ビッグデータの活用が進む中で、データサイエンティストの需要が急速に高まっています。
求人倍率も高く多くの企業が人材の争奪戦を行っています。
しかし、実際にはデータサイエンティストについて仕事内容やどのような企業で活躍しているのかなど詳しく知らない方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事ではデータサイエンティストの仕事内容、活躍する場、おすすめの資格、キャリアパスと将来性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として働く具体的なイメージを持つことができます。
目次
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ビジネスにおける課題解決のために、データベースの構築やデータ収集・分析を行い、施策立案を行う職種です。
膨大なデータを分析することで得られる知見をビジネスやサービスの開発等に役立て、新たな価値を生み出すことが求められます。
2010年代頃からスマートフォンが普及し始め、AIやIoTが台頭したことを背景に、データサイエンスに注目が集まりました。
データサイエンティストと近似する職種としてデータアナリストが挙げられます。
データアナリストはデータ分析に力点を置く職種で、データサイエンティストよりもやや担当領域が狭いですが、両者は業務領域が近いため企業によっては兼任する場合もあります。
参考
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/DetAIl/325
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の主な業務フローは次の通りです。
- 課題の策定
- データベース構築
- データ収集とデータの前処理
- データ分析
- レポート作成
まずはクライアントとしっかり打ち合わせを行い、解決すべき課題を設定します。
システム開発でいうところの要件定義にあたるイメージです。
次にデータ収集を行うための準備として、収集したデータを効率的に蓄積するためのデータベースを構築します。
そして、クローリングやスクレイピングなどの作業を行い、データを収集し、データの下処理を施してからデータの分析。
最後にクライアントへ分析結果を基に施策を提案するためのレポートを作成します。
どのようなデータを集めて、それらを何に活用するのかを策定するまでがデータサイエンティストの仕事内容です。
データサイエンティスト活躍の場
データサイエンティストの勤務先はIT業界だけではありません。
現在は様々な業界でデータサイエンティストの採用が進んでおり、業界としては、次のものが挙げられます。
- シンクタンク
- 総合メーカー
- 金融業界
- 人材ビジネス業界
- 自動車メーカー
- ゲーム開発会社
幅広い業界で名だたる企業がデータサイエンティストの求人を出しています。
2023年3月時点で、野村総研やスズキ、NECや日立製作所といった企業が求人情報を掲載しています。
参考
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/DetAIl/323
https://industrial.nri.co.jp/recruit/data-scientist/
https://jobs.nec-careers.com/u/job.phtml?job_code=2743
https://tenshoku.mynavi.jp/jobinfo-139447-4-15-3/
https://www.workport.co.jp/details/750028022/403075144/
データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティストが求められるスキルは主に次のものが挙げられます。
- データ収集スキル
データ収集や分析に用いるシステムを開発・活用するためのスキルです。
これらのスキルが一定以上あることを証するために、次の資格がおすすめです。
- データサイエンティスト検定
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- 基本情報技術者試験
それぞれの資格について詳しく解説します。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する、データサイエンスに関するスキルを計る資格です。
数理、データサイエンス、AI教育のリテラシーやデータサイエンス、データエンジニアリング力の証明になります。
試験は春と秋の年2回実施されていますので、データサイエンティストを目指そうとしている方は取得を検討してみるとよいでしょう。
| 問題形式 | 90問 選択問題 |
| 試験時間 | 90分 |
| 試験の合格率 | 約50～70％ |
| 受験料 | 10,000円（税抜） 学割5,000円（税別） |
| 受験環境 | 全国の試験会場で開催(CBT) |
| 公式サイト | https://www.datascientist.or.jp/dskentei/ |
本サイトでもデータサイエンティスト検定についての記事を公開しておりますので、より詳細に知りたい方はこちらをご覧ください！
データサイエンティスト検定（DS検定）とは？難易度や勉強方法など徹底解説！ | ContactEARTH for Expert (dx-consultant.co.jp)
Python3エンジニア認定データ分析試験
Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonエンジニア育成推進協会が実施している、Pythonの標準ライブラリや文法といった基礎知識が備わっているかを計る資格です。
Pythonとは、AIにおける機械学習やデータ収集・分析、データの可視化などに用いられる汎用性の高いプログラミング言語です。
Pythonをマスターすることで、データサイエンティスト以外にも、キャリアの選択肢を大きく広げることができます。
試験は通年で行われていますので、人気の高いPythonを身につけるのもおすすめです。
| 問題形式 | 40問 選択問題 |
| 試験時間 | 60分 |
| 試験の合格率 | 約75％ |
| 受験料 | 10,000円（税抜） 学割5,000円（税別） |
| 受験環境 | 全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター |
| 公式サイト | https://www.pythonic-exam.com/exam/basic |
参考
https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施する、システム設計・開発・構築・導入や、システム戦略立案といったスキルを計る資格です。
プログラミングやネットワークの知識はもちろん、コーディングなどのIT技術者に求められる一般的な知識を幅広く問われます。
IPAが定めるスキルレベル4段階のうち、レベル2にあたる資格です。
試験は春と秋の年2回実施されていて、合格後はレベル3にあたる応用情報技術者試験など、様々な資格への挑戦も視野に入れることが可能です。
| 問題形式 | 【科目A】多岐選択式（四肢択一）60問（回答数60問） 【科目B】多岐選択式20問（回答数20問） |
| 試験時間 | 【科目A】90分 【科目B】100分 |
| 基準点 | 【科目A/B】科目評価点：600点／1,000点満点 |
| 受験料 | 7,500円（税込） |
| 受験環境 | 全国の試験会場にて |
| 公式サイト | https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html |
（2023年4月から2023年9月の試験までの情報）
参考
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html
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として経験を積み、スキルを磨いた後はキャリアパスとして様々な選択肢が得られます。
本章では主な転職先3つを紹介します。
プロジェクトマネージャー（PM）
プロジェクトマネージャーは、プロジェクトチームの責任者としてチームを束ね、プロジェクトの進捗や予算管理を行う職種です。
データサイエンティストとしてのスキルや経験を活かして、チームの一員ではなくリーダーとして案件に関わる立場になります。
AIエンジニア
AIエンジニアはクライアントの課題をAIによって解決へ導く職種です。
データサイエンティストが用いるプログラミング言語PythonをAIエンジニアも活用することが多く、親和性が高いです。
また、機械学習においてはデータベースの運用方法やモデル化についてのスキルや経験が求められるため、データサイエンティストと近似する部分もあります。
ITコンサルタント
ITコンサルタントは、クライアントが抱えるビジネス課題に対して適切なIT戦略を提案する職種です。
データサイエンティストとして、ビッグデータの活用方法や、具体的にどのようなデータを収集・分析するかについてのノウハウを持って転職することで、クライアントにデータサイエンスの観点から企画立案を行うことができるでしょう。
参考
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/DetAIl/325
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/322
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/362
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将来の需要は今後も高いままで推移することが予想されます。
その理由は主に次の2点です。
- データサイエンティストの有効求人倍率が高い
- データサイエンティストを確保できていない企業が多い
それぞれ詳しく解説します。
データサイエンティストの有効求人倍率が高い
前述したようにデータサイエンティストの求人数は多く、需要が高い状態です。
厚生労働省が公表している令和4年12月の有効求人倍率は1.35倍です。
一方、厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」で公開されているデータサイエンティストの有効求人倍率は2.33倍と高く、データサイエンティストの人材市場は売り手市場になっています。
また、IT人材の人材不足という観点でも、今後の需要が高いことがわかります。
経済産業省が実施した「IT人材需給に関する調査」では、2030年にはIT人材が最大約79万人不足する試算です。
中でもIoTやAIに携わる先端IT人材は同年に最大約55万人不足するとされており、データサイエンティストのような高い技術を持つIT人材は、今後も高い需要が見込まれます。
参考
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_30448.html
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf
データサイエンティストを確保できていない企業が多い
データサイエンティストを採用したい企業は多いです。
しかし、人材の供給が追い付いていないことから争奪戦のような状況が続いています。
一般社団法人データサイエンティスト協会が2022年3月31日に発表した「データサイエンティストの採用に関するアンケート」によると、2021年にデータサイエンティストを1名以上増やした企業は41%と多くの企業で採用が進んでいます。
一方、データサイエンティストを目標通りに確保することができなかった企業は62%に上り、企業の求人数に対してデータサイエンティストが不足している状況です。
また、総務省が公表している「令和2年度 情報通信白書」によると、ビッグデータを「経営企画・組織改革」や「マーケティング」、「製品・サービスの企画、開発」に活用している企業が多く、今後も必要とされる場面が多いと考えられます。
データサイエンティストは将来的に幅広い業界で活躍する存在になることが予想されます。
参考
https://www.datascientist.or.jp/common/docs/corporate_research2021.pdf
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd132110.html
まとめ
今回はデータサイエンティストの仕事内容やおすすめの資格、キャリアパスと将来性について解説をしました。
データサイエンティストは現在注目されているビッグデータを用いて、企業の課題解決をする職種であるため、どの業界でも需要が高く様々な業種で採用が進んでいます。
IT業界以外の大手企業も求人を出しており、会社員だけでなくフリーランスとして働くことも選択できます。
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