フリーランス求人を探すデータサイエンティストとは？仕事内容や年収事情、なる方法や必要スキル、適性まで解説
コンピュータ・ITなどの高度情報化が進みデータ利用の巧拙によって経営に差がつく時代となりました。
それに伴い、データ分析に携わる職種である「データサイエンティスト」に注目が集まっています。
今回の記事では、国内でも人気職種として定着しつつあるデータサイエンティストについて解説します。
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、データを活用したビジネス課題の解決や機械学習・統計モデルの開発を行う職種です。
会社の経営や組織の運営、新事業の展開などでデータ分析に基づいた助言を行い、意思決定をサポートします。
また、大規模なデータを整え、分析できる環境・体制作りの役割を担うこともあります。
機械学習や深層学習（ディープラーニング）に精通した人材の需要が増加し、AIブームでIT業界以外での認知度も向上したため、人気の職業となっています。
データサイエンティストの生まれた背景
データサイエンティストという職業名のもととなった「データサイエンス」は2007年に新語として登場しました。
同時期に、それらを専門とする統計学者や分析者がデータサイエンティストを名乗るようになりました。
データサイエンティストという職業が生まれた背景には、インターネットが普及したことで誰もが情報端末を手にし、様々な情報をやり取りするようになった点が大きく影響しています。
このような状況下において、データは企業や組織にとって重要な資源・情報であり、これらを活用することが企業の発展にも繋がることが認知されるようになりました。
特にビッグデータの活用は企業における大きなテーマとも言われています。
そんな中で機械学習技術の発展によりAIが進化を遂げ、AIを使って膨大なデータを分析し活用しようという試みが進んでいきました。
そこから、データを分析し企業の意思決定のサポートをするデータの専門家として、データサイエンティストが登場するに至ったのです。
データサイエンティストの役割
データサイエンティストの役割は、以下の3つに大別されます。
- 統一性のない大量のデータを収集し、利用しやすいフォーマットに変換する
- 収集したデータを様々な角度から抽出・分析することで法則性や共通点を見つけ出す
- データの分析結果をビジネスにどう役立てるかを考え、提案する
もちろん、提案したらその段階で終わりではなく、実際にビジネスに提案内容を組み込んだ結果、どうなったのかを検証し改善していくことも重要な役割です。
データサイエンティストの最終的なゴールは、企業におけるビジネス上の課題解決になりますので、そのために試行錯誤していくことにもなります。
また、データ分析や統計学、AIに関する最新情報を常に仕入れて動向を把握し、必要に応じて関係部署と共有することも、データのスペシャリストであるデータサイエンティストが果たすべき役割と言えるでしょう。
データサイエンティストとデータアナリストの違い
データサイエンティストと良く似た職業に「データアナリスト」があります。
仕事内容が共通しているため混同されることも少なくありませんが、データサイエンティストとデータアナリストは厳密には異なる職業です。
両者の違いは「仕事の範囲」で、データアナリストがデータの収集と分析のみを行うのに対して、データサイエンティストは分析結果をもとに意思決定の補助を行ったり企業の抱える問題の解決を図ったりするところまで行います。
データサイエンティストの方が、データアナリストよりも守備範囲が広いというイメージを持っておくと間違いはないでしょう。
データサイエンティストの魅力とは
データサイエンティストにはどういった魅力があるのでしょうか。代表的な魅力として次の3つがあげられます。
- データ分析に関する技術習得に面白さがある
- データで社会を変えることができる
- 業界を問わず需要が高い
データ分析に関する技術習得に面白さがある
データサイエンティストにはプログラミングや機械学習、数学などの専門的な知識・スキルが必要です。
スキルを身につけ、データサイエンティストとして転職や独立するのは大変ですが、技術習得に面白さがあります。
学んだスキルをそのまま現場に活かせる職種なので、「専門性を高めたい」「やりがいをもって働きたい」といった方にはオススメの仕事です。
データで社会を変えることができる
データサイエンスの分野は日々めまぐるしく変化しており、世界中から新たなテクノロジーが開発・発表されています。
もちろん、ビジネスの現場で用いるデータサイエンスには限界はありますが、そうした新たな技術を使って企業に貢献できるのは大きなチャンスです。
企業に大きな貢献をもたらせば、やがてデータで社会を変えられるかもしれません。
業界を問わず需要が高い
最近ではAI技術の進歩が急激に進んでいます。
さまざまな業界においてAIが活用され、やがてAI時代が到来するのではないかと予想されています。
それにともない、AIやディープラーニングを扱うデータサイエンティストの需要も高まっているのです。
データサイエンス学部を設立する大学も出てくるなど、データサイエンティストは今後さらに注目され、多くの企業にとってなくてはならない存在になると予想されます。
データサイエンティストの年収・給料
データサイエンティストの平均年収は500万円～700万円と言われており、日本人の平均年収を大きく上回っています。
ただし給与幅はかなり広く、新卒未経験のデータサイエンティストは年収400万円前後に留まりますが、十分に経験とスキルを積んだデータサイエンティストの年収は1000万を超えることもざらです。
また、IT先進国の欧米では、日本と比較してITエンジニアの年収が高い傾向にあり、データサイエンティストも同様です。
アメリカのデータサイエンティストの平均年収は2019年の時点で117,345ドルとなっており、これは日本円に換算すると約1200万円です。
国内でも、スキルを持った人材やフリーランスとして活躍する場合は年収2,000万円を目指せる職業です。
データサイエンティストの仕事内容と業務の流れ
以下では、データサイエンティストの具体的な仕事内容について、順を追って見ていきましょう。
課題の抽出
データサイエンティストが仕事をするにあたって、最初に着手するのは企業の課題の洗い出し、抽出作業です。
現状の業務プロセスの問題点や、新事業の展開にあたっての方向性の模索、マーケティングにあたって主要な顧客をどの層に定めるか、クレームの発生件数の減少など、企業には様々な課題が存在します。
データサイエンティストは、現在企業が直面している課題について状況を正確に把握し、これらを解決するためにはどのようなデータが必要なのかを検討します。
データの収集
課題の抽出と必要なデータを把握したのちに、データの収集に移ります。
すでにデータがある場合はSQLなどを用いて必要なデータを取得します。
もし新たにデータを収集する必要がある場合、データの収集方法や格納場所といった設計作業にもデータサイエンティストは携わります。
データのクレンジングや加工作業
データ収集によって集まったデータをそのまま使うのはリスクが大きいです。
例えば、明らかにデータの誤入力や空白が存在したり、同じデータを2回以上重複して集めてしまっていたりすると、正確な分析を行うことができません。
そのため、データの明らかな誤りや不揃いな状態を修正して、データの正確性を高める作業を実施する必要があります。
これが「データクレンジング」と呼ばれる工程です。
また、分析にあたってはデータそのものを分析に適した形に加工する必要があります。
単位が統一されていない場合は統一する必要がありますし、定量化できるデータは定量化を行って分析しやすい状態にしなければなりません。
分析のための下準備として、データのクレンジングや加工は避けては通れない作業と言えるでしょう。
データの分析作業
集まったデータを様々な角度から分析して、共通点を見出したり法則性を見つけたりすることは、データサイエンティストの腕の見せ所となる作業となります。
データの集合体の中に何らかの傾向を見つけることができれば、それは課題解決のための大きな手がかりとなることでしょう。
AIの力を借りたり、統計学の知識をフルに活用したりすることで、データの集まりの中から有意な情報を引き出していきます。
レポーティング
データ分析の結果、明らかとなった事実について、誰にでもわかりやすい形でまとめる作業も必要不可欠です。
どのようなデータを集め、どのような手法で分析を行い、結果として何が明らかになったのかをはっきりとさせることで、意思決定の補助や問題解決の提案をスムーズに行うことができるようになります。
また、データ分析の結果提案した内容を実行した際には、その施策がどのような結果をもたらしたのかについてもまとめることで、データ分析手法や問題解決施策の改善につなげることが可能です。
データサイエンティストになる方法
データサイエンティストとして働くためにはどのようなキャリアパスを通るのが良いのでしょうか。
以下ではデータサイエンティストとなるまでの道のりについて解説します。
データアナリストから
データサイエンティストとして働くための道のりのひとつが、データアナリストとしてデータ収集や分析に関する経験を積んでからデータサイエンティストに転身するというものです。
データアナリストはデータの収集と分析のみを行いますが、これによってデータサイエンティストとして最低限必要なスキルを磨くことに集中できます。
データアナリストとして十分に知識とスキルを身に着け、実務経験を積むことができれば、データサイエンティストに転身した後もスムーズに仕事ができることでしょう。
エンジニアから
データサイエンティストは、プログラミングを行って人工知能を構築したりデータを投入するデータベースを構築したりする関係上、ITスキルも一定の水準以上のものが求められます。
そのため、エンジニアとして実務に必要なITスキルを磨いた後に、統計学や解析関連のスキルを身に着けてデータサイエンティストに転身するというキャリアパスを通る人も少なくありません。
エンジニアを経由してデータサイエンティストとなることは、データ分析のみならず一通りのITに関する知見を持った貴重な人材として評価されやすくなるという利点があります。
未経験からデータサイエンティストになるには
未経験からデータサイエンティストになるにはどうすればいいのでしょうか。
未経験からデータサイエンティストになることは可能です。
しかし、誰でも簡単になれるわけではなく、実現するには相応の努力や正しいステップを踏む必要があります。
未経験からデータサイエンティストになるためのステップとして次の2つがあげられます。
必要な知識を独学で身につける
転職や副業、フリーランスなどデータサイエンティストには多くの選択肢があります。
しかし前提として、データサイエンティストになるための知識が必要不可欠です。
ITの知識やスキルがほとんどない場合は、まずプログラミング言語や統計学の知識などを身につけなければなりません。
多くの人にとって、プログラミングスキルの習得が壁となるでしょう。
本やスクールでの座学はもちろん、実際に手を動かしてアウトプットすることが大切です。
近い職種で実務経験を積み、データサイエンティストへキャリアアップ
独学で知識を身につけたとしても、いきなり未経験からデータサイエンティストに転職あるいは独立するのは難しいのが現実です。
そのため、まずは違い職種で実務経験を積んでからデータサイエンティストにキャリアアップするのがオススメといえます。
たとえば次のようなステップです。
- データエンジニアとして実務経験を積んでからデータサイエンティストの道に進む
- データアナリストやITコンサルタントとして実務経験を積んでからデータサイエンスを学ぶ
データエンジニアやデータアナリスト、ITコンサルタントなどは、いずれもデータサイエンティストと親和性が高いです。
まずはスキル領域の近い職種に転職し、そこからデータサイエンティストとしての道に進むのが確実といえます。
データサイエンティストになるための最初のキャリアとしてどの職種が自身に向いているか分析しましょう。
データサイエンティストに必要なスキル
以下では、データサイエンティストとして仕事をしていく上で必要なスキルについて解説します。
ビッグデータに関する知識やスキル
データサイエンティストは膨大な量のデータ、即ちビッグデータを取り扱う専門家です。
そのため、ビッグデータとは何か、ビッグデータをどう取り扱うかなどといった知識やスキルをしっかりと持ち合わせていることが、データサイエンティストとして仕事をする上では最低条件と言えるでしょう。
機械学習やプログラミングに関するスキル
データサイエンティストがデータ収集やデータ分析を行う際には、人工知能の力を借りることも少なくありません。
膨大なデータの中から必要な物を抽出するためには、機械学習モデルを構築したり人工知能の挙動をプログラムで制御したりする必要があります。
データサイエンティストにとって、機械学習やプログラミングに関するスキルは仕事をスムーズに進めるための強力な武器なのです。
数学や統計に関する知識やスキル
データサイエンティストがデータを分析する際には、数学や統計学についての知識も必要になります。
定量的なデータを集めて中央値や平均値を算出したり、特定のデータがどれくらいの頻度で登場するのか、データ全体に占める割合はどれほどなのか等といった分析を正確に行ったりするためのツールとして、数学や統計学は必要不可欠なのです。
ビジネススキル
ビッグデータの取り扱いに長け、人工知能を使いこなすだけのITスキルを持ち合わせていて、さらに数学や統計学を駆使してデータ分析を自在に行える人材は、「データアナリスト」としては一流の存在と言えるでしょう。
しかし、「データサイエンティスト」に求められるのはデータアナリストとしてのスキルを駆使して得られた分析結果を、ビジネスにどう活かすかのスキルです。
よって、データサイエンティストを名乗るのであれば、企業の意思決定プロセスや業務プロセス、経営に関するスキルや知識も身に着けなければなりません。
コンサルティングスキル
データサイエンティストは企業にとって、良き助言者としての働きが期待されます。
言い換えれば、企業が抱えている悩みや課題を正確に把握した上で、データ分析の結果から導き出される適切な解決策を用意することが求められているのです。
論理的な思考力や洞察力、的確な質問を行う技術などのコンサルティングスキルを磨くことではじめて、データサイエンティストは企業にとって欠かせない存在となるのです。
コミュニケーションスキル・マネジメントスキル
データサイエンティストは経営者を始めとする様々な人とコミュニケーションを取らなければなりません。
また、時には複数のデータアナリストを率いて大規模なデータ分析を実施することも求められます。
よって、円滑な人間関係を築き上げるコミュニケーションスキルや、人材やタスクの状況を管理して最適化するマネジメントスキルを備えていることが望ましいです。
データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティストとして活躍をしていく上で様々なスキルが要求されるのは上述のとおりですが、これらのスキルを身につける上で役に立つ資格はどのようなものがあるのでしょうか。
以下ではデータサイエンティストとして働く上でぜひ取得しておきたい資格を紹介します。
情報処理技術者試験／情報処理推進機構（IPA）
ITに携わる人材にとって欠かせないのが、情報処理推進機構(IPA)が主催する「情報処理技術者試験」です。
IT業界で働く上で最低限必要な知識について問う「基本情報処理技術者試験」と、高度IT人材としての能力が備わっているかどうかを確認する「応用情報処理技術者試験」の2種類が存在します。
業界未経験からデータサイエンティストを目指すならば、まずは基本情報処理技術者試験の合格を目指すと良いでしょう。
その上で、応用情報処理技術者試験に合格できれば、どの企業においてもIT人材として高く評価されます。
データベーススペシャリスト試験／情報処理推進機構（IPA）
IPAが主催する情報処理技術者試験の中でも、データの取り扱いに関する専門知識について問われるのが「データベーススペシャリスト試験」です。
基礎・応用情報処理技術者の資格を取得した上で、ビッグデータやデータベースに関する専門家としてのスキルを磨くのであれば、データベーススペシャリスト試験の受験は避けては通れないでしょう。
データの専門家であるデータサイエンティストとして高いパフォーマンスを発揮するために、是非とも取得しておきたい資格と言えます。
OSS-DB技術者認定試験／エルピーアイジャパン（LPI-Japan）
LPI-Japanが実施する日本独自のオープンソースデータベース技術者の資格試験が、「OSS-DB技術者認定試験」です。
PostgreSQLを基準としたオープンソースデータベースについての知識やスキルを評価するためのもので、データサイエンティストとしては先述したデータベーススペシャリスト試験と合わせて合格しておきたい試験と言えるでしょう。
統計検定（準1級）／統計質保証推進協会
統計質保証推進協会が実施する「統計検定」は、統計に関する知識や応用力を問う試験です。
1級から4級までのクラス分けが行われていますが、データサイエンティストとして働く上では実務上必要となる知識を備えているかどうかの基準点となる「準1級」を受験することになるでしょう。
G検定・E資格／日本ディープラーニング協会（JDLA）
日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する、ディープラーニングをはじめとするAI関連技術の知識やスキルを問う試験が「G検定」と「E資格」です。
G検定のGは「General」の頭文字であり、AI関連技術の基本的かつ一般的な知識やスキルが備わっているかどうかを判定します。
一方、E資格は「エンジニア資格」の略称で、ディープラーニングについての理論を理解し、適切に実装することができるかという実務能力が問われます。
AI関連技術を日常的に取り扱うデータサイエンティストにとっては、どちらも取得しておいて損はない資格です。
Python 3 エンジニア認定基礎試験／Pythonエンジニア育成推進協会
AIや機械学習モデルの構築において多用されるのが「Python」というプログラミング言語です。
Pythonに関する知識やプログラミングスキルの認定試験としては、Pythonエンジニア育成推進協会が実施する「Python3エンジニア認定基礎試験」が存在します。
Pythonの基本的なコーディングスキルが問われるため、Pythonを日常的に扱うデータサイエンティストにとっては合格しておきたい試験の一つです。
データサイエンティスト検定（DS検定）／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（DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する、実務能力の評価を目的とした試験です。
アシスタント・データサイエンティスト（見習いレベル）に求められる「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」の3領域のリテラシーが問われます。
ITスキルだけでなくビジネス課題の理解やモラルも体系的に学べるため、未経験からこの職種を目指す人が基礎を固め、実力を証明するのに最適な検定です。
データサイエンティストに向いている人・適性
以下ではデータサイエンティストに向いている人の特徴について解説します。
自分がデータサイエンティストとして活躍できるかどうか不安に思う人は、以下で述べる内容が当てはまっているかを確認してみると良いでしょう。
数学や統計が好き、得意
データサイエンティストはデータの専門家であると同時に、統計学の専門家でもあります。
数学や統計学を仕事で存分に活用し、膨大なデータの中から法則性や共通点などを見つけ出すのが主な仕事です。
よって、数学や統計学が好きな人や、学生時代に数学が得意科目であった人にとっては、データサイエンティストは天職と言っても過言では無いでしょう。
数学や統計学のアプローチを用いることで、存分に活躍することができます。
情報収集や分析作業が好き
興味のあることや気になることを徹底的に調べたり、データを比較しながら共通点や規則性を見出したりすることが好きな人にとって、ぴったりな仕事がデータサイエンティストです。
データサイエンティストの仕事の肝こそ「データ収集」と「分析」の2つである上に、日進月歩の人工知能関連技術について最新情報をキャッチアップする上でも情報収集は欠かせません。
アンテナを高く張り、貪欲に情報を集め、吟味することに喜びを感じる人は、データサイエンティストの仕事も楽しくこなすことができるでしょう。
地道な作業をコツコツ続けられる忍耐力がある
ディープラーニングやビッグデータといった最先端の概念に触れるデータサイエンティストですが、その本質は地道にデータを集めてクレンジングし、分析を行うことの繰り返しです。
そのため、データサイエンティストに求められるのは人並み外れた集中力と忍耐力と言っても過言ではありません。
地道な作業の繰り返しとその積み重ねを行い、成果物を完成させることが好きな人は、まさにデータサイエンティスト向きの人材なのです。
データサイエンティストとして大きな活躍をするポイント
データサイエンティストは需要が高く、引く手数多の職業といえます。
そのため転職先やフリーランスとしてデータサイエンティストを目指す人も多いです。
ここでは、データサイエンティストとして大きな活躍をするためのポイントをお伝えします。
- 自走力をつける
- 外部環境の変化に対応できる
- ビジネスの場において価値を出せるか
- 専門知識の応用
- 地道にデータと向き合えるか
自走力をつける
データサイエンティストとして企業に求められる人材になるのなら、自走力が必要不可欠です。
ディレクターから細かい指示を受けなければ業務を遂行できない状態では、活躍は難しいでしょう。
何が課題となっていて、どの部分を解決すべきか。ここのデータをどこに転用すればどのような効果が得られそうか。
など、自らで考え、自走できる状態になるのが理想です。
ディレクターからの指示を待つのでなく、自身を起点にアクションし、必要に応じて軌道修正し、最終的に品質の高いアウトプットができるような人材を目指しましょう。
外部環境の変化に対応できる
外部環境の変化に対応できることも、データサイエンティストとして活躍するためには大切です。
AIやビッグデータなどテクノロジーの発展はもちろん法律、国内の経済状況など、さまざまな変化が想定されます。
もしネガティブな変化が起きても諦めるのではなく、「状況を逆手に取って、こうすれば打開できるのではないか」といった逆転の発想ができると、データサイエンティストとしても大きく成長できるでしょう。
もちろん挑戦した結果、失敗することもあります。失敗を糧にして成功まで続けられるかが、活躍できるかどうかの大きな分かれ目です。
ビジネスの場において価値を出せるか
データサイエンティストといっても、活動するのはビジネスの現場です。課題発見力や解決力、コミュニケーション、ロジカルシンキング、実行力などビジネスで求められる能力も必要となります。
また、必ずしもデータ分析業務だけを行うとは限らず、成長するにつれてリーダー格に昇進し、ディレクション業務を行うこともあるでしょう。
リーダーやマネージャーにはプロジェクト管理能力や現場を巻き込む力なども求められます。
専門知識の応用
データサイエンティストは数学や統計学、プログラミングなどの専門知識を多く扱います。
そうした知識をシステムの設計や開発、ビジネスの先を見越したうえでのデータ活躍など応用的に使えるかも重要です。
身につけた知識やスキルをただ単に利用するだけでなく、「どこかに応用できないか」といった視点で考え、日頃の業務を行うことが大切です。
地道にデータと向き合えるか
データサイエンティストはパソコンを使って、日々データと向き合う仕事です。
そのため「地道にコツコツできるか」も大切な要素。時間をかけてデータと向き合うからこそ気づけることも多いです。
諦めずに愚直にデータと向き合い、最適な判断をしていく能力が求められます。
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