データサイエンティストにできること5選や将来性、必要なスキルを解説

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を目指す際、ミスマッチを防ぐためにどのようなことができるのか確認したいはずです。

そこで本記事では、データサイエンティストにできることや仕事内容、転職するためのスキルセットなどを解説します。

データサイエンティストにできること5選

それでは早速、データサイエンティストにできることを解説します。

データサイエンティストを目指している方は、転職後になにができるようになるか確認しましょう。

データ分析の構築と運用

データ分析の構築と運用は、データサイエンティストの中心的な業務です。

たとえば、ECサイトで「売れ筋商品の傾向」を知るには、販売履歴データを時系列で分析し、トレンドやシーズン性を捉える必要があります。

そのためには、SQLによるデータ抽出や、BIツールによるダッシュボード設計が求められます。

データ分析の構築と運用は、データサイエンティストになるとできることのひとつです。

AI・機械学習モデルの活用

AI・機械学習モデルの活用も、データサイエンティストにできることです。

データサイエンティストは、膨大なデータを分析するために、AIや機械学習モデルを活用します。

AIの知識をビジネス現場に応用できる力は、データサイエンティストに求められる実践力のひとつです。

ビジネス課題の抽出と解決策の立案

ビジネス課題の抽出と解決策の立案は、データサイエンティストの上流工程です。

分析だけでなく、問題の本質を見極め、現実的な施策に落とし込みます。

たとえば、来店者数が減った原因を「キャンペーン不足」と短絡的に判断せず、店舗立地や天候、競合状況まで含め、データを総合的に調べる視点が必要です。

そこから「駅からの導線に課題がある」と判断すれば、チラシ配布エリアやWeb広告の配置も変わります。

数字だけに頼らず、仮説と分析を繰り返しながら提案できる力は、データサイエンティストにできることです。

経営者層とのコミュニケーション

データサイエンティストは、経営課題に直結する問題に取り組むため、経営者層とコミュニケーションを取ります。

営業職や技術職の場合、経営者層と関わるケースはほとんどありません。役職によっては関わりますが、滅多にないでしょう。

そんな中、経営者層とコミュニケーションを取れるのは、データサイエンティストにできることです。

チームのマネジメント

チームのマネジメントも、データサイエンティストが担う役割です。

データサイエンティストは、経営課題を解決するための立案から実行までおこないます。その際、プロジェクトを中心になって動かすのが、データサイエンティストです。

チームのマネジメントをする機会は、昇格をしない限り経験できません。

しかし、データサイエンティストになると、チームのマネジメントもおこなえます。

データサイエンティストと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。

違いは以下のとおりです。

	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

データサイエンティストとデータエンジニアとの違い

データサイエンティストは、データエンジニアとも間違われやすいため、確認しておきましょう。

	データサイエンティスト	データエンジニア
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	データ分析基盤の構築・設計データ収集データの整理・加工AIや機械学習の運用・改善
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	プログラミングスキル
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	データベース管理データパイプラインツールクラウドプラットフォーム

データサイエンティストの仕事内容

続いては、データサイエンティストの仕事内容について解説します。

主な仕事内容の流れは、以下のとおりです。

データサイエンティストは、ビジネスの理解から始まり、課題の解決まで実行します。

ぼくが実際におこなった仕事内容は、以下の記事でくわしく解説しているので、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストで活用するためのスキルセット

次に、データサイエンティストで活用するスキルセットを解説します。

以下のスキルセットは、データサイエンティストにできることの幅を広げるために不可欠です。

データサイエンティストを目指す方は、ぜひご覧ください。

データサイエンス力

データサイエンス力は、データサイエンティストとして活躍するために求められるスキルです。

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

データサイエンティストは、膨大なデータから論理的にビジネス課題を導き出すため、データサイエンス力は不可欠です。

また、データサイエンス力が高くなるほど、データサイエンティストとしてできることの幅は広がります。

データエンジニアリング力

データエンジニアリング力も、データサイエンティストで活躍するためのスキルです。

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

データサイエンティストは、データ分析するためのシステム導入もおこなうため、エンジニアとしてのスキルも必要です。

データエンジニアリングの技術も、上がれば上がるほど、できることの幅は広がります。

ビジネス力

経営課題を解決する立案をしたり、実行する際にマネジメントをしたりするデータサイエンティストには、ビジネス力も不可欠です。

ビジネス力とは、対人関係や業務遂行、意思決定など、仕事の場において必要な能力

ビジネス力は、実際の現場で培われる部分もあるため、すぐ身につくわけではありません。

そのため、ビジネス力は焦らず着実に定着させる意識をもつと良いでしょう。

データサイエンティストを目指すロードマップ

ここまで、データサイエンティストの概要について解説しましたが、「実際にどうやって進めればいいの？」と悩む方がほとんどです。

以下は、最短でデータサイエンティストになれるロードマップです。

「イメージができない」という方のために、以下YouTubeでくわしく解説しているので、ぜひご視聴ください。

データサイエンティストの将来性

結論、データサイエンティストの将来性は、他の技術系の職種と比べて高い傾向です。

理由は以下があげられます。

また、データサイエンティスト協会が公表した「データサイエンティストの就労意識」では、会員の8割が将来性を感じていると回答しました。

（引用元：データサイエンティスト協会 データサイエンティストの就労意識）

このように、データサイエンティストの将来性は今後も、高くなり続けるといえるでしょう。

データサイエンティストによくある質問

データサイエンティストによくある質問について回答します。

資格は必要ですか？

資格は必要なく、実践で活用できるスキルが大切です。「資格を取得したい」という方には、統計検定2級をおすすめします。

30代データサイエンティストの年収はいくらですか？

スキルや経験によって年収は異なるため、一概には分かりませんが、複数の調査データから約600万円〜1,000万円ほどが考えられます。

（参照元：厚生労働省 jobtag データサイエンティストのリアル）

（参照元：求人ボックス 給料ナビ データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料）

（参照元：doda 2024年版 平均年収ランキング）

データサイエンティストのつらいことは何ですか？

人によってつらいと思う部分は異なりますが、データサイエンティストになるまでの難易度はネックに感じるでしょう。

データサイエンティストにできることは将来性が高い！

データサイエンティストにできることは、企業課題の抽出・解決策の立案・実行、マネジメントなど多岐にわたります。

ビジネスで必要とされるスキル・知識を網羅的に習得するため、将来的に悩むケースはほとんどないでしょう。

ただし、データサイエンティストになる難易度は高い傾向です。独学であれば、2年ほどかかるため、途中で挫折してしまう方も少なくありません。

しかし、TechFrontier（テクフロ）であれば、モチベーションを保ちながら半年〜1年ほどで達成できる可能性があります。

TechFrontier（テクフロ）とは、業界初の実践中心となるデータサイエンス×Pythonスクールです。

実践9割：学習1割で進めるため、現場で活用できるスキルが定着します。受講生のほとんどは、数ヵ月でコンペメダルを獲得したり、データサイエンティストに転職したりしてます。

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TechFrontier（テクフロ）は、最短でデータサイエンティストになるために必要なスキル・知識を集約したスクールです。

受講生同士のつながりを作るためにも、月に一度オフ会も実施しています。