データサイエンティストとは?仕事内容、平均年収、資格、将来性を解説

データサイエンティスト
ENGINEER

デジタル社会へと変化するなかで、注目されている「データサイエンティスト」という職業。ビッグデータを活用して競争力を高めようとする企業が増えるにつれ、データサイエンティストには多くの期待が集まっています。たとえば、データ分析を行い、その結果から企業が抱える課題を解決する方法を導きだすことなど。

今後も需要が増すことが予想されるデータサイエンティストについて、仕事内容や取得しておきたい資格、スキル、将来性などを解説します。

データサイエンティストのおもな仕事内容

データサイエンティストの仕事内容は、おもに以下に分類できます。

データ収集・分析

どのようなデータを集めればいいかを考え、データを収集します。

そして分析しやすいようにデータを編集。その後、分析を行います。

データの構造化・管理

収集・分析したデータを整理し、だれが見てもわかりやすいように構造化・管理するのもデータサイエンティストの仕事です。

レポート作成

データを分析して、得られた結果を報告するレポートを作成します。データ分析の結果は経営戦略に直結するため、マネジメント層向けのレポートが多くなります。こうしたレポート作成能力も、プレゼン能力もデータサイエンティストには必要です。

課題解決

データ分析を行い、得られた結果からビジネスの課題解決に役立ちそうな情報や法則を見つけます。データ分析を行う目的は経営課題の解決にあり、分析結果をもとに解決に向けたビジネス戦略の立案なども行います。

データサイエンティストの年収相場

厚生労働省の「職業情報提供サイト(日本版O-NET)」によると、「令和元年賃金構造基本統計調査」をもとに算出したデータサイエンティストの平均年収は666.9万円です。

ちなみにシステムエンジニアとプログラマーの平均年収は、システムエンジニアが約569万円、プログラマーが約426万円です。同じIT系職種の中でも、データサイエンティストの年収は高いといえます。

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は専門知識やスキルが必要なため、未経験からの就職は難しいといえます。エンジニア職でのプログラミング経験やデータベースエンジニアとしてデータを扱う経験など、現場での実務経験がある方が中途採用でデータサイエンティストを目指す方法が一番採用される確率の高い手段でしょう。

新卒採用を目指すならば、滋賀大学や横浜市立大学の「データサイエンス学部」、東京大学の「数理・データサイエンス教育プログラム」など、データサイエンス系に特化した学部を目指してみるのがいいかもしれません。

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は、特定のスキルが必要となる職業です。また、備えておくべきスキルの習得も高難度な傾向にあります。

スキル1. 数学、統計学

データサイエンティストの基本的なスキルは、やはり数学と統計学です。データ分析では、最低でも高校卒業程度の数学知識(確率や統計、微分・積分など)が求められます。専門的なデータ分析を行う場合には、大学初級程度で学ぶ解析学や線形代数なども理解しておく必要があります。

統計処理や数理モデルを用いてデータ分析を行う場合には、統計学の知識も必要です。また、データ分析を行う際にはBIツールを用いて行うのが一般的なので、ツールを使いこなすスキルもあわせて習得しておきたいところです。

スキル2. 機械学習、ディープラーニング

機械学習とは、コンピュータがデータを学習し、特定のタスクを実行するためのアルゴリズムやモデルを自動的に構築するAI技術のことを指します。

ディープラーニングとは、ビッグデータから規則性や関連性を抽出し、特徴を定義する作業を自動化したもので、機械学習のひとつです。

ビッグデータを使い高度なAI開発を行うためには、機械学習とディープラーニングはともに必要。これらのスキルはやはり備えておくべきだと言えます。

スキル3. Hadoop、MapReduce

ビッグデータを扱う際によく利用されるツールが、『Hadoop』と『MapReduce』です。

Hadoopとは、分散処理技術を利用してビッグデータを蓄積・分析するオープンソースのソフトウェアフレームワークです。

MapReduceとは、Hadoop内のコンポーネントのひとつで、Hadoopのファイルシステム内に格納されたビッグデータにアクセスする際に使うモジュールのことです。

これらのツールを上手に使いこなせると、ビッグデータを効率よく捌け、企業が抱える課題への解決に向けた大きな手助けとなってくれるはずです。

スキル4. プログラミングスキル(PythonやR言語、SQLなど)

機械学習に強いPythonや統計解析に用いられるR言語、データベース操作に必要なSQLなどは、データサイエンティストとして働くならばおさえておきたいプログラミング言語になります。

取得しておくべき資格

データサイエンティストになるために必須の資格や検定はありません。

基本的には知識やスキル、実務経験などが重視される仕事ですが、ここでは基礎知識をつけるために活用すべき資格を解説します。

資格1. 基本情報技術者試験/応⽤情報技術者試験

データサイエンティストもIT分野の職業のため、国家資格の『基本情報技術者』と『応用情報技術者』の資格は取得しておきたいところです。

この資格は、技術の多様化・需要の変化に対応できるエンジニアの育成を目的としているもの。特定の機種やOS、製品に依存しない包括的なエンジニアの知識が問われます。

資格2. データベーススペシャリスト試験

同じく国家資格であるデータスペシャリスト試験では、データベースを構築・維持するために、幅広い知識や経験、実務能力が要求されます。

顧客管理や在庫管理、会計管理など企業が活用するデータベース資源は幅広く、経営戦略を立てるうえでデータベースは基盤となりつつあるため、取得して損はない資格です。

資格3. 統計検定試験

データ分析について本格的に勉強したい場合には、統計検定試験がおすすめです。

統計の知識を問う試験が4級・3級・2級・準1級・1級の5種類。4級が中学レベル、3級が高校レベル、2級・準1級が大学基礎レベル、1級が大学応用レベルに相当します。

また、より実務に近いデータサイエンス基礎/応用、そして、公的・民間統計の利用能力を問う統計調査士・専門統計調査士など専門にあわせた検定も用意されています。

資格4. AI検定(G検定/E資格)

一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する資格試験に、『G検定』と『E資格』があります。

G検定から挑戦してE資格にステップアップする受験者が大半です。

G検定

G検定の「G」は、ジェネラリスト(generalist)の頭文字をとった「G」です。ここでいうジェネラリストとは、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材」と定義されています。

試験では、人工知能や機械学習、ディープラーニングについての知識が問われることが多いですが、人工知能の技術を実装するなかで起こりうる倫理や法律に関する問題も出題されますので、出題範囲は広いといえます。

E資格

E資格(エンジニア資格)とは、「ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているか」をJDLAが認定する資格です。

試験では、機械学習やディープラーニングに関する知識、実装技術、応用数学の理解などが問われます。

受験するには、試験日の過去2年以内に、JDLAが認定する講座「JDLA認定プログラム」を修了している必要があります。

G検定がAIジェネラリストを認定する資格なのに対して、E資格は高い専門性を持つAIエンジニアを認定する資格です。

データサイエンティストの将来性

厚生労働省の「職業情報提供サイト(日本版O-NET)」で、「ビックデータの分析や活用のニーズが高まっており、データサイエンティストの人材不足は顕著であり、好条件を提示する会社が出てきている」と紹介されているように、企業活動で収集したビッグデータを経営戦略に活用しようとデータサイエンティストを採用する企業が増えてきています。

その一方でデータサイエンティストは、いずれはAIに置き換わるとも言われています。AIの進化によってデータサイエンティストが淘汰されてしまう可能性はゼロではありませんが、それらのAIを作る側に回るなどももちろん想定でき、需要は見込まれています。

データサイエンティストのスキルは実務に活きる

今回はデータサイエンティストの仕事内容や取得しておきたい資格、スキル、将来性などを解説してきました。

データサイエンティストとして就職することは簡単ではありませんが、データサイエンティストとして働けるぐらいのスキルがあれば、ほとんどの業務で十分に活かせるはずです。ぜひ、今回紹介したスキルの習得を検討してみてください。

(執筆:萱野伸一郎 編集:泉)

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