1.データサイエンティストの仕事内容

---

この章では、データサイエンティストの仕事内容について解説していきます。

 

データサイエンティストは、ビジネス上の課題を抽出し、解決に向けてビッグデータの収集・加工・分析を担当する職種を指します。

データサイエンティストの仕事内容の一例として、大量に蓄積された顧客データの分析によって新商品開発や現行商品の改善に直結するヒントやアイデアを出したり、顧客の消費行動の変化を踏まえて効果的な販売戦略の打ち出しを提案したりします。

 

データサイエンティストの仕事内容について詳しく解説していきます。

 

データ収集・分析

データサイエンティストは、データを収集して、分析を行ったりし、その分析の結論を出します。

データ収集・分析において、どのようなデータを集めるのかということも重要です。

 

データの構造化・管理
収集、分析、結論を出したデータを整理し、第三者が見ても理解しやすいように管理します。

理解しやすいように管理することで全員がデータにアクセスし、新たな知見を発見できる機会を設けることも業務の1つです。

 

レポート作成
データを分析した結果やその結果から導き出された知見をレポートにまとめることも業務です。

データ分析の結果は戦略立案に直結するため、内容は経営層向けのレポートになることが多いです。

 

課題解決
データサイエンティストとして、データ分析を行い、結果からビジネスの課題解決に役立ちそうな情報や法則を見出したり、問題解決のためのビジネス戦略立案を行うことも業務の1つです。

 

データサイエンティストと近しい職種にAIエンジニアと機械学習エンジニアがあります。

AIエンジニアは、最先端技術であるAI(人工知能)を開発したり、ビッグデータの解析を行ったりする、AI(人工知能)に携わるエンジニアを指します。

 

機械学習エンジニアは、システムに機械学習を実装や開発を担当するエンジニアを指します。

AIエンジニアと機械学習エンジニアはどちらもデータサイエンティストで必要になる開発スキルなどを使用することが多いです。興味がある方は確認してみましょう。

 

 

 

 

2.データサイエンティストの年収

---

この章では、データサイエンティストの年収を解説していきます。

また、データサイエンティストの最高年収、最低年収、フリーランスとして働く場合の年収、会社員として働く場合の年収についても比較していきます。

 

フリーランスのデータサイエンティストの年収詳細です。

職種名	平均年収	最高年収	最低年収
データサイエンティスト	1,089万円	2,400万円	240万円

 

データサイエンティストの平均年収が1,089万円、データサイエンティストの最高年収が2,400万円、データサイエンティストの最低年収が240万円です。(フリーランススタート 調べ/2021年7月時点)

フリーランスのデータサイエンティストの年収詳細は下記フリーランスのデータサイエンティストの月額単価を年ベースで算出したものです。

 

フリーランススタート データサイエンティストのフリーランス求人・案件 月額単価相場では、データサイエンティストの平均月額単価が90.8万円、データサイエンティストの中央値月額単価が90万円、データサイエンティストの最高月額単価が200万円、データサイエンティストの最低月額単価が20万円となっています。

doocy Job データサイエンティストのフリーランス求人・案件 時給単価相場では、データサイエンティストの平均時給単価が4,753円、データサイエンティストの中央値時給単価が4,620円、データサイエンティストの最高時給単価が16,250円、データサイエンティストの最低時給単価が1,720円となっています。(doocy Job(ドーシージョブ) 調べ/2021年7月時点)

 

会社員エンジニアの年収を見ていきましょう。

 

まず、会社員エンジニア全体の平均年収は469万円です。

会社員エンジニアの年収をもう少し詳しく見ていくと、以下のようになります。

 

 

次に会社員のデータサイエンティストの平均年収を見ていきましょう。

 

会社員のデータサイエンティストの平均年収は700万円と言われています。

会社員エンジニア全体の平均年収を比較すると会社員のデータサイエンティストの方が高く、50代の会社員エンジニアの平均年収とほぼ同等であることがわかりました。

 

また、フリーランスのデータサイエンティストと会社員のデータサイエンティストと比較してみると、フリーランスのデータサイエンティストの方が389万円程(約1.6倍)年収が高いという結果が分かりました。

データサイエンティストとして活躍をするのであれば、会社員のデータサイエンティストよりも平均年収が高く、かつ高年収が獲得しやすいフリーランスのデータサイエンティストをおすすめします。

 

データサイエンティストとしてフリーランス求人・案件を早速ご覧になりたい方はこちらから↓

 

 

 

 

3.データサイエンティストの年収アップに必要なスキル

---

この章では、データサイエンティストの年収アップに必要なスキルを解説します。

データサイエンティストとして必要なスキルを持ち合わせていることによって高年収を獲得することが出来る可能性が高まります。

 

また、今後データサイエンティストとして仕事に参画する方も参考にしていただき、是非高年収を獲得するためにお役立てください。

 

数学、統計、データ分析/解析の知識やスキル

データサイエンティストにとって年収アップに必要なスキルは、数学、統計、データ分析/解析の知識やスキルです。

データサイエンティストとして、数学、統計、データ分析/解析の知識やスキルが必要です。

 

数学は微分積分学・線形代数学などの知識が必要です。

さらに、機械学習を活用するためにパターン認識、予測、精度などの評価手法、一様分布、正規分布、二項分布、ポアソン分布の確率分布などの統計学、データマイニング手法などのデータ分析/解析の知識やスキルを持っておくことが大切です。

 

データサイエンティストにとって数学、統計、データ分析/解析の知識やスキルは必須でしょう。

 

 

プログラミングスキル

データサイエンティストにとって年収アップに必要なスキルは、プログラミングスキルです。

データサイエンティストとして、Python、R言語、SQLなどのプログラミング言語を必要とします。

 

また、MySQL、Git、Hadoop、Dockerなどのミドルウェアのスキルや知識、Linux、WindowsのOS知識、AWS、Google Cloud Platform(GCP)などIaaSの知識、SASやTableauなどの統計関連ツールの知識など、様々な経験やスキルがあると希少性が高まり、データサイエンティストとして高年収を獲得できる可能性が高まります。

 

 

ビジネススキル

データサイエンティストにとって年収アップに必要なスキルは、ビジネススキルです。

データサイエンティストとして、ビジネスに対する深い理解、論理的思考能力、文書作成能力、プレゼンテーション能力が大切になってきます。

 

データサイエンティストとして、データを分析し導き出した結果を事業戦略などに役立てることが重要です。

そのため、企業のビジネスについてもしっかり理解しておくことが必要です。

 

分析対象の業界や自社のビジネスモデルのほか、市場トレンドや競合他社の状況などもしっかりと理解しておくことが重要です。

また、分析を行う上での論理的思考能力や、第三者が理解しやすい文書作成能力、プレゼンテーション能力も必須です。

 

 

機械学習・深層学習(ディープラーニング)の知識やスキル

データサイエンティストにとって年収アップに必要なスキルは、機械学習・深層学習(ディープラーニング)の知識やスキルです。

深層学習(ディープラーニング)とは、十分なデータ量があれば、機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習のことです。

 

機械学習や深層学習(ディープラーニング)の考え方、特性、使い方、決定木などの基本的なアルゴリズムから、パーセプトロン・ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなど代表的なアルゴリズムの使い方の知識やスキルがあると希少性が高くなり、データサイエンティストとして高年収を獲得しやすいでしょう。

 

 

コミュニケーションスキル

データサイエンティストにとって年収アップに必要なスキルは、コミュニケーションスキルです。

データサイエンティストは、現場で働く他エンジニアや研究者、経営層などと連携をとっていくことが多い仕事です。

 

データサイエンティストとして、年収アップを望むのであればコミュニケーションスキルを向上させると良いでしょう。

 

 

 

 

4.データサイエンティストの年収アップにおすすめの資格

---

この章では、データサイエンティストの年収アップにおすすめの資格を解説していきます。

データサイエンティストになるためには様々なスキルが要求されるため、データサイエンティスト関連の資格を保持していることで、自分のスキルを証明する材料となります。

 

G検定(ジェネラリスト検定)

G検定(ジェネラリスト検定)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。

トヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。

 

深層学習(ディープラーニング)の基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているか検定します。

AI(人工知能)・機械学習・深層学習(ディープラーニング)の基礎知識から最新動向、法律・倫理までが出題されており幅広い知識/スキルを習得できます。

 

そのため、データサイエンティストにおすすめの資格です。

 

 

E資格(エンジニア資格)

E資格(エンジニア資格)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。

トヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。

 

E資格(エンジニア資格)は、深層学習(ディープラーニング)の理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを検定します。

協会が認定したJDLA認定プログラムを過去2年以内に修了することが受験条件となっており、G検定(ジェネラリスト検定)と比較して、より専門的な内容になっています。

 

一般的なAI(人工知能)知識の他、応用数学、機械学習、深層学習(ディープラーニング)の応用など深層モデルの構築、Pythonを使ったプログラミングなどの知識/スキルを習得することができます。

そのためデータサイエンティストとして、取得しておきたいおすすめの資格です。

 

 

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が提供する国内の民間資格です。2020年6月に受付が開始された新しい資格です。

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonによるデータ分析の基礎・方法などの理解力などが習得できる試験であるため、データサイエンティストとしておすすめの資格です。

 

 

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施している統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。

統計検定は、4級、3級、2級、準1級、1級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎の8区分の資格が公開されており、段階に応じて自分の統計のスキルを試すことができます。

 

データ分析や機械学習を実際に遂行するにあたって確率や統計学は必要な知識です。

そのためデータ分析や機械学習を活用するデータサイエンティストとして、取得しておきたい資格の1つです。

 

 

データベーススペシャリスト試験(DB)

データベーススペシャリスト試験(DB)は、(IPA)情報処理推進機構が運営する資格で、高度情報処理技術者試験に紐づく資格です。

データサイエンティストとしてデータベースの企画、要件定義、開発、運用保守の知識と実践的なスキルが身に付く試験です。

 

データサイエンティストとしてデータベースの知識と実践的なスキルを身に付けることが出来るためおすすめの資格です。

 

 

オープンソースデータベース技術者認定資格(OSS-DB技術者認定資格)

オープンソースデータベース技術者認定資格(OSS-DB技術者認定資格)は、特定非営利活動法人LPI-Japanが運営しているオープンソースデータベースの知識と技術を認定する資格です。

SilverとGoldの２つのレベルがあり、Silverはデータベースシステムの設計、開発、運用知識/スキルがあるエンジニアの方向け、Goldは大規模データベースシステムの改善や管理、コンサルティング知識/スキルがあるエンジニアの方向けの試験です。

 

各種データベースの実務的な運用管理スキルを身に付けられるため、データサイエンティストにはおすすめの資格です。

 

 

 

5.フリーランス求人・案件数から見るデータサイエンティストのニーズ

---

この章ではフリーランス求人・案件数でデータサイエンティストのニーズを解説していきます。

フリーランススタートで公開されている職種別求人・案件数を分析してみると、データサイエンティストは774件です。（※フリーランススタート調べ/2021年7月）

 

2021年7月時点でフリーランススタートが取り扱っているフリーランス求人・案件数は201,989件です。

データサイエンティストのフリーランス求人・案件を占有率は約0.5%ということが分かります。

 

上記結果により、データサイエンティストのフリーランス求人・案件と占有率は一定数存在するため、IT市場にデータサイエンティストのニーズがあると言えるでしょう。

 

 

 

6.データサイエンティストの将来性

---

この章ではデータサイエンティストの将来性について解説します。

データサイエンティストのニーズは今後も安泰していくでしょう。

 

データサイエンティストのニーズが安泰する理由として、フリーランススタートでデータサイエンティストのフリーランス求人・案件が一定数存在することが挙げられます。

データサイエンティストのフリーランス求人・案件数は774件です。

 

フリーランススタートで取り扱っているフリーランス職種の中でもデータサイエンティストのフリーランス求人・案件は一定数存在するため、ニーズがあることが分かります。

 

IT市場を分析し、データサイエンティストのニーズが安泰である理由を見ていきましょう。

 

株式会社グローバルインフォメーションのビッグデータの世界市場 - 2025年までの予測：経営、財務、マーケティング・営業の調査によると、世界のビッグデータ市場規模は、2020年の1388億8600万ドルから2025年までに2294億2300万ドルに成長すると予測されており、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は10.6％とのことです。

 

AI(人工知能)やIoT以外にもビッグデータ市場、5G、ブロックチェーン、xRなどによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩、エンジニアの高齢化などの観点より、データサイエンティストを含むITエンジニアは人材不足に陥る可能性が高いです。

2030年まで79万人のITエンジニア不足に陥る可能性があるとも言われています。

 

データサイエンティスト協会は、国内企業を対象に実施した、データサイエンティストの採用に関する調査結果を2020年4月に発表しています。

同調査では、従業員30名以上の企業を対象に、企業規模別のランダム抽出によって、2019年8月21日～10月8日の期間に行われており、283社から有効回答を得ています。

 

1年間で新たにデータサイエンティストを採用予定だった企業(82社)に、目標としていた人数のデータサイエンティストを確保できたかを尋ねたところ、58％が目標人数を確保できなかったことが明らかになっています。

さらに、今後3年間にデータサイエンティストを何名程度増やす予定かを尋ねた質問では、データサイエンティスト在籍企業(82社)では77％が増員を予定していると回答しています。

 

また、現在データサイエンティストが在籍していない企業(201社)においても、11％が新規獲得を目指しているとのことです。

上記様々な分析を考慮すると、データサイエンティストのニーズは短期的な視点から見て安定していく可能性が高く、また、中・長期的な視点から見てもニーズがなくなる可能性は非常に低いと言えるでしょう。

 

 

 

7.まとめ

---

今回はデータサイエンティストという職種に絞り、データサイエンティスト年収の詳細(平均年収や最高年収)、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年収アップに必要なスキル、データサイエンティスト年収アップに役立つ資格、フリーランス求人・案件数から見るデータサイエンティストのニーズ、データサイエンティストの将来性について詳しく解説していきました。

 

データサイエンティストとして、明確な目標を立て常に学習し続けることが活躍をする上で大切となってくるでしょう。

明確な目標を立てることでやるべきことの方向性が定まり、自ずと年収もアップしてくるでしょう。

 

なお、データサイエンティストとして、高年収を獲得したい方はフリーランスとして独立することをおすすめします。

しかし、エンジニア未経験でフリーランスとして独立しても参画できるフリーランス求人・案件は少ないです。

 

まずは会社員として、データサイエンティストやAIエンジニア、機械学習エンジニア、データアナリスト、データベースエンジニアとしての実務経験を数年程積んだ後、フリーランスとして独立することを検討してみましょう。

データサイエンティストとして高年収獲得のため、第一歩を踏み出してみませんか。

 

フリーランスエンジニア専門の求人・案件一括検索サイト「フリーランススタート」に少しでも興味がある方は是非ご登録ください。

 

なお、フリーランススタートはiOSアプリ版やAndroid版をリリースしています。

通勤しているエンジニア・デザイナーでちょっとしたスキマ時間で手軽にフリーランス求人・案件を検索したい、開発言語の単価が知りたい、フリーランスを将来的に検討している方などは是非インストールしてみてください。

 

フリーランススタートのアプリを有効活用して、フリーランスとして第一線で活躍しましょう！

 

フリーランススタート iOSアプリのインストールはこちらから→

 

フリーランススタート Androidアプリのインストールはこちらから→

 

本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。