データの利活用に注目が集まる中、需要が高まっているデータサイエンティスト。アメリカでは非常に高収入が期待できるため注目されている職種ですが、日本では歴史が浅く、キャリアプランに悩む方も多く見受けられます。ここではデータサイエンティストに関連するキャリアモデルを紹介します。
データサイエンティストの具体的な
仕事の役割と年収
データサイエンティストは、データ活用の専門家です。データの探索と前処理、統計分析、機械学習モデリング、ディープラーニング、データ可視化、および意思決定支援を通じて、ビジネスインサイトを抽出し提供するまでトータルに行うのが仕事です。
データサイエンティストの具体的な業務内容として、以下の例が挙げられます。
- ユーザー行動データの収集、製品改善のためのデータ分析、パフォーマンスモニタリング
- 取引データの処理、リスク管理、詐欺検出、顧客分析
- 電子健康記録（EHR）のデータ統合、臨床データの分析、医療研究支援
- 購買データの分析、顧客セグメンテーション、需要予測
- ユーザーインタラクションデータの収集と分析、コンテンツ消費パターンの理解
- 機械データの収集と分析、故障予測、在庫最適化
- エネルギー消費データの分析、需要応答戦略の開発
- GPSデータの処理、ルート最適化、配送効率の向上
- 公共データの統合と分析、人口統計学的研究、犯罪予測
- 実験データの管理、分析手法の開発、研究成果の評価など
ITの普及に伴い、さまざまな業界でデータ量が増加する中、データから有益な情報を引き出す役割を担うデータサイエンティストの需要は、今後さらに高まるでしょう。
データサイエンティストの年収を調査
厚生労働省の「賃金構造基本統計調査」によると、日本におけるデータサイエンティストの平均年収は約557.5万円で、キャリアや企業規模によって大きく異なる傾向があります。例えば、経験を重ねたデータサイエンティストの場合、中堅レベルで年収が650万円～800万円程度に達することが多く、特に外資系企業や高度な技術を有する場合は1,000万円以上の年収も期待できるようです。
データサイエンティストとの
他職種と違いを比較
業務範囲が近いことから、データサイエンティストはデータアナリストやデータエンジニアと間違われることが少なくありません。ここでは、それぞれの違いをわかりやすく紹介します。
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の仕事は、予測モデルや機械学習アルゴリズムの知識を駆使して大量のデータから有用な情報を抽出し、ビジネスの意思決定に役立てることです。これに対してデータアナリストは、データの収集・整理・分析を行い、有益な情報をわかりやすく提示することで企業の意思決定をサポートします。
どちらもデータを扱う専門家ですが、データアナリストはデータ収集や整理、基本的な分析に特化しており、データサイエンティストはより直接的にビジネス課題を解決するなど役割が異なります。
データサイエンティストとデータエンジニアの違い
データエンジニアの仕事は、企業がビジネスでデータを活用できるように、データベースを作成したり、分析基盤を設計・構築したりすることです。具体的には、データの収集、パイプライン構築、ストレージ管理、クレンジング、セキュリティとガバナンス、およびシステムのパフォーマンスとスケーラビリティの最適化などです。
データサイエンティストとの大きな違いは、担当する領域にあります。データエンジニアがデータ収集やデータの前処理を主に担当し、その整理されたデータをもとにデータサイエンティストが分析や改善案の立案などを行います。このため両者の仕事は密接に関わり合っていると言えるでしょう。
データサイエンティストに求められる
基礎的な技術スキル
データサイエンティストには、数学・統計の知識やデータベースに関する知識、AI・機械学習の知識、プログラミングスキル、分析対象の知見などが求められます。
プログラミング言語としては、人工知能分野で注目されるPythonや、データ分析と統計解析に優れたRが必須となります。データを抽出するための「SQL」など、多種・大容量のさまざまなデータを扱うスキルも習得しておいた方が良いでしょう。
必ずしも資格は必要ではありませんが、「統計士・データ解析士」「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」「データスペシャリスト試験」「Python 3 エンジニア認定基礎試験・データ分析試験」などを取得することで、スキルを証明し、収入アップを目指せるかもしれません。
直面しがちな課題と解決策
データサイエンティストの役割は、企業のより良い意思決定をサポートすることです。そのためには、分析結果などをわかりやすく企業の経営陣に伝えなくてはなりません。経営陣の多くはデータサイエンティストが使用するツールや機器について理解していないため、適切かつわかりやすく情報を提示することが大切です。
分析結果を他の人にわかりやすく伝えるコミュニケーションスキルや、データの可視化技術を習得するのがおすすめです。 個人で難しい場合は、チームで対応するのが良いでしょう。一般的にデータサイエンスのプロジェクトはチームで進めることが多いため、他のメンバーと連携することで、負担を減らしつつ成果を上げることが可能です。
データサイエンティストのキャリアモデル
データサイエンティストの歴史はまだ浅く、「身近にモデルとなるような人物がいない」と不安を抱く方もいます。また、世の中が大きく変化する中で、今後、データサイエンティストに求められる役割は変わっていくかもしれません。
しかし、今後もデータ活用がより大切になるのは既定路線です。知識やスキルを磨き、時代に合わせた変化さえ厭わなければ、長く活躍することができるでしょう。
データサイエンティストとしてより高収入を目指す場合、以下の3つのキャリアモデルが考えられます。
案件単価が高い高還元SESに転職する
SESにはネガティブなイメージを持たれることもありますが、高単価案件を請け負い、高い還元率を実現している優良企業も存在します。
高年収を実現するためには、実績と実務経験が必要ですが、実績のある企業では、新しい技術や手法に触れながら、技術力や問題解決能力を磨く機会が得られるでしょう。
独立してフリーランスになる
フリーランスなら案件を選び、報酬を交渉できるため、自分に合った働き方を実現することができます。自分に足りないスキルも効率よく得られるでしょう。多くのプロジェクトに携わり、実績を積んだフリーランスは、収入を向上させる機会を得られることもあります。
