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データサイエンティストの仕事|仕事内容、職種、平均年収・給与など

職種研究

データサイエンティストは最近10年位前から認められた新しい職種です。欧米で誕生した職種で、ビッグデータの多面的な分析能力や将来の流行を導き出す能力が要求されます。転職には高スキルが必要です。日本のデータサイエンティストは希少な職種で転職は厳しい条件を要します。

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データサイエンティストってどんな仕事?

データサイエンティストとは

「データサイエンティスト」とは?

データサイエンティストは10年ほど前から認められた新しい職種です。国家資格や民間の資格制度はありません。「データサイエンティスト」とは、まったく新しいタイプの情報分析専門家です。彼らは複雑な課題を解決できる高い技術スキルを有しています。さらに、解決すべき課題が何かを探索する能力を有しています。 「データサイエンティスト」は数学者、コンピューターサイエンティスト、トレンドスポッター(流行を評論する・予測する)の素養をあわせ持っています。また、ビジネスとITどちらの世界にも精通しているため、今や引く手あまたとなっており、高い収入が見込めます。今や誰もが憧れる職業のひとつと言えます。 特別な専門職的な要素が多いようです。新聞やテレビ、インターネットニュースなどで「データサイエンティスト」が肩書きの方々を目にすることは希少です。

「データサイエンティスト」の誕生の背景は?

「データサイエンティスト」誕生には、時代の情勢でもあります。10年ほど前には注目する人も少ない状況でした。しかし、突如として人気が出だしてきた背景には、「ビッグデータ(市販されているデータベース管理ツールや従来のデータ処理アプリケーションで処理することが困難なほど巨大で複雑な情報集合の集積物を表す用語のことです。)」の存在があります。メディアで「ビッグデータ」を取り扱う特集記事や特集番組が増えてきています。 この「ビッグデータ」を重視するようになった企業の姿勢があります。この手に負えないほど膨大な非構造化情報は、もはや無視することも忘れ去ることが出来ない状況になっているようです。  ビッグデータ」は飛躍的な収益増に役立つ「ダイヤモンド鉱山」です。誰もが想像し得ない事をビジネスとして創生する可能性があるようです。この「ダイヤモンド鉱山」を掘り当てる作業を担うこと出来る方々を「データサイエンティスト」職と称します。

「データサイエンティスト」は米国から始まった

「データサイエンティスト」は米国から始まった

「データサイエンティスト」という役割の根源は学術界にあります。大学では数年前から、個々のプログラマーであると同時にチームプレイヤーとして活躍可能な人材を経営者が求めていることに気づいたようです。こうした要請に応じて講義内容を調整する教授たちが現れました。 アメリカのノースカロライナ州立大学高度アナリティクス研究所などのように、次世代「データサイエンティスト」を養成するための課程が設置されるようになりました。現在では米国各地の大学で同様の課程が60以上も提供されています。日本では立教大学の経営学部で、2013年から「データサイエンティスト養成講座」が開始されています。また「ビッグデータ」に関する講座は、多くの大学で開講しています。

「コンピューターサイエンティスト」とは何か?

「コンピューターサイエンティスト」とは、コンピューターの仕組み・プログラミング・タスク(課された仕事の最小単位)の遂行やサービスの提供の方法を研究する学問のことです。ハードウェアとソフトウェアの両方の側面に関して学習します。 問題解決・論理・抽象的論理構成・コミュニケーション能力・協調性が求められます。人間の思考パターン・電子機器・ロボット工学・数学・音楽に関心のある方々がこの分野に適いています。企業で育成された方々が高収入を求めて転職するケースが散見されます。 「コンピューターサイエンティストス」として活躍する前に、今後必要になる微分積分・離散数学・現代の代数学等の理論を習得する必要があります。理論を習得後は、コンピューターハードウェアのデザイン・開発・分析を学び、ハードウェアデバイスが計算を行うために必要な、インストラクションやデータの体系化・プロセシングを習得します。 習得後は演習や実習を経て、プログラマー・コンピューターデザイナー・ソフトウェア及びハードウェア開発者・技術スペシャリスト等として活躍する職種です。高スキルのスペシャリストの転職は大歓迎されます。

「データサイエンティスト」とは、どのような職業なのか?

企業が収集しているまたは、保有している情報は非常に乱雑な状態になっているようです。整理がされておらず、規則的に分類されていないケースや、明らかに間違った情報が紛れ込んでいることも多くあります。それでも、そこには多くの貴重な情報があります。 前記「ダイヤモンド鉱山」なのです。「データサイエンティスト」の仕事は、統計学、コンピュータサイエンス、情報分析力を駆使します。無秩序な膨大な情報を構造化しながら整理して、企業(会社)が情報を活用出来る形式に整理整頓します。整理整頓する感覚や観点が重要視され、解析結果を導き出すことが求められます。

「データサイエンティスト」は分析感覚が不可欠!

「データサイエンティスト」は、テラバイト(キロバイトは1000単位・メガバイトは100万単位・ギガバイトは10億単位・テラバイトは1兆単位)単位の情報を解析していきます。無秩序な膨大な情報から何を探すべきなのか。把握できません。しかし、興味深い情報を発見した時は、分析の方向性が見えてくるのです。 このような発見には、直感やひらめきが不可欠です。「データサイエンティスト」職として成立する理由の1つと言えるでしょう。また、「データサイエンティスト」は、発見した情報の意味を適切な表現で依頼主に伝える必要があります。  要するに、「データサイエンティスト」は、大量の情報を分析し、それらの情報を企業(会社)に必要な事業戦略に加工することが仕事です。この仕事は簡単ではありませんが、企業(会社)にとって非常に重要です。企業の経営戦略を左右する力を持ち合わせています。  分析感覚が求められる「データサイエンティスト」職の未来は明るく、期待されているようです。高位なスキルを持ち合わせる「データサイエンティスト」は高収入が用意されているようです。情報の分析感覚とひらめきが大切な職種です。

「データサイエンティスト」は分析感覚が不可欠!

「データサイエンティスト」に必要なスキルは何か?

データサイエンスは変化が急速で、分野としての明確な定義を持ちません。そのために「データサイエンティスト」が持つスキルは広域に渡ります。彼らのほとんどが統計学、データ分析、数学などの何らかの訓練を受けています。 そしてほぼ全員が、情報保存、統計学、機械工学などに使用されるプログラミングの経験を保有しています。「データサイエンティスト」を志望する時は、現在取り組んでいる分野の内外を問わず、複数の分野における経験が大切です。 仕事を進めていく上では、創造力を働かせながら、あらゆる観点で問題に取り組む能力を求められます。新しい問題には、革新的かつ固有の解決法が求められることが多いのです。

「データサイエンティスト」に必要なスキルは何か?

「データサイエンティスト」のスキルを学ぶ

「データサイエンティスト」は、アプリケーション開発から確率論まで、異なる分野の多種多様なツールを使って業務を遂行します。そのため、どうすればこの業務のプロになれるかということは明確ではなく未知数な要素もあります。 多くの「データサイエンティスト」は、情報科学者か統計学者からキャリアをスタートし、業務をしながら必要なスキルを積み重ねていきます。これまでの業務経験上で創造力を駆使した問題解決能力が求められます。想像力と問題解決能力の高スキルがあれば、異業種からの転職される方々も散見されます。

「データサイエンティスト」は学位に匹敵する?

「データサイエンティスト」に特化した養成講座や養成訓練は、徐々に増えていて挑戦しやすくなっています。受講可能なプログラムで、得られるスキルから身につけ始めれば、情報科学やデータサイエンスの学位がなくても仕事を見つけられる可能性が高まります。 学位レベルの訓練の場所は募集人数も少なく、非常に競争率が高いことが現実です。ビジネスへの貢献、国際競争力強化に向けて、必要となるスキルや経験、情報の流通・普及を目的とし、人材育成に積極的な民間企業で事務局を開設していますので、参考にしてみましょう。

「データサイエンティスト」はデータ分析専門職

 データサイエンティスト」とは、大量の情報、すなわちビッグデータからビジネスに活用できる情報を引き出す専門技術者のことです。「データサイエンティスト」はビッグデータの分析及び分析結果をもとに、問題の解決や状況改善のための施策立案を行います。 例えば、大量に蓄積された顧客情報の分析によって新商品開発や現行商品の改善に直結するヒントやアイデアを出したり、顧客の消費行動の変化を踏まえて効果的な販売戦略を打ち出したりすることが、「データサイエンティスト」に求められます。

「データサイエンティスト」はデータ分析専門職

「トレンドマーケティング」技術も要します。

「トレンド」とは何か辞書で調べてみました。「動向、傾向、趨勢(すうせい)、風潮、また、流行、はやり、経済変動の長期的動向や、ファッションや風俗の動向などをいう。」と記載されていました。 前章までの情報分析能力に加えて、今後の「トレンド」を予測するスキルを持ち合わせていることが求められます。「データサイエンティスト」はビッグデータの多面的な分析と、分析結果から近い未来の「トレンド」を予測するスキルが必要になります。

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データサイエンティストへの転職について

「データサイエンティスト」への転職方法は?

転職で「データサイエンティスト」を目指される方の多くは、情報分析に携わった経験が大変少ないようです。そのため、転職活動をされる前に情報分析を自習されることをお勧めします。もちろん、業界研究や業種研究の一環ですが、情報分析の学習や実習をお勧めします。情報分析の学習や実習をすることで、自らの志向を再確認できるからです。 「情報分析は面白い!」「情報分析は奥深い!」「情報分析にすっかりハマった!」などと感じれば転職の道筋が合致しているでしょうし、「難しそうで向いていない…」「分析する観点がさっぱり分からない…」などと感じれば転職の道筋を考え直すべきです。 また、情報分析の学習や実習で使用するアプリケーションソフトウェアのほとんどがフリーソフトウェア(インターネット上に無料で提供されている機能)であり、自宅で簡単に試すことが出来ることもお勧めする理由の一つです。

「データサイエンティスト」の平均年収は?

「データサイエンティスト」は企業に勤める人が大半ですが、就職先によって給料は大きく異なります。各社の求人情報を確認してみると、「データサイエンティスト」でも、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。 しかし、まだまだ人材不足の職業で年収相場は上がり続ける傾向にあり、経験者の場合は、年収1000万円を超えて稼いでいる技術者も散見されます。アメリカでは「データサイエンティスト」を主にしたビジネスで億円単位を用意して企業もあります。

未経験でもデータサイエンティストになれる?

未経験からの「データサイエンティスト」への転職は可能か?

「データサイエンティスト」は、国家資格が求められる職業ではなく、なろうと思えば誰でも目指すことができる職種です。「データサイエンス」関連の専門書は多く出版されています。基礎的なものから、非常に高度な内容のものまで沢山あります。未経験から「データサイエンティスト」へ転職を目指す時は、前記の専門書を読んで勉強することは、もちろん効果的でしょう。 しかし、情報分析の初心者である場合、それ以上に大切なのは、まず「情報に触れること」といわれています。もし、未経験から独学で「データサイエンティスト」へ転職を目指す時は、誰でも自由に使える関連の前章のフリーソフトを用いながら、自分で身近な情報を積極的に触り、併せて専門書で勉強することが良いでしょう。

データサイエンティストに強い転職サイトをご紹介

「データサイエンティスト」に強い転職サイトは?

「データサイエンティスト」は今後期待される職種です。「データサイエンティスト」に強い転職サイトは、多くの企業との取引と多くの職種を紹介してきた会社が有効的です。「データサイエンティスト」の転職を紹介してくれるサイトは、 ①@type、 ②doda、 ③エン転職、 ④マイナビ転職、 ⑤リクナビNEXT がお薦めです。インターネット転職サイトで検索する。また貴重な職種ですので、転職サイトの担当に転職の意思を伝えれば、自身が脚を運ぶことは無いでしょう。

「データサイエンティスト」に強い転職エージェントは?

「データサイエンティスト」の転職エージェントは、該当の企業側でも正確な情報を出してくるとは限りません。情報分析専門職としての自覚をしっかりと持つことが大切です。転職する時は、事前に情報を集めてはずれを引かないようにしましょう。しかも守ってくれる人はいないので、自身で転職の道を切り開くことが重要です。 その中での転職エージェントは下記の通りです。 ①株式会社パソナテック ②株式会社メイテックネクスト ③株式会社キャリアデザインセンター がお薦めです。インターネット検索して転職実績などを確認してみましょう。

データサイエンティスト育成講座紹介

データサイエンティストになるために!

いかがでしたでしょうか。「データサイエンティスト」転職は非常に厳しいと言えます。まずは「コンピューターサイエンティスト」はデータ分析専門職です。加えて数学者や物理学者の要素を持ち、最近のトレンドマーケティング知識を有することが条件です。 現状では日本中でたった1000人の世界です。シンクタンク勤務経験者やコンサルティング会社の勤務経験者などのデータアナリスト要素を持つ高いスキルを求められます。またこの先3年先、5年先のトレンドを予測する能力も併せて求められます。以上の高スキルを持つ技術者の転職は大歓迎されることは間違いありません。

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