データサイエンティストとは？仕事内容や必要スキル、将来性を解説

データサイエンティストはIT系の中でも、注目度が高い職種です。どのような業務を担うのか、自分に向いているのか、気になっている人も多いでしょう。データサイエンティストの仕事内容や将来性、やりがいなどを解説します。

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、ビジネスなどにおける課題解決や意思決定を、データの分析によってサポートする職種です。

状況に応じて、統計学や機械学習、プログラミングなどのスキルを駆使し、大量のデータから洞察を見つけ出し、ビジネスの意思決定や戦略立案に活かします。

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は、統計学や機械学習の手法を駆使し、大量のデータから価値ある情報や洞察を見つけ出すために、以下のような幅広い業務に取り組みます。

課題の抽出や環境の構築

データサイエンティストは、ビジネス上の課題や問題点を特定するため、関係者とコミュニケーションを取りながら要件を抽出します。

ビジネスの目標や要求を理解し、データ分析のための環境を整える役割を果たします。また、データの収集方法やデータの品質管理なども検討し、効果的なデータ分析の基盤を築きます。

データ収集・加工

データサイエンティストは、ビジネス上の課題に関連するデータを収集します。

データの収集源は、企業内のデータベースや外部の公開データ、Webスクレイピングなどさまざまです。データサイエンティストは、データを収集し、必要に応じて加工や前処理を行います。データのクレンジングや欠損値の処理、データの統合などを行い、データの品質を高めます。

データ分析

データサイエンティストは、収集したデータを分析し、意味のある情報や洞察を導き出します。

統計学や機械学習の手法を活用し、データのパターンや相関関係、トレンドなどを探求します。さまざまなデータ可視化手法や統計モデルを使用して、データの解釈と洞察を提供します。また、予測モデルやクラスタリングなどの機械学習アルゴリズムを適用し、将来の予測やパターンの特定を行います。

レポート作成や改善点の提案

データサイエンティストは、データ分析結果を報告書やプレゼンテーションにわかりやすくまとめます。そして、ビジネスの関係者に対して分析結果や洞察を伝え、意思決定の支援を行います。

さらに、改善点や最適化の提案も行い、データに基づいた意思決定の改善やビジネスの効率化に寄与します。

データサイエンティストは、課題の抽出からデータの収集、加工、データ分析、そしてレポート作成や改善点の提案まで、データ駆動型の意思決定を支援する幅広い業務に携わります。データサイエンティストの活動は、企業や組織の戦略立案やビジネス成果の向上に重要な役割を果たしています。

データサイエンティストの必要スキル

分析や統計の知識とスキル

お客様のデータを状況に応じた手法で分析するには、大学の授業で行う情報処理や統計学などの専門知識が必要です。提案がゴールとなるデータサイエンティストの場合、統計分析の内容をビジネスに応用するスキルも求められます。

ビッグデータの知識

データサイエンティストはビッグデータを活用して仕事を行います。そのため、データサイエンティストとして働く場合、ビッグデータの知識は重要です。

また、ビッグデータをただ分析するのではなく、どのような場所から、どのようなデータを取得するかまで考える必要があります。

ビジネススキル

ビジネス問題の解決をするこの職種には、一般の社会人が持っている以上のビジネス知識が必要です。自分の得意分野となるITやデータベースだけにこだわらず、ロジカルシンキングやビジネス戦略などにも目を向ける必要があります。

マネジメントスキル

データサイエンティストに限った話ではありませんが、データベース構築の技術者やお客様といった多くの人と関わるこの職種には、プロジェクト全体を管理するマネジメント能力も求められます。予算やスケジュールの範囲内で結果を出すためには、関係者との調整力も必要となってくるでしょう。

データサイエンティストの仕事は難しい？

データサイエンティストという仕事は、成果が出るまで時間を要することもあるため毎日悩む日々が続くこともあります。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

試行錯誤する作業

データサイエンティストの仕事は、データの解析やモデルの構築において、試行錯誤が不可欠です。データセットの分析や特徴量の選択、モデルのパラメータの調整など、多くの選択肢があります。

また、データの品質や可視化の難しさ、異常値の取り扱いなど、さまざまな課題に直面することもあります。データサイエンティストは、これらの問題に対して継続的な試行錯誤を行い、最適な解決策を見つけ出す必要があります。

IT技術の動向に対応しなければならない

データサイエンスの領域は急速に進化しており、新しい技術やツールが頻繁に登場します。データサイエンティストは、常に最新のIT技術の動向に対応し、新しいツールやライブラリを学ぶ必要があります。

さらに、ビッグデータ処理やクラウドコンピューティングなどの分野も追い求める必要があります。IT技術の進化に対応しながら、最新のツールや手法を取り入れることで、効果的なデータ分析を行うことができます。

データサイエンティストのやりがい

データサイエンティストの仕事は、データの取り扱いや解析手法、プログラミングスキルの高度な要求など、さまざまな困難に直面することがあります。

しかしその難しさこそが、データサイエンティストの仕事の魅力でもあります。データに潜むパターンや洞察を発見し、それをビジネスの成果につなげることは、非常に充実感のある経験です。データサイエンティストは、常に学習と成長を続けながら、難しい課題に取り組んでいます。

データサイエンティストの将来性

将来性を懸念する声

データサイエンティストの将来性については、AIに置き換わる可能性についての議論があります。

データサイエンティストの仕事の中で大きな比重を占めているのが学習データの準備とモデル構築ですが、これらの作業はやがて人工知能に置き換えられるのではないかという内容です。実際、すでにモデル構築の部分は自動化が進んでおり、学習データの準備においてもIoTのセンシングデバイスなどの台頭により自動化が実現しつつあります。

人工知能やビッグデータが普及すればするほど、データサイエンティストがこれまで培ってきたノウハウや知恵がAPIなどに集約され、高度な専門職ではなくとも一般的なエンジニアにも扱えるようになると考えられているのです。

データサイエンティストとして長く活躍するためには

今後、高速かつ正確な計算処理が必要な領域においては、AIに置き換わっていく可能性が高いと考えられます。

ただし、そもそもどのように問題提起をするか、どこに価値や意味を見出すかは、我々人間が意見を出し合い、形にしていく必要があります。そのため、AIは単なる計算資源またはパートナーとして活用されることになります。ここにデータサイエンティストとしての価値が現れ、AIやコンピューターは単なる道具であってはならず、人間と掛け合わさることで、データから改善を提案し、成果を上げることが出来る必要があります。

このように技術をうまく活用できる人材に対する需要は今後も高まるでしょう。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの平均給与は比較的高い傾向がある

『求人ボックス』によると、データサイエンティストの仕事の平均年収は約699万円となっています。これは日本の平均年収と比較すると高い傾向にあります。

派遣社員においても平均時給が2,606円となっています。

正社員の給料分布のボリュームが多いのは696~804万円の水準、全体の給与幅としては371~1,236万円と比較的広いため、勤務先や経験・求められるスキルによっても大きな差があると見受けられるようになっています。

まとめ

いかがだったでしょうか。以下、今回の記事「データサイエンティストとは？仕事内容や必要スキル、将来性を解説」のまとめになります。

データサイエンティストはビジネスの課題解決や意思決定をデータの分析によってサポートする職種です。課題の抽出や環境の構築、データ収集・加工、データ分析、レポート作成や改善点の提案など、幅広い業務に携わります。

必要なスキルとしては、分析や統計の知識とスキル、ビッグデータの知識、ビジネススキル、マネジメントスキルが求められます。データサイエンティストの仕事は試行錯誤が必要であり、常に最新のIT技術の動向に対応する必要があります。その難しさにも関わらず、データサイエンティストの仕事は充実感があり、データに基づいた意思決定の改善に貢献するやりがいがあります。

将来性については、AIの進化による影響も議論されていますが、データサイエンティストの役割はAIとの連携や意見の出し合いによって重要性が保たれると考えられます。データサイエンティストの平均年収は比較的高く、需要が高まる傾向にあります。