## データアナリスト・データサイエンティストとは？

AIやビッグデータ解析がトレンドとなる中、関連する職種として挙げられるのが、データアナリストとデータサイエンティストです。よく似た名前の職種ですが、どのような違いがあるのかわからない人も多いかもしれません。

**データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータから価値を創出する役割を担った専門職です。**本記事ではそれぞれの共通点と違いを明らかにし、これらを目指す上で必要なスキル、適性、資格などを徹底解説します。

## データアナリストとデータサイエンティストの共通点

データアナリストとデータサイエンティストは、混同してしまう人もいるほど似ている職種です。では、具体的にどのようなところが似ているのでしょうか。まずはこの2つの共通点から見ていきましょう。

### ビッグデータを活用してビジネスに貢献する

名前に「データ」と付いているように、データアナリストとデータサイエンティストはどちらも企業が持つデータを活用することでビジネスに貢献する職種です。特に、インターネットが普及し、デジタル化が進んだことで生まれた「ビッグデータ」を扱います。

### ITスキルと統計やビジネスのスキルが必要

データアナリストとデータサイエンティストはともにデータ分析とビジネスへの活用が必須となるため、以下のスキルは共通して必要です。

*・高等数学に関する知識*
*・統計学に関する知識*
*・プログラミングスキル*（PythonやR、SQLなど）
*・データ分析基盤構築のフレームワークを扱うスキル*（Apache HadoopやApache Sparkなど）
*・マーケティングなどのビジネススキル*

これらはどちらの職種でも業務を遂行するための土台となるスキルであり、どちらを目指すにしても習得が必要になります。

【参考】：[Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)
【参考】：[Apache Spark™ ](https://spark.apache.org/)

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### 将来性の高い職種として注目されている

データアナリストとデータサイエンティストは、IT職種の中でも最先端の技術を持つ職種として注目されています。*ビッグデータの増加やAI技術への期待の高まりから、データ活用の需要が伸びていることがその背景にあります。*

ビッグデータは保有しているだけでは意味がなく、分析して価値のある知見を導き出すことが重要です。AIの開発において必要な機械学習でも、有益なデータをどれだけ学習させられるかがカギとなります。

また、ビッグデータやAIを活用する動きは業界を問いません。IT業界だけでなく、金融、医療、製造、物流、小売など**あらゆる業界で必要とされていることも、データアナリストやデータサイエンティストの将来性が高い理由です。**

## データアナリストとデータサイエンティストの役割の違い

ここからは、データアナリストとデータサイエンティストがそれぞれどういう職種かを理解するために、両者の「違い」に焦点を当てて見ていきましょう。まずは、役割の違いについてです。

データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータ分析を行い、データから価値を創出する役割を担っている点では共通しています。しかし、全く同じというわけではありません。

データアナリストはビジネス寄りの職種と言えます。**役割としては、ビジネスにおける課題の整理や分析結果の活用に重きを置いています。**

データアナリストの仕事のファーストステップとなるのが課題設定です。課題設定では、ビジネス側の担当者と議論を重ねながら分析する案件を確定していきます。ここでは分析の目的、用いる分析手法、利用するデータを決め、分析スケジュールや分析体制などを取りまとめます。

続いて、データベースを利用してデータの抽出、集計や可視化、シミュレーションなどを行います。そして、データ分析を行って得られた結果についてビジネス側の担当者にかみ砕いて説明します。

*得られた結果がビジネスにどのように影響するのか、ビジネス戦略やマーケティングにどう生かせるのかなどについて詳しく解説していきます。*

ここからマーケティング担当者がマーケティング戦略を見出していきますが、そうした役割を担える人材がビジネス側に存在しないケースでは、データアナリストが具体的な施策や戦略を提言します。

以上のように、データアナリストは*企業が事業を行う中で得られたデータ（顧客動向、商品動向など）を解析し、得られた結果を具体的なビジネス戦略に反映するまでの役割を担います。*

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### 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はデータアナリストよりも専門領域に近い立ち位置におり、分析モデルを構築する役割を担っています。**主にデータクレンジング（データのクリーニング）、分析アルゴリズムの選定やチューニングなどを行います。**

データサイエンティストは、データクレンジングを行って不正データや不要データを除去した後、そのデータ分析に適する分析アルゴリズムの選定を行います。機械学習と同様に、「教師ありモデル」と「教師なしモデル」のそれぞれのアルゴリズムから最適なものを選定します。

■教師ありモデル：主に「分類」と「回帰」のグループに分かれる
■教師なしモデル：「クラスタリング」と「アソシエーション分析」のグループに分かれる

*最適な分析アルゴリズムを適用した後、パラメータの調整（チューニング）を行い、精度の高いモデルを構築していきます。*

分析結果や予測結果はビジネス領域でも活用しますが、ビジネス側との調整や連携はデータアナリストに任せるケースも多いです。

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データアナリストとデータサイエンティストそれぞれの役割が分かったところで、この2つの類似職種である、データエンジニアとマーケティング職との違いを見ていきましょう。

データアナリストやデータサイエンティストは、データエンジニアから提供されたデータの分析を主な仕事としています。*一方、データエンジニアはデータを供給できる基盤の構築や、データの分析ができる環境整備などが主な仕事です。*

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「マーケター」とも呼ばれるマーケティング職は、売上を上げるための戦略を立案するのが主な仕事です。戦略立案のためにデータを参考にしますが、専門的な分析スキルは必要としない場合が多いでしょう。

*対してデータサイエンティストやデータアナリストは、データをより有効活用するために専門技術を駆使してデータの深堀りを行い、データ価値を最大化させることを役割としています。*

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## データアナリストとデータサイエンティストのスキル面の違い

データアナリストとデータサイエンティストは非常に近しい関係にある職種であるため、必要とされるスキルが似ています。ただし、役割や仕事の内容が異なることから、それぞれ求められるスキルに異なる部分もあります。

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### データアナリストに必要なスキル

データアナリストは大別すると、「コンサル型」と「エンジニア型」に分かれ、それぞれで求められるスキルが異なります。

*■ コンサル型データアナリスト*
コンサル型データアナリストは、企業などが抱える課題に対して仮説を立て、課題の発見と改善案提案を行うため、分析力や論理的思考力、コミュニケーション能力が欠かせません。また、統計に関する知識は必須です。その他にもマーケティングに関する知識が求められます。

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*■ エンジニア型データアナリスト*
エンジニア型データアナリストは、コンサル型データアナリストに必要なスキルに加え、機械学習や自然言語処理などの知識が求められます。ほかにも、コンサル型よりも高度なプログラミングスキルやフレームワークを扱うスキルが必要です。

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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として活躍するには、多くの知識が必要になります。**IT開発の知識はもちろんのこと、データを活用するために統計学やビジネスに関する知識が必須です。**

*■ 統計学*
データサイエンティストは主にデータの分析モデルを構築するため、統計処理手法に関する知識が欠かせません。統計学の前提となる数学に関しては、特に確率、微分積分、行列などの分野がデータ分析のための必須知識となります。

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*■ アルゴリズムとデータベース*
データサイエンスでは膨大なデータを取り扱うため、高速処理・データ加工・データ解析に必要なアルゴリズムの知識、プログラミングスキルが欠かせません。また、データベースを扱うスキルや広範なIT知識を身につけておく必要があります。

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*■ ビジネススキル*
データサイエンティストはデータアナリストと同様に、データの活用を通じて事業に貢献することが重要なミッションです。そのため、対象領域のビジネスに対する深い理解や知識が求められます。また、分析結果をプレゼンテーションするスキルも重要です。

これらのスキルは、実務経験なしで完璧に身につけるのは困難です。そのため、基本的なIT技術を習得したら、それを生かし思い切って転職してみるのも1つの方法です。**研修制度が整っている企業であれば、徐々にスキルを磨きながら働くことも可能です。**

未経験からデータアナリストやデータサイエンティストを目指すなら、自分のスキルに合った企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

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## データアナリストとデータサイエンティストの適性面の違い

ここでは、データアナリストとデータサイエンティストの適性面での違いを見ていきましょう。

### データアナリストに向いている人

**データアナリストは数字やデータと直接向き合う職種です。**また、分析対象となる分野の業務知識も求められるため、向学心や知的好奇心が強い人が向いていると言えます。

*■数字やデータが好き*
データアナリストは長時間数字やデータと向き合うため、それらが苦にならないことが必須条件です。特に、日頃から数字を中心にロジカルで物事を考えるような習慣がある人が向いています。

*■ 知的好奇心や探求心が強い*
データアナリストはITに関する知見や企業が属する業界の知識が要求されます。これらは常に変化しつづけるため、学ぶ意欲が強い人に向いています。

*■ 粘り強く几帳面*
データアナリストにとって数字は命です。意思決定に必要な数字にミスがあれば、時には命取りになりかねません。自分を過信せず、几帳面で、結果を緻密に粘り強く検証し、結果に責任を取れる人がデータアナリストには向いています。

### データサイエンティストに向いている人

データアナリストの経験を経てデータサイエンティストになる方もおり、データサイエンティストとデータアナリストに向いている人はよく似ています。

*■ 分析力を用いた問題解決が得意*
何事も分析してみたくなる人はデータサイエンティストとしての適性があります。特に、問題の原因と解決法を見出すのが好きな人はデータサイエンティストの仕事を楽しめるでしょう。

*■ ロジカルシンキングが得意*
データ分析による問題解決には、ロジカルシンキングが必須です。たとえば、ビッグデータは膨大なデータを集積していますが、ここから必要なデータを抽出し、それらを分析して価値のある情報に高めて課題解決に繋げていくには、高いロジカルシンキング能力が求められます。

*■ 地道に継続努力ができる*
ビッグデータから必要と思われるデータを取り出して分析を行うには、試行錯誤が必要です。様々な観点や条件からデータと向き合い、真に使える情報にするためには地道で継続的な努力が必要です。創意工夫を繰り返し、粘り強く作業を続けられる根気強さも欠かせません。

## データアナリストとデータサイエンティストの年収

役割が異なるデータアナリストとデータサイエンティストですが、年収にも違いがあるのでしょうか。ここでは、データベースエンジニアの年収情報を参考にして考察していきます。

### データアナリストとデータサイエンティストの想定年収

データアナリストとデータサイエンティストは、仕事内容や求められるスキルに違いはあるものの、それぞれの年収に大きな違いは見られません。

一般的なデータベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は424万円（※2024年5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」からエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、データベースエンジニアの年収は一般平均年収と比べて、同水準かやや高めであることが分かります。

ただし、**データアナリストやデータサイエンティストは任される仕事量も多く、より専門的な知識や技術が必要な場合が多いため、一般的なデータベースエンジニアよりも年収は高くなる可能性があります。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)
【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)

データアナリストとデータサイエンティストの職種にはどのような違いがあるのでしょうか？この記事では、データアナリストとデータサイエンティストの違いを明らかにし、役割やスキルの違い、それぞれに向いている人、おすすめの資格などを紹介します。ぜひ参考にしてください。

データアナリストはデータを解析してビジネス戦略に反映するまでの役割を担う

データサイエンティストは分析モデルの構築が主な役割である

類似職種ではあるが、それぞれの違いを理解した上でキャリアパスを描くと良い

データアナリストとデータサイエンティスト｜共通点と違いを徹底解説

SF映画の世界だったAI（人工知能）は、今ではスマホの音声アシスタントやお掃除ロボット、あるいは配膳ロボットなど、さまざまな分野でAIは実用化され、私たちにとって身近な存在になっています。**それらの開発やビッグデータの解析などに携わっているのが、AIエンジニアです。**

また、DX推進でもAI技術の活用が進み、AIに対する注目は大きく高まっています。そうしたことから、ITエンジニアの中からAIエンジニアに転身する人も増えています。そこで、この記事ではAIエンジニアへのキャリアチェンジを目指す方のために、AIの仕事内容や必要なスキル、資格や将来性について解説します。

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**AIエンジニアとは、AIの知識や技術を用いてAIプログラムの開発を行ったり、AIを用いたデータ解析を行ったりするエンジニアの総称です。**また、役割ごとに名称が異なりますが、今回はAIエンジニアの中から、機械学習エンジニア・データサイエンティスト・データアナリストについて紹介します。

機械学習（Machine Learning）はAIを支える技術の1つです。コンピューターにデータを読み込ませ、反復学習をさせることでデータからパターンや特徴を引き出し、その特徴やパターンから答えを導き出します。

ここではアルゴリズムを駆使したプログラムが用いられます。機械学習の中でも、人間の脳の思考パターンに近付けたものが深層学習（ディープラーニング）と呼ばれるものです。

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

データサイエンティストは大量のデータ（ビッグデータ）から必要な情報を抜き出し、ビジネスやプロジェクトの課題改善のために、施策の立案や提案を行う役割を担うことから、アナリティクス分野におけるAIエンジニアとも言えます。

AIに関する知識やスキル以外に、プログラミング能力、統計解析を行うための数学的知識、課題解決のためのコンサルティングスキルも求められます。データサイエンティストは先ほどの機械学習エンジニアの能力に加えて、この後紹介するデータアナリストの能力の両方を兼ね備えた職種です。

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解して目標設定をしよう

データサイエンティストと同じく、アナリティクス分野に属するAIエンジニアです。データサイエンティストよりもデータ分析や解析に特化した職種で、AI技術を用いてデータから仮説を立て、問題解決の手段や方法を導き出します。データアナリストはデータサイエンティストよりはビジネス寄りの職種と言えます。

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！

### AIエンジニアの主な仕事内容

AIエンジニアの役割や職種については理解できたでしょうか。ここからは、**AIエンジニアの仕事内容について紹介します。**

AI分野はまだ発展途上であり、日々進化しています。そのため、最新の情報を得る必要があり、AIの研究文献やネット上の最新情報などを入手して、自らが持つ知識や情報を更新します。

AI開発においては、アルゴリズムと学習モデルの開発を行います。機械学習ではあらかじめ学習モデルの構築が欠かせません。この学習モデルの構築はアルゴリズムによって自動化を行い、より解析や分析が行いやすくなるようにしていきます。

データ分析、解析とAIシステムの開発を行います。統計学などの数学とプログラミングスキルが求められます。

AIプログラマーとは？未経験でも努力次第で転職できる！

転職において、AIエンジニアになることでどの程度の年収が得られるのか気になるところでしょう。AIエンジニアは研究者からコンサルタント、プログラマーまで実に仕事の幅が広い職種です。

年収の平均値を求めてもあまり意味がありませんので、レンジで見てみましょう。マイナビAGENTの求人検索でキーワードを「AIエンジニア」で検索した結果、**年収幅は350万円〜800万円でした。**スキル次第では、これ以上の高年収も望めるでしょう。

【参考】：[ SE・システムエンジニア(IT／通信／インターネット) 求人一覧｜ マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job1_01/kw_AI%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)

## AIエンジニアにはネガティブな意見も？

今を時めく花形エンジニアのAIエンジニアですが、意外にも「やめとけ」といった声も聞かれます。それは、AIエンジニアが相対的に難易度が高いエンジニアであることが関係しているようです。*なぜネガティブな意見があるのか、その原因について1つずつ確認してみましょう。*

AIエンジニアは統計解析などのスキルが求められることもあり、理系出身者が多いイメージがあります。そのため、**文系大学出身者にはハードルが高いと受け止められがちです。**

しかし、文系出身でも「機械学習の勉強をした」「ライブラリに頼らず自分でアルゴリズムを構築した」「Python言語が使える」といった方は活躍できる可能性があります。理系にこだわる必要はありません。

AIエンジニアは数学が苦手だとなれない？その理由や勉強法

AIエンジニアは最先端技術を扱うため、求められるスキルレベルは高く、また常にスキルアップをしなくては付いていけません。

**好奇心や向学心が強い人でなければ、日々スキルアップに努めるのは辛いかもしれません。**逆に言えば、研究者のような仕事をしながら給料をもらえるのですから、人によっては恵まれた環境に感じられるでしょう。

エンジニア未経験の人がいきなりAIエンジニアを目指すのは難しいでしょう。**統計解析が得意、Pythonのプログラミングが得意、アルコリズムが得意といったバックボーンがないと、未経験からの転職は非常に厳しいかも知れません。**

IT業界未経験から転職を目指すのであれば、AIについて体系的に学べる専門学校などもありますので、しっかりAIの基礎を学んでから転職を目指した方が良いでしょう。

AIエンジニアは独学でなれる？効果的な勉学法と転職のコツを紹介

## AIエンジニア職をおすすめする理由

AIエンジニアは高度な専門知識が求められるため、敬遠しがちですが、次の理由からAIエンジニアをおすすめします。難しいからと簡単に諦めず、可能性がある限りはぜひチャレンジしてみましょう。

AI市場は急速に発展している一方で、IT人材の不足、とりわけAI人材の不足が深刻化しています。経済産業省の人材需給に関する調査（概要）※によると、AI市場が平均的な伸びを示した場合、**2030年にはAI人材の需給ギャップが12.4万人に達すると予測しています。**

世間から強く求められている職業に就くメリットが大きいことは容易に想像がつきます。

*【参考】：[人材需給に関する調査（概要）P7～P8｜(3) AI 人材の需給について｜経済産業省 ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)*

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

### AIに置き換えられない職業だから

多くの職業がAIに置き換わると言われています。例えば、銀行員・警備員・スーパーやコンビニ・レストランの店員・タクシー運転手などです。

逆に**AIによって置き換えるのが難しい職業としては、データサイエンティストなどのAIエンジニア、コンサルタントなどです。**同じエンジニアでも、プログラマーはAIによる自動プログラミングによって仕事そのものが変わるかもしれません。

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

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

### キャリアアップをしやすいから

AIエンジニアは常に最先端のIT技術に関わる職種であり、常に知識のアップデートを求められます。この最新の知識や情報は大きな力となり、ステップアップを後押ししてくれます。

**AIエンジニアのキャリアパスとしては、AIコンサルタントやデータサイエンティストとしてキャリアアップ、マネジメント職などが想定されます。**

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアにはどのような人が向いているのか、素質面から見ていきましょう。AIエンジニアの仕事の性質上、以下の3つの資質が備わっている人が向いていると言えます。

### ロジカルシンキングが得意な人

AIエンジニアは大量のデータをアルゴリズムを用いて解析し、答えを導き出します。アルゴリズムには**ロジカルシンキング（論理的思考力）が必要です。**論理的に考えず、主観や直感に頼りがちという人には向いていません。

AI分野はまだまだ発展途上です。AIに関する新しい知識や技術だけではなく、AIをどのような分野に活用できるかを考えるために、あらゆる新しい知識や情報、あるいは人々のニーズに敏感でなければなりません。そのためには、**人一倍の好奇心と探求心が必要です。**

AIはあらゆる場所で、問題を解決するために活用されます。そのため、**AIエンジニアは問題意識が高く、解決や改善が好きな人が向いています。**労働力不足を解消したい、どこにいても診療を受けられるようにしたい…といった問題意識を常に持っている方はAIエンジニアに向いています。

実際、AIエンジニアになるにはどういうプロセスを歩めばいいのでしょうか。ここでは、AIエンジニアになるための具体的な方法について紹介します。

AIエンジニアになるには？転職で成功するための秘策も併せて紹介

### 専門のスクールで知識を身につける

AIエンジニアには、Python、R言語、C++、Juliaといったプログラミング言語に加えて、数学や統計学の深い知識が求められます。すでに、これらの基礎的な知識がある方は、市販の書籍や学習サイトで技術を磨くのもいいでしょう。

しかし、初心者の方が独学でAIエンジニアに必要なスキルを身につけるのはかなり困難です。そのため、AIに特化した学科が用意されている理系大学や専門学校で、データサイエンスや統計学を学ぶのがAIエンジニアになるための近道です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

### 開発エンジニアとして実績を積む

大学や専門学校で専門的な知識を身につけたら、まずは開発エンジニアとして実績を積むのもいいでしょう。いきなりAIエンジニアとして活躍するのは難しいかもしれませんが、AI開発を行っている企業で開発に携わり、業務内容を把握することができれば、自ずと知識と技術も身につけられます。

AIエンジニアは今後もますます求められる存在になると言われているため、実績を積むことでキャリアアップの道が開ける可能性が高まります。

システム開発とは？ITエンジニアを目指す上で必須の基本知識を解説！

資格を取得するのもいい方法です。AIエンジニアに必須の資格はありませんが、就職や転職をする上で役立つ資格があります。また、資格取得という目標を持つことで、モチベーションを保ちながら学習を進められます。

資格を取得すれば、機械学習やデータサイエンスの知識を証明できるため、自信にも繋がるでしょう。おすすめの資格については、以下の項目で詳しく説明します。

## AIエンジニアにおすすめの資格

ここでは、AIエンジニアを目指す方におすすめの資格を3つ紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

**「ディープラーニング」（深層学習）について、事業で活用する際に必要な能力や知識を有している証明となる検定試験です。**AIで「できること」を学ぶには適した試験ですが、どちらかといえばビジネス寄りの試験です。

AIエンジニアを目指す人がAI全般やディープラーニングに関する知識を体系的に学ぶ上では有効な資格です。

【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)

G検定とはどのような資格？難易度や勉強方法、活かせる仕事も紹介

AI（人工知能）は急速な発展を遂げ、すでに私たちの身近なところで使われています。その開発に従事するAIエンジニアは機械学習やデータ解析などを専門にしています。今注目を浴びるAIエンジニアの仕事内容、求められるスキル、向いている人などについて解説をしていきます。

AIエンジニアとはスマホの音声アシスタントやお掃除ロボットなどのAI開発や、ビッグデータ解析を行うエンジニアのこと

AIエンジニアには機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストなどの職種がある

AIエンジニアにはロジカルシンキングが得意、好奇心旺盛、問題意識の高い人が向いている

AIエンジニアとは？仕事内容と転職で成功するための秘策を解説

**▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！**

ITエンジニアも資格がある方が有利？おすすめの関連資格を解説！

## データサイエンティストに資格は必要？

データサイエンティストは、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。サイエンス的・エンジニアリング的・ビジネス的な観点で仕事を進めていくため、学術的な知識・技術的な知識・業務的な知識がそれぞれ求められます。

このような知識を得るには、資格を取得するための学習がおすすめですが、そもそもデータサイエンティストになる上で必須になる資格はあるのでしょうか？ここでは、データサイエンティストが資格を取得することの意味や得られるメリットなどを解説します。

### 資格を取得することで知識を体系的に学べる

データサイエンティストの仕事はデータとビジネスを結びつけるため、理系（統計学とIT）と文系（ビジネス）の幅広い知見とスキルが必要です。**資格がないとデータサイエンティストになれないわけではありませんが、スキル取得のために資格取得は非常に有効です。**

データサイエンティストに取得が推奨される資格については、データベーススペシャリスト試験やOracle Masterなど数多く挙げられますが、その中から今の自分に必要な資格を選択することで、データサイエンスの知識などを重点的に学ぶことができます。

【参考】：[情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)
【参考】：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

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

### スキルの証明となり、転職に有利になる

データサイエンティストは前述の通りデータサイエンスの知識やそれをビジネスに活かすための知識・スキルが必要です。資格取得は知識獲得の他、自身のスキルを対外的に証明するためにもおすすめです。

また、データサイエンティストとして転職する際にも、資格があればアピール材料として有利に働きます。

## データサイエンティストとは

そもそも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。**データ分析手法となるデータサイエンスでは、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を用います。

2010年頃から活用データが増大し、「ビッグデータ」など関連用語が浸透してきました。同様に、機械学習の進歩によりデータの蓄積と利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年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

### 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役割は大きく分けて以下の通り分類されます。

■*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・利用すること

■*エンジニアリング*　　
データ分析のための収集やその仕組みを作ること

■*ビジネス*　　　　　
分析結果から導き出される傾向をビジネスで活用すること

データサイエンティストは上記の3分類の役割を担っています。分析結果による多岐にわたる将来の変動予測を基に、より確実性の高い事業戦略策定を行ったり、効果的なマーケティング活動に適用したりします。

### データサイエンティストの業務工程

データサイエンティストが担当する実際の活動を、工程に分割して説明します。まず初め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、データ分析項目を定義して、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た後、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。

流れをまとめると、以下のようになります。

1.ビジネス上の課題抽出
2.データ収集
3.収集データの分析
4.ビジネス改善のための立案

### 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、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高めであることが分かります。

データサイエンティストはスキル・実績・年齢によって年収が大きく左右される職業です。上記はあくまでも参考例ですが、努力次第ではこのような高収入を目指すことも可能です。

また、**キャリアパスとしてプロジェクトマネージャーやITコンサルタントなども目指せるため、スキルを活かした転職がしやすいのも特徴です。**

【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】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?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

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