べます。

英語での学習になりますが、海外でも通用するデータサイエンス技術を習得できるでしょう。

統計検定

統計検定

出典元:一般財団法人 統計質保証推進協会

統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。

データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究をするための21世紀型スキルとして国際社会で広く認められています。

日本統計学会は、中高生・大学生・職業人を対象に、各レベルに応じて体系的に国際通用性のある統計活用能力評価システムを研究開発し、統計検定として資格認定します。

引用元:統計検定 Japan Statistical Society Certificate

データサイエンティストを目指す方は、大学1・2年生程度の統計力が試される統計検定2級から勉強を始めることをおすすめします。

データサイエンティストの将来性

21世紀において最もセクシーな職業と言われているデータサイエンティストですが、将来性について気になる方も多いでしょう。

そこで本章では、データサイエンティストの将来性について考察します。

データ分析関連人材は不足している

データ分析関連人材規模に関する調査(2020年)

出典元:株式会社 矢野経済研究所

株式会社 矢野経済研究所の『データ分析関連人材規模に関する調査を実施(2020年)』によると、国内のデータ分析関連人材規模は、2023年に141,900人に達すると予測しています。

また、経済産業省の調査によると、2030年には約79万人のIT人材が不足するとの試算も。

このような、データ分析関連人材・IT人材は徐々に需要が増しており、少子高齢化による労働人口の減少も相まって、長期に渡って不足する状態が続くと予想されているのです。

データサイエンス教育が活発化

国内の教育機関では、データ分析関連の人材を育てるための仕組み作りが行われています。

例えば、一橋大学では2023年よりデータサイエンス領域の新たな研究分野の確立も見据え、2023年に「ソーシャル・データサイエンス学部・研究科(仮称)」を新設予定。

また、駒澤大学・名城大学などでも、2022年度からデータサイエンス関連の科目を新設予定。

このように、教育の中にデータサイエンスが浸透していく動きが見られることからも、データサイエンスの将来性が期待できるでしょう。

データサイエンティストはAIに代替される?

AIがデータサイエンティストの代わりになるかどうかについては、今すぐに代替されるとは考えにくいです。

なぜなら、AIは過去のデータを蓄積することで、答えを求められた時にそれまで蓄積してきたデータの中から即座に最適解を導きます。

一方でデータサイエンティストのように、分析したデータに対して新たな意味を与えることは過去のデータから導くことはできないからです。

市場を分析し、消費者のニーズを理解し、データからニーズに対応できるように対策を練る。これはまだAIにはできないことです。

ただし、2045年に起こるという「シンギュラリティ」の後では、AIが人間の知能を超え、機械が機械を開発することも可能になるともいわれています。

したがって、四半世紀ほどたった未来においては、もしかするとデータサイエンティストがAIに代替されるということも否定はできません。

データサイエンスを学べる本

本章では、データサイエンスが学べる本を厳選して3冊紹介します。

データサイエンスを基礎から学びたい方は、ぜひご検討ください。

教養としてのデータサイエンス

教養としてのデータサイエンス (データサイエンス入門シリーズ)

本書は、データサイエンスの基礎知識が網羅された、初心者におすすめの1冊です。

著名な研究者の方々が執筆に参加されており、データリテラシーやデータ活用の基本を分かりやすくまとめています。

分析者のためのデータ解釈学入門

分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

本書は、データ分析に携わる方が必ずおさえるべき基礎知識をまとめた初心者必見の1冊。

「データの性質に関する基礎知識」「データの分析に関する基礎知識」「データの解釈・活用に関する基礎知識」の3パートで、重要な部分を的確かつ網羅的に解説しています。

統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識

統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識 (できるビジネス)

本書は、データサイエンティストとまではいかなくとも、普段の業務の中で活かせるデータ分析の知識が学べる1冊。

Pythonなどのプログラミング知識がなくとも、Excelで実践できるデータ分析手法がまとめられているので、学んだことをアウトプットしやすいでしょう。

ビッグデータの活用事例

本章では、データサイエンスによる、ビッグデータの活用事例をいくつか紹介します。

ビッグデータの定義

活用事例について紹介する前に、ビッグデータの定義についておさらいします。

ビッグデータは、より多くのVariety(多様性)が含まれ、Volume(量)がどんどん増加し、Velocity(処理速度)に優れたデータと定義されます。これは3つのVとしても知られています。

簡単に言えば、ビッグデータはより大きくより複雑なデータセットであり、特に新しいデータソースからのデータセットが該当します。これらのデータセットは非常に大きいため、従来のデータ処理ソフトウェアでは管理できません。しかし、これらの大量のデータを使用すれば、これまで解決できなかったビジネス上の問題に対処することができます。

引用元:ビッグデータとは| オラクル | Oracle 日本

上記の通りで、データ量・データの発生頻度・データの多様性が同居し、ビジネス課題を解決するきっかけとなるデータのことです。

スシローはICタグでネタの鮮度と需要を管理

皿にICタグをとりつけ、レーンに流れる寿司の鮮度や売上状況を管理し売上向上

スシローはすべての寿司皿にICタグをとりつけ、レーンに流れる寿司の鮮度や売上状況を管理しています。

どの店で、いつどんな寿司がレーンに流されいつ食べられたのか、どのテーブルでいつどんな商品が注文されたのかなどのデータを毎年10億件以上蓄積することで、需要を予測し、レーンに流すネタや量をコントロールしています。

スシローのケースのように需要を予測することは、ビッグデータの代表的な使い方のひとつと言えます。需要を予測するということは、機会の獲得無駄コストの削減につながるため、直接的に利益に跳ね返ります。

引用元:LISKUL

ICタグの活用によるビッグデータの活用事例です。

40億件にも達する販売ビッグデータを分析し、顧客の食欲を読む需要予測で先読みが可能に。

統計データから曜日や時間帯ごとの傾向値を算出し、そのデータを基に必要である寿司の量を算出し用意することで機会ロスや無駄なコストの削減に繋がるのです。

費用を抑え売り上げを伸ばすシステムの導入に、とても効果的にビッグデータが活用されています。

ホームセンターで顧客単価の高いスポットを特定

従業員の配置を調整して売り上げ15%アップ

ホームセンターの売り上げデータと従業員の行動データや、商品の陳列データを蓄積したところ、顧客単価の高いスポットの特定に成功しました。

そしてそのスポットに従業員を重点配備したところ、売り上げが15%もアップしたという、まさに予測通りの結果となったそうです。

引用元:LISKUL

この事例で活用されたビッグデータはホームセンターにおけるヒト(顧客と従業員の行動)とモノ(商品の陳列データ)です。

費用を抑えてはいませんが、現状の改善による売り上げ向上に繋げた事例です。

農業では画像データからタンパク質の含有量を測定

石川県羽咋市:農業で人工衛星の画像データを活用して収益アップ

石川県の中部に位置する羽咋市は、地場の民間企業とともに人工衛星の画像データから米の味の計るシステムを開発しました。

そして画像からタンパク質の含有量を測定することで、一般的に美味いと言われる量のタンパク質を含有した米を安定して収穫できるようになり、低タンパク米をブランド化して販売したところ、収益も増加したとのことです。

引用元:LISKUL

アグリテックにおけるビッグデータの活用事例です。

また、ビッグデータと関連性の高い人工知能(AI)やIoTについては、こちらの「IoTとは?仕組み・市場規模のほか、ビッグデータ解析やAI(人工知能)との関係性を徹底解説」で解説しています。

データサイエンティストはデジタル社会に不可欠な存在

データサイエンティストとは何か・関連する資格・年収・将来性などを解説しました。

データサイエンティストは、データ分析・統計学・プログラミングなどを巧みに使って業務を遂行する、ハードルの高い職業ともいえます。

しかし、デジタル社会においてデータ分析関連人材を求める企業が多いことから、需要があり働きがいのある職種といえるでしょう。

データサイエンティストに転職したい方は、まずは必要なスキルを身につけてチャレンジしてみてください。

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