データサイエンティストになるには?年収・将来性・なり方のまとめ

IT技術の発展に伴い、大規模で複雑な「ビッグデータ」が注目されています。それによって需要が高まっているのがデータサイエンティストという職業です。データサイエンティストに必要なスキルや資格、年収、データサイエンティストを目指す際のポイントなどをご紹介します。

データサイエンティストとは?

ビッグデータを分析し、役立てるプロ

データサイエンティストとは、ビッグデータを分析した上でマーケティングなどに活用し、ビジネスに活かすプロフェッショナルです。ビッグデータとは、様々な種類や形式が含まれる巨大なデータ群のことを指します。プログラミングなどのITスキル以外にも、ビジネススキルや統計学、数学、心理学など幅広い分野の知識やスキルが必要とされる職業です。

主な仕事内容

データサイエンティストの主な仕事としては、まず業務システムやWebなど様々な媒体からデータを収集することが挙げられます。収集したデータは、企業財産として扱いやすいようにデータベース環境を構築して管理します。そして、獲得したデータを分析して問題に対する原因を探ることもデータサイエンティストの仕事です。

データの分析ができた後に必要なのは、収集・分析したデータを見やすいようにまとめたレポートの作成です。さらに、データをもとに課題を解決するところまで担う場合もあり、課題の解決後も経過観察のためにデータの収集を継続することもあります。

必要なスキル

ITスキル

データサイエンティストには、IT関連の幅広い知識が求められます。必要なものとして挙げられるのは、まずはビッグデータに関する知識です。また、知識を身につけるだけでなく、ビッグデータはまだ発展途上であるため、最新の技術の動向をチェックしておくことも重要です。

また、データベースに関する知識もデータサイエンティストには欠かせません。データベースの基本的な知識だけでなく、SQLでデータを抽出することや、必要なカラムにINDEXを貼るなどデータベースのパフォーマンスを調整するスキルが求められます。

さらに、データサイエンティストはプログラムを活用してログ収集のバッチ作成やBIツールへのデータの挿入なども行います。そのため、RubyやPythonなどのスクリプト系言語も一つ習得しておくことが望ましいと言えます。

統計解析スキル

統計解析のためには、数学や分析手法などについての知識やスキルが求められます。数学については、「統計」「確率」「微分積分」などの分野において、高校修業程度のレベルの知識が最低限備わっていることが望ましいでしょう。

また、分析手法には「統計処理法」「データマイニング手法」「回帰分析」などの手法があります。このような手法で分析を行うためには、適切な分析ツールが必要です。適したツールを使ってデータ分析を効率良く進めるためにも、データ分析手法についての基本的な知識が身についていることが理想的です。

ビジネススキル

データ分析を行ってビジネスに活かすには、対象のビジネスの目的を正確に理解しておく必要があります。ビジネスの目的は何なのか、どのような状態をゴールと想定しているのかなどを正しく把握した上での最適なデータ分析と解決策の提案が求められます。

それに加えて、仕事を進める上での進捗管理能力も重視すべき点です。データ分析は、複数の案件を同時に行うことが多く、きちんとタスクの進捗を管理できていなければ、求められた期日に必要なレポートを用意することが難しくなります。データサイエンティストが作成するレポートがプロジェクトの進行にも関わることが多いため、タスクの遅延がプロジェクトに影響を及ぼすこともあるのです。

コミュニケーションスキル

他の職種にも言えることですが、データサイエンティストにもコミュニケーション能力は必要です。データを収集・分析するだけでなく、内容をわかりやすく人に伝える能力や、どのような分析が求められているのかを、他人とのやりとりから汲み取る能力が求められます。データと向き合うだけでなく、データをビジネスに活かすために重要視されるスキルです。

必要な資格

実は必要な資格はない

データサイエンティストには、まだ必要な資格などの明確な決まりは存在しません。それでも、一般的にデータサイエンティストとして働く上で、統計検定、オラクルマスター、オープンソースデータベース技術者認定資格は必要であると考えられています。統計検定はその名の通り統計学の知識を問う認定試験であり、オラクルマスター、オープンソースデータベース技術者認定資格はデータベースに関する資格です。

データサイエンティストの年収は?

1,000万円を超える人もいる

データサイエンティストはスキル要件や業務内容が幅広いため、年収にも幅があり、約250万円~1,000万円程度です。スキルがあり豊富な経験を積んでいるデータサイエンティストはそれだけ人材としての価値が高く、年収も高くなります。知識やスキル、経験の分、収入が見込める職種であり、場合によっては年収が1,000万円を超えることもあります。

データサイエンティストになるには?

数学や統計学を学ぶ

まずはデータを扱う上での共通語である数学とデータ分析の要である統計学の知識を身につけることです。数学や統計学の基礎知識は学ぶのにもある程度の労力が必要なため、学生であれば時間のあるうちに学んでおくと良いでしょう。数学と統計学の基礎知識をきちんと得た後に、他の知識やスキルを身につけていきます。

未経験分野を学ぶ

学生ではなく、他の職業からデータサイエンティストへの転身を目指しているのであれば、自分が経験していない分野について学ぶことが必要です。例えば、エンジニアの場合には、IT知識は身についているので、それまで身につけていなかったビジネススキルや統計学の知識を学ぶとよいです。現在の職業とデータサイエンティストとの違いを把握し、現在の自分に足りないものから身につけていきましょう。

まとめ

データサイエンティストはまだ新しい職業ではありますが、今後も需要が増えていく可能性はあります。データサイエンティストを目指すなら、必要なスキルや知識を身につけていく一方で、発展途中のビッグデータについても日々情報収集をしておくことをおすすめします。

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