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データサイエンティストになるためにはどうすればいいの?必要なスキルや就職する方法を紹介

ビッグデータなどを解析するデータサイエンティストはどんな仕事なのでしょうか。今回はデータサイエンティストになる方法から必要な資格、注意すべき点などを紹介していきます。

データサイエンティストとはどんな仕事?

データサイエンティストとはそもそもどのような仕事なのでしょうか。仕事内容やどんな分野で実際に活躍できるかを調べてみました。

世の中にあふれるデータを活用できるように解析する仕事

データサイエンティストはネットワーク社会で膨大に蓄積され続けるデータを、分析し活用できるような形にすることが主な仕事です。こうしたデータはビッグデータとも呼ばれ、企業で日々調査、収集され続けています。

具体例を挙げれば、アンケートやサイト利用者の利用動向、商品を注文した人の年齢や性別、などありとあらゆるものがデータとして扱われています。

それらの中から利用価値のあるものを探し出し、自社のビジネスモデルを理解した上で、それを事業に結びつけていきます。より会社の利益が上がるような経営戦略を立て、改善提案をしていく仕事です。

データサイエンティストという名前を聞くと、パソコンやソフトを駆使してスマートに働くイメージを持つかもしれませんが、実際には専門的知識を使って地道な処理を続ける仕事が多く、根気強くデータと向き合える人でないと長く続けるのは厳しいとされています。

応用できる分野は広く、今までの知識を有効活用できる

データサイエンティストが活躍するフィールドはIT業界・Web業界だけでなく、様々な業種・業界に広がっています。商品開発やECサイトの運営、販促方法といった顧客やユーザーが存在する仕事では特に活発にデータ解析が行われています。

そのため、データサイエンティストとしての知識というよりも、業界に精通した専門性の高い知識や経験があり、どこに着目すべきか、というようなセンスやひらめきも必要です。

数学に基づいてデータだけを眺めていてもそれはただの机上の空論になってしまうこともあり、現場の空気を知っていることで活用すべきデータやデータ同士の関係性に気付けることも少なくありません。

このことから未経験でもデータサイエンティストとして働ける可能性は大いにあります。

データサイエンティストは2種類の仕事内容がある

データサイエンティストと言っても業務内容は2種類に別れます。

一つはエンジニアとしての仕事です。データと言ってもその内容は解析してみないとわからないものが多く、PHPやPythonといったプログラミング言語を用いてデータを読み解く必要があります。

こうした業務はエンジニア寄りの業務と言えますが、プログラミングスキルを身に付けておくと仕事をする際に役立ちます。

2つ目は解析データからどんなことが言えるか、それをどのようにして実業務へ反映していくか、といったマーケティングやアナリスト的な役割を行ないます。

このようにデータサイエンティストの中でも前工程と後工程のように作業が別れているので、自分がどういったタイプのデータサイエンティストになりたいかを考えて転職先を探しましょう。

年収には開きがあり、300万円程度から1000万円を超える場合など様々

データサイエンティストの年収はかなり開きがあり、300万円~1000万円超えまでとなっています。理由としてはデータサイエンティストが最近注目されつつある職業であるため、企業によって重要度や力の入れ方が大きく違うからです。

当然、大手企業でビッグデータの活用にビジネスチャンスを見出している場合は高い年収が用意されていますが、中小企業でとりあえず手元のデータを整理してほしいというレベルの仕事内容では低くなってしまいます。

もちろん高い年収のポジションには専門家として相応のスキルや業務経験が要求されます。

データサイエンティストになるにはどうすればいいの?

具体的にデータサイエンティストになるための方法を3つ紹介していきます。

専門学校やITスクールなどで教育を受ける他に、独学で学んで資格取得する道、そして他のエンジニアとして未経験で転職してからキャリアアップするといった就職の仕方もあります。

エンジニアのキャリアを生かして転職する

PHPやPythonといった言語を扱うエンジニアの経験があれば、データサイエンティストの解析業務を担当できます。

作業の難易度は求められる技術力によって変わってきますが、サーバーエンジニアやインフラエンジニアとしての経験があればLinuxやPythonといったものにも慣れ親しんでいるので、即戦力になります。

マーケティングやアナリストとしての経歴を活かす

解析データの活用方法を生み出す仕事はマーケティングやアナリストの経験が役立ちます。解析後のデータはただの事実であり、そこから予想や仮設を立てるのは別の領域の仕事です。

そこで活躍できるのは、その業界について深い知識を持つアナリストなのです。業務内容は扱うデータ量がかなり多くなるため、より複雑になるかもしれません。その分やりがいがあり、アナリストとしての楽しさを見いだせる人にはぴったりな仕事でしょう。

大学や専門学校で統計学などを学ぶ、もしくは学歴を生かす

統計学の知識も重要になってくるため、大学や専門学校で学んだ経験、もしくは改めて学ぶと知識を生かせる場になるでしょう。

ただし、データサイエンティストになるためだけに、専門学校やITスクールで働きながら・・・という勉強方法は時間的にもコスト的にも厳しい部分もあるでしょう。

そうしたことから、新たに統計学を学ぶよりも業界についての知識や自分なりのデータ分析などを行ない、アナリスト的な思考ができるように日々の業務で取り組むことをおすすめします。

データサイエンティストなるために注意すべきこと

データサイエンティストになるために覚えておいてもらいたい注意点3つを紹介します。

具体的には専用のソフトを扱うため、汎用性は低いこと、企業の中で働いているだけでは収入は上がらないこと、技術の進歩が早く、新しいスキルを習得する柔軟性が必要なことです。それぞれ紹介していきます。

未経験でも応募可能な求人では年収が低い傾向にある

データサイエンティストの仕事は未経験でも応募可能な求人もありますが、そういったものは年収が低く設定されています。

業務内容を見てみると、誰にでもできるような資料整理やエクセルでのデータ管理で、データサイエンティストとは名ばかりのものが多いです。

コミュニケーション能力が高くないとスムーズな業務遂行が難しい

データサイエンティストは統計解析能力以外にも、そこから見出した改善提案をチームや他の部署に伝える必要があります。

そのためには打ち合わせやプレゼンテーションが欠かせませんが、ここではコミュニケーション能力が必要です。

相手の言い分も聞きながら実現可能な課題解決方法や改善方法を模索していくことになる上、自分の意見を押し付けるデータサイエンティストの意見には耳を貸してもらえなくなります。

AI技術の台頭で、将来的に仕事がなくなる可能性も否めない

データサイエンティストの仕事はデータの解析ですが、AIも同様に解析作業を行なうようになってきています。

AIの進歩により、機械学習能力も上がり、データサイエンティストが分析するよりも早くて正確な結果が出せるようになってくると、データサイエンティストの仕事はなくなる可能性も出てきます。

そうならないためには、AIエンジニアへのキャリアアップができるように、人工知能の知識を学んでおくことも必要かもしれません。

まとめ

データサイエンティストは様々な経験を生かして転職できる職業ですが、今後のAI技術などの発展によっては仕事がどうなるかわからないという不安があります。

しかし、紹介したようにAIともうまく共存できるような知識を身に着けておけば、キャリアアップも可能で、年収も大きく上がることも予想されます。