## データサイエンティストがつらいのは本当か？

**データサイエンティストはビッグデータを活用して企業の経営状況を改善したり、売上向上のための施策を考えたりする重要な職種**です。近年のIT技術の進歩に伴い、データ活用や分析がビジネスにおける重要なテーマとなっています。

そんなデータサイエンティストですが、「つらい」「やめとけ」と言われることがあります。

データサイエンティストがつらい理由として、仕事内容が周りに理解されにくい・地味な作業が多く華やかさがないなどがあります。また、比較的新しい職種のため業務内容が定まっておらず、データサイエンティストとは関係ないようなことを任されることがあります。

*データサイエンティストは、企業の経営状況を左右することもある責任重大な職種*です。そのため表舞台で活躍してそうな華やかなイメージがありますが、実際はデータ収集・整理など改善策を出すまでの準備作業が大半です。

実際にデータサイエンティストとして就職したあと、実務を経験して理想と現実のギャップに苦しんで後悔した人も多いでしょう。

## データサイエンティストはつらいがやりがいも大きい

**データサイエンティストはつらいこともありますが、同時にやりがいも大きい職種**です。データサイエンティストには商品開発や経営戦略などの改善という重要なミッションがあり、自分が出した改善策が企業の売上に大きな影響を与えることもあります。

特に難しい課題を試行錯誤して解決したときは、達成感も大きく周りからの評価も大きいでしょう。また、自分が出した案によって新製品が開発された・新しいシステムが導入されたなどといった大きな変化をもたらしたときも、やりがいを感じることができます。

改善策を出すには、データを集め分析し仮説を立てて試行錯誤するといった長い工程が必要です。苦労も大きいですが、結果が報われたときは喜びも大きいでしょう。*データサイエンティストはさまざまな業界で活躍が求められており、今後も需要は高い*と言えます。

## データサイエンティストの具体的な仕事内容

ここでは、データサイエンティストの具体的な仕事内容を紹介します。**データサイエンティストの仕事の最終目的は、企業が抱える問題・課題の解決**です。集めたデータから立てた仮説の立証・評価を繰り返し、問題解決のための施策を出します。

また、*データサイエンティストはIT業界だけではなく、金融・広告・不動産・通販などあらゆる業界で活躍*しています。そのため、ITの知識だけでなく各業界の専門知識も併せ持っています。各業界に関する知識を身に着けることで、より精度の高い分析と改善案の立案が可能です。

なお、データサイエンティストは大量且つ複雑なデータを整理・分析する必要があるため、統計検定・情報処理技術者試験といった資格に勉強に励むのも良いでしょう。

【参考】：[統計検定とは｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：スケジュール、手数料など](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_02annai/_index_annai.html)

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！

### データサイエンティストの年収

マイナビエージェントでは職種別の年収ランキングを公開しています。データサイエンティストの年収はランキングに含まれていませんが、似た職種である**システムコンサルタントの平均年収は610万円となっています。**これはあくまで平均であり、業種・業界によっては平均年収がさらに高い可能性もあります。

【参考】：[職種別平均年収ランキング｜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/helpful/income/category/#it?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

【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/kw_%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

## データサイエンティストがつらい理由3つ

ここでは、データサイエンティストがつらいと感じる理由を3つ紹介します。データサイエンティストは華やかなイメージがありますが、デメリットも理解した上で転職や就職の参考にしてください。

データサイエンティストの仕事内容はデータの収集・分析をし、仮説を立ててトライ&エラーを繰り返してやっと結果に辿り着きます。しかし、**上層部の人の中にはデータさえあればすぐに改善策を出すことができると思っている人もいるかもしれません**。

そのため、無理難題を出されたり期待が大きすぎたりすることがあります。また、分析結果がすべて成果につながるわけではないため、時間をかけたにも関わらず努力が報われないこともあるでしょう。

「周りからの期待に応えなければ」というプレッシャーがあるため、精神的にタフな方でないとつらいと感じるかもしれません。

### データに関する「何でも屋さん」にされてしまう

データサイエンティストという職種の歴史はまだ浅く、具体的な仕事内容や役割が周知されていません。そのため、**「データに関することならデータサイエンティストの仕事だ」と思っている人もいます。**

また、データサイエンティスト自体の人口も少ないため、社内で複数のタスクを受け持つこともあるでしょう。本来の業務とは違うことを任されてしまうため、自分のやりたいことができずに不満に感じることもあります。

データサイエンティストはデータを分析して経営戦略や商品開発に貢献するといった、表舞台で活躍するようなイメージがあります。しかし、**実際の業務のメインはデータの収集や整理、システムのプログラミング作業などのデスクワーク**です。

課題解決のためのプランをプレゼンしたりクライアントや関係者と打ち合わせをしたりもしますが、目立つような仕事は思っているよりも少ないです。

## データサイエンティストに向いている人の特徴3つ

ここではデータサイエンティストに向いている人の特徴を3つ紹介します。ネガティブなイメージもあるデータサイエンティストですが、以下の特徴がある方なら、データサイエンティストとして楽しく仕事ができるでしょう。

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

課題解決のための改善案を出すには、できるだけ多くの情報が必要です。また、情報の質にもこだわる必要があります。**あらゆる面からアプローチをして情報を探し、さまざまな側面から分析できる人なら、データサイエンティストとして活躍できます。**

対象となる業界や物事によっては情報が少ない場合もありますが、黙々と作業をするのが好きな人であればそれほど苦ではないでしょう。

**データを見て客観的に物事を判断できる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はデータを分析し、規則性を見つけ予測を立てることが大切です。そのため、個人的な感想や今までの経験などを重視するような人だと、正しい判断ができない恐れがあります。

物事を客観的にとらえ冷静な判断ができる人なら、データサイエンティストの仕事を楽しいと感じるでしょう。

### 試行錯誤ができる忍耐力がある人

課題解決のためには、何度も仮説を立てて最適な答えを出す必要があります。そのため、**最適な答えが出るまで試行錯誤ができる人がデータサイエンティストに向いています。**また、苦労して導き出した答えが期待したものと大きく異なることもあるでしょう。

その場合も、0から情報収集をやり直すという激務に耐える忍耐力も重要です。

## データサイエンティストは今後需要が高まり、将来性もある

データサイエンティストにはつらいと感じることもありますが、一方で**企業の今後を左右するような重要なポジションであり、やりがいも大きい**です。今後もあらゆる業界で重宝される存在となるでしょう。

なお、AI技術の進歩によるデータ分析の自動化や、ITブームによる求人の飽和状態でデータサイエンティストの将来が懸念されています。

しかし、各業界の専門知識を取り入れたデータ分析はAIには難しく、AIがデータサイエンティストの代わりとなるのはまだまだ先でしょう。*今後はデータサイエンティストとしての仕事が正しく認知され、活躍の場が広がると予想*されます。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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)です。 

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データサイエンティストはビッグデータの収集・分析によって、ビジネスの状況を改善する役割を持ちます。そんなデータサイエンティストですが、「つらい」「やめとけ」と言われることも多いです。この記事ではつらい理由に加えて、向いている人の特徴について解説します。

データサイエンティストは周りからの期待が大きい・大変さが理解されにくいなどの辛さがある

データサイエンティストに向いている人は情報収集・分析が得意な人や忍耐力のある人

データサイエンティストの将来性は高く、今後も需要がある職種である

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

## データサイエンスを本で学ぶ

人気のデータサイエンティストに憧れ、目指す方は少なくありません。データサイエンティストを目指すには、データサイエンスを学ぶ必要があります。

しかしデータサイエンスに関する本は100冊以上あり、どの本から読めばよいのか？自分に適した本はどれか？実務に活かせる本なのか？など、悩む方も少なくないでしょう。ここでは**データサイエンスでおすすめの本を12冊厳選して紹介します。**

まずは、それぞれの目的ごとに1冊ずつ読んでみてはいかがでしょうか？

データサイエンスは簡単に言えば、**ビッグデータなどから統計学・情報工学などのさまざまな手法を用いて分析し、意義のあるデータを引き出すための科学です。**

これまでのデータ分析では結果を「知る」ことが目的でしたが、今では分析結果の利活用によって、何かを「動かす」ことに目的がシフトしています。データサイエンスの利活用は、インターネットサービス以外に、あらゆるビジネス分野や医療、教育など大きく広がっています。

### データサイエンティストを目指す

ビッグデータの分析や解析を行い、ビジネス分野をサポートする「データサイエンティスト」の人気が高まっており、ITエンジニアの中から目指す人が増えています。データサイエンティストを目指すには、「データサイエンス」について学ばなくてはなりません。

**データサイエンティストを目指す上で、自身に必要な知識やスキルは何かを把握した上で、読むべき本を探してみることをおすすめします。**以下、データサイエンティストに関する記事を紹介しておきますので参照してください。

*【参考】：[データサイエンティストになるには何が必要？求められるスキルや資格を紹介｜マイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/913.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02/)*

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

## データサイエンスおすすめの入門書　4選

データサイエンスについて学ぶには、データサイエンスの全体像に対する理解が必要です。ここでは**データサイエンスを理解するために役立つ、おすすめの入門書を紹介していきます。**

未経験からデータサイエンティストになるには？条件や求人状況とは

### 大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる

*データサイエンスとは何かを1から学びたい方におすすめの本です*。データサイエンスの基礎に加え、プログラミングやアルゴリズム、画像解析などの知識について網羅的に解説しており、ざっくり読んで短時間で全体像をつかみたい人に掴みたい方におすすめの本です。

*【参考】：[大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる](https://www.kadokawa.co.jp/product/321709000122/)*

### データ分析のための数理モデル入門　本質をとらえた分析のために

*データ分析によって何ができるのかについて解説している本です*。データ分析では必須知識「数理モデル」の解説をしていますが、数学の専門知識が無い人にも分かるようにかみ砕いて説明されており、データサイエンス初心者にも読みやすい内容となっています。

▪著者：東京大学先端科学技術研究センター 江崎貴裕

*【参考】：[データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために](https://www.socym.co.jp/book/1249)*

### 文系のための データサイエンスがわかる本

数学が苦手で文系学部に進みながら、ITエンジニアになった方は少なくないでしょう。そんな*数学嫌いの方向けに、分かりやすく、事例を交えてデータサイエンスを解説している本です*。本書では数式などは用いず、イラストや図解の解説もあって、文系出身者にも理解しやすい構成になっています。

*【参考】：[文系のための データサイエンスがわかる本 ](http://www.horei.com/book_978-4-86280-706-9.html)*

*データサイエンスで必要な統計学の基礎について体系的に学べる入門書です*。穴埋め式の練習問題がついており、必要最小限の数式だけを使い、丁寧な計算式の解説もあって、文系出身者でも独習することができる１冊です。

*【参考】：[完全独習 統計学入門](https://www.diamond.co.jp/book/9784478820094.html)*

## 機械学習のおすすめの入門書　3選

データサイエンスでは機械学習によるアルゴリズムを用いたデータ解析を行うため、機械学習について学ぶ必要があります。ここでは**データサイエンスに必要な機械学習に関するおすすめの入門書を紹介していきます。**

統計学の基礎について理解ができたら、機械学習系のアルゴリズムにも触れておきましょう。本書では*主要な機械学習手法を網羅しています*。書名に「はじめての」と付いていますが、数式を展開しながら解説しているため、初学者には少し難しいでしょう。

Rによる実行例などが載っており、Rを学んでいる方におすすめします。

▪著者：筑波大学名誉教授 工学博士 平井 有三

*【参考】：[はじめてのパターン認識](https://www.morikita.co.jp/books/mid/084971)*

### ゼロから作るディープラーニング――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

*ディープラーニングに関する本格的な入門書です*。ライブラリに頼らずに、Python 3でゼロからディープラーニングを作り、ディープラーニングの原理について楽しく学ぶことができます。

▪出版社：オライリー・ジャパン

*【参考】：[ゼロから作るディープラーニング――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/)*

### 【基礎】Tableau で始めるデータサイエンス

*データ分析をやりたいが、プログラミングを覚える時間がないという方におすすめの本です*。本書は誰もが簡単に使えるBIツールの「Tableau」を用いたデータサイエンスの本です。可視化手法に加え、機械学習の実践などのさまざまな事柄を紹介しています。

直感的な操作ができるBIツールを利用したデータ分析の本は他にほとんど見当たりません。社内などでBIツールが使える環境にある方におすすめします。

▪著者：岩橋智宏、今西航平、増田 啓志

*【参考】：[【基礎】Tableau で始めるデータサイエンス](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798060255.html)*

## マーケティングやビジネスにおすすめの本　2選

データサイエンスは机上の空論であってはなりません。**マーケティングやビジネスの世界で利活用されてこその科学です。**そうした視点からデータサイエンスを学べる、初心者におすすめの本を紹介します。

### 仕事ではじめる機械学習 第2版

機械学習を仕事で生かすという視点で、勘所にビジネスにおける機械学習プロジェクトの進め方やプロジェクトの流れについて解説しています。

またデータサイエンティストとしてアルゴリズムの選択や学習、システム化のポイントやノウハウなども載っており、まさに*仕事で機械学習を活用したい人にはおすすめの本です*。

▪著者：有賀 康顕、中山 心太、西林 孝

*【参考】：[仕事ではじめる機械学習 第2版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119472/)*

### 確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力

あのUSJのV字回復に貢献したマーケティング本部長の著書で、マーケティング分野では大注目された本です。実体験に基づいている「数学マーケティング」のノウハウに強い興味を惹かれる人も少なくないでしょう。*データサイエンスが作り出す世界を垣間見たい人におすすめの本です。*

*【参考】：[確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力](https://store.kadokawa.co.jp/shop/g/g321512000337/)*

## プログラミングでデータサイエンスを学ぶ本　3選

データサイエンティストを目指すなら、**データ分析や統計解析を行う際に用いるR言語やPython言語の習得が欠かせません。**ここではR言語とPython言語が学べる本をそれぞれ1冊ずつ紹介します。

データサイエンスを学びたいと考えても、何をどこから始めれば良いのか分からない方が多いでしょう。まずはやさしい入門書から入り、全体のイメージをつかんでから始めましょう。ここではデータサイエンスについて、入門から実践まで、楽しくやさしく学べる本をセレクトしました。

データサイエンスはデータの分析が目的でなく、意義のあるデータの利活用が目的

データサイエンスを学ぶには目的別に本を選び、基礎知識から身につけていくのがおすすめ

データサイエンス、統計学・機械学習、マーケティング・ビジネスの各ジャンルのおすめめの入門書を紹介

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

## 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、日々蓄積される膨大なデータをビジネスに役立てる道筋をつける人です。まずはじめに、本題に入る前にデータサイエンティストとはどのような職種なのかを解説します。以下に、データサイエンティストの役割・仕事内容・年収についてまとめました。

### データサイエンティストの役割

データサイエンティストの役割は、**企業に集積される顧客情報などのデータを次のビジネスに生かすことです。**また、企業が入手できる周辺データを取捨選択して、ビジネスに有効利用できるように加工する仕事もあります。

近年、これらのデータ量が爆発的に増えており、データのプロでなくては扱えないレベルに達しています。大多数の人が常にスマホを片手に行動するようになり、誰かが何かを検索するたびに、またSNSに投稿するたびに、大量の情報（データ）が蓄積されていきます。

また、AIの画像解析機能や音声認識機能が向上した結果、監視カメラやコールセンターなどを通じて膨大な情報が蓄積されます。このような「情報爆発」によって集積されるビッグデータに「使い道」を見つけるのがデータサイエンティストの役割です。

データサイエンティストとは？そのおすすめの資格も紹介！

### データサイエンティストの仕事内容

では、データサイエンティストの仕事内容は具体的にどのようなものがあるのでしょうか。

データサイエンティストの主な仕事は、**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。**企業によって異なる場合もありますが、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。

混同されやすいデータアナリストとの違いは、どちらもデータを収集・分析する部分は似ていますが、データアナリストはデータ収集・分析に特化した職種、そこに統計学や企業の課題解決までを目指すのが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方が上位の職種であると考えられています。

求人情報サイトによると、**データサイエンティストの平均年収は約700万円です。**年収幅は600万〜800万円が多く、地域・企業・勤続年数によっては1,000万円を超える場合もあります。日本の平均年収よりも高いため、比較的に高収入を目指せる職種です。人材不足や専門職といった観点により、データサイエンティストの年収は高めに設定されていると考えられます。

## データサイエンティストに必要なスキル

ビッグデータはそのままでは「混沌」です。言い換えれば、いくら溜め込んでも役に立たない「ゴミの山」に過ぎません。顧客データなどの構造化されたデータも、十分に使い道を見出せずに死蔵されているケースは少なくありません。

これらの**活かされていないデータに「出口」をつけてやるのがデータサイエンティストの仕事**で、それを行うには、統計学のスキル・ITのスキル・ビジネスのスキルの3つが重要となってきます。以下にそれぞれについて解説します。

統計学とは一言でいうと、**ばらつきのあるデータの意味を正しく読み取る学問です。**確率論や行列などの数学的知識とともに統計学を身につけることで、データから作られた仮説が正しいかどうかを「検定」することができます。

エンジニアリングができても、統計学の知識がなく、偽相関（データ相互の見せかけの相関関係）に騙されると、とんでもないビジネス設計をしてしまうことになります。

こういった知識を身につけるには、「統計検定4級」などの資格取得がおすすめです。まずは統計検定4級の取得からスタートし、統計の基本的な用語や概念を理解してください。その後、3級・2級・準1級・1級と1つずつステップアップしていきましょう。

【参考】：[日本統計学会認定資格](https://www.toukei-kentei.jp/)

データを抽出するときもそれを加工・分析するときも、ITスキルは必要不可欠です。もちろんデータベースの構築にも必要です。データサイエンティストが主に使うプログラミング言語は、**統計解析に使う「R言語」、AIでの統計処理（機械学習）に使う「Python」、データベースの定義や操作を行う「SQL」です。**

また、これらの知識にはT系の国家試験である「基本情報技術者試験」の資格取得がおすすめです。統計学・データベース・ネットワーク・プロジェクトマネジメント・経営戦略など、データサイエンティストに必要な基礎知識を網羅できます。

【参考】：[IPA](https://www.ipa.go.jp/index.html)

Pythonでできること・できないことは？活躍している分野を解説

統計学とITのスキルをビジネスに活かすのがデータサイエンティストです。自社のビジネスをよく理解して、**ビジネスに使えるデータ処理・加工・システム設計をしなければなりません。**

また、データサイエンスに詳しくない上司や現場の営業マンに分かりやすくプレゼンテーションするスキルも必要です。それがないと、いくら良いビジネスデザインを描いても採用されません。さらには、モデルの精度を上げることだけにこだわらずに、現場で使いこなせるマーケティングシステムにするという現実的な配慮も必要な場合があります。

このようなスキルには、「マーケティング・ビジネス実務検定C級」の資格取得がおすすめです。市場細分化・標的市場決定・マーケティングリサーチ・消費者行動などの基礎が身につきます。

【参考】：[マーケティング・ビジネス実務検定](https://www.marke.jp/)

## データサイエンティストがなくならない理由

「データサイエンティストがなくなる」「消える」という噂の源にあるのは、AIの機会学習・ディープラーニングがさらに進化することで「企業にとってのデータの利用法までAIが自動的に決めてくれるのでは」という素朴な未来予測によるものです。

### AIはあくまでもコンピュータ

鉄腕アトムのような「人間のような思考力を持つAI」が誕生しない限り、AIがデータを経営にどう活用するのかまでを決めるような未来はやってきません。

また、競争他社よりも付加価値の大きい製品やサービスを創造して「儲けたい」という欲も重要ですが、これをAIに実装することは難しいです。囲碁では、プロ棋士が太刀打ちできないソフトがすでに実現しています。それが可能だったのは、囲碁という極めてシンプルなルールの下では、コンピュータの”超人的”な計算能力が物を言うからです。

しかし、ビジネスは白と黒の石を交互に置いていくゲームとはわけが違います。**UX（ユーザーエクスペリエンス）を左右する要因は多種多様で、AIがそれに重みづけをすることは非常に困難です。**

いまさら人に聞けないDXとUXやCXの違い、それぞれの関係性についても徹底解説！

### データをどうビジネスに利用するかは人間にしか決められない

ビッグデータの「混沌」はディープラーニングの進化によってある程度整理整頓され、使い勝手が良くなっていくでしょう。しかし、**特定の企業がそのデータからビジネスにどんな付加価値を与えられるかを構想（デザイン）するのは、人間にしかできません。**

### AIが進歩するほど既存ビジネスとAIを結びつける人材が必要になる

政府は、すべての企業が2025年までにDX（デジタル・トランスフォーメーション）を実現しなければ国際競争力を失うとして、IT化による企業経営の「変容」を提唱しています。

しかし、**IT化がAI技術の駆使という意味合いを強めるほど、既存ビジネス（オールドビジネス）にとってDXはイメージしにくくなります。**AIと自社（データ）を結びつける人材が必要になるため、データサイエンティストの存在が欠かせません。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

## なくなる心配よりも、今は育てるのが急務

日本のデータサイエンティストの現状は、なくなる心配よりも「必要なのに絶対的に不足している人材」として育成を急ぐべき時期にあります。

### データサイエンティストという職業はいつ生まれたのか

データサイエンス（データの科学）という言葉は昔からありましたが、職業としてのデータサイエンティストが脚光を浴びるきっかけになったは、米国のビジネス雑誌「ハーバード・ビジネス・レビュー」が2012年に掲載した記事「データサイエンティスト―21世紀で最もセクシーな職業」です。

それまでは地味でアカデミックな存在だったITに詳しい統計学者が、一躍「ウォール街のトレーダーよりも高給を取るセクシーな職業」になったのです。

しかし、実際に大きなIT企業やコンサルティング・ファームを除いた一般企業に、どれほどのデータサイエンティストがいるでしょうか？*「統計学×IT×ビジネス」の三位一体を体現するデータサイエンティストは、日本ではまだまだ理念的な存在だとさえ言えるかもしれません。*少なくとも、DXの実現を迫られている「すべての企業」に行き渡る数には遠く及びません。

### 人材が足りていない場合は激務になることも

前述の通り、データサイエンティストの需要は高まっていますが、「やめとけ」「つらい」などとネガティブな声も挙げられます。

その背景には、企業によってデータサイエンティストの数が足りていないことによる激務にあります。激務と感じるデータサイエンティストは多くいますが、近年は採用・育成に力を入れ始めている企業も増えているので、今後人材不足が解消される可能性も高いでしょう。

### 日本でのデータサイエンティスト育成は緒に就いたばかり

米国では2010年代に多くの大学がデータサイエンティスト養成のカリキュラムを設け、社会人向けのオンライン教育もあります。しかし、日本では2017年に滋賀大学が日本発のデータサイエンス学部を開設したところで、2021年現在まだ卒業生は排出されていません。業界団体である「日本データサイエンティスト協会」も2013年に設立されたばかりです。

**今の日本は、データサイエンティストがなくなるというより、その育成がやっと始まったばかりなのです。**

## データサイエンティストを目指すならビジネスマインドが不可欠

データサイエンティストの養成体制が整っていない現在、データサイエンティストを目指すにはどんな道があるでしょうか。

### データサイエンティストへの入り口は3つ

データサイエンティストへの入り口は、*「統計学者から」「ITエンジニアから」「ビジネスマンから」の3つ*です。アドバンテージがあるのは、1または2の入り口から入る人です。文系学部出身の生粋のビジネスマンが、統計学とIT知識やスキルを身につけるのは非常に高いハードルがあると言えます。

### ITエンジニアがビジネスマインドを身につけるのは簡単ではない

商売気のない人間はいないと言いますから、*ITエンジニアがビジネスマインドを身につけるのは、ビジネスマンが1からプログラミングを習うよりハードルは低い*と言えます。しかし、そう簡単なことではありません。

データサイエンスは、既存ビジネスに新たな付加価値を加えるのが役目です。そのためには既存ビジネスのルーティーンを、その問題点が見えてくるまで深く知らなければなりません。そもそも、ITによるデータの抽出や統計学によるその解釈も、現実には筋の良いビジネスの構想や問題意識が根底にないと、どこから手を付けて良いのかが分らないのです。

ITエンジニアはきついがやりがいがある！その仕事内容や年収、求められるスキルを解説

### エンジニアがデータサイエンティストを目指すなら

将来データサイエンティストを目指したいエンジニアは、統計学を学ぶとともに、ぜひマーケティングとビジネスについても勉強しましょう。

エンジニアにもUI（ユーザーインターフェース）とUX（ユーザーエクスピアリエンス）の考え方が重要だと言われるようになりました。データサイエンティストを目指す人にはとくにそれが重要です。**現在の業務を窓口にして、UI・UX・マーケティングの観点から仕事を把握し直していくことで、ビジネスマインドは徐々に養われていきます。**

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！

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データサイエンティストという職業が脚光を浴びている一方で、「AIがさらに発達したらデータサイエンティストは要らなくなるのではないか」という声が挙げられます。この記事では、データサイエンティストの仕事内容や将来性、「やめとけ」などと言われる理由を解説します。

データサイエンティストには統計学、AI、ビジネスの3つのスキルが必要

データサイエンティストはAIがいくら進化してもなくなることはない

IТエンジニアがデータサイエンティストを目指すならビジネスをよく学ぶことが必須

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、機械学習の進歩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。

*データサイエンス*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。

### データサイエンティストとデータアナリストの違いは？

*データサイエンティスト*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*

一方*データアナリスト*は、**データ分析に特化**した専門家となります。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、*複雑な分析を高度な技法を活用して分析*します。

### データサイエンティストと機械学習エンジニアの違いは？

*人工知能*は人間が備えている知的な行為をコンピュータの手続き・アルゴルズムに基づき、所定のデータを与えることで*機械的に実行*することを研究する領域となります。

*データサイエンティスト*は、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用する*システム利用者*で、**データ分析者・統計の専門家**を指します。一方*機械学習エンジニア*は、人工知能における機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことで、**ITエンジニア**の一種です。*実際の業務では共同して実施する*ことが多くなってきています。

## データサイエンティストの仕事と年収は？

*データサイエンティスト*の役割は、大きく分けて以下の通りに**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

ここでは、上記の役割がどのように仕事に活かされるのか以降で触れていきます。同様に年収や市場性についても解説します。

### データサイエンティストの仕事は？

データサイエンティストの記事（3ページ目）