データサイエンティストに向いている人の特徴は？仕事内容や年収、将来性も解説
データサイエンティストという職業に興味があるけれど、自身に適性があるのかわからないと悩んでいる方はいませんか？また収入面が気になる方もいるでしょう。
今回はデータサイエンティストの仕事内容や適性、必要なスキルなどを見ていきます。データサイエンティストとしてのキャリア形成のために、将来性も紹介します。
自身がデータサイエンティスト向きかどうかの判断材料として、活用してみてください。
目次
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストはデータを分析する仕事と漠然と理解しているものの、詳しい仕事内容は知らない方もいるでしょう。
まずはデータサイエンティストの仕事内容を見ていきます。データサイエンティストの業務フロー別に紹介すると、以下のとおりです。
- データ利用の戦略立案
- データの収集・分析
- データの加工
- レポートの作成
- ビジネスの活用・提案
それぞれの仕事内容をフロー別に詳しく紹介していきます。
データ利用の戦略立案
データサイエンティストの重要な仕事の一つが、データ利用の戦略立案です。データ活用は製品開発や改善につなげることで、真価を発揮します。
データ利用の戦略立案を進めるにあたり、重要なのは目的を明確にすることです。目的が明確でないと、必要なデータを集められません。
無駄な作業が発生しないようにし、効率的に分析を進めるためには何のためにデータを利用するのか明確にしておきましょう。
データの収集・分析
データの収集や分析も、データサイエンティストの重要な仕事です。データ収集とは、ただ単にデータを集めるだけにとどまりません。
分析できるように加工していきます。例えば重複しているデータを省いたり、欠損部分を取り除いたりする作業です。
データ分析は、データのなかにある傾向やパターンを抽出していく作業です。分析結果をもとに、商品開発や業務プロセスの改善など当初の目的に応用していきます。
今後は、大量蓄積されたビッグデータを活用する場面も増えてくるでしょう。
ビッグデータの分析を進めるためには、データサイエンティストのような専門性の高い人材が必要です。
データの加工
データサイエンティストがデータ加工を担当する場合もあります。データ加工とは、分析可能な状態にデータを整える作業です。
データは多様で複雑なものも少なくありません。またデータのなかには不備で分析に利用できないものが含まれている場合もあります。
このようなさまざまなデータを分析可能な状態に加工していきます。データ加工を適切に行わなければ、正しい分析結果を導き出せません。
レポートの作成
データ分析を進めれば、一定の結果が出てきます。結果をレポートにまとめ、クライアントや会社のメンバーに提示するのもデータサイエンティストの仕事の一つです。
レポートにまとめる際に重要なのは、誰もが理解できるようにわかりやすく作成する点です。文章だけでなく、グラフをはじめ図表なども見やすく作成してみましょう。
近年では、リアルタイムでデータ更新が可能なBIツールを用いたレポート報告も増えています。
ビジネスの活用・提案
データサイエンティストは、データ分析結果を報告するだけにとどまりません。分析に基づき、課題の改善やビジネスにどう活用するか提案します。
会社の抱える課題を正確に把握し、その視点からどう改善すべきか検討しなければなりません。課題だけでなく、業界のニーズなども理解する必要があります。
これまでのビジネスでは、経験や勘で方針が立てられることも少なくありませんでした。
そこに客観的なデータに基づく提案が加わることで、これまで気付かなかったことに気付くかもしれません。
データサイエンティストに向いている人の特徴は？
ほかの職種同様、データサイエンティストにも向き不向きがあります。データサイエンティスト向きの方には、いくつか特徴があります。
ここからは、データサイエンティストに適性のある方の特徴をいくつか見ていきましょう。自身に適性があるかどうかの判断材料に利用してください。
細々な仕事が苦にならない人
細かな作業が苦にならない方であれば、データサイエンティスト向きといえます。データ収集や加工、数字の分析は細かな作業が欠かせないためです。
例えば膨大なデータから分析に必要なものを抽出したり、余計なデータを排除したりするのは細かな作業が必要です。
場合によっては、長時間作業を続けなければならないケースも出てくるでしょう。細かな作業を根気強くできる方なら、データサイエンティスト向きです。
情報収集が得意な人
データ収集が得意な方であれば、データサイエンティスト向きです。情報収集が好きで、常にさまざまな情報にアンテナを立てているような方です。
データ収集は、さまざまな情報源を駆使して行わなければなりません。ニュースやインターネットに掲載されている情報、SNSなどが含まれます。
さらに場合によっては、自身で直接現場に出向き観察したり、インタビューしたりすることもあります。このような作業が苦ではない方なら、データサイエンティスト向きです。
論理的思考力がある人
データサイエンティストに向いているのは、論理的思考力のある方です。データから一種のパターンを見出して、体系化する能力が求められるためです。
データ分析を正しく進めるためには、客観的に作業しなければなりません。先入観や偏見があると、正しくデータを見られなくなるためです。
データ報告する際には、誰もが正しく理解する必要があります。そのためには順序立てて、理論的に説明しなければなりません。
コミュニケーション力が高い人
データサイエンティストに求められる能力として、コミュニケーション力が挙げられます。意外だと感じた方もいるでしょう。
データサイエンティストといえば、パソコンに向かって黙々と作業しているイメージがありませんか？しかしいろいろな方々と関わりながら作業を進める仕事です。
分析結果を説明する際には、正確に伝えるスキルが必要です。わかりやすく、興味を持ってもらえるようなプレゼンテーションスキルが求められます。
新しい知識を学ぶことに意欲がある人
データサイエンティストになるためには、好奇心や探求心を持っている方が好ましいです。試行錯誤の伴う仕事だからです。
データの分析は、1回行えばそれでおしまいとはなりません。仮説を立てて検証し、間違っていれば別の仮説を立てて検証することの繰り返しです。
分析の目的を達成できるまでは、何度でも検証を繰り返す必要があります。好奇心がなければ、途中で飽きたり、あきらめたりしかねません。
データサイエンティストに向いていない人の特徴は？
データサイエンティストには向いている方もいれば、向いていない方もいます。適性のない方とは、具体的にどのような特性があるかについて見ていきます。
もしかすると、データサイエンティストに向いていないかもしれません。向いていない方が無理にデータサイエンティストの仕事に就いても、長続きしないでしょう。
地道な作業が苦手な人
データサイエンティストに向いていないのは、地道な作業が苦手な方です。
データサイエンティストの作業は地道で、時間のかかる作業が含まれているためです。
データ加工には意外と時間がかかります。仮説どおりの結果が出ずに、仮説を見直して一からやり直さなければならない場合もあります。また関係者の協力が得られないかもしれません。
このように思うように進まなかったり、想定外の事態が起きたりします。想定外の事態が発生しても、あきらめることなくコツコツ作業が進められないとなかなか活躍できません。
数学が苦手な人
数学が苦手な方は、データサイエンティスト向きではありません。データサイエンティストとして活躍するには、数学の知識が必須になります。
統計学のほかにも、微分積分や線形代数などの数学的知識やセンスが求められる職種です。ただし高度な数学知識がなくても、仕事はできます。
基本的な数学や統計学を理解していれば、キャリアスタートは可能です。
コミュニケーションが不得意な人
他者とのコミュニケーションが苦手で、人見知りであれば、データサイエンティストには不向きかもしれません。
データサイエンティストは、多くの方々と連携して作業を進めるからです。連携して作業を進めるためには、こまめにコミュニケーションをとらなければなりません。
人と話すのが苦手であれば、データサイエンティストの仕事を続けるとストレスも溜まります。
データサイエンティストとしてのメリット
データサイエンティストに興味があるけれども一歩踏み出せないのは、大変そうだと感じていませんか？
データサイエンティストとして働くのには、メリットがいくつかあります。どのようなメリットがあるか、主な魅力を見ていきましょう。
キャリアアップしやすい
データサイエンティストのメリットとして、今後キャリアアップにつなげやすい点は見逃せません。データサイエンティストとして働くと、さまざまなスキルが身につきます。
まずデータの取り扱いに関するノウハウが身に着きます。またビジネスの抱える課題背景や解決に関わるビジネス力も必要です。
多様なスキルをマスターできるので、市場価値も高まります。転職や独立によって、キャリアアップにつなげられるのは魅力です。
データサイエンティストの今後のキャリアパスは、いくつかの選択肢が考えられます。例えば機械学習エンジニアやデータエンジニアなど、特定のジャンルに進む方法があります。
プロジェクトリーダーやマネージャーなど、マネジメントにキャリアチェンジするのも選択肢の一つです。データサイエンティストとしてのスキル以外に、マネジメント能力が求められます。
コンサルタントとして今後活躍する方法もあります。データ活用戦略を立案するのが、主な役割です。
コンサルタントになるためには、提案力が求められます。業界やクライアントの抱える課題を把握し、マーケットの動向を踏まえた提案力が必要です。
時間や場所に縛られない
データサイエンティストは、好きなときに好きなところで働けるのもメリットです。
データサイエンティストの求人を見ると、フルリモートやフルフレックスで働ける案件も少なくありません。
ITでキャリアを積んでいる方で、育児や介護などで自宅を離れるのが難しいケースもあるでしょう。フルリモートで自宅から業務できれば、育児や介護との両立も十分可能です。
時間や場所に縛られることなく、自身のペースで仕事を進めていきたければ、データサイエンティストのキャリアチェンジをするのも一考です。
データサイエンティストの年収相場
厚生労働省の発表している賃金構造基本統計調査の2024年の結果をもとにすると、データサイエンティストの平均年収は5,730,000円です。
同じく2024年の賃金構造基本統計調査を見ると、全職種の平均が3,304,000円です。
こうしてみると、データサイエンティストは一般的な職種よりも2,000,000円以上多く収入を得ています。
年齢別の年収データを見ても、10代で平均3,000,000円程度あります。金銭面ではかなり恵まれた待遇で働ける職種です。
データサイエンティストになる以上、高年収で自身の能力にマッチした条件で仕事したい方は多いのではないでしょうか。
私たちテクニケーションでは、収入面でも安心感のある単価給与連動制を導入し、案件単価に応じて年収アップを実現可能です。実力のあるエンジニアほど高い収入を得やすい仕組みが整っています。
また、案件選択制によりAIやビッグデータ関連など希望する分野に挑戦可能です。さらに資格取得支援制度を活用すれば、新しい知識を身につけながらキャリアを広げられます。
チーム制を導入しているため、経験豊富なベテランエンジニアからのサポートやチームメンバーとの連携でスキルアップできる環境です。
IT業界で長く活躍したいと感じている方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーに無料相談でご相談ください。
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データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストに必要なスキルに、まず統計学の知識があります。統計学の基礎がわかっていないと分析結果の判断を誤る恐れがあるためです。
またビジネススキルが必要になる職種です。ただ分析するだけでなく、課題解決や経営戦略の立案に関わります。業界のビジネスモデルを理解しておかなければ務まりません。
プログラミングスキルも欠かせません。データ加工や分析などで必要になるためです。
特にデータベースから必要な情報を取り出すために、SQLはマスターしておきましょう。
どのような状況でも冷静に判断できる能力も、データサイエンティストにとって必要なスキルです。実際に業務を担当していると、想定外の問題が起こることも珍しくありません。
必要なデータ量に到達していない、外れ値が多く分析できないといった課題です。このような想定外の問題が起きても、フレキシブルに対処できる力が求められます。
データサイエンティストの業務の一つに、課題を見出し目標を設定する工程があります。初期段階では情報も限られているものです。
そのなかで問題の本質を見抜き、データ分析の目的を正しく設定する洞察力も求められます。
必要なスキルを活かして、データサイエンティストとして活躍できるかどうかは職場にもよります。就職や転職する際には、やりがいを持って取り組めそうな職場を探しましょう。
私たちテクニケーションでは、高いモチベーションで仕事を続けられるような環境づくりを進めてきました。その一環として、単価給与連動制があります。
給与が単価と連動して設定しているため、実力のあるエンジニアほど高収入を得やすいシステムです。また単価をあらかじめ提示しているので、納得のうえで仕事に取り組めるでしょう。
自分で自由に案件を選択できる案件選択制で、自分の得意な分野や興味のある分野に挑戦できます。
必要なスキルを身につけながら効率的にスキルアップしたい方も、まずは気軽に私たちテクニケーションの専門アドバイザーに無料相談でご相談ください。
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データサイエンティストに役立つ資格
データサイエンティストに転職するために、関連する資格を取得するのはおすすめです。必要な知識やスキルのあることを、客観的に証明できるためです。
データサイエンティストとして活躍するために、どのような資格を取得すればよいのでしょうか？役立つ主な資格をいくつか紹介します。
G検定
一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する検定試験です。AIやディープラーニングに関わる試験で、AIに関する体系的な学習ができます。
データサイエンティストにとって、今後AIは切っても切れない存在になるでしょう。AIを活用することで、データ加工や分析作業が効率的に進められます。
従来数日かかっていた作業が、AIのサポートで数時間で完了できるかもしれません。ただし効率的に作業を進めるためには、AIを正しく理解し駆使できなければなりません。
AIを深く理解するためにも、関連する資格は取得しておきましょう。
データサイエンティスト検定（DS検定）
一般社団法人のデータサイエンティスト協会が主催する資格です。データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストには3つの能力が必要とされています。
まずは課題背景を理解して、その課題を解決するためのビジネス力です。次にAIや統計学など情報科学系の能力を意味するデータサイエンス力も求められます。
最後がデータエンジニアリング力です。データサイエンス力を活用するための運用スキルにあたります。DS検定はこの3つの能力があることを証明するための資格です。
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という一般社団法人が実施している試験です。データサイエンティストとPythonは密接な関係にあります。
Pythonは近年IT分野で注目を集めているプログラミング言語です。シンプルな構文で見やすく、さまざまなプラットフォームに対応している汎用性の高さで広く利用されています。
大規模プロジェクトでもしばしば利用されているプログラミング言語なので、資格取得のためにPythonを学習するのは重要です。
データサイエンティストとしてこれから活動したい、さらにキャリアアップしたければ、関連する資格を取得するのはおすすめです。
しかし資格取得しても、自身に務まるか自信のない方もいるでしょう。その場合、私たちテクニケーションと一緒にキャリアアップしませんか？
私たちテクニケーションではチーム制を導入しています。業務や課題へ一人ではなく、チームとして取り組む制度です。
もし自身で解決できない問題が起きても、ベテランエンジニアやチームのメンバーがサポートしてくれます。チームには経験豊富なリーダーも在籍しています。
何か困ったことが起きても、気軽にベテランのリーダーに相談できる環境です。リーダーのサポートやアドバイスを受けながら、無理なく成長できます。
さらに資格取得支援制度があるため、学習と実務を両立できる環境が整っておりスキルを磨けるのも魅力の一つです。
データサイエンティストとしてスキルアップしたい、経験を積みたい方は、ぜひ一度テクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
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データサイエンティストの将来性
データサイエンティストの需要は、今後は高止まりの状態が続くと見られています。まずビッグデータを扱える人材への需要の高さです。
クラウドやIoTが普及したことで、企業の持つデータ量が飛躍的に増加しました。大量のデータ加工ができる、データサイエンティストは慢性的な人材不足に陥っています。
またAIの普及も、データサイエンティストの将来性がある背景の一つです。AIがデータ加工や分析をすれば、人間が行うよりも効率性は増します。
しかしAIは分析するまでで、課題解決策など新しいものは生み出せません。
AIの結果をもとにして、企業戦略を策定するデータサイエンティストの需要はますます高まると見られています。
このようにデータサイエンティストの将来性は十分あると考えられています。ただし自身の想像どおりのキャリアパスを歩めるとは限りません。
これまでの皆さんのキャリアや持っているスキルを加味して、総合的に判断する必要があります。
私たちテクニケーションでは、自分で自由に案件を選択できる案件選択制を導入しています。
これまで培ってきた経験やスキルに合った案件や挑戦したい案件を選択しスキルアップすることが可能です。
やりたい仕事だけ手がけられるので、やりがいをもって高いモチベーションで仕事に取り組めるでしょう。キャリアに役立つ案件だけ受注することで、キャリアアップも実感できます。
さらにチーム制を導入しているため、経験豊富なベテランエンジニアからのサポートやチームメンバーとの情報共有でスキルアップできる環境です。
データサイエンティストとしてやりがいのある仕事をしたい方は、私たちテクニケーションの専門アドバイザーに無料相談でご相談ください。
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未経験からデータサイエンティストになれる？
データサイエンティスト未経験者でも、オファーされる可能性は十分あります。実際これまでのキャリアにとらわれないポテンシャル重視のオファーも活発に行われています。
なぜポテンシャル重視のオファーが活発なのかは、データサイエンティストの需要が高いためです。
ビッグデータを使ったDXの必要性が高まり、データ解析の専門スキルを持った人材の需要が高まっています。
データサイエンティストは、ITのなかでも後発の職種です。このため、実務経験者がそもそもあまり多くありません。
データサイエンティストとして活躍したいなら
データサイエンティストは、ビッグデータやAIの普及により需要が高まっています。一方で即戦力となる実務経験者はあまり多くありません。
このためポテンシャル重視のオファーを行っている企業も少なくありません。よって、未経験者でもデータサイエンティストとしてキャリアスタートするのは十分可能です。
地道な仕事が苦ではなく、情報収集して論理的に話の展開できる方なら十分活躍できるチャンスはあります。ただしプログラミングスキルをはじめ、必要なスキルをマスターする必要があります。
私たちテクニケーションでは案件選択制を導入しており、AIやビッグデータ解析など興味ある分野を自ら選びながらキャリアを築けます。
さらに資格取得支援制度があるため、学びながら実務に挑戦できるのも魅力です。成果は単価給与連動制で、市場価値が報酬へ反映されやすい仕組みも整っています。
会社間の単価はエンジニアに開示しているため、モチベーションを保ちながら納得して働ける環境です。
チーム制により経験豊富なベテランエンジニアやチームメンバーと協力しながら現場で学ぶことが可能です。
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