データサイエンティストの仕事内容｜現役プロが実例や流れも解説

といった悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストの仕事内容は、企業が貯蓄するデータを分析し、課題解決策の立案、指示までおこないます。

本記事では、現役のデータサイエンティストであるはやたすが、仕事内容を細かく網羅的に解説します。

またYouTubeでも動画版をアップしています。

ラジオ感覚で聴くだけでも大丈夫なので、ぜひ通勤時や家事の合間に聞いてみてください！

【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、統計学、数学などの学問や手法を用いて、企業の膨大なデータから課題を明確にし、解決するための策略を導き出す職種

データサイエンティストの仕事内容や必要なスキルについて知る前に、基礎知識を理解していると、業務のイメージもつきやすくなります。

データサイエンティストの平均年収はいくらなのか、将来性はあるのか、その実態についてみていきましょう。

平均年収

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554万円でした。（参照：職業情報提供サイトjoptag 厚生労働省）

日本の平均年収は国税庁調べるによると、460万円でした。

（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）

また、データサイエンティストの平均年収を月収換算にすると、約46万円となるので、総合的に他の職種と比較しても高いといえます。

将来性

データサイエンティストは、企業ひとりは在籍してほしいと言われている職種です。

なぜなら、企業の課題を定量的に分析でき、解決できる施策を考えられる存在は売上を伸ばすために必要だからです。

また、企業はこれからも顧客や自社データを集めるため、分析ができるデータサイエンティストは重要な存在となります。

データアナリストとの違い

データサイエンティストは、データアナリストと間違われやすいので、明確に理解しておきましょう。

違いは下記のとおりです。

	データサイエンティスト	データアナリスト
業務内容	ビッグデータの収集・分析予測モデルの構築課題解決	データの収集・分析・整理インサイトの提供
主に使う技術	エンジニアリング技術機械学習統計モデリングコンピューターサイエンス	データツール基本的な統計手法
主に必要なスキル	データサイエンス力データエンジニアリング力プレゼンテーション力ビジネス課題解決力	コミュニケーション力

【実例】データサイエンティストの仕事内容

それでは、著者であるはやたすが実際におこなったデータサイエンティストの仕事内容についてご紹介します。

たとえば、パソコンのレンタルは4月の新入社員が増える時期に、「新人研修で需要が高くなるかもしれない」と想像できるでしょう。

他にも選挙活動が始まったとき、「普段パソコンを持っていない団体が期間中だけ借りるから需要が高くなる」とも考えられます。

このような「なんとなく需要が増えそう」っていう直感に対して、本当に需要が高くなるのか、それは何台くらい必要になるのか判定するために作るのが需要予測モデルです。

需要が増えると判断できれば、機器を準備しておけるし、反対に今後需要が減りそうなら売却を考えることもできます。

今回の例は、需要予測モデルを作成することで、「失注を避けたい」「無駄なコストを増やしたくない」といった、ビジネス課題を解決するためにデータ分析を実施していました。

データサイエンティストの仕事の流れ

それでは、データサイエンティストの仕事の流れについて解説します。

【STEP1】ビジネスの理解・課題の特定

データサイエンティストの仕事では、まずビジネスの理解と課題の特定をおこないます。

なぜなら、データサイエンティストの仕事は、データを活用してビジネス課題を解決することだからです。

企業のビジネス課題を解決するためには、なにが原因なのかを明確にする必要があるので、STEP1で必ず実施します。

【STEP2】データの準備・収集

続いては、データの準備・収集です。

データサイエンティストは数値結果をもとに、なにを改善すべきか論理的に解決へと導きます。そのためには、データが必要不可欠です。

具体的には、企業が保有するデータから、売上額や客数、時間帯、商品などのデータを取得したり、キャンペーンのデータを収集したりします。

【STEP3】データの理解・可視化

データ収集をおこなったあとは、どんなデータ内容なのかを理解し、可視化します。

データについての理解ができなければ、不足している情報や解決のための施策に根拠不足になってしまう恐れがあるでしょう。

データの理解と可視化ができないまま進めてしまうと、STEP4以降でおこなう実務にズレが生じてしまうので、STEP3で必ず実施します。

【STEP4】データの加工・前処理

STEP4では、実際に分析を進めます。ほとんどのケースで必要になるのが、データの前処理です。

たとえばPOSデータでは、システムエラーで一部データが欠けてしまっているかもしれません。場合によっては、手入力が必要なデータで、表記揺れが発生している可能性もあります。

データの加工・前処理は、不具合をおこなさないためにも不可欠な作業になるので、モデル作成前に必要です。

【STEP5】モデルの作成

STEP5では、モデルの作成をおこないます。

モデルとは、関数のこと

たとえば、「y=2x」なら1という数字を入れると、2という数字が出てくる仕組みです。他にも5を入れると10が返ってきます。

このように、xにさまざまなデータを投入したときに、売上個数yを予測してくれる関数がモデルです。

モデルを作成するには、下記のようなさまざまなアルゴリズムが必要です。

いくつものアルゴリズムを試し、モデルの作成ができたら、次のSTEP6に進みます。

【STEP6】モデルの評価

STEP6では、作成したモデルが正しく予測できているのかを評価します。

ただし、モデルの制作は決して簡単ではないため、99%の確率で1度目は失敗します。

正しく予測できない場合は、STEP4のデータ加工に戻って投入するデータを変更したり、モデルのチューニングをしたりします。

繰り返し正確なモデルの作成をすることで、正しい分析ができるようになるのです。

【STEP7】レポーティング・アプリケーション化

STEP7では、作成したモデルを利用します。

Amazonのおすすめ機能のように、アプリ内で機械学習モデルを使うのであれば、実際にモデルを変更しなくてはいけません。

業務に落とし込んだり、アプリ内で使うモデルに変更したりしたあとは、どれだけの変化が起きたのか効果測定を実施します。

以上がデータサイエンティストの仕事内容の流れです。

活躍できるデータサイエンティストになるには

活躍データサイエンティストになるには、下記の手段が必要です。

それぞれについて、くわしく解説していきます。

必要なスキル・知識を習得する

データサイエンティストの仕事内容を実践で取り組むには、下記のスキルと知識がを習得しましょう。

データ分析から立案・実行までおこなうデータサイエンティストには、多岐にわたるスキルや知識が求められます。

くわしい内容については、後述の「データサイエンティストに必要なスキル・知識」で解説しています。

主体的な行動ができるようになる

データサイエンティストになるには、主体的な行動が必須です。

企業の課題をデータ分析し実行するには、指示待ちではなく、自ら行動する必要があります。

また、データサイエンティストは指示をだす側の存在のため、主体的な行動力は必要不可欠です。

実践できるスクールに入会する

データサイエンティストの仕事内容や流れで解説しましたが、習得すべきスキルや業務範囲は多岐にわたります。

独学で進めると実践できるまでに、最低2年以上かかるケースがほとんどです。データサイエンティストを目指す方にとっては、大きな時間ロスに感じるでしょう。

しかし、学習と実践ができるスクールに入会すれば、半年〜1年でデータサイエンティストになれる可能性が高まります。

実践ではKaggleを活用してコンペに出場し、課題と次のステップを明確にします。半年間にわたり現役のデータサイエンティストがサポートするので、実践で使えるスキルがみにつくのも特徴です。

実際に、コンペでメダルを獲得し、半年で転職に成功している受講生もいます。

受講中に実践をおこない、転職にも有利になるスキルを身につけられるのは、TechFrontier（テクフロ）の強みです。

データサイエンティストを本気で目指している方は、ぜひ下記公式LINEにご登録ください。

データサイエンティストに必要なスキル・知識

データサイエンティストを目指す方は、下記のスキルと知識が求められます。

ひとつずつ具体的に解説するので、ぜひ参考にしてください。

基礎的なビジネス力

データサイエンティストに求められるひとつ目のスキルは、ビジネス力です。

具体的には、下記のビジネス力があげられます。

データサイエンティストは分析結果をもとに、実行するまでの提案をおこないます。その後は、チームを動かすためのディレクションを実施します。

このように、データサイエンティストはチームで活動するため、上記のビジネス力が必要です。

データサイエンス力

データサイエンス力とは、情報から得られる企業の課題を解決するためにデータ分析するスキル

データサイエンス力は、データサイエンティストにとって必要不可欠なスキルです。

具体的なデータサイエンス力は、下記のとおりです。

膨大なデータから企業の課題を導き出す必要があるため、数学や統計学の知識とデータリテラシーは必須です。

また、データ分析をもとに改善策を策定するので、課題解決力も重要です。

データエンジニアリング力

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

データサイエンティストは、システム導入もおこなうため、エンジニアとしての技術も必要です。

具体的には、下記のデータエンジニアリング力が求められます。

データ収集や分析は人力でおこなうのではなく、システムを用いて正確に実行します。その際、データエンジニア力が必須です。

特に活用する言語は、「Python」「R言語」なので、データサイエンティストを目指す際は習得しましょう。

統計学や分析の知識

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

データサイエンティストは、多くのデータから偏りなく分析するため、統計学の知識も必要です。

実務では、基本的な数値をもとに、データの傾向を把握し、仮設検定を通じて戦略のサポートをおこないます。

統計学や分析の知識が不足していると、根拠がない戦略になる可能性があるので、学習するようにしましょう。

SQLの知識

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活用します。

データサイエンティストはデータ収集から分析を実施するため、SQLは不可欠な知識です。

機械学習の知識

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

企業が収集したデータをもとに課題を分析するのがデータサイエンティストの役割です。

機械学習の知識が不足していると、なんのデータか判別ができないため、習得しなくはいけません。

データサイエンティストに向いている人の特徴3つ

データサイエンティストの仕事内容や必要なスキルをみて、自分に向いているのか不安に思う方もいるでしょう。

人によって向き不向きは存在します。その中でも、下記に該当する場合は、特に向いている方の傾向です。

それぞれの理由について、くわしく解説します。

情報収集が得意な人

情報収集が得意な人が向いている理由は、データを集めたり、最新のビジネス情勢を把握したり必要があるからです。

データサイエンティストは、企業の課題を解決し、売上を伸ばすための戦略を策定します。その際、最新のビジネス情報もキャッチしないと、時代に乗り遅れてしまいます。

データサイエンティストはさまざまな情報を集め、仕事に活用するため、情報収集が得意な方は特に向いているでしょう。

数学や分析が得意な人

データサイエンティストは、数学的根拠をもとに分析するため、数学や分析が得意な人は向いている傾向にあります。

基本的な業務も数値分析になるので、これまでに数学や分析に関する仕事をしていた方にとっては、得意分野になるはずです。

元から数学や分析が得意な方にとっては、天職にも感じるでしょう。

論理的に思考できる人

データサイエンティストは、分析結果から根拠ある戦略を策定するため、論理的思考ができる方は向いている傾向にあります。

論理的に説明できない場合は、経営陣も納得できず実行に移せません。

データサイエンティストは企業全体の動きに関わるので、経営陣を納得させるためにも、論理的思考力が大切です。

データサイエンティストに不向きな人の特徴

データサイエンティストに不向きな人の特徴は、下記に該当する方です。

データサイエンティストに不向きな方は、向いている傾向の反対になるケースがほとんどです。

その中でも、上記に該当する方は、特に不向きな傾向にあります。

不向きなまま仕事を続けると、「毎日がつらい」と思ってしまう可能性があるので、自分が向いているのか確認してから挑戦するといいでしょう。

データサイエンティストの仕事内容に関するよくある質問

データサイエンティストの仕事内容に関する質問について回答します。

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554万円でした。（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には将来性がありますか？

データサイエンティストは、膨大なデータから企業の課題を明確に分析し、解決策を策定できる人材は、企業にとって大切な存在です。

データサイエンティストはやめとけって言われる理由はなんですか？

「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由は、下記があげられます。

データサイエンティストの仕事内容｜まとめ

データサイエンティストの具体的な仕事内容をまとめると下記のとおりです。

データを活用して、ビジネス課題を解決するのが、データサイエンティストの役割です。

ここまで聞くと「データサイエンティストになるのが難しい」と感じる方も多いでしょう。

独学で学習すると最低2年以上かかるため、決して簡単ではありません。しかし、実践をおこないながら学習をすれば、最速で半年〜1年でデータサイエンティストになれる可能性があります。

TechFrontier（テクフロ）は、業界初の実践型を中心としたデータサイエンス×Pythonを学習できるスクールです。

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