【データサイエンティストになるには】仕事内容・年収・スキル・将来性を解説！

「データサイエンティストになりたいけど具体的な仕事内容や必要なスキルがわからない」

本記事ではこのような悩みを解決します。

SNSなどの普及によりネット上に有益なデータが大量に存在する昨今、それらのデータをどう活かすかに注目が集まっています。

収集したデータを活かすには、優秀なデータサイエンティストが必要不可欠です。

そこで本記事ではデータサイエンティストの仕事内容や年収など基本的なことを一通り解説します。

データサイエンティストを目指している方はぜひ参考にしてくださいね。

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データを収集し、それを分析して会社の利益に繋がるような結論を導きだすのが役割です。

昨今、膨大なデータがインターネット上にあふれるようになりました。

しかしながらそれらのデータは統一されていないため、そのままでは扱うことができません。

そこでまずデータサイエンティストは、収集したデータを扱えるように統一化させます。

その後はデータを分析し、規則性やユーザーのニーズなどを見出します。

そして分析した内容を元にして「会社の役に立てるようにするにはどうすべきか」を考え、プレゼンテーションを行いチームメンバーに共有します。

SNSなどの書き込みには、商品の改善に繋がるような有益な意見がたくさんあります。

それらを活かせるかどうかは、企業の重要な課題となります。

データサイエンティストの年収、給料、給与

データサイエンティストの平均年収は699万円と言われています。

ただし、残業代やボーナスも含まれた数字だと思われます。

参考:データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料情報

その他のエンジニア職に比べると年収は高めとなっています。

これはデータサイエンティストのスキルを持った人材は希少性が高いというのが理由ですね。

データサイエンティストのスキルの磨き方と難易度

データサイエンティストは平均年収が高い反面、様々なスキルを求められるのが特徴です。

まず1つが、「統計学の知識」です。

収集したデータを分析するのには統計学を知らないことにははじまりません。

統計学は大学の情報工学部などで学習することができます。

次に必要なのがプログラミングスキルです。

膨大なデータを収集するときなど、データサイエンティストは簡単なプログラムを作成しないといけないことがあります。

プログラミングも情報工学部に行けば学ぶことが可能です。あるいは、プログラミングスクールなどでも学ぶことができます。

くわえて、分析したデータをどう活かすかを考えるためのビジネスマインドや、分析結果をわかりやすく伝えるためのプレゼンテーション能力も必要となるでしょう。

このようにデータサイエンティストは数多くのスキルを必要とするのが特徴です。

データサイエンティストの社会的なニーズと将来性

データサイエンティストは現在高い需要を誇っています。

膨大なデータを分析することの重要性は今後も増していきますし、将来性のある仕事と言えます。

1つ懸念点があるとすれば人工知能の存在です。

人工知能の今後の進歩の方向性によっては、データサイエンティストの仕事が減ってしまう可能性もあります。

人工知能が膨大なデータを分析することまでできるようになれば、データサイエンティストは必要なくなるかもしれません。

現状人工知能がどこまで成長するかは未知数ですので、はっきりとは言えないところです。

とはいえ、データサイエンティストを目指す方は人工知能の進歩には気をつけた方が良いでしょう。

まとめ

本記事ではデータサイエンティストについて解説しました。

データサイエンティストを目指す場合は、まずは統計学の知識を身につける必要があります。

統計学は大学の情報工学部などに通うことで習得することが可能です。

なるのが難しい職種ではありますが、データを分析し会社の成長に繋がる結論を導き出すというのは重要な仕事の1つと言えます。

本記事がデータサイエンティストを目指すきっかけとなったら幸いです。

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