## 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。

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## 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

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/)

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## 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/)

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！

*・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。

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## 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とは、企業の持つビッグデータを分析することで有益な情報を抽出し、ビジネス価値を創出するデータサイエンスの専門家です。データサイエンティストの主な仕事内容は4つに分類できます。

*▪︎分析対象の決定*
まずは企業の持つ課題の中から、データサイエンスによって解決したい課題をビジネス視点から設定します。課題に対してどのようなデータを収集すればよいかもここで決定します。

*▪︎データ収集*
設定した課題解決に対して、必要なデータ収集を実際に行うフェーズです。データ収集方法についても検討する必要があり、場合によってはプログラミングも活用します。ここで有用なデータを大量に取得できるかどうかが後々のフェーズで重要になってきます。

*▪︎データ分析*
収集したデータを分析し、課題解決に必要な情報を抽出するフェーズであり、データサイエンスが最も活用されます。多くのケースではビッグデータの分析が求められており、高度なAI技術や統計学が必要となるため、データサイエンティストの腕の見せ所です。

場合によってはクレンジングと呼ばれるデータの加工を行うこともあります。

*▪︎分析結果の報告*
分析により得られた結果をレポートにまとめ、経営層に報告するフェーズです。自らの成果をわかりやすく明確に伝えられなければ、今までの業務が無駄になることもあります。プレゼンテーション力やコミュニケーション力も求められるでしょう。

データサイエンティストの年収は、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4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。

このようにデータサイエンティストは、**データサイエンスという高度な技術を持っているがゆえ、他の職種に比べて比較的高い年収を得やすいと言えます。**他業種からいきなりデータサイエンティストになるのは難しいかもしれませんが、目指す価値はあるといえるでしょう。

【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=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【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)

## データサイエンティストを目指すメリット

データサイエンスとデータサイエンティストについて理解が深まったところで、最後にデータサイエンティストになることのメリットを紹介していきます。

### 高い年収を狙うことができる

データサイエンティストを目指すことの大きなメリットに、高年収を狙える点があります。

前述した年収データにもありますが、*データサイエンティストは統計的に年収が高い傾向があり、同職種に就業することができれば高年収を狙えるでしょう。*データ分析などの技術視点だけでなく、ビジネス視点のスキルも求められるため、高年収であっても不思議ではありません。

### 転職市場において市場価値が高い

データサイエンティストはその仕事内容から、数学や統計学などの学問知識、ビッグデータの解析に必要なAI技術、ビジネス上の課題をデータサイエンスで解決に導くスキルを持っているとみなされます。こうした複数のスキルを所持している人材は市場であまり多くありません。

さらに、昨今のAIブームからデータサイエンティストが不足しているという現状もあります。このような背景から、*データサイエンティストは転職市場で高い価値を持っており、エンジニア市場で転職の幅が広くなる点がメリットと言えます。*

### 今後も業界の成長が期待できる

AIブームが起きてから数年が経過しましたが、未だにAIを含むデータサイエンス分野は成長を続けています。最近話題となっているChatGPTのような画期的な技術が今後も世に出てくることも予想されるでしょう。

そのため、*まだまだデータサイエンティストの需要は下がることはなく、むしろ需要が増えていくとも考えられます。*今後も成長が期待できるデータサイエンス業界に身を置けることは大きなメリットと言えます。

データサイエンティストはなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

## データサイエンティストとしての理想の企業を探すには

本記事ではデータサイエンスとは何かを説明しつつ、統計学やデータ分析との違いや同分野の専門家であるデータサイエンティストについても解説をしてきました。

データサイエンティストを目指すメリットも紹介した通りで、目指す価値のある職種であることが理解できたと思います。一方、**そうしたメリットを享受するためには企業選びも重要であり、できることなら成長企業でかつ自分に合った仕事ができる理想の企業を目指したいところです。**

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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データサイエンスは昨今のAIブームの中で話題の学術分野ですが、どのような学問であるのかご存知でない方も多いはずです。本記事では似た学術分野の統計学との違いを含めて同学問を解説するほか、データサイエンティストについても仕事内容やメリットを紹介していきます。

データサイエンスはデータからビジネス面や学術面における価値を見出す学問

統計学はデータ解析手法の1つであり、データサイエンスにおける手段の1つでしかない

データサイエンティストは高年収も狙え、エンジニア市場価値も高いためメリットの多い職種

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

## データサイエンティストは文系でもなれる？

データサイエンティストは、データ分析を通して企業が抱える問題を改善する役割を持つエンジニアです。一般的には、データサイエンティストは統計や確率など、数学に強くなければなれないというイメージが持たれているようですが、理系でなければデータサイエンティストになれないのでしょうか。

*結論から言うと、文系でも、データサイエンティストを目指すことも可能です。*この記事では、文系でもデータサイエンティストを目指す方のために、その仕事内容や、文系でも目指せる理由、データサイエンティストになる方法や、気をつけたいことを解説していきます。

### 数学力だけでなく文系知識も役立つ場面がある

現役のデータサイエンティストは、数学の知識を持つ理系の大学や大学院の出身者が多く、新卒採用も文系学部よりは理系学部からの方が有利だという点は否めないでしょう。文系からデータサイエンティストになるためには、統計学や確率などの勉強を十分行うことはもちろん必須です。

**しかし、データサイエンティストの仕事においては、心理学や経営学など、文系学部の知識が活かせる場面も多くあり、文系出身でデータサイエンティストとして活躍しているエンジニアもたくさんいます。**

### 理系・文系で応募を制限している求人は少ない

データサイエンティストの求人で、「理系のみの応募」や、「文系は応募不可」などの条件が付く求人は少ないため、文系であっても応募できるものは多くあります。

文系であっても、データサイエンティストに必要な知識を熱意を持って学び、データ分析を仕事にしたいという思いや、データを経営や業務改善に活かせる視点、実績などを持っていれば、データサイエンティストとして就職・転職することも不可能ではないでしょう。

*しかし、文系の応募者が、理系の人材に負けないアピールをするためには、自ら数学や統計学を学び、不足している知識を補う努力が欠かせません。そのためには、資格取得なども効果的でしょう。*

データサイエンティストはつらい？実は魅力的な理由・向いている人も解説

## データサイエンティストとは

ここでは、データサイエンティストがどのような仕事なのかを確認しましょう。仕事内容や、求められるスキル、年収などについて解説します。

*データサイエンティストは、企業のビジネスにおける課題を抽出し、その解決のために、ビッグデータを集取し、加工・分析レポートし、経営戦略を立案する仕事です。*

データ収集のプログラムを作成し、収集したデータのフォーマットを統一して、保管するデータベースを構築します。そうして蓄積したデータをデータの専門家としての様々なアプローチから分析し、ビジネス上の課題を見つけ出して解決策を提言することで、企業活動の向上に貢献します。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

### データサイエンティストに求められる知識やスキル

データサイエンティストにまず求められるのは、微分積分や線形代数、確率などの数学の知識です。中でも特に重要なのは、正しいデータ分析を行うための統計学です。**統計学の知識がないと、どれだけデータを収集しても、業務改善のための有益な提言を行うための分析ができません。**

データ収集やデータの形式を統一する処理を行うためには、プログラミング言語のPythonやR言語のスキルも必要です。また、膨大なデータに隠されたパターンを見つけるために、機械学習やデータマイニングなども学ぶ必要があります。

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

データサイエンティストに近い職種であるITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は512万円（※2023年1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。

データサイエンティストはデータを分析・活用して企業戦略への提言を行う職種です。**企業のIT戦略の策定やシステムの提案を行うITコンサルタントと同様、高い専門性を持ち、企業の課題解決や経営方針に有益な提言ができる人材ほど年収が高い傾向があります。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【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)

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

## 文系からでもデータサイエンティストになれる理由とは

ここでは、文系未経験からでもデータサイエンティストを目指せる理由について解説します。

### データを活用できる人材の需要が高まっている

近年の情報技術発展に伴って、企業のデータ活用のニーズが増えている一方、社内にデータ活用ができる専門知識を持った人材がいない企業も多くあります。

**日本全体でこのようなデータ利活用人材が不足している傾向があることが、文系や未経験の人材であっても就職や転職できる可能性がある理由の1つです。**

ただし、いくら人材不足とはいえ、企業もデータ分析の専門家としての十分な知識やスキルを持つ人材の採用を望んでいます。しっかりと勉強し、企業の要求に応えることができるデータサイエンティストを目指しましょう。

### 文系の人材が持つ有利な傾向もある

文系の人材の場合、語学や文学の勉強をしたり、討論を行ったりする機会が多いでしょう。*データサイエンティストのスキルに加えて、こういった経験により得られたコミュニケーション能力や問題解決能力を発揮できれば、特徴ある人材として活躍できるでしょう。*

また、データサイエンティストは社会学的な題材を取り扱うことも多く、その際には、心理学や社会科学などの文系の知識が役に立ちます。データの分析結果から正しく課題を抽出し、増収や企業の成長につなげる過程においては、経済学の知見も大いに活用できます。

## 文系からデータサイエンティストになるためには

文系からデータサイエンティストを目指す場合、不足している統計学や確率などの数学の勉強だけでなく、データ分析のためのプログラミングや、データサイエンスの専門知識もしっかりと学ぶ必要があります。

### データサイエンスに触れるためにプログラムを動かしてみる

**データ分析の第一歩として、まずはPythonを学習し、プログラムを自分で書いて動かしてみることをおすすめします。**

Pythonは比較的シンプルで少ないコードで記述できる、初心者でも取り掛かりやすいプログラミング言語として知られており、機械学習やディープラーニングに多く活用されています。

データサイエンスの基本は、データ収集環境を構築したり、機械学習を活用したりするためにプログラムを書いて動かすことでもあります。まずはプログラムを組んで動かすことを実践してみましょう。

【入門編】Pythonでできることは？基本知識や実用例を解説

### 学習サイトやスクールを活用して勉強する

データサイエンスは非常に広い分野を扱うため、体系的・網羅的に学ぶことは難しいものです。*まずはデータサイエンスのわかりやすい入門書などで概要を理解し、さらに必要な専門的知識を学ぶためには、学習サイトやスクールを活用することも検討すると良いでしょう。*

## データサイエンティストを目指す場合に気をつけたいこと

文系からデータサイエンティストを目指すためには、資格の取得も検討すると良いでしょう。また、未経験からデータサイエンティストになるためには、転職する企業をよく選ぶことが重要です。

データサイエンティストの仕事をするために、必須の資格はありません。しかし、データサイエンティストになるためには、データ分析に必要な知識やスキルを持っていることを企業にアピールする必要があります。

**特に文系の人材の場合は、数学や統計学を高校や大学で専門的に学んでいない分、それを補うために熱心に学ぶ姿勢があることを証明するためにも、資格取得を前向きに考えてみましょう。**

ここで、データサイエンティストを目指す文系出身者の方におすすめの資格を2つ、ご紹介します。

*■基本情報技術者試験*
IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が主催する、ITエンジニアとしての基本的知識・スキルを持つ能力を持つことを認定する国家資格です。未経験でデータサイエンティストを目指す方には特に、ITリテラシーの基礎を固めるために取得を検討して欲しい資格です。

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