【エンジニアのプロ監修】データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介 | レバテックフリーランス
データサイエンティストとは、ビッグデータを分析し、新たな商品やサービスの開発や業務プロセスの革新を実現する仕事です。ビッグデータの活用に注目する企業が増えるに従い、データサイエンティストへのニーズも高まってきました。
本記事では、エンジニアのプロである久松剛氏の監修のもと、データサイエンティストの仕事内容や必要なスキル、将来性について解説します。データサイエンティストの仕事に役立つ資格についても紹介するので、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティスト以外のエンジニア職種に関して知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
エンジニアの仕事の種類をわかりやすく解説！将来性や年収も解説
■この記事の監修
久松 剛
慶應義塾大学大学院政策メディア研究科博士(政策・メディア)。2000年より慶應義塾大学村井純教授に師事。ベンチャー企業3社にてエンジニアや中間管理職を歴任後、2022年、合同会社エンジニアリングマネージメント設立。スタートアップ・ベンチャー・老舗製造業といった複数社でのITエンジニア採用・研修・評価給与制度作成・ブランディングといった組織改善コンサル、研修、セミナーなどを担当。
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することで、商品やサービスの開発、業務プロセスやビジネスモデルの革新に取り組む仕事です。
新しい商品やサービスを創り出すヒントは、過去のデータの中に埋もれています。データサイエンティストは、解決すべき課題に役立つ情報をビッグデータの中から見つけ出し、適切な解決策としてわかりやすい形で提示します。
データサイエンティストは在宅で仕事ができる職種のひとつです。詳しくは以下の記事をご覧ください。
在宅フリーランスの仕事17選！未経験向けや稼ぐコツも解説
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仕事内容は、企業によっても異なります。しかし、次の4点に関しては、どの職場や案件でも仕事内容に含まれます。
データ収集
まずは分析の材料となるデータを収集します。
企業によっては自社システムを使ってすでにビッグデータを持っていることがあります。メーカーなどであれば自社製品が出力するログや、工場でのロボットが出力するログや監視映像データなどが分析対象となりやすいです。
企業がビッグデータを持っていない場合や、市場調査が必要なケースも想定されます。その場合は、解決すべきビジネス課題から必要なデータの種類を割り出し、Webのクローリングや調査会社への依頼によってデータを収集することになります。
課題によっては、既存のデータでは不十分なこともあるかもしれません。たとえば自社商品・自社サービスに対する認知度や顧客満足度などは、新たに調査することが求められます。データが蓄積していても、うまく整理した状態で保存されていなければ分類するところから始めなければなりません。データの入れ直しや再取得などが必要な場合もあります。
課題分析・仮説立案
データサイエンティストは、企業課題の解決を目指してデータを分析します。しかし、課題が常に明らかとは限りません。課題そのものを分析し、どのようなデータが必要か割り出すこともデータサイエンティストの仕事です。近年ではコンサルティングファームでも課題分析・仮説立案の必要性からデータサイエンティストの引き合いがあります。
たとえば、「商品Aの売上を伸ばしたい」という課題を与えられた場合について考えてみましょう。売上を伸ばすといっても、商品の特性や販売方法によって解決すべき課題は異なります。ビジネス課題の解決につながる要素がどこにあるのかを分析し、特定する作業が必要です。
課題解決につながる要素を特定した後で、次は仮説を立案します。「SNSで10代を中心に認知度を高め、購買層を広げる」「実店舗を減らしてECに注力して、販売コストを下げる」などの仮説を立て、データ分析の方向性を決定します。
データ分析
収集したデータを分析するのもデータサイエンティストの仕事です。また、分析した結果について考察し、課題解決につながる形で整理します。
分析の内容は、課題の内容や解決の方向性によって異なります。そのため、ビッグデータを分析するスキルも重要ですが、それ以上に分析結果から有用な情報をまとめて、課題解決につながる明確な解を導き出す力がデータサイエンティストに求められるといえるでしょう。
データ分析だけを専門的に担当する仕事もあります。詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データ分析の仕事とは？スキルや将来性・年収なども解説
レポート作成
データ分析によって得られた結果をわかりやすい形でまとめることも、データサイエンティストの仕事です。
たとえその結果が有用なものであっても、業務の方向性を決める経営陣や、実務にあたる営業やマーケティングの担当者が正しく理解していない場合、プロジェクトは実現できません。わかりやすくレポート資料にまとめ、課題解決の根拠と行うべき対応について企業側に説明することが必要です。
データサイエンティストと似ている職種との違い
データサイエンティストと似ている職種に、「データアナリスト」「データエンジニア」などがあります。それぞれの違いについて解説します。
データアナリストとの違い
データアナリストとは、ビッグデータから注目すべき情報を抽出し、企業や組織の意思決定をサポートする職業です。データを扱い、ビジネス課題に対応するという点ではデータサイエンティストと同じといえます。
しかし、データアナリストはデータを分析してクライアントの業務に役立てる点に注力しているのに対し、データサイエンティストはデータ分析のためのシステム構築に注力している点が異なります。
データアナリストに関して詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
フリーランスのデータアナリストとは？年収や必要なスキル・市場動向を解説
データエンジニアとの違い
データエンジニアとは、データを蓄積して活用するために、基盤を作ったりデータを管理したりする職種です。集まった膨大のデータから意味のあるデータを発見する作業をデータクレンジングと呼びます。データを扱うという点では似ている仕事に見えますが、適性が異なります。
データエンジニアはデータを収集したり加工したりする役割があるのに対し、データサイエンティストはビジネス課題の解決のためにデータを分析することに重きを置いている点が異なります。
データエンジニアの仕事に関して詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データエンジニアとは？仕事内容や必要なスキルセット・年収について解説
データサイエンティストに求められる知識やスキル
データサイエンティストに求められる知識やスキルには以下のようなものが考えられます。
- 統計学の知識
- データベースに関する知識
- AIと機械学習に関する知識
- 論理的思考力
- 課題解決力
- プレゼンテーションスキル
統計学の知識
データから有用性の高い結果を導き出すためにも、統計学の素養は不可欠です。理学部や工学部の出身者であれば、教養科目として学んだ経験があるかもしれません。
もし履修していない場合でも、オンライン教材やスクールなどで統計学や数値解析について学ぶことができます。
データベースに関する知識
データ処理やビッグデータ解析には、データベースの知識が必要です。データベースの分野の中でも、RDBMS（Relational Database Management System）の知識があると、データサイエンティストの業務において即戦力を発揮しやすくなります。
また、データベースの操作には、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storageなどのデータレイクを校正・管理するツールを用います。これらを操作した経験があれば、さらに役立つでしょう。
AIと機械学習に関する知識
解析されたビッグデータの応用方法としてAIや機械学習が期待されます。何にどのような目的で使われるのかを把握するという意味でも、AIや機械学習に関する知識や実務経験があると良いでしょう。
また、PythonにはAIに関するライブラリが整備されています。
AIエンジニアや機械学習エンジニアの経験も、データサイエンティストの仕事に役立ちます。詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
AIエンジニアになるには？仕事内容や将来性、必要なスキルを解説
機械学習エンジニアの仕事内容とは？必要なスキルや将来性・平均年収も解説
論理的思考力
課題解決に有用なアイデアを導き出すには、データ結果を論理的に分析し、実務に応用していくことが求められます。
飛躍なく客観的に考える論理的思考力は、データサイエンティストに不可欠な能力です。普段から構造的に物事を考えるように意識することで、論理的思考力を養いましょう。
課題解決力
データサイエンティストは、データを用いてビジネス課題を解決する職業です。データを分析するだけでなく、分析結果から論理的に思考を深め、課題を解決する提案をしなくてはいけません。課題解決力も、データサイエンティストに欠かせない能力といえるでしょう。
課題解決力は一朝一夕に身に付く能力ではありませんが、課題を放置せず、常に自分の頭で考える習慣を身に付けることである程度養うことは可能です。
プレゼンテーションスキル
優れた提案も、企業側に正しく伝わらなければ、無意味なものとなってしまいます。課題解決のアイデアとその根拠を正しく伝えるプレゼンテーションスキルも、データサイエンティストに必要な能力です。
プレゼンテーションスキルは、プレゼンテーションを何度も行うことで習得できます。データサイエンティストを目指すなら、マーケティングやシステムエンジニアなど、プレゼンテーションの経験を積める仕事にも携わっておくと良いでしょう。
データサイエンティストに必要なスキルに関しては、以下の記事でも紹介しています。
データサイエンティストに必要なスキル・知識｜スキルアップにおすすめの資格も紹介
データサイエンティストの資格
データサイエンティストになるには、特別な資格は必要ありません。
しかし、関連する資格を取得していることで転職に有利になったり、資格勉強を通して、データサイエンティストとしての素養を身に付けることもできます。データサイエンティストの仕事に役立つ資格を紹介します。
- データサイエンティスト検定（DS検定）
- 統計検定
- G検定（ジェネラリスト）
- E資格
データサイエンティスト検定（DS検定）
| 資格名 | データサイエンティスト検定（DS検定） |
|---|---|
| 試験日 | 年2回 |
| 受験料 | 10,000円（一般）5,000円（学生） |
| 受験資格 | なし |
| 合格基準 | 非公開（過去結果により正答率80％以上が目安） |
| 公式サイト | https://www.datascientist.or.jp/dscertification/ |
データサイエンティスト検定とは、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施している検定資格です。データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を証明することができます。
検定の対象者は、データサイエンティストを目指す方や初学者が想定されているため、経験が浅い方でも挑戦しやすいでしょう。
統計検定
| 資格名 | 統計検定 |
|---|---|
| 試験日 | 年1回（11月） |
| 受験料 | 1級：10,000円／準1級：8,000円／2級：7,000円／3級：6,000円／4級：5,000円（各級学割あり） |
| 受験資格 | なし |
| 合格基準 | 準1級・2級・4級：60点以上（100点満点）／3級：65点以上（100点満点）／1級：統計数理と統計応用の両方への合格 |
| 公式サイト | https://www.toukei-kentei.jp/ |
統計検定は、統計力を総合的に問う検定試験です。1級・準1級・2級・3級・4級があり、1級は大学の専門課程（3、4年次）の統計学レベルです。
統計学はデータサイエンティスト業務の基本となります。ぜひ資格勉強を通して、統計の知識を体系的に習得してみてはいかがでしょうか。
G検定（ジェネラリスト検定）
| 資格名 | G検定（ジェネラリスト検定） |
|---|---|
| 試験日 | 年6回（2カ月に1回開催） |
| 受験料 | 13,000円（一般）5,500円（学生） |
| 受験資格 | なし |
| 合格基準 | 非公開（過去結果より正答率70%以上と推定） |
| 公式サイト | https://www.jdla.org/certificate/general/ |
G検定は、ディープラーニングの基礎知識と活用についての実務能力と知識を有していることを証明する検定資格です。なお、G検定のGとは、General（一般的）を指します。
合格者のみが参加できるAI人材コミュニティなどもあります。
E資格
| 資格名 | E資格 |
|---|---|
| 試験日 | 年2回 |
| 受験料 | 33,000円（一般）22,000円（学生）27,500円（会員） |
| 受験資格 | JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること |
| 合格基準 | 非公開 |
| 公式サイト | https://www.jdla.org/certificate/engineer/ |
E資格とは、ディープラーニングの理論を理解し、適切に実装する能力や知識を有していることを証明する資格です。E資格のEとは、Engineerを指します。
なお、受験するためには、日本ディープラーニング協会が実施するJDLA認定プログラムを修了している必要があります。
データサイエンティスト向けの資格について、さらに詳しく知りたい方は次の記事をご覧ください。
データサイエンティスト資格一覧｜国家や国際別の難易度や合格率、順番
データサイエンティストの年収
厚生労働省の職業情報提供サイトによると、データサイエンティストの年収相場は「557.5万円」です。年齢別にみると55歳〜59歳が最も高く、「694.49万円」でした。経験などに基づき、50代までは年齢が上がるにつれて年収も上がっていく傾向にあります。
また、レバテックフリーランスの保有案件から、フリーランスのデータサイエンティストの単価相場と年収相場を算出しました。
| 単価相場 | 75万円 |
|---|---|
| 最高単価 | 155万円 |
| 年収相場（単価相場×12ヶ月） | 約900万円 |
フリーランスのデータサイエンティストの場合、高い年収を目指せることがわかります。ただし、案件の内容やスキル、経験などによって単価は変動するため、あくまでも参考程度に考えると良いでしょう。
データサイエンティストの案件や単価が知りたい方は、以下よりご確認ください。
データサイエンティストの案件一覧
データサイエンティストの平均年収に関して詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データサイエンティストの平均年収｜2000万円を目指すコツなども紹介
フリーランスエンジニアの月収はいくら？言語別・職種別の平均単価も解説
フリーランスで年収1000万を稼げる職種やコツ・手取り額を解説
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を目指すためのキャリアパスについて紹介していきます。
また、データサイエンティストという仕事は比較的新しい仕事のため経験者が少なく、キャリアチェンジの可能性があります。近年、大学からAI人材やデータサイエンティストが数多く輩出されています。きちんと体系だった知識を身に着けた人たちであるため、彼らとの差別化を意識しながらキャリア設計をしましょう。
キャリアパス①エンジニアから目指す
データサイエンティストは、ビジネス課題を解決するシステムの開発にも携わります。ITエンジニアやデータエンジニアとしてシステムを開発した経験があれば、データサイエンティストの仕事にも順応性が高く、よりスムーズな課題解決を提案できるでしょう。
プログラミング言語の中でも、R言語やPythonは統計処理に用いることが多い言語です。また、データベースや機械学習の経験もあると役に立つでしょう。
ITエンジニアとしての経験がないという方は、いきなりデータサイエンティストを目指すよりも、ITエンジニア・データエンジニアとして働くほうが良いかもしれません。
また、アプリやシステムなどの開発エンジニアの仕事内容も、データサイエンティストと被る部分が多くあります。データサイエンティストを目指すなら、関連するエンジニア職を先に目指してみるのもひとつの手です。
2019年頃、データサイエンティストの需要が高まった際に各社でエンジニアからキャリアチェンジさせる試みをしていたことがあります。統計学的な知識が不足することで苦戦している方が多く見られました。これからデータサイエンティストを目指す方にも統計学を身につけるということは意識していただきたいポイントです。
ITエンジニアの種類に関して知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
エンジニアの仕事の種類をわかりやすく解説！将来性や年収も解説
キャリアパス②マーケター、コンサルタントから目指す
エンジニアとしての経験がない場合でも、分析したデータを課題解決に活かすマーケターやコンサルタントの経験があれば、データサイエンティストの仕事への順応性は高いといえます。統計・解析の実務について学ぶ必要はありますが、データサイエンティストに求められる分析とレポーティングについての経験が活用できるでしょう。
ただし、エンジニアのスキルがゼロの状態では即戦力にならないと判断される可能性があります。独学やスクールを通して基礎となる知識・スキルは習得しておきましょう。データサイエンスの世界でよく使われるプログラミング言語には、R言語、Python、access、SASなどがあります。
データサイエンティストのキャリアパスについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
データサイエンティストのキャリアパス。エンジニアやマーケターから転職するには？
データサイエンティストはなくなる？需要や将来性について
データサイエンティストは将来性の高い職業といえます。
データサイエンティストは比較的新しい職業で、人材が不足している傾向にあるためです。
データサイエンティストが扱うビッグデータの重要性に企業などが注目し始めたのは比較的最近です。そのため、まだすべての業界・企業でビッグデータが有効活用されているわけではなく、今後もさまざまな業界・企業がビッグデータの有用性に注目すると考えられるのです。
ただしデータサイエンティストが関わるプロジェクトのアウトプットはAIや機械学習に接続されることが多く、ある程度の道筋を立てるとプロジェクトは保守運用フェーズになることが多く、ポジションが長期に渡って継続するとは限りません。自身が飽きてしまうリスクも含め、社内で複数のプロジェクトを作り、渡り歩くようなスタンスを取ることが望ましい場合もあります。
実際にデータサイエンティストを求める企業も増えており、求人案件数も増えています。将来性の高い職業に就きたいと考えている方も、データサイエンティストに注目してみてはいかがでしょうか。
データサイエンティストの将来性に関しては、以下の記事でも紹介しています。
データサイエンティストの将来性は？AIの影響で需要がなくなるって本当？
データサイエンティストはやめとけ？つらい仕事？
データサイエンティストの仕事は、時にはやめとけと言われることがあります。
その理由のひとつに、データサイエンティストには幅広い知識やスキルが求められる点が考えられます。統計学や情報処理、機械学習に関する知識など身につけなければいけない知識が多く、一定の学習時間が必要だからです。
さらに、データサイエンティストの扱う分野では、技術が進歩するスピードも早く、常に知識をアップデートしていくことも求められます。データサイエンティストとして活躍し続けるためには、積極的に学習を続ける努力が必要でしょう。
また、AIの進化により仕事が奪われると考えられている点も挙げられます。データサイエンティストが扱うビッグデータの処理は、AIが得意とする分野でもあるからです。「自身の墓を掘っているような感覚がある」と話すデータサイエンティストもいます。
しかし、データサイエンティストに求められている役割はデータの分析だけではなく、そこから導き出される課題の抽出や仮説立てにあります。人間的な思考能力は、AIにはできない分野であるため、データサイエンティストの仕事はAIに取って代わるとは考えづらいです。
データ分析や加工はAIに任せるなど上手く活用することで、データサイエンティストとしてますます活躍できるでしょう。
データサイエンティストについてよくある質問
データサイエンティストに関するよくある質問に答えていきます。
Q. データサイエンティストとは何をする人ですか？
データサイエンティストが任される仕事内容には課題の抽出、データ収集・蓄積、データの加工、分析内容との照合、レポートの作成､課題解決等があります｡
Q. データサイエンティストとして活動する場合、どんな資格を取得すると良いですか？
データサイエンティストとして活動する場合、データサイエンティスト検定や､統計検定等の資格を取得すると良いでしょう｡
Q. データサイエンティストの年収はどれくらいですか？
厚生労働省の職業情報提供サイトに基づくデータサイエンティストの年収は、「557.5万円」です。フリーランスの場合は、単価相場が75万円ほどで、年収換算すると約900万円と考えることができます。
Q. データサイエンティストになるためにはどんなスキルが必要ですか？
データサイエンティストになるためには、統計学やデータベースの知識、論理的思考力やプレゼンテーションスキルがあると役に立ちます。
Q. フリーランスのデータサイエンティストとして働く場合、実務経験が必要になりますか？
フリーランスデータサイエンティストは即戦力として採用されることが一般的です｡そのため、実務経験があると案件を獲得しやすいでしょう。
フリーランスの働き方や需要に関して知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
フリーランスとは？代表的な職種や必要な準備、手続きをわかりやすく解説
フリーランスエンジニアとは？会社員との働き方・収入の違いを解説
フリーランスの需要はある？エンジニアなどの職種一覧と市場価値を知る方法
※本記事は2024年7月時点の情報を基に執筆しております。
最後に
簡単４ステップ！スキルや経験年数をポチポチ選ぶだけで、あなたのフリーランスとしての単価相場を算出します！
※相場算出に個人情報の取得はおこないません。
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