という疑問をお持ちではありませんか？
本記事では、そんな疑問点に役立つ内容を、データサイエンティストの仕事内容、年収、必要な資格やスキルの順番に解説していきます。
データサイエンティストになりキャリアアップを狙いたい方には役立つ記事になっているので、ぜひ最後までご覧ください。

データサイエンティストとは、膨大なデータから特定の問題を解決するための情報を見つけ出す職業のことを指します。
データアナリストとの違いは、データを分析するだけでなく、そのデータを活用して問題解決のために仮説を立てるという点にあります。
電子機器の発展により、人々はショッピングやソーシャルメディアなどさまざまな場面でインターネットに関わるようになりました。
今やインターネットなしでの生活は考えられなくなり、膨大なデータが世の中を行き交っています。
データサイエンティストは、そのデータの傾向から企業の課題を解決するための仮説を立て、データ分析から問題解決まで幅広い業務をこなす必要があります。

AI（Artificial Intelligence）の開発が進んでいる今、データを主に扱うデータサイエンティストの仕事の中身はどうなっているのでしょうか。
ここでは、データサイエンティストの仕事内容について解説します。
また下記でデータサイエンティストはやめとけと言われている理由について詳しく紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

近年データサイエンティストの人材不足が問題となっており、データサイエンス学部が設立されるなど、データサイエンスを学ぶ需要が高まっています。
AIの急速な発展から、データサイエンティストの仕事はなくなるのではないかという懸念が高まっています。
確かにデータを分析するスキルやスピードはAIの方が高いかもしれません。
しかし、AIが導き出した答えをどのように使うのか、どうデザインしていくのかは人間が決めます。
そのため、データサイエンティストの需要が減ることはないでしょう。

データサイエンティストは、特定の課題を解決するために企画の作成からレポートの作成まで行います。ここではデータサイエンティストの仕事内容を解説します。

まずは、分析企画を作成します。
データを利用してどのような事を解決するのかを明確化し、分析プロジェクトの骨組みを作ります。
この際に組み込み後の業務についても決めます。

分析企画を明確化する事で全体の見通しが立った後は、データの収集・分析を行います。
最初にデータの収集をするためのアプローチ設計をし、データを集めます。
その際、必要な情報のみを残し、不要なデータは削除します。
その後、ディープラーニングや機械学習を使いデータ分析を行います。

分析したデータを元に、データの解析を行います。
また、データを可視化し、評価を行います。
データを整理することで仮説が立てやすくなり、事業にとって価値ある情報を導き出せます。
その後評価を行うことで次のプロジェクトに役立てます。

データから導き出した情報から、クライアントに報告するためのレポートを作成します。
場合によっては、そのレポートを元に、クライアントへの提案を行います。
その後、業務の評価と改善点を考えます。

データサイエンティストはデータに対する豊富な知識から、AIの発展とともに必要になってくる職業です。
そのため、高収入が見込めるでしょう。ここでは、データサイエンティストの年収について紹介します。

データサイエンティストの平均年収は、約512万円です。
年齢によって年収が異なり、40代では約729万円となります。
アメリカでは最もニーズが高い職業だと言われており、3年連続ベストジョブに選ばれています。
アメリカでの平均年収は約1,270万円であり、これはアメリカの平均年収である約700万円の2倍程に当たります。

現在日本の平均年収は約443万円となっています。
そのため、データサイエンティストになることで高収入が見込めます。

主にビジネスの場で活躍するデータサイエンティストは、データに関する知識だけでなく、それを実装するためのプログラミングスキルやビジネスに関する知識も要求されます。
ここでは、データサイエンティストに必要なスキル・役立つ資格を紹介します。

データサイエンティストにとって必要なスキルは4つあります。
どれも必要不可欠なので自分が今持っているスキルと比べて考え、足りないスキルを身につけるようにしましょう。

ビジネスにおける問題の改善を目指すデータサイエンティストは、ビジネススキルが必要不可欠です。
その業界に関する知識や、活動マネジメントについて知っておく必要があるでしょう。
また、基本的なスキルである論理的思考力や課題の定義なども要求されます。

実際にディープラーニングや機械学習を使うにあたって、それを動かすためのプログラミングスキルが求められます。
具体的にはR言語やPythonが使われているため、それらの言語に精通している必要があります。

データを扱う職業のため、データサイエンススキルは必要不可欠です。
基礎数学やデータの検証、機械学習技法などデータサイエンスについての知識が要求されます。

データを可視化するためには、グラフ作成の能力が必要となります。
そのため、Excelなどのグラフを作成するソフトを使いこなせなければいけません。

データサイエンティストに役立つ資格は、主に3つの種類があります。
自分のスキルを証明するために自分のレベルにあったものを取得することをお薦めします。

1つ目は、ITスキルに関する資格で、代表的なものに基本情報技術者試験・応用情報技術者試験があります。データサイエンティストにおいてもITスキルは重要です。

2つ目は、データを取り扱うスキルを表すもので、統計士・データ解析士やデータスペシャリスト試験、オープンソースデータベース技術者認定試験、オラクルマスターなどがあります。
難易度は資格によって異なり、オープンソースデータベース技術者認定試験は比較的合格率が高く、データスペシャリスト試験は合格率が格段に低いので入念な準備が必要となります。

3つ目は、プログラミングスキルを問う資格で、Python 3 エンジニア認定基礎試験・データ分析試験や画像処理エンジニア検定があります。
ディープラーニングや機械学習を利用する際にどちらも必要となるスキルのため、資格獲得を目指しましょう。

また下記でデータサイエンティスト検定についても詳しく紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

未経験からデータサイエンティストになるための主な方法としては、スクールに通うか、関連する学部がある大学に入学する方法があります。

キャリアチェンジをしたい方や即戦力として今すぐ働きたい方は、スクールに通うことが推奨されます。
最近では8週間や3ヶ月でデータ分析について学べるコースがあり、授業形態が対面に限られていないため、スクールに通う時間を確保することが難しい方でも、その人にあったスクールを見つけることができるでしょう。
スクールによっては初心者向けのイベントを行っているところもあるのでチェックしてみてください。

データサイエンスに関連する学部がある大学へ入学することで、データサイエンティストを目指すこともできます。
近年、データサイエンスの需要の高さからデータサイエンス学部を設立する大学が増えてきています。
また、大学で情報工学や数学、環境など理系の学部に入学することで、そのスキルをデータサイエンティストになるために活かすことができます。

データサイエンティストはどの業界においても重要なため、就職先の選択肢は非常に多いです。
ここでは、データサイエンティストの就職先と関連する職業について紹介します。

具体的な就職先としては、IT系企業やサービス業、製造業などがあります。
IT系企業において、今やビッグデータは必要不可欠になっています。
そのため、データサイエンティストの採用は多いです。
主に大企業が求人を募集していますが、最近ではデータ分析を中心とする中小企業の掲載も増えています。
また、IT系企業以外の企業の場合、顧客が何を求めているのかを分析するためにデータサイエンティストが求められています。
企業の種類は多岐にわたり、電機メーカーからコンサルティングファーム、総合研究所まで含まれます。
データを取り扱う企業は非常に増えてきているため、データサイエンティストはどのような業界でも需要があり、活躍できるでしょう。

データサイエンティストに関連する職業としては、通信技術者や情報処理技術者、製造業の研究者、マーケティングリサーチャーなど、プログラミングやデータを扱う職業が多いです。
類似する職業としては情報工学研究者やITコンサルタントなどがあり、いずれもデータを用いて新たな価値観をもたらす職業です。
中途採用からデータサイエンティストを目指す場合は、これらの職業を経験してから目指す方が良いでしょう。

また下記でデータサイエンティストの志望動機について詳しく紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストとは、特定の課題に対してデータを元に答えを見つけ出す職業のことを指します。
AIの発展によりいらなくなると考えられがちですが、AIをコントロールする人として需要が高まることが予想されます。
『テクノジョブサーチ』では、データサイエンティストになるための案件が多数掲載されています。
IT未経験者だけでなく、IT経験者にも豊富な案件の紹介が可能ですので、興味がある方はぜひ一度利用してみてください。