データサイエンティストのキャリアパス5選!必要スキルと併せて解説

本記事では、データサイエンティストのキャリアパスとそれぞれの職種に求められるスキルについて解説します。

最後まで読むことで、データサイエンティストがどのようなキャリアプランを目指せるのか理解できます。

既にデータサイエンティストとして活動している方や、これからデータサイエンティストを目指す方に役立つ将来的なキャリアプランを考えるための参考情報となります。

データサイエンティストは高度なデータサイエンスの知識やスキルが求められるため、今後も需要の高い職種の一つですが、そこからさらにキャリアアップを目指す人も少なくありません。

データサイエンティストのスキルセットは汎用性が高く多くの選択肢が用意されています。

これまで積み上げた実務経験とスキルを棚卸ししながら各職種を吟味してみてください。 

まずはデータサイエンティストがどのような職種か知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。

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データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンティストにおすすめのキャリアパスをご紹介します。

AIエンジニア 

AIエンジニアはAIに機械学習をさせ、処理の制度を高めてクライアントのビジネス課題を解決するエンジニアです。

データサイエンティストとAIエンジニアは、膨大なデータを取り扱ったり、アルゴリズムやデータベースの構築・運用をしたりするといった点で親和性が高いため、キャリアアップとして非常におすすめです。

厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、AIエンジニアの平均年収は約534万円で、同サイトが公表しているデータサイエンティストの年収が約557万円なのでほとんど同水準になります。

国税庁が公表している「令和3年民間給与実態調査」によると、日本の平均年収は約443万円なので、いずれも平均より高い年収を得られます。 

また、厚生労働省が公表している「令和3年賃金構造基本統計調査」ではプログラマーなどの「ソフトウェア作成者」の平均年収は約455万円です。
このことからもどちらの職種も一般的なITエンジニアより年収が高いです。 

出典元:
「AIエンジニア」職業情報提供サイトjobtag

「データサイエンティスト」職業情報提供サイトjobtag

AIエンジニアになるために必要なスキル 

AIエンジニアになるためには、AIの開発・活用によく使われるプログラミング言語Pythonの習得が必要です。

これに加えてMySQLなどのデータベースを管理・構築するために必要なSQLなどのデータベース言語を身に着けておく必要があります。

また、AIを使って様々なデータ分析を行うため、分析手法や数学に関する知識も大切です。

ただし、これらのスキルの多くはデータサイエンティストとして実務経験を積んでいれば既に身に着けている方も多いでしょう。 

グロースハッカー

グロースハッカーとは、Webマーケターが行うサイト運用・改善、Web広告運用、データ解析に加えて商品・サービスの開発にも携わることで、クライアント企業そのものが成長する仕組み作りに関わる職種です。

グロースハックという言葉自体、2010年にアメリカでWebマーケターの新しい定義として登場した概念であるため、聞きなれない方も多いでしょう。

しかし、効率的なマーケティングが求められる中で今後必ず伸びる職業の一つです。

グロースハッカーは、ビッグデータなどの分析に基づいて企業の成長戦略を立てるため、データサイエンティストとも親和性が高いです。 

グロースハッカーになるために必要なスキル 

グロースハッカーとして活動するにはマーケティングスキルや統計学、ビッグデータの分析といったスキルが必要です。

これらのスキルを用いて、クライアント企業が抱える課題とその原因を的確に分析し、課題解決のための成長戦略を立てます。

他にもWebサイト運営の現状分析・戦略立案において各種分析ツールを扱えるスキルが必要です。 

各種分析ツールには、GoogleアナリティクスやGoogleサーチコンソール、ヒートマップ分析ツールといったユーザー動線の分析が行えるものが挙げられます。 

プロジェクトマネージャー

データサイエンティストとしてキャリアを積んだ後は、上級職としてプロジェクトマネージャーになるという選択肢もあります。

自身のスキルをチーム内に共有したり、チームの作業スケジュール管理をしたりとプレイヤーの役割だけでなくチームマネジメントも求められます

取りまとめを行うチームの規模は様々です。

アサインするプロジェクトによって数人から数十人の幅があり、経験を積むと複数のプロジェクトを横断的に取りまとめるため数百人規模になることも。

プロジェクトマネージャーの年収は「jobtag」によると、約660万円と非常に高額です。

職責が大きくなるに比例して報酬も伸びています。 

出典元:「プロジェクトマネージャー」職業情報提供サイトjobtag

プロジェクトマネージャーになるために必要なスキル 

プロジェクトマネージャーは、プログラミングスキル以上にチームマネジメントの能力が求められます。

システム開発の予算やスケジュール管理といった案件全体を俯瞰的に見渡し、必要に応じて調整を行ったり、チームメンバーが円滑にプロジェクトを進められるよう細かなところにも配慮したりといったコミュニケーション能力も必要です。

会社員としてプロジェクトマネージャーになる場合は管理職扱いとなる場合もあるため、チームメンバーだけでなく、会社の上層部への報告や調整事も任されます。 

ITコンサルタント 

ITコンサルタントもデータサイエンティストからのキャリアアップとしておすすめの職種です。

ITコンサルタントは、クライアントのITを活用した戦略について提案・助言といったコンサルティングを行う仕事です。

大局的な視点で経営戦略の一環としてIT活用のアドバイスをすることもあれば、具体的なシステム全体の設計をハードウェア、ソフトウェア、ネットワークの見直しから検討を行うこともあります。

クライアントのビジネス課題を抽出し、IT化に向けた課題の抽出と対策の提案を行うため、今後訪れるとされる「2025年の崖」問題がある中で、ニーズの高い職種です。

データ分析や経営課題の抽出といった側面でデータサイエンティストと親和性があります

jobtag」によるとITコンサルタントの年収は約660万円と高額で、データサイエンティストの経験を積んだ後に目指すべきキャリアパスといえるでしょう。 

出典元:「ITコンサルタント」職業情報提供サイトjobtag

ITコンサルタントになるために必要なスキル 

ITコンサルタントはIT全般に関する深い知識はもちろんですが、論理的思考力やプレゼンテーション、マネジメント・コミュニケーション能力なども必要です。

コンサルティングを始めるにあたっては、クライアントの課題分析から始まるため、様々な事象・データを基に現状分析を行い、課題を抽出することが求められます。

課題を特定したら、解決策を策定しクライアントに提案を行います。

この際プレゼンテーションに長けていると説得力のある提案が可能です。

クライアントが施策を承諾したら、それを現場に落とし込む過程で、現場スタッフとのコミュニケーションをしっかり取ってマネジメントを行っていきます。

このように各過程においてプログラミング以外の各種スキルが求められます。 

経営コンサルタント 

経営コンサルタントは、クライアントに対して経営戦略やマーケティング施策、業務改善など経営に関する幅広い分野における助言や提言を行い、クライアントの事業発展を目指す職種です。

IT分野に関してはITコンサルタントと近似する部分も多くありますが、経営コンサルタントの方がより幅広い視点で経営課題に携わるイメージです。

クライアントが抱える経営課題に対して、現状分析を行い、施策提案をする点は他のコンサルタント職種と同じです。
jobtag」によると、経営コンサルタントの年収は約780万円で、とても高い年収を得ています。

データサイエンティストとしてのスキルや経験が活きる部分も多くあるので、経営課題など大きな問題に着手したい方は検討してみてください。 

出典元:「経営コンサルタント」職業情報提供サイトjobtag

経営コンサルタントになるために必要なスキル 

経営コンサルタントに必要なスキルは、クライアントが抱える経営課題を的確に見抜く論理的思考力やプレゼンテーションスキル、コミュニケーション能力です。

ITコンサルタントと基本的には近いスキルが求められますが、経営コンサルタントは経営学や商業等ビジネスに関する知識も求められます。

経営コンサルタントになる人の多くはMBAを取得しているため、経営コンサルタントとして活躍するにはMBAの学習も必要でしょう。 

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データサイエンティストのキャリアアップに有効な方法 

データサイエンティストがキャリアアップをするために必要なポイントは、自分のスキルを棚卸しすることと、将来的に進みたい道を自己内製することです。

自分は今どのようなスキル・実績を持っていて、今後進みたいキャリアへ向かうには何が不足しているか、不足しているものを身に着けるにはどのような経験やスキルが必要か、と順番に考えることで、次に起こすべきアクションが見えてきます。

自分の進みたい方向や現在のスキルの棚卸しが上手くできない場合は、転職エージェントを活用するのも有効な手段です。 

まとめ 

今回はデータサイエンティストからキャリアアップをする選択肢を5つ紹介しました。

データサイエンティストは、そもそものスキルが高く汎用性もあるため、データサイエンティストとして実績を積んだ後は様々なキャリアプランを立てられます。

会社員としてデータサイエンティストのキャリアを十分に積まれた方は、フリーランスとして今回紹介した職種に転身することで、時間や場所に縛られない生活を手に入れられる上に、年収アップも期待できます。 

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