データサイエンティストについて今日は紹介するよ！
- データサイエンティストって？
- データサイエンティストの仕事内容って？
- データサイエンティストの年収は？
- データサイエンティストの今後は？
- データサイエンティストの資格は？
などの疑問をお持ちの方の悩みを解決できる記事になっています！
この記事では、現役のエンジニアがデータサイエンティストの仕事内容や年収、データサイエンティストの資格について解説します！
記事を読めば、データサイエンティストの仕事内容やスキルについて理解できますよ！
それでは、見てみましょう！
- データサイエンティストに興味がある人
- データサイエンティストに必要なスキルを知りたい人
- データサイエンティストの資格を知りたい人
目次
データサイエンティストの仕事内容とは
データサイエンティストとは、大量にあるビックデータを分析し、ビジネスに活用するための情報を提案・サポートする職業です。
ビックデータとは大量のデジタルデータのことです。データベースに情報を格納し、そこから課題解決となるデータを分析をします。
SNSやクラウド化の普及により、デジタルデータが爆発的に増えました。それに伴い、企業は膨大なデータをビジネスに活用しようとします。その中でデータサイエンティストとという職業が注目を浴びるようになりました。
また、AIによる機械学習やディープラーニングにより、ビックデータを分析する技術が大きく進化しました。これを受けて、データサイエンティストの需要も高まり、IT化を促進する企業にとって重要な役割になりました。
「データサイエンティストとAIエンジニアはどう違うの？」
と疑問に感じる方もいるでしょう。
AIエンジニアは、AIアプリケーションの開発や研究といった仕事内容です。データサイエンティストは、ビックデータの解析や企業へのプレゼンなど、コンサルティング業務が多いです。
AIエンジニアは技術寄りですが、データサイエンティストはプレゼンや経営への提案など、ビジネス寄りな業務に近いです。
| 職種 | 仕事内容 |
| AIエンジニア・機械学習エンジニア | AI技術を活用したアプリケーションの開発、分析、研究。技術寄りの業務が多い。 |
| データサイエンティスト | ビックデータの解析やコンサルティング業務。ビジネス寄りの業務が多い。 |
データサイエンティストが行う具体的な仕事内容は次の通りです。
- 課題の分析・定義
- データ収集
- データ分析
- 課題解決への提言
データサイエンティストの仕事内容は、企業へのコンサル業務を含むことが多いです。
コンサル業務は、課題の定義や分析をし、データを元に解決策を提案します。
データの収集や分析には、AIエンジニアのようにプログラミング言語も使用します。
バックエンドエンジニアが「Ruby」「PHP」「Go」などを使うのに対して、データサイエンティストは「Python」「R言語」などのプログラミング言語を使用します。
他のエンジニアとは扱うプログラミング言語や技術も異なるので、全く別の職種と理解しておきましょう。
プログラミングとは？初心者向けにわかりやすく解説！
まとめると、データサイエンティストの仕事内容は「ビックデータを活用、分析し、課題解決をサポートする業務」になります。
データサイエンティストに必要なスキルとは
では、データサイエンティストが必要なスキルを見てみましょう。
- データ収集・解析に必要なプログラミングスキル
- データ分析手法
- 統計知識
- データベースの運用
- ビジネス力
データ収集・解析に必要なプログラミングスキル
データサイエンティストに必要なプログラミング言語は次の通りです。
- Python
- R言語
データサイエンティストに「Python」は必須です。ビックデータの解析をするために、Pythonで作られたライブラリを使い、コーティングをする必要があります。
Pythonは、海外で人気の高いプログラミング言語で、PHP、Ruby、JavaScriptと同様にスクリプト言語です。機械学習やディープラーニング系のライブラリで多く使われています。
- 「Pythonコース」… Pythonを学んで機械学習の基礎を習得
「R言語」は統計やデータ分析に用いられるプログラミング言語です。データ解析するための機能が多く備わっています。
「R言語」はパッケージ(ライブラリ)が豊富で、世界中の人々が開発したアルゴリズムを試すことができます。データの可視化やグラフの作成、機械学習の処理をまとめたものなどがあります。
- caret
- ggplot2
- dplyer
- stringr
- ggivis
- lattice
「R言語」は統計解析に特化しています。Pythonに比べると習得の難易度が高く、日本語のドキュメントもまだ充実していないのでPythonを習得した後にチャレンジするのをおすすめします。
データ分析手法
ビックデータを活用してビジネスを加速させたい企業が増えています。それに伴いデータサイエンティストの需要も高まっています。
データサイエンティストは、大量のデータから情報を抽出し、傾向やパターンを見つけ出します。その際に次のような手法が用いられます。
- ロジスティック回帰分析
- アソシエーション分析
- クロス集計
また、データ分析をするためのソフトウェアも使います。具体的には次のようなものがあります。
- SAS
- R言語
- Tableau
- Excel
SASやTableauはGUIでデータの可視化ができる機能が備わっています。
統計知識
大量のデータを扱うには、統計知識が有用です。
なぜなら、統計学の手法を使うことで、データを読み解く力が向上するからです。
統計知識を学ぶには、次のような項目を理解しておきましょう。
- 標準偏差
- 確率分布
- 推定
- 検定
初心者の方は、こちらの本がおすすめです。
データベースの運用
データサイエンティストは、大量のデータを扱います。そのため、データベースの情報を抽出して精査しなければなりません。
データベースで使われるプログラミング言語は、「SQL」です。
SQLの操作ができると複雑なデータをグループ化したり、必要なデータだけを解析できるようになります。
ビジネス力
データサイエンティストは、技術力に加えて、ビジネス力も求められます。
普段から経営陣と対話するデータサイエンティストには次のようなビジネス力が求められます。
- 論理的思考力
- プレゼン力
- コミュニケーションスキル
データサイエンティストは、企業の課題解決のために、何か必要で、何をしなければならないのかを論理的に説明しなければなりません。また、データを可視化し、分かりやすくまとめてプレゼンする能力も必要です。
機械学習やディープラーニングは専門性が高い分野です。そのため、提言するときは分かりやすく伝えるコミュニケーションスキルも必須でしょう。
データサイエンティストは、データから問題を見つけ出すために客観的に本質を捉える必要があります。
データサイエンティストの資格は？
データサイエンティストになるための資格はまだありませんが、データサイエンティストになる上で有用になる資格をご紹介します。
- 情報処理技術者試験
- 統計検定
- G検定・E資格
- データベーススペシャリスト試験
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験はエンジニアにはおなじみの試験ですね。
IT業界に関わる知識を体系化に学習できるメリットがあります。セキュリティから設計、ソフトウェア開発まで幅広く対応しています。
データサイエンティストを目指す人は、基本情報処理技術者試験と応用情報技術者試験の両方を取得しましょう。
統計検定
統計検定とは、統計に関する知識や活用に関しての全国統一試験です。データサイエンティストに必要なデータの解析力や統計学の専門性を証明できます。
試験内容はレベルによって異なります。専門性を高めたい分野から挑戦してみましょう。
引用元: 統計検定
G検定・E資格
G検定・E資格とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するディープラーニングに関する試験です。
ディープラーニングの基礎や手法、実践などを認定する試験です。
データサイエンティストは機械学習やディープラーニングの知識を求められます。G検定とE資格を有していると能力を証明できることになります。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験とは、情報処理技術推進機構（IPA）が実施する資格試験です。
データベースに関する専門的な知識を問われ、非常に難易度の高い試験です。データベースを企画、要件定義、開発、運用、保守するための知識、実践能力が要求されます。
データサイエンティストはデータベースの運用に関わる機会が多いので、さらに専門性を高めたい人はチャレンジしてみてましょう。
データサイエンティストの年収は？
データサイエンティストの年収は、どのくらいでしょうか。データサイエンティストを目指す人は気になるところでしょう。
複数転職サイトなどを見ると、データサイエンティストの年収は600〜1500万円程度とされています。
実際に、「求人ボックス」によると平均給与は698万円となっています。
引用元: 求人ボックス
日本の平均年収と比べると、かなり高い傾向です。
スキルや経験値の高いデータサイエンティストはもっと高くなると思います。
なぜなら、データサイエンティストはデータ分析、プレゼンやコンサル業務など、高度なスキル要するからです。
エンジニアは完全に実力社会なので、スキル次第では高収入を狙うことも可能です！
データサイエンティストの今後の将来性は？
データサイエンティストは今後最も活躍が期待されるエンジニアです！
なぜなら、多くの企業は今後もIT化やサービスを展開するため、プログラミングやビックデータの解析ができる人材が必要とされるからです。データサイエンティストは、サービス立ち上げの初期フェーズから、保守フェーズまで多岐に渡って活躍を期待されます。機械学習やディープラーニングを使うことで、ビジネスをより進化させることができます。そのため、今後もデータサイエンティストの需要は高くなります。
さらに現在、日本のIT業界は深刻な人手不足に陥っています。実際に、経済産業省のデータによると、2025年には約40万人、2030年には約45万人が不足すると試算されています。
労働人口が年々減少しているのも関わらず、企業はITへの投資をするため、エンジニアの需要が高くなっているのです。データサイエンティストのような高度なAI人材だとより一層需要が高くなります。
実際に、データサイエンティストを探している企業はたくさんあり、求人サイトでもデータサイエンティストの需要が高いのがわかります。
これからデータサイエンティストを目指す人は、上記で挙げたスキルを参考にして、プログラミングを始めてみましょう。そして、新しい技術を常にキャッチアップしていけばエンジニアの価値を高め続けられます！
データサイエンティストになるためには
データサイエンティストになるためには、上記であげたスキルを身につける必要があります。
- データ収集・解析に必要なプログラミングスキル
- データ分析手法
- 統計知識
- データベースの運用
- ビジネス力
Progateなどのプログラミング学習サイトを活用すれば、簡単にプログラミングを始められますよ！「Python」や「Git」「コマンドラインツール」「SQL」を学べるので試してみてください！
Progateでプログラミングを学習する方法を解説【独学で可能】
次に実践として、ポートフォリオやアプリを作りましょう。
アウトプットすることでプログラミングをより理解できます。
エンジニア未経験者でもできる！絶対ためになる魅力的なポートフォリオの作り方！
基礎ではプログラミング言語の特徴や使い方を学び、実践ではアウトプットすることで効率的にプログラミングを習得できます。
エンジニアになるための具体的なステップは次の記事で解説しているので、参考にしてくださいね！
【初心者のための】未経験からWebエンジニアになる3ステップ【完全保存版】
最短でデータサイエンティストになりたい人は
最短でデータサイエンティストを目指すひとは、プログラミングスクールに行きましょう！
独学でも勉強できますが、時間がかかるのは事実です。
実践的なスキルをつけるにはプログラミングスクールの方が効率的です。
なぜなら、プログラミングスクールだと実践的な課題をやったり、プロのエンジニア講師にいつでも質問できるので独学よりも早く習得できるからです。
初心者の頃は、エラーに遭遇すると挫折しやすいです。プロに教わった方が自分で調べるより遥かに効率的です。
例えば、TechAcademyだとデータサイエンティストに必要な技術を体系的に身につけられます。
- 「AIコース」… AIの構築に必要な機械学習・ディープラーニングを習得
- 「データサイエンスコース」… Pythonを使ってデータ分析の手法を習得
- 「スマートコントラクトコース」… ブロックチェーン技術を学んでアプリケーションを開発
- 「Pythonコース」… Pythonを学んで機械学習の基礎を習得
データ分析だけでなく、さらに高度なAI学習を求めるなら、Aidemy がおすすめです。Aidemy はAIや機械学習専門のプログラミングスクールで「3ヶ月でAI人材になる」ための特別コースが豊富に提供されています。
pythonが学べるおすすめのプログラミングスクール3選【機械学習&AI】
すぐにデータサイエンティストに転職した方は検討してくださいね！
まとめ
この記事では、データサイエンティストについてまとめました。
データサイエンティストは今後の将来性も高く、需要の高い職種です。データサイエンティストに転職して、スキルアップすれば高収入も狙えるでしょう。
データサイエンティストを目指す人は、まずはプログラミング学習を始めましょう！
今ではたくさんのプログラミング学習サイトや本があります。実際にコードに触れると、プログラミングの雰囲気を掴めますよ！
皆さんがエンジニアになれるのを応援しています！
