データサイエンティストとは｜仕事内容からなり方、必要スキル、将来性まで解説

「データサイエンティストってどんな仕事？」

本記事ではそんな疑問をかかえている方向けに、データサイエンティストの仕事内容を簡単に解説します。

データサイエンティストになる方法や必要なスキルについても触れていますので、データサイエンティストを目指そうと考えている方は参考にしてください。

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目次

• 1 データサイエンティストとは
• 2 データサイエンティストの仕事内容
  • 2.1 課題の把握
  • 2.2 データの特定
  • 2.3 データの収集・加工
  • 2.4 分析モデルの構築
  • 2.5 モデルのパフォーマンス測定
  • 2.6 最適なモデルの実装 or　ビジネス上の提言
• 3 データサイエンティストに近接する職種
  • 3.1 データエンジニア
  • 3.2 データアナリスト
  • 3.3 機械学習（AI）エンジニア
• 4 データサイエンティストに必要なスキル
  • 4.1 データサイエンス力
  • 4.2 データエンジニアリング力
  • 4.3 ビジネス力
• 5 データサイエンティストになる方法
  • 5.1 1.データサイエンスについて学ぶ
  • 5.2 2.関連するスキルを習得する
  • 5.3 3.下位の職種からチャレンジする
• 6 データサイエンティストの将来性
• 7 まとめ：データサイエンティストとは

この記事の監修者

水野真理子
（ファイナンシャル・
プランニング技能士）

働きながら某スクールでプログラミングやデザインなど学び、未経験からWEB業界へ。最近は仕事の幅を広げるために動画編集スクールを検討中。ファイナンシャルプランナーの視点から、仕事に繋がるコスパの良いスクールを厳選してご紹介します。

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、データをもとに洞察を引き出し予測を行うデータ分析の専門家です。

企業に所属するデータサイエンティストがデータの整理や分析を行う目的は、ビジネスに活用するためです。

ビジネス活用の例は、大まかには次の3つとなるでしょう。

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仕事は、次の6つのプロセスを行います。

では、プロセスを順番に見ていきましょう。

データサイエンティストに近接する職種

データサイエンティストの仕事の守備範囲を知るには、データサイエンティストに近接する職種を理解しておく必要があります。

ここでは、以下の職種についてデータサイエンティストとの職務の違いを解説します。

データエンジニア

データエンジニアは、システムへの実装や運用を専門的に行うエンジニアです。

具体的には、分析に使うデータを蓄積しておくためのデータ基盤を設計・構築し、運用します。

データを特定し、データを収集・加工する過程で、データエンジニアと協業することが多いでしょう。

データアナリスト

分析のプロセスを担う点でデータサイエンティストとデータアナリストは共通していますが、守備範囲はデータサイエンティストよりも狭くなっています。

データサイエンティストは画像や音声、話しことばといった「非構造化データ」も扱う一方、データアナリストが扱うデータ種類は、基本的にエクセルに落とし込める「構造化データ」です。

データサイエンティストは、特定業務のプロセスの改善など、その場限り（繰り返し行わない）のプロジェクトを任されることが多いですが、データアナリストはルーティーンの分析作業を行うことが多いでしょう。

データサイエンティストはデータアナリストよりもクリエイティブ性を求められる、上位の職種といえます。

※企業によっては、データアナリストとデータサイエンティストを同じ職種として扱う場合があります

機械学習（AI）エンジニア

機械学習エンジニアとデータサイエンティストが扱う業務の範囲はほぼ同じです。

ただし機械学習エンジニアは「エンジニア」であり、システムを作る（実装する）という点に力点が置かれています。

検証を終えた最適なモデルをシステムへ実装する作業を担うのであれば、機械学習エンジニアと表現するのが適切かもしれません。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、次の3タイプに分類できます。

データサイエンティストには上記の能力が3つともすべて必要であるため、カバーするスキルの範囲は膨大です。

では、ひとつずつ解説します。

データサイエンス力

データサイエンス力とは、専門的な分析を行うための能力全般を指します。

統計学や人工知能についての知識をもち、課題に適切なアルゴリズムを使用して分析モデルを構築します。

Excelに入力できるタイプの構造化データだけでなく、画像や音声、話し言葉などの非構造化データも扱います。

データエンジニアリング力

データエンジニアリング力は、システムへ実装しシステムを運用するための能力です。

ただしこれらの業務は「データエンジニア」という職種が専門的に行い、データサイエンティストと分業しているケースがあります。

扱うデータを定常的に蓄積しておく「データ基盤」を、設計・構築・運用します。

データ基盤としてはクラウドサービスを活用することが多いため、各クラウドサービスの知識も必要でしょう。

データの欠損処理や加工、構築したモデルのシステムへの実装など、プログラミングを活用する場面も多いです。

プログラミング言語のほかにも、SQLなどのデータ操作言語の知識もあるとよいでしょう。

ビジネス力

ビジネス力は、ビジネスの視点からデータ分析を活用していくための能力です。

分析の精度を高めるためには、データサイエンティストが事業や業種に精通している必要があります。

データサイエンティストの求人においても「当業界での就業経験がある人」という条件がある場合があり、業界に精通している人は有利といえるでしょう。

データサイエンティストになる方法

データサイエンティストになるルートは、次の3ステップです。

それぞれのステップを解説します。

1.データサイエンスについて学ぶ

データサイエンティストのコア業務を行うには、統計学や機械学習、ディープラーニングといったデータサイエンスを学ぶ必要があります。

データサイエンスを学ぶ方法は、主に次の2つが考えられるでしょう。

なお、ITの大手企業は修士や博士号をもつ人を採用する傾向があるため、大手企業を目指すのであれば大学院卒が必須です。

2.関連するスキルを習得する

データサイエンスに関連するスキルを学びましょう。

プログラミング

プログラミングは、データを加工したりデータ分析に利用します。

データサイエンス周りでよく使われるプログラミング言語は次のとおりです。

データの視覚化

データを分析したあと、分析結果をビジュアライズ化するツールを利用します。

ツールの使い方に慣れておくとよいでしょう。

3.下位の職種からチャレンジする

データサイエンティストを募集する企業の7割以上は経験者のみを採用するとしている（※）ため、未経験者がデータサイエンティストとして就職できる可能性は低いです。

よって、データアナリストやデータエンジニアなど、下位の職種からチャレンジしてみることをおすすめします。

上記の職種で数年経験を積んだ上で、同じ会社で職種変更をお願いするか、転職活動を行ってみましょう。

（※）出典：データサイエンティストの採用に関するアンケート-データサイエンティスト協会 11P

データサイエンティストの将来性

米国労働統計局(BLS)によると、データサイエンティストの求人数は、2021年～2031年で36%増加すると考えられています。

他の職種よりもかなり速いスピードで増加するため、募集がなくなってしまう心配はなさそうです。

まとめ：データサイエンティストとは

データサイエンティストについてまとめると、次のとおりです。

さまざまなスキルセットを必要とする専門職種なので、ハードルは高めといえます。

ただデータアナリストやデータエンジニアからステップアップすることは可能なので、知識とスキルを身に着けてチャレンジすることをおすすめします。

この記事を書いた人

n-ito

codyのライター。OA機器の法人営業を12年経験。中小企業に対し、基幹システムやサーバー、ビジネスフォン、Webサイトを納めてきました。社内SEとお客さまの橋渡し役だったため、技術的なことをわかりやすく噛み砕いて説明するのが得意。会社員時代に初級シスアドとファイリング検定の資格を取得しています。