統計ブロガーのにっしーです！
昨今データサイエンティストの人気が急激に高まっています。
しかし、データサイエンティストっていったい何をしているのか、どんな仕事なのか、よく分からないと思う方もおられるかと思います。
そこで今回は、そんなデータサイエンティストについて詳しくご紹介します。
この記事を読むと分かること
- データサイエンティストとは
- データサイエンティスト人気が高まっている理由
データサイエンティストの人気が高まっている理由
2009年にGoogleのチーフエコノミストがいった有名な言葉があります。
"“I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be statisticians” （ New York Timesより）
（意味：これからの10年で最もセクシー（魅力的）な職業は統計学者である。）
この言葉が多くのメディアで取り上げられたことで、世の中でビッグデータや統計学への関心が一気に高まりました。
実際、2013年に発刊された西内啓さんの『統計学が最強の学問である』という本はビジネス書大賞2014における経済書部門の大賞にもなっています。
統計学に興味ある方も、そうでない方もビッグデータ時代を生き抜くうえで一度は読んでおきたいビジネス本です。
そして、2017年には政府からもデータ利活用元年とうたわれ、よりデータ活用ができる人材の重要性に対する認識が高まったことも背景としてございます。
そして、2020年からは5Gがスタートしました。
その結果より多くのデータを集めやすくなり、再びビッグデータへの注目も高まりつつあります。
こうして現在、データサイエンティストの人気が高まっているのです。
そもそもデータサイエンティストとは？
データの分析、活用におけるプロフェッショナル
データサイエンティストとは、データ全般に関するスペシャリストのことです。
これだけ聞くと、すごく抽象的な定義ですよね。
というのも、データサイエンティストが果たす役割はとても幅広いものだからです。
たとえば、データベース（OracleやSQLなど）の知識、データ分析（ExcelやR,Python、SPSSなど）の手法、分析結果のビジネスへの活かし方、統計調査の実施方法など、多岐にわたる知識とスキルが求められます。
特に最近では、ビッグデータに注目が集まっているため、ビッグデータを活用したビジネス戦略の考案や課題解決が求められることが多いです。
要するに、データの持つ潜在能力をどこまで引き出せるか、がデータサイエンティストの腕の見せ所というわけです。
あらゆる業界で活躍できる可能性を秘めたデータサイエンティスト
今や、データがない会社など一つもありません。
日々の売り上げ、在庫、工数、経費、会社には本当に幅広いデータが存在しています。
データサイエンティストは、データさえあればそこから仕事を作り出すことが出来ます。
そのため、どんな業界でもどんな会社でもデータサイエンティストは活躍できる可能性を秘めた職種なのです。
平均年収は？
大手ナビサイトでデータサイエンティストに関する求人の年収を調べたところ、250万円～1000万円とのことでした。
かなり幅があるので、環境によってピンキリということでしょう。
一括りにデータサイエンティストといっても、経験や能力に応じて幅広く設定されているところが多いようです。
データサイエンティストが不足しているからといって、誰でも高い給料をもらえるわけではないので注意しておきましょう。
具体的な仕事内容
データサイエンティストは、データ収集、データベース環境の構築・管理、そしてデータ分析による課題解決など、仕事は様々です。
ほかにも自社の内部だけでなく、データに関するコンサルティングをする人もいます。
こう考えると、データ全般に関するスペシャリストというのも分かる気がします。
一人のデータサイエンティストがデータ収集～課題解決まで一貫して携わるようなケースもあれば、その一部のみを担当する場合も。
どこまで任せてもらえるかは、経験や能力によって変わってくるところです。
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は、「この資格をとればデータサイエンティストと名乗れる！」といった明確な基準はありません。
極端にいえば、本人が「自分はデータを使って経営に活かしているのだからデータサイエンティストだ！」といえば、データサイエンティストなのです。
しかし、自分で言っているだけの人に仕事を任せようと思う人はいませんよね。
そのため、様々な資格を取得して自らのデータ分析に関する知見の広さを客観的に示せるようにしたり、何らかのデータ分析の実績、データを活かした研究実績などを持つことが大切になります。
データサイエンティストにオススメの資格一覧
以下に、参考としてデータサイエンティストの方が持っていると有用な資格をまとめてみました。
データサイエンティストにオススメの資格一覧
- データサイエンティスト検定
- 統計検定
- ビジネス統計スペシャリスト
- オラクルマスター
- ディープラーニング検定
- OSS-DB技術者認定試験
- G検定
- E資格
- データスペシャリスト
- 統計士・データ解析士
- 基本情報技術者
- 応用情報技術者
- アクチュアリー
- Python3エンジニア認定基礎試験
もちろん上記のような資格を持っていなくても優秀なデータサイエンティストの方はたくさんいます。
しかし、実際に仕事を任せてもらううえで、肩書やそれに代わる実績があることは重要です。
相手に信頼してもらい仕事を任せてもらえやすくなります。
資格については以下の記事でも詳しくまとめているので、気になった方は是非読んでみてください。
【大学生・新社会人にオススメ！】データ分析に役立つ資格11選！
どうすればデータサイエンティストになれるのか
次に、どうすればデータサイエンティストを職業に出来るのかをご紹介します。
データサイエンティストの職種のある会社に就職する
まずは、「データサイエンティストになるためのキャリアが築ける会社に入ること」
これが一番シンプルだと思います。
実際に実務をしながら、データサイエンティストに必要な知識を身に着けていき、一人前のデータサイエンティストを目指すというわけです。
しかし、データサイエンティストになれる会社は今のところ少なく、またデータ分析に関する知見が全くない状態で採用されることも少ないと思います。
特に中途採用の場合は、実務経験あり、そうでなくても統計検定2級以上取得などのそれなりの基準が設けられているケースが多いです。
そのため、これらの条件を満たしていない方は、まずは独学かスクールでデータ分析の知識を身につけたほうがよいでしょう。
データサイエンティストのスクールに通う
他には、データサイエンティスト養成スクールに通うのも一つの手段です。
メリットとしては、データ分析のプロから学べるということと、スクールなので一緒に勉強する仲間がいるということです。
一方、デメリットは料金が少し高いところが多いという点です。
しかし、スクールでデータサイエンスに関する正しい知見を身につけることが出来れば、データサイエンティストになってからの収入を考えると、コスパの良い自己投資と考えることもできます。
もしお金に余裕のある方でデータ分析を学びたい方はスクールに通って学ぶことをオススメします。
色々なデータサイエンティスト向けのスクールがありますが、特に私がオススメなのがデータミックスです。
無料相談があること、社会人の参加者が多いこと、無料相談後にもしつこい勧誘が一切なかったことが理由です。
相談してみるだけでも、自身のキャリアを考えるキッカケになるかもしれないので、悩んでいる方は一度相談してみることをオススメします。
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フリーランスのデータサイエンティストとして実績を積んでいく
既にデータサイエンスに関する知見のある方は、フリーランスのデータサイエンティストとして案件情報サイトに登録して、実績を積んでいくのも良いでしょう。
会社で働くよりもフリーランスの方が自分の頑張りがそのまま給料に反映するので、上手くいけばかなり稼ぐことが出来ます。
案件には、簡単なものもあれば難しいものまで様々な種類があります。
まずは、自分に出来そうな案件がないか確認してみてはいかがでしょうか。
難易度の低い案件からこなしていき、少しずつ実績を積んでいくのもいいですね。
独学で学ぶ！
データサイエンティストになるための方法として、独学で学ぶという手もあります。
独学で学ぶ最大のメリットは、なによりお金がかからないことです。
しかし、データサイエンスという専門的な分野に関しては、独学で学んでいくのはなかなか難しいのが現状です。
また、独学では壁にぶつかったときに、なかなか続けられなかったりします。
そのためスクールに通うか、実際に働くかがデータサイエンティストになるための近道だといえるでしょう。
大学でデータサイエンスを学ぶ
これから大学に入る方は、大学でデータサイエンスを学ぶのもいいですね。
最近はデータサイエンスについて学べる学校が国内にも、増えてきているのでそういった学部に進学するのも良いでしょう。
例えば、滋賀大学、横浜市立大学、武蔵野大学では既にデータサイエンス学部がありますし、 現在、立正大学でもデータサイエンス学部が出来るという動きもありますね。 今後もどんどん増えていくと思われます。
大学で統計学やデータ分析を学びたい方は、以下の記事も参考になるかと思いますので、是非読んでみてください。
国公立・私立別 統計学を学べる国内の大学まとめ【2022年2月最新版】
データサイエンスはオイシイ職業である！
ビッグデータビジネスの課題として、データを正しく扱える人材が不足しているという点が挙げられます。
ビッグデータを活用できる人材を含む「先端IT人材」の不足は、2016年時点で15,190人ですが、2020年には約3倍の47,810人になるという予測が経済産業省から発表されています。
5Gの時代になれば、データ収集がより簡単に、よりスピーディーに行えるようになることが考えられるため、データサイエンティストの不足が予想されます。 この数年でプログラマーは爆発的に増えました。
5年後、10年後には、データサイエンティストがそのようになっているかもしれません。
そうなったとき、早くに行動してきた人が有利になります。
つまり、データサイエンティストは今後オイシイ職業になる可能性が高いというです。
ビジネスでは、「他の人よりも早く価値に気づき、行動すること」が成功につながります。
データサイエンティストの重要性に気づいている人はまだ少ない今こそチャンスかもしれないですね。
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