近年、AIやビックデータを扱う企業が増えていることから、データサイエンティストの需要は高騰しています。
しかし、データサイエンティストへの転職は決して簡単ではないため、業界理解や難易度、求められるスキルの理解が大切です。
そこで本記事では、現役のデータサイエンティストが業界の概要や転職難易度、求められるスキル、有利に進める方法などを徹底解説します。
はやたすデータサイエンティストへの転職を目指している方は、ぜひ最後までご覧ください。
【基礎知識】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、プログラミング技術や統計学、数学の知識をもとに、データからビジネス課題と事業専楽を立案する専門家です。
データサイエンティストは、単なるエンジニアとしての技術だけでなく、ビジネス全体を見る必要があります。
そのため、データサイエンティストは各企業にひとりは必要とされる存在です。
はやたすデータサイエンティストの年収と将来性も見ていきましょう。
年収相場
データサイエンティストの平均年収は、厚生労働省が公表している「職業情報提供サイトjobtag」によると約554万円です。
日本の平均年収は、国税庁が公表した「令和5年分民間給与実態統計調査結果について」によると460万円でした。
データサイエンティストの平均年収は、日本の平均年収と比較しても、約100万円高いことがわかります。月収に換算すると、約46万円です。
場合によっては、年収1,000万円も目指せるため、データサイエンティストの平均年収は高いと言えるでしょう。
（参照：令和5年分民間給与実態統計調査結果について 国税庁）
将来性
結論、データサイエンティストの将来性は明るいでしょう。
なぜなら、ビッグデータを扱う企業が増えるだけでなく、AI・機械学習を用いたデータ分析が普及しているからです。
情報の最先端である海外でもAI・機械学習を活用したデータ分析は増えているため、世界的にも必要な存在になる可能性は高いと考えられます。
データサイエンティストに転職する難易度
データサイエンティストに転職する難易度は、高い傾向にあります。
その理由は、エンジニアとしてのスキルだけでなく、ビジネス力も必要だからです。
データサイエンティストは、データ分析をもとに企業の課題を見つけ、戦略を説明します。また、チームとして活動するケースがほとんどのため、総合的なビジネススキルが重要です。
データサイエンティストに転職する難易度は高いですが、スキルを習得できれば企業で重宝される存在になります。
データサイエンティストとして成長できれば、独立もできるため、収入も大幅に増やせるでしょう。
データサイエンティストの転職に向いている人の特徴5つ
ここでは、特にデータサイエンティストへの転職に向いている人の特徴を解説します。
下記に該当する方は、データサイエンティストに向いている傾向があるため、前向きに検討することをおすすめします。
- AIや機械学習に興味がある人
- 情報収集や分析が好きで得意な人
- 地道な作業を続けられる人
- 協力してビジネスを進められる人
- 論理的思考力がある人
それでは早速、解説していきます。
AIや機械学習に興味がある人
データサイエンティスト転職に向いている人の特徴は、AIや機械学習に興味がある人です。
データサイエンティストは、AIや機械学習を活用してデータ分析を実施するケースが多くなります。
最先端の技術を利用する場面が多いデータサイエンティストには、AIや機械学習に興味・関心がないと情報不足となり、現場での対応が遅くなるでしょう。
AIや機械学習を扱うスキルは実践で必要になるので、必須条件とも言えます。
情報収集や分析が好きで得意な人
情報収集や分析が好きで得意な人も、データサイエンティストへの転職に向いている特徴です。
データサイエンティストは、データから情報を集めたうえで分析し、企業の課題を明らかにして行動指針を示すのが仕事です。
地道な作業を続けられる人
データサイエンティストは表に出るわけではなく、影で仕事を支えるのが役割です。
情報収集や分析は派手な仕事ではないため、コツコツとした作業が必要です。地道な作業ができない人は、続かない可能性が高くなります。
一方、コツコツ作業を積み上げられる方は、データサイエンティストの仕事が向いているでしょう。
協力してビジネスを進められる人
エンジニア関連の仕事には、ひとりで黙々と作業をするイメージをもつ人が多くいます。
しかし、ほとんどのケースにおいて、エンジニア関連の仕事はチームで作業します。
特にデータサイエンティストは、説明や指示出しなどが多く、チームで協力して仕事を進めるため、協調性が大切です。
論理的思考力がある人
データサイエンティスト転職に向いている特徴の最後のひとつは、論理的思考力がある人です。
データサイエンティストの仕事は、分析結果にもとづいて、失敗を防ぐために逆算して考えます。
分析結果から論理的に展開できないと、明確な根拠を伝えられません。根拠を説明しないでプロジェクトは進められないため、論理的思考力は重要視されます。
数学的根拠をもとに論理的説明ができる方は、データサイエンティストに向いていると言えるでしょう。
データサイエンティストの転職で求められる5つのスキル
ここからは、データサイエンティストの転職で求められるスキルについて解説します。
下記のスキルを習得していると、実践で活用できるため、転職活動が有利に進められる可能性があります。
- ビジネス力
- SQLの知識
- 機械学習の知識
- 統計学の知識
- Pythonを用いたエンジニアリング力
データサイエンティストへの転職を目指している方は、ぜひご覧ください。
ビジネス力
データサイエンティストの転職に求められるスキルのひとつは、ビジネス力です。
データサイエンティストは、データ分析から企業の課題を解決する戦略を立てます。その結果をわかりやすくプレゼンテーションする必要があるため、基礎的なビジネス力が必要です。
その後も協力してプロジェクトを実行するため、コミュニケーション能力やプレゼン力、課題解決能力などの基礎的なビジネス力が求められます。
SQLの知識
SQLの知識も、データサイエンティストの転職に求められるスキルです。
SQLとは、Structured Query Languageの略語で、リレーショナルデータベースに情報を格納し、処理するためのプログラミング言語
SQLはデータの抽出・集計を実施するための基盤技術であり、毎日の業務でデータベースから必要な情報を取得する際に頻繁に使用されます。
データを収集し、分析するデータサイエンティストにとって、SQLの知識は必要不可欠です。
機械学習の知識
データサイエンティストの転職には、機械学習の知識も求められます。
機械学習とは、大量のデータから何かを判別し、将来の予測をすること
企業は将来的にも、多くのデータを蓄積する必要があり、効率的かつ自動的に分析するスキルを必要とします。
データサイエンティストは、大量のデータから分析するため、機械学習の知識は必須です。
統計学の知識
データサイエンティストの仕事には、統計学も活用されるため、転職においても求められます。
統計学とは、データを理解し、分析結果を正しく解釈するための土台となる分野
具体的には、データの平均や分散の基本的な指標を使って傾向を把握したり、仮設検定を通じて意思決定を支援したりします。
データサイエンティストは、データ分析から正しく企業の課題を導き、解決するための手法を考えることが仕事です。
統計学の知識は業務内でよく使われるので、学習しておきましょう。
Pythonを用いたエンジニアリング力
データサイエンティストは、プログラミングもおこなうため、Pythonを用いたエンジニアリング力も求められます。
データエンジニアリング力とは、データ分析を実施するための基盤を構築する能力
具体的には、下記のようなスキルがあげられます。
- データ収集・統合・加工・分析基盤の構築、運用
- データの抽出・変革・格納を実施する工程の設計
- データガバナンスやデータ品質の管理
- データセキュリティ・プライバシー保護
データサイエンティストの転職で求められるスキルを習得していると、転職活動もスムーズに進められます。
データサイエンティストへの転職を有利に進める3つの方法
データサイエンティストへの転職は、求められるスキルを習得するだけで成功するとは限りません。
しかし、有利に進めるための手段は存在します。
下記は、データサイエンティストへの転職を有利に進める方法です。データサイエンティストを目指している方は、ぜひ実践実践してください。
- コンペで実績を作る
- 資格を取得する
- スクールで学習する
コンペで実績を作る
コンペで実績を作ると、企業からは即戦力として判断されるため、転職できる可能性は高くなります。
コンペに挑戦するときは、Kaggleの活用がおすすめです。
Kaggleとは、企業から提供されたデータをもとに、参加者同士が機械学習モデルの精度を競うプラットフォーム
データサイエンティストに転職するには、ノウハウだけでなく、実践で使えるスキルも必要です。
コンペで実績を作り、転職活動を有利に進めましょう。
資格を取得する
資格は、スキルや知識を証明できる根拠のひとつです。
企業としては、仕事をするときに証明できるスキルや知識があるほうが、安心して臨めます。
そのため、資格がある人とない人では、採用に差が生まれるでしょう。
データサイエンティストにおすすめの資格は下記記事をご覧ください。
スクールで学習する
データサイエンティストへの転職を有利に進めるのであれば、スクールでの学習も方法のひとつです。
データサイエンティストになるためのスクールは、転職に必要なスキルを理解しています。普段の学習でも必要のない勉強時間が減るため、学習効率も上がります。
はやたすTechFrontier（テクフロ）は、業界初の実践を含めたカリキュラムがある、Python×データサイエンティストスクールです。
動画教材だけでなく、コンペの実践でフィードバックを続けることで、スキルとして定着します。その結果、コンペでメダルを獲得し、転職に成功した方も多くいます。
ただし、TechFrontier（テクフロ）は完全審査制のため、誰しもが受講できるとは限りません。
動画視聴と面談が必須となるため、本気でデータサイエンティストを目指したい方は、下記公式LINEにご登録ください。
データサイエンティスト転職の注意点
データサイエンティスト転職を目指す際は、短期で考えないように注意しましょう。
独学で進めると2年以上かかるケースも多いため、長期的に計画する必要があります。いつまでに転職をしたいのか、市場の動きを分析しながら判断することが大切です。
先行者利益を得られれば、将来的に稼げたり、独立できたりするメリットがあります。
はやたす独立で学習するか、スクールで学習するかの判断は、自身の目指す目標に応じて判断しましょう。
データサイエンティストの転職によくある質問
データサイエンティストの転職によくある質問について回答していきます。
データサイエンティストで辛いと思うことはなんですか？
辛いと思う部分は人それぞれのため、一概には言えません。
データサイエンティストになるにはどのくらいかかりますか？
独学の場合、早くても2年ほどかかります。スクールに通う場合、半年〜1年ほどで転職できる可能性があるでしょう。
データサイエンティストに向いている人の特徴はありますか？
「AIや機械学習に興味がある人」「情報収集や分析が好きで得意な人」「地道な作業を続けられる人」「協力してビジネスを進められる人」「論理的思考力がある人」は、データサイエンティストに向いています。
データサイエンティストの年収はいくらですか？
データサイエンティストの平均年収は、厚生労働省が公表している「職業情報提供サイトjobtag」によると約554万円です。（参照：職業情報提供サイトjoptag 厚生労働省）
データサイエンティストへの転職は計画的に進めよう
データサイエンティストの仕事は難易度が難易度が高いため、転職活動にかかる時間は長くなります。
そのため、データサイエンティストへの転職は計画的な行動が必要です。とはいえ、転職ができるのか不安をもつ方も多くいるでしょう。
そこでおすすめなのが、TechFrontier（テクフロ）です。
はやたすTechFrontier（テクフロ）は、動画教材だけでなく、実践を踏まえたカリキュラムで構成されている業界初の実践型スクールです。
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また、完全審査制のため、本気でデータサイエンティストを目指している方同士で切磋琢磨できるでしょう。
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