## 未経験でもデータサイエンティストになれる？

AIやビッグデータの活用によって新たなビジネスチャンスが生まれることもあり、各企業でデータサイエンティストの存在が重要視されています。**データサイエンティストは高度な専門知識を必要とする職種ですが、IT業界未経験でもなれるのでしょうか？**

以降で、データサイエンティストに求められる条件やデータサイエンティストが活躍する企業を紹介します。また、データサイエンティストの年収も紹介しますので、参考にしてください。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データサイエンティストへの応募条件は、企業によって異なります。求められるスキルや実績はさまざまですが、**プログラミング経験1年以上、Python/Rによる機械学習プログラムの実装経験、解析ツールを使用した分析コンサルティング経験などが例として挙げられます。**

歓迎条件として挙げられているものには、データ整理や解析などといったデータに関する業務経験、数学が得意な人などがあります。

【参考】：[データサイエンティストの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_campaign=acv12)

### データサイエンティストが活躍する企業

データサイエンティストが活躍する企業には、以下のような企業があります。

・*総合商社系SIer*
・*コンサルティングファーム*
・*ITコンサルティング会社*
・*データ分析請負会社*

上記以外の企業でも、さまざまな企業でデータサイエンティストが必要とされています。データサイエンティストは商品開発や顧客獲得などといった売り上げに直結する重要な仕事を任されており、**業界・業種問わず重宝される存在と言えます。**

### データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収は、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の高度SE・ITエンジニア（基盤設計担当・ITアーキテクト）を参考にすると、平均年収778万円（※2023年2月執筆時点）と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりやや高いことが分かります。

高度な専門スキルを必要とされる職種のため、データサイエンティストの年収も日本の平均年収よりやや高くなっています。ちなみに、似た職種であるデータベースエンジニアの平均年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」によると424万円です。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月から2020年12月の間でマイナビエージェントに登録いただいた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

## データサイエンティストの仕事とは

データサイエンティストの仕事内容は幅広く、データの収集、分析、分析結果の検証などをします。ここでは、データサイエンティストの仕事内容について具体的に説明します。

### ビッグデータを活用してビジネスに活かす

多くの企業では商品開発やマーケティングのために、トレンドや顧客の嗜好などを把握することが重要になっています。そのためには多くの情報を収集し、分析した結果から課題や新たなアイディアを見つけることが必要です。

そこで必要になるのが、**データを分析し・その意味を発見し・ビジネスに活かす仮説を立てる「データ×ビジネス」のプロであるデータサイエンティストです。**

データサイエンティストの仕事は、**ビジネスの課題をデータから抽出するところから始まります。**システム開発に置き換えるなら、要件定義のさらに上流工程の「何をするのか」から始めるとも言えます。

つまり、データサイエンティストの仕事はIТスキルやプログラミング技術以外に、ビジネスの課題を抽出したりデータから筋の良い仮説を立てたりすることが必要となっています。

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## データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、IТスキル・統計学・マーケティングの3つです。ここでは、その重要な3つのスキルについて詳細を解説します。

データの抽出や加工・分析もすべてコンピュータで行うため、**データサイエンティストにはエンジニアリング、IТスキルは必須です。**最もよく使われるプログラミング言語は、統計解析に必要な「R言語」、AIでの統計処理（機械学習）に必要な「Python」などです。

また、データベースの操作に必要な「SQL」も使用することがあります。

統計学は、**そのままでは意味をなさないデータから意味を正しく読み取る学問です。**データ相互の見せかけの相関関係（偽相関）に惑わされずに、仮説を立ててデータから意味を検証するには統計学の知識が欠かせません。統計学を学ぶには、確率論や行列などの数学的知識も必要です。

### マーケティング、ビジネスのスキル

データサイエンティストの役割はデータをビジネスに活かすこと、端的に言えば会社がより利益を上げるための仕事をすることです。そのため、マーケティングや自社のビジネスについても理解する必要があります。

また、**データに基づくビジネス戦略を実行するには、社内の多くの部署との協業が必要です。**そのため、コミュニケーション能力やプレゼンテーション能力などのヒューマンスキルも必要です。

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

## 未経験からデータサイエンティストを目指すには

IT業界未経験の方がデータサイエンティストになるためには、どのようなスキルや知識が必要なのでしょうか。ここでは、IT業界未経験の方がデータサイエンティストを目指す際に必要とされる知識やスキルを紹介します。

### プログラミング言語の知識を身に付ける

データサイエンティストにもプログラミング言語の知識が必要です。**よく使うプログラミング言語には、Java・Python・Rなどがあります。**プログラミング言語は、参考書・オンライン学習・プログラミングスクールなどで学ぶことができます。

データベース関連では、ビッグデータの活用には欠かせないHadoop・保存システムなどに関わるMySQL・NoSQLなどの運用スキルを求められます。

【参考】：[Hadoop とは– AWS公式](https://aws.amazon.com/jp/elasticmapreduce/details/hadoop/)

### 数字に騙されない統計学の知識を身に付ける

統計学をきちんと学ぶことも重要です。*統計学はデータから価値のあるものを抽出する際に必須となる知識で、仮説を作るにも仮説を検証するにも統計学の知識が必須です。*

ビジネスに活かすという観点から統計学を見ると、確率分析・相関関係（偽相関・因果関係）・統計的検定・回帰分析の4つを理解することが求められます。**データを可視化するときに、数字に騙されないための基礎知識と言えます。統計学は、確率や行列などの数学的知識があると効率良く学べるでしょう。**

### マーケティング知識とビジネスマインドを持つ

ビジネスマインドもデータサイエンティストとっては重要です。**市場や顧客を理解し、チームで戦略を立てて実行するといったビジネスマインドは、データサイエンティストにとって最も重要なスキルとも言えます。**

また、クライアントや関係部署の人と積極的に関わる、プロジェクトリーダーを務めるなどでコミュニケーション能力を養うことも、データサイエンティストとして働く際に役に立つでしょう。

システム開発の世界で言うと、UI（ユーザーインターフェイス）、UX（ユーザーエクスピアリエンス）が重視されるため、*「顧客発想」ですべてを見る姿勢を身につけることも、データサイエンティストになったときに役立ちます。*

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## データサイエンティストになるための勉強方法

文系出身かつIT未経験でデータサイエンティストに必要な知識やスキルがゼロの状態だとハードルは高いかもしれませんが、新卒ではなく*既に社会に出て働き始めている20代・30代でもポテンシャル採用のチャンスはあります。*

IT業界は未経験でもマーケティング職やアナリストなど分析職の経験があれば、あとは足りないITスキルを補うだけなので、データサイエンティストへの転職もしやすいです。

未経験の状態でも、以下のような方法で学習を重ね、さらに資格も取得すれば転職活動を有利に進められるでしょう。

### 基本的なスキルを身に付ける方法

データサイエンティストに必要な知識やスキルを身に付ける方法としては、書籍で学ぶ・講座を受講する・プログラミングスクールに通うなどの方法がありますが、**未経験の方には独学ではなく講座やスクールを利用することをおすすめします。**

以下で紹介する2つの講座のほかにも、民間のさまざまな講座やスクールがあります。必要に応じて参考書などの書籍や無料で公開されている動画なども活用することで、より充実した学びになるでしょう。

*■データサイエンス・オンライン講座*
総務省統計局が提供する、社会人や大学生に向けたデータサイエンス講座です。誰でも無料で受講することができ、5週（＋補講・演習）に渡ってビジネスの現場で求められるデータサイエンスの基礎を習得します。

【参考】：[社会人のためのデータサイエンス演習](https://gacco.org/stat-japan2/)

*■現代統計実務講座*
一般社団法人実務教育研究所が運営する文部科学省認定の通信講座です。カリキュラムは8単元構成になっており、統計の知識と実践力を培うことができます。1か月1単元として約8か月で修了可能です。

【参考】：[現代統計実務講座 - 内閣府移行認可](https://www.jitsumu.or.jp/courselist/statistics)

データサイエンティストになるのに資格取得は必須ではありませんが、**取得しておくと自身のスキル証明になるので転職活動の際にも役立ちます。**データサイエンティストを目指す方におすすめの資格には、以下のようなものがあります。

*■情報処理技術者試験*
IPA（情報処理推進機構）が主催するIT全般に関する資格試験です。12の試験区分があり、中でも基本情報技術者試験やデータベーススペシャリスト試験はデータサイエンティストにおすすめです。

【参考】：[情報処理技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/)

データベーススペシャリストに一発合格できる？おすすめの参考書8選

*■データサイエンティスト検定*
2021年4月に一般社団法人データサイエンティスト協会が開始した、データサイエンスに特化した唯一の検定です。新しい検定資格ではありますが、データサイエンティストを目指す方は取得しておきたい資格の1つです。

【参考】：[データサイエンティスト検定 リテラシーレベル｜一般社団法人データサイエンティスト協会](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

*■統計検定*
一般財団法人統計質保証推進協会が主催する全国統一試験です。統計学に関する知識や活用力を評価します。統計のスキルはデータサイエンティストに必要不可欠なものです。

【参考】：[統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/)

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

*■データベース系の資格*
データサイエンティストはデータベースを操作するのに必要な「SQL」を扱うこともあるため、データベース系の資格も有効です。有名なものでは、ORACLE MASTERやOSS-DB技術者認定試験などがあります。

【参考】：[ORACLE MASTER Portal](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)
【参考】：[OSS-DB](https://oss-db.jp/)

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

オラクルマスターは難しい？試験区分と出題範囲から難易度を解説

## IT業界未経験からデータサイエンティストを目指すには

すべての企業にDX（デジタルトランスフォーメーション）が必要と言われており、ビッグデータの活用が企業にとって重要となっています。データを活用して企業にとっての課題・ビジネスチャンスを見つけるデータサイエンティストは、さまざまな企業で必要とされています。

**IT業界未経験からデータサイエンティストを目指すには、プログラミング言語といったITスキルに加え、統計学やマーケティングなどの知識を身に付ける必要があります。**また、実際に転職活動をする際は、IT業界未経験でも採用している企業を選ぶことになるでしょう。

しかしIT業界未経験の方は特に、企業選びや選考などをどのようにアプローチをすれば良いのか、分かりづらいと思います。

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データサイエンティストは各企業で人材が不足しており、需要性のある職種の1つです。そのため、IT業界未経験でもスキルや実績等があれば採用を検討する企業もあります。本記事では、データサイエンティストに求められるスキルやIT業界未経験から挑戦する方法などを解説します。

データサイエンティストの人材が不足しており、IT業界未経験でもスキルや実績があればなれる可能性がある

データサイエンティストを目指すなら、統計学とマーケティングを学ぼう

IT業界未経験からデータサイエンティストになるにはさまざまなスキルの習得が必要

未経験でもデータサイエンティストになれる？必要な知識・スキルとは

## データサイエンティストに求められるスキルとは？

**データサイエンティストとは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。**2010年頃から始まったビッグデータによるデータ爆発と、人工知能（AI）の活用加速により蓄積データの活用の場が増大しています。

そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータ分析を担当するデータサイエンティストは、情報技術の進歩によりITエンジニアの活躍する領域となってきています。そんなデータサイエンティストには、どのようなスキルが求められるのでしょうか？

### 人材育成強化が図られているデータサイエンティスト

近年、データサイエンティストは人工知能（AI）の活用拡大により脚光を浴びています。

内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」（AI戦略実行会議）が行われており、その中で議論されている主なAI適応領域として、各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が挙げられています。

データサイエンティストはそのAI適応領域での活躍が強く期待されており、人材育成強化が検討されています。

【参考】：[内閣府 AI戦略](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html)
【参考】：[内閣府 AI戦略2019](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistratagy2019.pdf)

### データサイエンティストに求められる3つのスキル

データサイエンティストが担当する仕事は、以下の一連のデータ分析に必要とされるビジネスサイクルをカバーします。

（1） ビジネス課題の抽出
（2） データ収集の準備・収集
（3） データ分析
（4） ビジネス課題の解決

上記のサイクルを実務に当てはめると、最初にデータ分析に必要なビジネス上の課題をヒアリングし、データ分析項目定義とゴールを設定します。次に、必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。

そして収集データを分析し、問題の可視化を行っていきます。最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、ビジネス改善を進めます。上記のビジネスサイクルに関係するスキルとして、**「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネススキル」が必要です。**

データサイエンスはバラつきのあるデータをデータ分析を用いて正しい考察を得るために活用し、データエンジニアリングはデータサイエンスで取り扱う膨大な情報をプログラミング技術などを用いて処理します。ビジネススキルは、最終的にどう経営で活かすのか提案するために必要です。

### データサイエンティストの将来性

需要の高まるデータサイエンティストですが、一方で「データサイエンティストはなくなる」あるいは「データサイエンティストはいらない」といった言葉を目にする事があります。

その理由は、AIに仕事がとって代わられるのではないかという懸念や、仕事が細分化して現在のデータサイエンティストではなくなるのではないか、という見方があるためです。

しかし、**データサイエンスの分野が今も成長を続けていることを考えると、データサイエンティストの需要の高さは今後も変わらないと言えるでしょう。**データをビジネスにどう活用していくかというデータサイエンティストの重要な役割も、現時点ではAIよりも人間の方が得意だと考えられています。

データサイエンスの分野でもAIが担う役割は拡大していくことが予想されますが、そのAIを活用するのは人間です。人間の力とAIの力を効果的に組み合わせ、データ活用をさらに進化させていくことは、今後もデータサイエンティストに期待されるところです。

## データサイエンティストの仕事内容

ここでは、データサイエンティストの役割や仕事内容、気になる年収事情について解説します。

### そもそもデータサイエンスとは？

データサイエンスとは、以下に挙げるデータ分析手法を扱う学術研究分野を指します。

数学や統計学を用いた数学的手法

計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法

機械学習やパターン認識等の人工知能技術

データサイエンティストはこれらのデータ分析手法を活用し、データ分析を行います。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

### データサイエンティストの役割や仕事内容

データサイエンティストの役割は、大きく分けて以下の3つに分類されます。

*・サイエンス的な役割*
データサイエンスの分析手法を研究し、利用すること

*・エンジニアリング*
データの分析のための収集や仕組みを作ること

*・ビジネス*
分析結果から導き出される傾向からビジネスへ活用すること

具体的な仕事内容は、データの収集・分析・加工、レポート作成、業務への組み込みです。企業によって異なりますが、一般的に顧客へのヒアリング後に課題の洗い出しと優先順位の決定を行い、課題の問題点を明確化して膨大なデータの中から活用できるものを選択・収集・保存・提案を行います。

### データサイエンティストになるには？

データサイエンティストには、統計学や数学の知識、データベースに関する知識、ビジネスに関する知識、プログラミングスキルなど、「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」の3つの領域をカバーする様々な知識やスキルが求められます。

そのため、**独学のみでいきなりデータサイエンティストになるのは難しいと言えます。**具体的には、以下のようなロードマップが考えられます。

大学などで情報学や統計学を学んで就職する

マーケターやアナリストから転職する

データベースエンジニアなどのエンジニアやマーケターなどは、データサイエンティストに必要なスキルの一部を用いて仕事をしているので、独学で学んだりスクールに通うなどして足りない知識やスキルを補うことで、データサイエンティストになることができます。

未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

データサイエンティストには3つのスキルが必要？年収や資格も解説

データサイエンティストの年収についてですが、類似職種であるアナリストの年収を参考にすると、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円（※2023年2月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

スキルや実績、年齢などによって年収が大きく左右されるのが特徴です。また、**データサイエンティストのキャリアパスとしておすすめなのは、プロジェクトマネージャーやITコンサルタントです。**スキルを活かした転職が行えます。

【参考】：[マイナビエージェント 職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)
※【平均年収 調査対象者】2015年から2016年の間でマイナビエージェントに登録いただいた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

## データサイエンティストのスキルレベルをチェックする方法

ここでは、IPAが定義するITスキルについてや、データサイエンティストのスキルレベルを確認する「スキルチェックリスト」についてまとめました。

### 情報処理推進機構（IPA）におけるスキルの考え方は？

IPAでは従来のITスキル標準（ITSS）により、IT技術者のスキルを定義しています。データサイエンティストは、学術を利用したデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を総合活用する領域なので、データサイエンティスト協会と共同でデータサイエンティストのためのスキルチェックリストを作成しています。

【参考】：[情報処理推進機構 データサイエンティストのための スキルチェックリスト](https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf)

### データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト

**データサイエンティスト協会では「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を定義しています。**スキルレベルは以下の4段階に分けられます。

*・シニア データサイエンティスト*（業界を代表するレベル）
産業領域全体、複合的な事業全体の課題に対応できる

*・フル データサイエンティスト*（棟梁レベル）
対象組織全体の課題に対応できる

*・アソシエート データサイエンティスト*（独り立ちレベル）
担当プロジェクト全体、担当サービス全体の課題に対応できる

*・アシスタント データサイエンティスト*（見習いレベル）
プロジェクトの担当テーマの課題に対応できる

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト スキルチェックリスト](https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver3.00.pdf)

IPA同様、スキルを大きくデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の3分類で整理し、人材育成に活用しています。どれも相互に重要性を持つものなのでバランスを保った知識吸収が必要です。

### デジタルリテラシー協議会とは？

2021年4月、内閣府が策定した「AI戦略2019」において、デジタル時代の人材育成や教育改革に対応すべく、データサイエンティスト協会・日本ディープラーニング協会・情報処理推進機構により、「デジタルリテラシー協議会」の設立が発表されました。本協議会では「デジタルを作る人材」だけでなく、*「デジタルを使う人材」を含めて人材育成を進めていく予定です。*

【参考】：[データサイエンティスト協会 「デジタルリテラシー協議会」設立のお知らせ](https://www.datascientist.or.jp/common/docs/DiLite_20210420.pdf)

### リテラシーレベル（DS検定™★）とは？

**2021年の秋から、データサイエンティスト協会によるリテラシーレベル（DS検定™★）の実施が始まりました。**その目的は、内閣府が策定した「AI戦略2019」に連動したデジタル時代の人材育成です。

受験者層としては、データサイエンティスト初学者、これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン、モデルカリキュラム教育を受けた学生等、幅広い層が対象です。

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定™★）](https://www.datascientist.or.jp/news/release-dskentei/)

リテラシーレベル（DS検定™★）では「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の想定スキルレベルの中で、アシスタント データサイエンティスト（見習いレベル）を対象として行われています。

【参考】：[データサイエンティスト協会 データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルとは？](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

## データサイエンティストのスキルアップにおすすめの資格

データサイエンティストは、サイエンス的・エンジニアリング的およびビジネス的な観点で仕事を進めます。そのため、学術的な知識と技術的な知識および業務的な知識がそれぞれ求められます。

ここでは、資格取得により得られるスキルについて整理します。

### データサイエンス力を高める資格

データサイエンス力向上のためには、データ分析能力を証明する以下の3つの資格取得がおすすめです。

*・統計検定*
データサイエンティストは学術的な知識と技術スキルをデータ分析に活用できるため、数学や統計の専門知識が求められます。統計自体の能力を証明するためには、統計質保証推進協会の統計検定がおすすめです。

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

*・Python 3エンジニア認定データ分析試験*
分析計アプリケーションのプログラミング能力を証明するために、Python 3エンジニア認定データ分析試験では、確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力が証明されます。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

*・G検定*
人工知能全般の能力を証明するために、日本ディープラーニング協会のG検定がおすすめです。G検定はジェネラリスト向けの検定で、E資格はエンジニア向けです。E資格ではディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているエンジニアレベルにあるか検定します。

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

### データエンジニアリング力を高める資格

データエンジニアリング力を高めるための資格として、以下の5つがおすすめです。

*・基本情報技術者試験、応用情報技術者試験*
IT系の共通スキルとして、情報処理推進機構（IPA）の基本情報技術者試験（FE）および応用情報技術者試験（AP）がおすすめです。応用情報技術者試験に合格することで、情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入を主導できるレベルとなります。

データサイエンティストとは、膨大な蓄積データを分析し、ビジネス課題を解決する統計の専門家です。内閣府のAI戦略においても今後の人材育成が議論され、2021年4月デジタルリテラシー協議会設立が発表されました。ここでは、その人材育成の最新動向とスキル要件を解説します。

データサイエンティストとは、膨大な蓄積データを活用・分析する統計の専門家です

データ分析はビジネス課題の解決やビジネス判断を助けることが期待されています

データサイエンティストは市場拡大により需要が高まり、スキル向上が内閣府でも検討されています

データサイエンティストに必要な3つのスキルとは？役立つ資格も紹介

## データサイエンスと統計学の違いとは？

近年話題のChatGPTを支えるAI技術は今も進化を続けており、そのAIを活用したビジネスはデータサイエンスによって支えられています。このデータサイエンスとはどのような学術分野なのでしょうか、また同じ学術分野である統計学と何が違うのでしょうか。

本記事では、**データサイエンスについてわかりやすく説明するとともに、統計学との違いを解説していきます。**また、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストについての仕事内容やメリットも紹介します。

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

## データの扱い方が統計学、そこから価値を生み出すのがデータサイエンス

まず結論として両者を説明すると、統計学はデータそのものの分析や扱い方に関する学問であるのに対し、データサイエンスはデータから価値を生み出す学問です。つまり、**最終的な価値創造とその過程で使われる手法の1つという違いがあります。**

そのため、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストは、その仕事の過程で統計学についても熟知している必要があります。AIビジネスはさらなる拡大をし続けているため、このデータサイエンティストになるメリットは非常に大きく、本記事後半でも詳しく紹介しています。

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## データサイエンスに関する基礎知識

まずはそもそもデータサイエンスとはどのような学問であるのか、その基礎知識を説明していきます。本章で統計学との違いも解説します。

データサイエンスとは、*様々な手法を用いて膨大なデータを分析し、関連性や法則性を見出すことで、有益な情報を導き出す学問です。*近年のAIブームによって有名になった言葉ですが、その歴史は古く、1970年代には既に使われていました。

今では、AI技術でビッグデータを解析し、ビジネス上の利益を出す理論的な手法として捉えている方が多いのではないでしょうか。データサイエンスは1つの学術分野ですが、数学やプログラミング、AIなど様々な技術を活用することが前提であり、複合的かつ応用的な学問とも言えます。

同じ学問である統計学とデータサイエンスは何が違うのでしょうか。決定的なところは、*統計学がデータの扱い方など手段としての学問であるのに対し、データサイエンスは様々な手段を使って目的である価値創造を目指す学問であるという点です。*

前述したようにデータサイエンスは、数学やプログラミングなどの手段を利用することが前提であり、統計学もその手段の中に含まれています。あくまで統計学はデータサイエンスにおいては、目的達成のための手段でしかないということです。

統計検定3級とはどのような試験か？攻略法や活かせる仕事も紹介

データサイエンスと関連のある用語としてデータ分析がありますが、どのような違いがあるのでしょうか。前述しましたが、データサイエンスの目的はデータから価値を見出すことであり、その過程で様々な手段を活用します。

データから価値を見出す過程では、データ分析を行うだけではなく、データ収集の基準や方法も考える必要があります。つまり、*データ分析もデータサイエンスの中の1つのプロセスに過ぎないということです。*

### データサイエンスの身近な例

具体的にデータサイエンスを活用した身近な例には何があるのでしょうか。製造業界、小売業界、エンターテインメント業界など幅広い分野で既にデータサイエンスは活用されており、身近な例は数えきれないほど存在します。

その中でも、ネットショッピングにおけるユーザの特性分析を取り上げてみます。ネットショッピングにおいて、個人プロフィールを登録したユーザが商品を閲覧することや購入を行うことによって、膨大なデータが収集されています。

*それをデータサイエンスによって分析することで、ユーザ個人個人に表示されるネット広告を最適なものにすることが可能です。*

## データサイエンティストについて

次に、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストという職種について説明します。仕事内容や統計情報から見た年収についてを具体的に解説します。

### 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の記事（2ページ目）