データサイエンティストの仕事内容は?やりがいや活躍の場も紹介

データサイエンティストは、ビッグデータをはじめとしたさまざまなデータを集めて分析し、企業の課題解決、戦略、意思決定につなげていく職種です。
データを扱う仕事に興味があるけれど、どのくらいの知識が必要なのか不安を感じている人のために、データサイエンティストの実態について解説します。

また、データサイエンティストになるための学習方法も含め、仕事の楽しさや難しさ、活躍できるフィールドやキャリアパスなどについてもまとめました。

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データサイエンティストの基礎知識

データサイエンティストは、企業の課題解決、戦略立案などに活用できるデータの収集・分析をする職種です。ビッグデータやSNS、企業が持つ業務データなど、Webだけに留まらずさまざまな情報を分析することで、取り組むべき問題や今後の市場傾向の予測を行いながら、ビジネスの価値を生み出していきます。

インターネットの普及や、通信技術の発達によりビッグデータが生まれ、ビジネスのデータ活用が積極的に行われるようになったことから、データサイエンティストにも注目が集まるようになりました。

データアナリストとの違い

データを扱う仕事で、類似する職種にデータアナリストがあります。どちらもデータの収集、加工、分析を行うのが仕事で似通っていますが、担当範囲が違いといえるでしょう。

データアナリストはWeb上のデータの収集と分析を主軸とし、結果をビジネスサイドよりの応用で活かします。

データサイエンティストはWebに留まらず、広い領域で膨大な量のデータ解析を実施。アルゴリズムや予測モデルなどの統計を軸に分析モデルを構築する、いわばデータ分析に特化したスペシャリストです。

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データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストは、データを運用できる仕組みを作り、未整理のデータを含めデータ蓄積や収集、分析作業を行っています。実際の仕事内容について確認しましょう。

分析基盤環境の構築・運用

データサイエンティストは、収集したデータを分析できる基盤作りを行います。データは数値やグラフ、書き込みなどさまざまな種類があり統一されていません。扱いやすい形式に変換、蓄積、活用できるデータベース環境を構築します。

データ分析の正確性や速さが、ビジネス競争に影響する可能性もあるため、負荷の少ない効率的な分析が行えるツールの選択なども重要です。

分析・課題の把握・立案

課題を抽出する分析作業を行います。主な手法には「仮説検証型」と「知識発見型」という2種類があるので、まとめました。

「仮説検証型」は、課題の原因をいくつか考え、データ分析によって立証していくやり方です。たとえば、商品販売の際のお客さまの反応を予測し、その原因に仮説を立てて、正しいかを判断します。

「知識発見型」は、データの中から得られる結果に対し、特定のパターンや類似性などを見つけ出すやり方です。商品販売時に、特定の属性の購入プロセスの行動パターンを抽出します。

膨大なデータを多角的に組み合わせて課題を洗い出し、問題が複数ある場合は優先順位をつけるのが基本です。

レポート作成・施策提言

データ分析結果をもとに、レポートを作成。ビジネスで重要な指標となるKPI設計を行います。KPIとは、「重要業績評価指標」とも呼ばれ、BIによって解析されたデータから、重要な部分、または現在のビジネス状況などを分かりやすくまとめたものです。

これを意志決定者らと共有し、解決すべき課題の定義、期待できる効果や目標、施策を明確に提示していきます。データに漏れや間違いがあると意思決定に影響するため、責任を伴う高度な仕事です。

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データサイエンティストの活躍の場

データサイエンティストが活躍できる場所は豊富で、代表的な就職先として挙げられるのは、ビッグデータを保有するITやWeb業界です。
ビッグデータの活用が進むいま、ゲーム業界・ヘルスケア業界・広告業界・アパレル業界・金融業界など、データサイエンティストはさまざまな業界から求められる人材といえます。
事業内容や業界から一例をまとめました。

ECサイト

新規ユーザーの獲得はもちろん、既存客の継続的なアクセスと商品購入が重要なECサイトを展開する企業で求められていることが多いです。
継続的な購入につなげるため、購入履歴から購入予測に基づく商品提案を解析するとともに、関連商品の提示を主軸とするパーソナライゼーションによるユーザーとのコミュニケーションを図ります。

ソーシャルゲームサービス

ユーザーにゲームを遊んで課金してもらいたいと考える、ソーシャルゲームを開発する企業でも活躍中です。
定量的データに基づく難易度の調整、課金アイテムの内容を変えるなど、飽きないように分析・工夫します。

Webポータルサイト

アクセスやサービスの利用を促したい、Webポータルサイトを運営する企業でも活躍中です。
ポータルサイトでは、膨大なデータ処理が行われ、蓄積されています。検索やコンテンツ閲覧など横断的にデータを取得して分析することで、操作しやすいサイトに改善していく役割です。

BtoB企業、そのほか

自社だけでなく、クライアント企業の分析を行う企業も増え、データサイエンティストが求められています。
たとえば、コンサルティング会社やメーカー、金融系の企業などがクライアントの傾向を知るためにデータ分析部門を立ち上げ。ほかにもヘルスケア業界、広告業界、アパレル、電力業界などで企業のデータ分析が行われています。

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データサイエンティストの仕事の楽しさ、やりがい

ここではデータサイエンティストとしての仕事の楽しさややりがいについて説明していきます。

課題解決で達成感がある

データサイエンティストは、専門的な知識を活かし、膨大なデータを日々整理しながら、多角的な視点で解析ツールを使い、課題解決に向けた糸口を掴みます。
ひたすらデータを組み合わせ、忍耐が必要とされる作業が続きますが、考えた仮説が正しかったとき、新しい発見につながったとき、達成できたときの喜びは大きいでしょう。

企業経営に積極的に貢献できる

データサイエンティストは、企業の意思決定に大きく関わるため、企業の上位職や幹部などと接触する機会が多いです。データは企業にとって価値のあるもので、必然的にデータサイエンティストの影響も大きくなる可能性があります。

それだけに、企業の経営に貢献できる、積極的に参画しているという充実感を味わえるでしょう。

新しい発見や成長がある

データサイエンティストは、高い専門知識やビジネススキルが求められます。業務を通じて学ぶことが多く、スキルアップにつながるでしょう。
技術者としての価値を高め、周りの期待を高めることにもなります。

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データサイエンティストの仕事の難しさ、つらい部分

データサイエンティストの仕事は、成果が出るまで毎日悩む日々が続くことも。ここではデータサイエンティストならではの仕事の難しさや大変さについて紹介していきます。

試行錯誤しなければならない

データサイエンティストは、解析ツールで分析手法を駆使しますが、時間をかけても思うような結果が出ないことも多くあります。

方向性を変える、見直してみるなど試行錯誤を繰り返す根気のいる仕事です。

IT技術の動向に対応しなければならない

IT業界やエンジニアの分野などは、進化が急速に進んでいます。BIや解析ツールなどを扱うデータサイエンティストにとっても同様で、業界の動向について最新の情報や技術を求められる傾向です。
そのため常に情報収集と勉強は欠かせず、要求に対応しなければならず、休日を勉強に充てているデータサイエンティストも、少なくありません。

周りの期待が重圧になる

データサイエンティストは新しい職業であることから、その業務の難しさが認識されていない部分があります。専門的な仕事でもあるため、周囲から過度な期待をされてしまうことや、上手くいかないと厳しい評価をされてしまうことがあるようです。

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データサイエンティストの需要と将来性

ここでは、データサイエンティストの現在の需要と将来性について解説します。

仕事がなくなるからやめとけという声と実際の需要

データサイエンティストは、近年注目され始めた職業であり、さまざまな企業で需要が高まっています。しかし、人工知能(AI)の進化や、ビッグデータ関連ツールの発展により、データサイエンティストの仕事が奪われるのではと不安視する声もあるようです。

実際には、AIにはまだ対応できないデータの分類とそのうえでの意思決定といった手順・作業・高度な技術が求められるため、現段階で代替されることは考えにくいでしょう。

データサイエンティストの将来性背景の詳細

ビッグデータ活用による改善や事業戦略が重視されIT化が進むにつれ、専門家を求める企業は今後ますます増えると予想できるでしょう。
実際に国内でのデータサイエンティストを含めたAI人材は不足しており、企業の人材需要とのギャップがあることが現状です。

経済産業省のIT人材需給に関する調査によると、データサイエンティストを含めたAI人材は2020年時点で約4.5万人が不足しているとされ、さらに2025年には約9万7,000人近くもの人材不足になると推計されています。

データサイエンティストとして必要なスキル・経験があれば、将来性があるといえるでしょう。

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仕事に役立つデータサイエンティスト検定

一般社団法人データサイエンティスト協会が実施している資格試験に「データサイエンティスト検定」があります。データ分析や統計学、プログラミングなどのさまざまな知識を証明できる資格です。

必要な勉強時間はおよそ50時間程度とされています。過去の合格率は以下の通りです。

・第1回(2021年9月実施)
 受験者数:約1,400名
 合格者数:927名
 合格率 :約66%
 合格ラインの目安:正答率約80%

・第2回(2022年6月実施)
 受験者数:約2,900名
 合格者数:1,453名
 合格率 :約50%
 合格ラインの目安:正答率約80%

費用や実施概要など、詳しい情報は一般社団法人データサイエンティスト協会のHPデータサイエンティスト検定™️リテラシーレベルで確認できます。

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データサイエンティストのキャリアパス

ここでは、データサイエンティストになるための方法とその後のキャリアパスをまとめました。

仕事に必要な何らかの経験がある場合

データサイエンティストは、数学や統計学などの分析に関する専門的なスキルだけでなく、ビジネススキルやITスキルも大切な要素です。前職のスキルと経験を活かして活躍している人が多くいます。

転職や商談時には、AIや機械学習に携わっていた、提案活動やプレゼンテーションを得意としていた、プロジェクトチームに参画して達成した役割があったなど、具体的なスキルをアピールしましょう。

たとえば、Webマーケターやコンサルタントならビジネススキルを活かす、Web系エンジニアやSIerのシステムエンジニアであればITスキルの知見を活かすなどです。

また、メーカーの技術開発や研究に携わっていた人が統計解析のスキルを活かしている、大学やスクールで学んでから実務アシスタントになり分析経験を積んでなれたといったケースもあります。

未経験からデータサイエンティストを目指すには?

企業経営に関わり即戦力が求められる傾向のデータサイエンティストは、経験者や大学・大学院で統計学を勉強してきた人などが優先されるでしょう。

ただ、未経験での独立・転職は難しいとはいえ、不可能ではありません。データサイエンティストの不足により、中小企業やベンチャー企業などの中には業務未経験をOKとして募集しているところも存在します。知識やスキルを学び実績を作りながら、ステップアップしていくとよいでしょう。

とはいえ、データサイエンティストは専門性の高い仕事ですから、「未経験者OK」と書かれている求人であっても、まったく何も知らない状態では採用されません。

自分の能力を示すためにも、専門学校やオンラインスクールなどで勉強してからチャレンジしてみましょう。独学でも統計学や分析、IT関連知識が最低限ある程度には学習が必要です。そのための資格取得なども、評価を高めることになります。

データサイエンティスト経験後のキャリアパス例

データサイエンティストとしてスキルを磨いて経験を積んだ後は、マネージャーやスペシャリストになる、より良い条件の会社に転職する、フリーランスとして独立するなどのキャリアアップ、キャリアパスが考えられます。

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