【徹底解説】データサイエンティストってどんな仕事？転職するには？年収は？

インターネットの普及に伴ってデータサイエンティストという職業が出てきましたが、「そもそもデータサイエンティストって何？」という方や、今後転職してデータサイエンティストとして活躍していきたいという方もいますよね。
そこで今回はデータサイエンティストとはそもそも何の仕事なのか、転職するために必要なスキル、平均年収などについて解説していきます。

データサイエンティストとは？仕事内容は？

データサイエンティストとはいったい何なのか、その定義は「ビッグデータの分析および分析結果を元に、問題の解決や状況改善のための施策・立案を行う」ということになります。

では、具体的にどのようなことをするのでしょうか。

仕事の案件によって具体的な職務内容は異なりますが、共通する部分としては「統計処理を行い、その情報を企業が利益を生むためにどうすべきか考え、予測されるビジネスを提案する」ということでしょう。

現代の社会はIT技術の進歩で情報がたくさん世の中にあり、その膨大で複雑な情報をビックデータと呼びます。

データサイエンティストはこのビックデータの統計を処理し、その処理結果の中からビジネスモデルを構築するのが仕事ということになります。

企業にもよりますが、データサイエンティストはそのビジネスモデルを提案していくだけでなく、他のエンジニアやチームと一緒にその仕事を進めていきます。

また結果の評価を行い、「どうしてこのようになったのか」「改善していくにはどうしたらよいのか」を考えていくことも求められるため、その会社のチームの一員として働けるようにその仕事に関する知識やスキルを求められることも多いです。

所属する企業のミッションや組織形態によって2形態に分かれることもあり、データ分析とその改善策立案を行うアナリストタイプと、分析からさらにマーケティング施策にまで落とし込んでいくWebマーケティング職（マーケター）タイプが存在します。

また会社によっては、その業界のビジネスについての知識や経営者的視点での考え方を求められる仕事を行う場合もあります。

就職先によっては幅広い業務を行う必要がある可能性もあるということをしっかり確認しておきましょう。

データサイエンティストの具体的に必要なスキルは？

データサイエンティストになるにあたって、就職希望先の選考で求めるスキルが備わっているか、適格な人材なのかみられているでしょう。

転職をされる方は特に必要なスキルや経験に関して聞かれることが多いため、就職を希望する前にしっかりスキルについて確認しておきましょう。

チームの一員というだけでなく、職業として中心的な存在になることが求められる役割です。以下が、必要なスキルになります。

必要なスキル①リーダーシップ能力

転職者に対して、基本的に企業はこれまでの経験や実績を活かしてチームを引っ張っていってほしいと考えています。

「新しい環境でリーダーシップをとることが出来るのか」「チーム全体を見渡すことが出来るか」は面接時にもみられるポイントとなります。

もちろん入社した後にも「他の人と協力しながらできているか、モチベーションを挙げることに寄与できているのか」「若手に対してアドバイスを出すことが出来ているのか」など、自分の仕事だけでなく周囲に対しての気配りや信頼関係の構築が出来ているのかは評価としてかなり見られているところですので、意識しましょう。

必要なスキル②マネジメント能力

リーダーシップに近しいところで、もう一つ求められるスキルがマネジメント能力です。

仕事の期限は決まっていますし、ある程度社会人自体の経験が長くなってくると若手や後輩などの進捗管理を求められることもあります。

目標に対して計画的に進められることはクライアントや上司に対しての信頼にも関わってくる部分といえます。

もし万が一進捗が遅れてしまったり目標に届かなかった場合には、今後の解決策を考えるなども必要なスキルになってきます。

「作業効率を向上させるためにこういうところを工夫していた、結果としてこういった実績を作ることが出来た」というように、実際に面接を受ける際には、前職でのマネジメントにかかわる部分もアピールしておくことも重要なポイントといえるでしょう。

必要なスキル③分析能力、統計に関する知識

統計に関する知識などは、高度な知識が必要となります。具体的には情報処理や人工知能、統計学などが挙げられます。

大学や大学院時代に情報科学を専攻している方はこの分野に向いているといえるでしょう。大学等で専攻したことがないという方は養成講座など用意している団体もありますのでぜひ確認してみましょう。

また、統計を分析するといったスキルだけでなく、その知識をビジネスで使えるような形に変える力も必要とされます。

必要なスキル④ITに関する知識や技術

データ分析を行う際にITの技術が必要となってきます。

ビッグデータを扱う際には量が膨大なため、プログラミングが出来ることが求められることが多く、具体的にはアルゴリズムの実装・機械学習の実装・データの集計と可視化を行えることなどが求められます。

また、機械学習の実装とデータの可視化に関してですがプログラミング言語としてはPythonまたはRといった言語がよく使われますので勉強しておくことをおすすめします。

必要なスキル⑤コンサルティング能力

問題を解決し、新しいモデルを構築していくためには必要なスキルになります。

分析から出た問題をうまくクライアントや自社に報告し、ビジネスモデルを受け入れてもらう必要があるため、コミュニケーション能力や提案力なども大切な要素となります。

また、話を進めていく中で自社のビジネスに関する知識や業界全体での傾向などを理解しておくことも重要です。

必要なスキル⑥英語力

業種を問わずグローバル化が進んでいるため英語力は重要視されることが多いです。特にIT分野は最新技術の発表や、プログラミング言語などがほとんど英語で行われます。

海外製品を扱う場合には機器のマニュアルが英語である場合もありますので、できれば英語力もあると転職の際にはアピールポイントとなるでしょう。

面接の際には、特に以上のことについて聞かれることも多いでしょう。質問にそなえて事前に準備をしておくと気持ちの面でも余裕が出来ますので、面接時に緊張しすぎる可能性も減るのではないでしょうか。

ポートフォリオや前職での実績の内容などは少なくとも準備して、転職活動に挑みましょう。

データサイエンティストへの転職に資格は必要？

データサイエンティストには、特別にこの資格が必要といったことはないのですが、やはり統計処理を行ったりする業務が中心になってきますので、データの扱い方や高度な統計学の知識や統計のスキルが必要になる仕事ではあります。

実際にデータを処理するためにはデータ分析、数学、機械学習などのスキルが必要となります。

また、ビジネスでの収益を上げることを目的としていますので柔軟な発想力や経営者的な感覚も求められるでしょう。

そういったことに関連する資格があれば、面接の際にスキルの判断基準になりますので面接担当者にアピールしましょう。

また、ITの技術も必要とされる業種ですのでITの資格があればアピールポイントになる場合が多いです。

データサイエンスの養成講座なども開講しているところがあり、データサイエンティストの養成に力を入れているところで勉強してみるのも一つの方法ではないでしょうか。

データサイエンティストの平均年収はどのくらい？

データサイエンティストの平均年収は、正社員は450万円～950万円、契約社員は350万円～650万円ほどで、金額に幅があります。

また上述した通りアナリスト系とWebマーケティング系でも違い、どちらかといえば後者の方が年収が高い傾向にあります。

ただしこれはあくまでも平均的な話で、データから次々と大きな発見をするデータサイエンスのスペシャリストもいますので、必ずしもアナリスト系の方が低いというわけではありません。

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