1.データサイエンティストとは

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データサイエンティストはビッグデータを分析し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルです。

データサイエンティストが誕生する前は、データを収集する人と分析する人が分かれていました。

人気が出てきた理由として、

 

 

などが挙げられるでしょう。

 

膨大なデータの収集や分析はもはや、IT部門が片手間に処理できません。

しかし同時に、大量のデータはビジネスチャンスに繋がる、「金山」であるともいえます。

 

そこで、ビッグデータを収集・解析してビジネスに活用するために、専門家が求められるようになったのです。

 

データサイエンティストとデータアナリストの違い

明確に違いが定義されておらず、仕事内容もいくつか共通していますが、職務範囲が異なります。

データアナリストはデータの収集と分析を行い、企業が課題を解決できるようにサポートする職業です。

 

そこから業務によって2つのタイプに分かれて、

 

 

が存在します。

 

コンサル型は課題解決に向けた提案を中心に行う、コンサルティングがメインです。

一方で、エンジニア型は機械学習やツールを駆使して、製品やサービスを改善を目指します。

 

まとめると、データの収集と分析を専門的に行う職業といってよいでしょう。

対して、データサイエンティストの仕事範囲は幅広いです。

 

データの収集・分析はもちろん、課題解決に向けた立案、さらにはデータ収集に適した環境作りも行います。

データサイエンティストはデータアナリストの上位職と言えるでしょう。

 

ただし、企業によって違いの定義が異なるので、必ずしもその限りではありません。

 

 

 

 

2.データサイエンティストの仕事内容

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データサイエンティストの仕事は組織によって異なりますが、大きく次の3つに分けられます。

 

 

基本的な仕事の流れは上記の通りです。

データ分析と解析からビジネスの提言まで通して行うので、仕事量は膨大になります。

 

それぞれの業務内容について、詳しく解説しておりますので、ご覧ください。

 

データ収集・分析

課題解決に必要なデータを収集し、ビジネスに活かせるように分析を行います。

実際にデータを収集し始める前に、

 

 

などを事前にまとめなければなりません。

 

提案内容に必要なデータを収集して、分析できるような形にします。

必要なデータが無い場合は、そのデータを収集するシステムの環境構築も行うのです。

 

そのほか、データを管理している業務部門とコミュニケーションをとる必要もあります。

収集したデータを組み合わせて、ビジネスに役立つデータを特定するのです。

 

分析のアプローチ方法として、

 

 

の2パターンがあり、状況に応じて適切な手段を選びます。

データサイエンティストは、ビジネスの経営方針の決定に繋がるようなデータをあぶり出すのです。

 

 

データの構造化・管理

収集したデータの分析精度を高めるために、データクレンジングというデータ整理を行います。

やみくもに集められたデータは、必要ないデータが紛れ込んでいるのです。

 

不必要なデータを削除したり、空欄のデータを補ったりして、分析精度をよくします。

「どこにどのようなデータがあるのか」を決めて、データを構造化させることで分析や解析がしやすくなるのです。

 

また、データの構造化を終えた後も、再度乱されてしまわないようにしっかりと管理しなければなりません。

データ入力時のルールの周知や、システムで制限をするなどの工夫が必要でしょう。

 

 

レポート作成

データ分析で得た知識を課題解決に繋げるために、レポートを作成して報告します。

レポートは見た人が内容を一目で把握できるように、図形やグラフィックを使用してまとめてます。

 

分かりやすくレポートにまとめる作業をレポーティングと呼び、データが細かくなるほど重要になります。

ビジネスにおける重要な指標（KPI）を整理して、見逃さないように見える化しなければなりません。

 

もしKPIに抜けがあった場合、ビジネスにおける重要な変化を逃してしまいかねないからです。

そして、レポートをもとに課題解決に向けた提案を行います。

 

必要に応じて、将来の問題を明らかにしたうえで、次のデータ分析に繋げるのです。

 

 

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3.転職市場からみるデータサイエンティストの将来性

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日本国内における、データサイエンティストの転職需要はまだまだ高いといえるでしょう。

2021年データサイエンティスト協会実施のデータサイエンティストの採用に関するアンケート調査によると、1年でデータサイエンティストを増やした企業は49%という結果です。

 

今後3年間で採用・育成したいデータサイエンティストの人物像として、「経験のみを採用する」と回答した企業が74%いることがわかりました。

また、経験者のなかでも「データによるビジネス課題解決を得意とする人材」や「複数の分野を俯瞰的にみてデータ分析の活用を戦略的に考えられる人材」を採用/育成したいと考えている企業が半数以上いることもわかりました。

 

さらに、経済産業省実施のIT人材需給に関する調査内の試算では2030年までに、先端IT人材の不足が最大で73.7万人に達するとされているのです。

以上のデータから、日本国内におけるデータサイエンティストはまだまだ売り手市場であるといえるでしょう。

 

また、世界的な視点から見ても、データサイエンティストの需要は増えています。

glassdoorが発表した、2022年のアメリカで将来性のある仕事ランキングではフルスタックエンジニアに次ぐ3位です。

 

ビッグデータ分析の市場規模も年々増加し、2025年には870億米ドルを突破すると予測されています。

今話題のAI(人工知能)やIoTといった先端技術の拡大が成長を手助けしているので、世界的に見ても将来性がある分野といえるでしょう

 

 

 

4.未経験からデータサイエンティストへの転職を実現させるには

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ITやデータ分析の経験がなくても、データサイエンティストに転職できます。

どの分野におけるスペシャリストにも、未経験でなかった時期はないからです。

 

しかし、幅広い知識と技術を求められるので、未経験からの転職のハードルは極めて高いのは間違いありません。

それでも転職を目指すのであれば、次の方法を参考にしてみてください。

 

 

自分に合ったキャリアプランを見つけて、取り組んでみましょう。

それぞれどのような方法なのか、詳しく解説します。

 

開発経験を身に付ける

未経験からデータサイエンティストを目指すなら、まずはエンジニアなどで開発経験を身に付けるのが現実的です。

上述した通り、データサイエンティストには幅広い知識と技術が求められ、そのためには経験を積む必要があります。

 

データサイエンティストに求められる開発スキルは、以下の通りです。

 

 

IT業界未経験であるなら、スキルをある程度身に付けエンジニアへの転職を目指しましょう。

エンジニアとして実務経験を積みながら、機械学習や統計の勉強を進めるとよいです。

 

エンジニア経験はあるがデータ分析は未経験であるなら、データサイエンスの周辺職種に転職しましょう。

エンジニアとしての経験に加え、データ分析の実務経験もあれば、採用してもらえる確率も上がります。

 

 

転職理由と志望動機を一貫させる

データサイエンティストだけに限りませんが、転職理由と志望動機を一貫させることは重要です。

自分の転職理由と会社の志望動機が矛盾していると、面接官に悪い印象を与えてしまいます。

 

そうなってしまわないように、志望動機を考えるときは転職理由に立ち返って考えてみましょう。

転職理由をポジティブに言い換えることで、考えやすくなります。

 

例えば、転職理由が給料が低いことであれば、チャレンジできる環境で目に見える成果を手にしたいといったイメージです。

また、転職理由と志望動機の間を、具体的なエピソードで繋げるようにしましょう。

 

具体的なエピソードがない場合には、小さなエピソードを組み合わせるのも有効です。

作り上げたら、家族や友人、転職エージェントなどの第三者の意見を聞いてみてください。

 

 

 

データサイエンティスト特化型スクールを受講する

データサイエンティストの勉強には独学もよいですが、特化型のスクールを受講すると効率的です。

特化型スクールを受講するメリットとしては、

 

 

といった点が挙げられます。

 

データサイエンティストには幅広い知識が要求されるのに対し、本や学習サイトといった教材が少ないです。

その上、必要な知識の多さとプログラミングの難しさから、挫折してしまう方も珍しくありません。

 

実際、プログラミングに挑戦して挫折した人は、87.5%にもなるというデータがあります。

特化型スクールであれば、目指している目的が明確であること、プロの講師が分かりやすく解説してくれるほか、質問できる環境なので挫折しにくいです。

 

さらに、スクールによっては転職や就職支援も行っているので、スムーズに転職活動へ繋げられます。

スクール選びのときは講師の質はもちろん、割引やキャッシュバックといったキャンペーンにも注目しましょう。

 

 

転職エージェントを活用する

データサイエンティストに転職をする際には、転職エージェントも活用してください。

転職エージェントを利用するメリットとして、

 

 

といった点が挙げられます。

 

転職の相談に乗ってくれたり、転職関連全般のサポートをしてくれるので、積極的に活用しましょう。

無料で利用できるので、気軽に相談してみてください。

 

 

 

 

5.まとめ

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データサイエンティストとその将来性について解説しました。

当記事をご一読いただくと、データサイエンティストは、世界に必要とされている職業ということがわかるでしょう。

 

その分、要求されているスキルは幅広いうえに高いレベルです。

それでも、今からでも知識と経験を積み上げれば、転職できる可能性は十分にあります。

 

将来性が確かにあるデータサイエンティスト転職に、積極的に挑戦してみてください。

 

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