「データサイエンティスト」とは

ビッグデータを分析・解析し、それをビジネスに活用するための知見・情報を引き出す。

データサイエンティストは、IT技術の高度化によって扱えるようになった複雑で膨大な情報「ビッグデータ」を分析し、ビジネスに活用できる知見・情報を引き出す専門家です。

企業が成長戦略を立てるに当たり、データの活用が不可欠となっている現代。

データサイエンティストは、企業の競争力をも左右する重要な役割を担っています。

需要急増中の職業ですが、日本ではまだ1000名程度しかおらず、今後は大学等でも専門家の育成に向けた講座が増えていくと予想されています。

統計学やデータ分析に関する専門知識のみならず、ビジネスの知識、コミュニケーション力など、高度なスキルが求められる仕事です。

活躍の場は増えているため、将来性は抜群と言えるでしょう。

「データサイエンティスト」の仕事紹介

データサイエンティストの仕事内容

ビッグデータを分析しビジネスに活用させる

データサイエンティストの仕事は、ビッグデータを分析してビジネスに活用するための知見や情報を引き出すことです。

ビッグデータとはIT技術の高度化によって扱えるようになった、複雑で膨大な情報のことを指します。

データサイエンティストはこのデータ処理や統計処理を行い、得た情報を企業のビジネスへ活用する方法や、事業や企業が利益を生み出す方法を予測するのです。

またデータ分析や統計処理は人によってさまざまな手法を取っており、それぞれの得意分野や専門分野で強みを活かして活躍しています。

活躍のフィールドはIT業界をはじめ、金融やメーカーなど、大規模なデータを扱うあらゆる業界に広がっています。

データサイエンティストの就職先・活躍の場

多様な業界で活躍できる

データサイエンティストの就職先はほとんどが企業で、中でもECサイトやソーシャルゲームなどのサービスを展開するWeb系の企業が多いです。

データサイエンティスト自体はITの仕事になりますが、就職に関してはデータを用いている業界であればどこでも仕事ができます。

また、就職先により多少仕事の内容が変わってきます。

IT業界へ就職した場合、統計ソフトやプログラミンを用いた解析の仕事をメインですることが多いです。

EC業界や広告業界の場合は、解析したデータを元に課題解決のモデル作成のようなビジネスに繋げる仕事が多くなります。

他には、解析をするためのアルゴリズムを開発する研究職に近いデータサイエンティストの仕事もあります。

データサイエンティスト1日

データを分析し、課題の解決方法を考える

データサイエンティストの一日のスケジュールは勤める企業によって異なりますが、ここではあるネットゲームの会社で働くデータサイエンティストの一日の流れを見てみましょう。

現在ゲームの新たなユーザー層を割り出し、ユーザー数をさらに増大させていこうとしています。

・9:00 出社
メールチェックなどをして一日の準備をします。

・10:00 分析
ゲームの顧客データから潜在的なユーザー層を分析します。

・12:00 休憩

・13:00 部署内ミーティング
それぞれが強みとする専門分野の分析結果を報告します。

・16:00 アルゴリズムを作成
新たな拡販方法を、だれが見てもわかりやすいようなグラフに表します。

・18:00 企画部門とのミーティング
拡販方法に関して、社内の企画部門と会議を行います。

・19:00 自主学習
苦手分野の自主学習をします。

・20:00 退社

データサイエンティストになるには

大学や大学院で、統計学やデータ分析を学ぶ

データサイエンティストになるために絶対に必要とされる資格等はありませんが、分析・統計学や各業界のビジネスモデルなど、専門的で高度な知識やスキルが求められます。

新卒の場合は学部で統計や経済などを専攻していなくても、募集しているところは多くあります。

ですが、大学や大学院で、統計学やデータ分析の手法について専門的に学んでおくと有利でしょう。

また企業と共同でデータサイエンティスト養成講座を開講しているような大学もあり、このような場でもデータサイエンティストになるための勉強することができます。

また統計は基本的にデータを用いて計算をする作業になるため、数学の知識やデータを扱うためデータベースの知識も役にたちます。

データサイエンティストの学校・学費

大学や大学院を卒業するのが一般的

データサイエンティストは学歴が必ず問われるという職業ではありませんが、大半の人が大学もしくは大学院を卒業しています。

その理由として、業務ではデータ分析に関する専門かつ高度な知識が問われることや、活躍の場が大卒以上を採用条件にしている大企業が多いことなどが挙げられます。

ですが現在データサイエンティストを育成するための学部や学科は少ないので、理工系や理数系学部でデータ解析や統計学、コンピュータサイエンスを学ぶといいでしょう。

データサイエンティストの資格・試験の難易度

高度な専門知識が必要

データサイエンティストに特別な資格は必要とされませんが、統計学をはじめ、分析ツールやデータベース等に関する高度な専門知識とスキルが求められます。

統計に関する「統計検定」という資格もあります。

また研究者的な感覚で統計学に明るいだけではなく、ビジネス的な視点やエンジニアとしての視点も必要とされます。

まずは最低限必要とされる知識を身に付けながら、自分の強みや興味・関心の持てる分野を見つけてデータサイエンティストを目指しましょう。

データサイエンティストの給料・年収

能力によって給料が決まり、待遇面も充実

データサイエンティストの給料は勤める企業によって大きく異なり、各社の求人情報によると、能力と経験に応じて年収250万円程度~900万円程度と幅広く設定されています。

またデータサイエンティストは技術力や専門スキル・知識が必要とされるため、能力によって給料が決められることも多いです、

待遇面も充実しており、データサイエンティストを募集している企業は一定以上の規模であることから、ボーナスや社会保険などの福利厚生などは期待できるでしょう。

データサイエンティストのやりがい、楽しさ

難しい問題を解決できたときの喜び

データサイエンティストは、データ分析やビジネスの高度な知識を駆使して難しい課題をも解決しようとするので、達成できた時には大きなやりがいを感じられます。

また自分のデータ分析によって事業や企業の利益が上がれば、社会の役に立っていると感じられるでしょう。

データサイエンティストはまだ新しい職業であることから、これから自分たちで職業の価値や地位を創っていくことができるのも魅力的です。

データサイエンティストのつらいこと、大変なこと

進化し続ける技術を学び続ける大変さ

IT業界は日々進歩を続けているので、データサイエンティストには進歩し続ける技術についていかなければいけない大変さがあります。

データサイエンティストの仕事は難しい課題を解決しようとする探求心が求められるので、常に新しい技術を学び続けることを楽しめる人でないと向かないでしょう。

またデータサイエンティストにはそれぞれの専門分野がありますが、人手不足ということもあり幅広い知識を必要とされるシーンが多いのが現状です。

データサイエンティストに向いている人・適性

情報収集や分析に興味のある人

データサイエンティストには、目的や課題に対して自ら情報を集めて分析していくことができる人や、多種多様な情報を上手にまとめられる人が向いているでしょう。

またビッグデータを分析してビジネスに活用していくので、あらゆるビジネスにも興味があることが重要です。

そして情報を整理しながら予測を立てたり、正しい答えを導いたりするなど、高度な論理的思考力も求められます。

各種データを扱うため、数学が得意な人、好きな人は適性があるといえます。

データサイエンティスト志望動機・目指すきっかけ

ビジネスに関する強い興味関心をアピール

データサイエンティストになった人の中には、ビジネスをダイナミックに動かしたい、専門スキルを駆使して経営に参画したい、といった志望動機を持っていた人が多いです。

実際、面接ではビジネスに関する強い興味関心や、好奇心旺盛で行動力があることなどが重要な評価基準とされています。

またデータサイエンティストは、ビジネスやITの多様なスキルを生かせるため、どのような勤務先でどのような活躍をしたいのかによっても、志望動機は変わってくるでしょう。

データサイエンティストの雇用形態・働き方

就職先は今後ますます増えていく

現在ITの進歩にともない、ビッグデータを分析してビジネスの予測モデルを立てるデータサイエンティストを積極的に活用しようとする企業が増えています。

中には、社内にデータ分析の専門部署を置く大手企業やWeb系企業も見られるようになってきました。

日本のデータサイエンティストはまだまだ少ないのが現状ですが、大学などでの育成プログラムも始まり、就職先は今後ますます増えていくと予想されています。

またある程度スキルを身に付ければ独立も可能で、専門の人材派遣会社に登録し、プロジェクト単位で仕事を請け負って仕事をするデータサイエンティストもいます。

データサイエンティストの勤務時間・休日・生活

人手不足や勉強で忙しく過ごす

データサイエンティストの勤務時間は勤める企業によりますが、人手不足ということもあり一人あたりが担当しなくてはいけない業務は多く、忙しい人も多いでしょう。

またIT業界ならではですが、常に新しい知識を身に付けていく必要があり、勤務中に自主学習をしたり、休日でも勉強に時間を使ったりする人もいます。

ビジネスへの興味やコミュニケーション力も不可欠なので、常にアンテナを張って生活することになるでしょう。

データサイエンティストの求人・就職状況・需要

ニーズは高いが人手不足の状況

近年データサイエンティストは大きな注目を集めていますが、中でも大手IT企業におけるビッグデータの専任組織の立ち上げが話題になっています。

データサイエンティストはまだまだ人手不足といわれているので、これから目指す人にはチャンスが沢山あるでしょう。

また応募時にそれなりの知識・スキルを有していることが必要で、大学や大学院において統計学などを勉強したり、高いコミュニケーション能力を持っていたりすると有利でしょう。

データサイエンティストの転職状況・未経験採用

即戦力としての活躍を期待されている

データサイエンティストに転職を考えている場合、企業側はデータ分析の経験を持つことを採用条件にしているなど、即戦力を求められていることがあります。

データサイエンティストに転じやすいといわれる職業には、エンジニア、コンサルタント、マーケッターといったものがあり、これまで身に付けた知識を活かすことができるでしょう。

一方、まったく異なる職業からデータサイエンティストへの転職を目指すとなると、自分で専門的な勉強をするなどの努力をしない限り難しいかもしれません。

データサイエンティストの現状と将来性・今後の見通し

ニーズは今後もさらに高まっていく

近年、ビッグデータをビジネスに活かすことで競争力を高めようとする企業が増え、データサイエンティストへの需要はますます高まっています。

企業ではビックデータをビジネスにいかすために、データサイエンティストの雇用を積極的に行い、ビジネスの発展のためにデータ分析から予測を行っています。

しかしデータサイエンティストの数はまだまだ不足しており、学会や大学と連携した活動や養成講座の開講も増加している途中です。

今後、ますますIT化が進むにつれ、高度な知識とビジネスセンスを持ったデータサイエンティストがさらに求められていくでしょう。