昨今データサイエンスによって、さまざまな分野で革新的な成果が上がっています。ここでは、そもそもデータサイエンスとはどういったものを指すのか、できることや統計学との違い、身近な活用例を紹介します。

データサイエンスとは、*統計学などの数学知識を駆使してデータを分析し有意義な結果を導き出す研究分野を指します。*コンピュータが発達する前からある研究分野です。最近になって注目度が上がり、大学でもデータサイエンスの学部が設置されはじめました。

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### データサイエンスでできること

データサイエンスはさまざまなデータ分析を経て有益な情報を引き出し、意思決定や未来の予測に役立てる技術ですが、具体的には何ができるのでしょうか。

データサイエンスでできることは、*売上予測や株価予測などの予測分析、サイバー攻撃や不正アクセスの兆候を検出する異常検知、データをグラフやチャートなどの視覚的な形式に変換するデータの可視化など、多岐に渡ります。*

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*データサイエンスと統計学は関連する学問ですが、両者にはそれぞれ違いがあります。*データサイエンスはさまざまな手法を用いてデータを分析し、関連性や法則性を見出す学問です。一方、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重要な手段の1つと言えます。

統計学以外の手段としては、機械学習や深層学習、データマイニングなどのさまざまなアプローチ方法が存在します。

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データサイエンスでできることに予測分析や異常検知、データの可視化などがありますが、これらは具体的にどういった形で活用されているのでしょうか。

*▪SNSのターゲティング広告*
SNSにおいて、ユーザーの過去の行動や興味に基づいて最適な広告を表示します。

*▪ECサイトの顧客データ分析*
ECサイトでの購入履歴の分析やリピーター分析などを基に、ターゲットごとのマーケティングや在庫管理などを最適化します。

*▪交通情報*
ETCやカーナビ搭載のGPSを活用して、交通情報を把握します。交通渋滞の回避ルートや最短ルートの案内などを提案します。

*▪医療データの分析*
患者の治療記録などを基に、病気の診断や治療法の改善に役立てられています。

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## データサイエンスを活用する職種

データサイエンスを行うには専門知識やスキルが必要であり、それらに長けた専門職の人材が必要です。ここでは、データサイエンスを活用する職種と年収を紹介します。

データサイエンティストとは、**データサイエンスのスキルを使いビジネス課題をクリアする専門家のことです。**データサイエンスの普及に伴い、データサイエンティストのポジションを設ける企業がIT業界を中心に増えています。

最近では人工知能の発達により、機械学習やディープラーニングを利用したデータ分析を行うように仕事内容が変化しているため、データサイエンティストは今後さらに需要が高まると予想されます。

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データサイエンティストと類似した職種に、データアナリストがあります。**データアナリストはデータの収集・分析を専門に行う仕事です。**データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータから価値を創出する役割を担う専門職ですが、両者の役割はそれぞれ異なります。

データサイエンティストが、データの収集・分析だけでなく、ビジネス課題の分析・解決まで責任を負うのに対し、データアナリスト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。担当箇所はデータサイエンティストの方が広めです。

データアナリストとしてキャリアを数年積み、上位職のデータサイエンティストにキャリアアップする人も多いです。

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### データサイエンスを活用する職種の年収

データサイエンスを活用する職種として、データサイエンティストとデータアナリストを挙げました。ここでは、これらの職種がどの程度年収を得られるのかを紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」におけるアナリスト・エコノミストの平均年収は824万円（※2025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やデータアナリストは高収入を得やすい職種であると言えます。

**これらの職種は高い専門知識を必要とし、企業の課題解決に重要な役割を果たすため、年収が高いことが多いです。**さらなる年収アップを図るには、データ分析系の資格取得がおすすめです。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)

## データサイエンスが注目されている理由

データサイエンスは昨今注目されています。なぜ注目されるようになったのか理由は大きく2つあります。

SNSや個人情報カードの普及に伴ってビッグデータがネット上に蓄積されるようになり、以前に比べてデータ分析が容易になりました。*データサイエンスでは多くのデータを用いた方が、精密な分析結果を得やすくなります。*そのため、扱えるデータ量が増えたのは大きな影響です。

また、データ分析を行う環境も強化されており、サーバーやクラウド技術の進歩によって、大量データを高速で処理しやすくなりました。

その他、分析ツールの発達や、Pythonなどの習得が容易なプログラミング言語の登場なども、影響が大きいでしょう。以前に比べて、少ないコストでデータ分析ができるようになりました。

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### 利益につなげられるようになった

以前はデータを分析しても、その結果を活用しにくい状況でしたが、現代では分析結果を活用して企業の利益向上につなげられるようになりました。

たとえば、*最近ではSNSの普及によって毎日多くの書き込みが投稿されています。*SNSの投稿から商品の口コミを抽出して分類すれば、商品の改善に役立てることが可能です。このように、データサイエンスが役立つ場面が増えたのも、注目されている理由と言えるでしょう。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>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=acv12_2)</center>

## データサイエンスに必要な基礎スキル

ここでは、データサイエンスに必要な基礎スキルをまとめました。これら5つのスキルを取得することで、データサイエンティストやデータアナリストとして活躍できる可能性があります。

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データの抽出および加工には、プログラミング言語を使うことが多いです。**Python、Rといった言語はデータの加工に使えるライブラリが多くあるため、データ分析を行いたいなら優先的に勉強したい言語です。**

特にRは難易度が高めですが、Pythonはそこまで難しくなく、文法も平易なうえに覚えることも少ないため、入門者でも勉強しやすいでしょう。

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**データサイエンスでは扱うデータをデータベースに格納することが多く、SQLというプログラミング言語の知識が必要です。**SQLでデータの追加・削除・更新ができることはもちろん、データを効率的に扱うためのデータベース設計ができる必要があります。

たとえば、データにインデックスをつけることでパフォーマンスを上げることができます。データサイエンスでは大量にデータを処理するため、サーバーへ負担をかけないために効率的な設計を心がけることは大切です。

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**統計学や線形代数、微分積分といった大学レベルの数学知識が必要です。**データサイエンス関連の書籍には多くの数式が書かれているため、まず数学を習得しないと勉強を進めることが難しいでしょう。数学はデータサイエンスにおける共通の言語と言えます。

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データ分析に関する知識ももちろん必要です。データ分析の手法にはさまざまなものがあり、**データサイエンティストはどの手法がもっとも効率的かを考えなくてはいけません。**分析手法を多く知っていることで、幅広い現場で活躍できるようになります。

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

データサイエンティストには、企業課題を分析するためのビジネススキルも必要です。過去の売上データやライバル企業の状況を分析し、自社に何が不足しているのかを検討します。そして、**課題を解決するためにどのようにデータを使うべきか考え、実際にデータ分析を実行します。**

## データサイエンスに必要な基礎スキルを学ぶ方法

続いて、データサイエンスに必要な基礎スキルを学ぶ方法を解説します。学習方法にはさまざまなものがありますが、その中でも一般的なものを3つまとめましたので、データサイエンティストやデータアナリストを目指す方はぜひ参考にしてください。

1つ目は、情報系の大学に通うことです。情報系の大学では、*データサイエンスに必要な統計学やプログラミング言語の基礎を一通り学ぶことができます。*また、大学によってはデータサイエンス専門の学科が設けられている場合もあります。

### プログラミングスクールに通う

2つ目は、プログラミングスクールに通うことです。プログラミングスクールは、*プログラミングの基礎が学べる大人向け学習スクールのことです。*講師の方が1から教えてくれるため、独学よりも挫折しにくいのがメリットです。

また、スクールによってはデータサイエンスの専門コースもあります。Pythonのライブラリの使い方やデータ分析の手法などを学ぶことが可能です。プログラミングスクールはお金はかかるものの、半年〜1年という短期間で効率的に学べるという点ではおすすめです。

プログラミングの勉強方法とは？何から始めるべきか初心者向けに解説

### オンラインで学べるサイトを使う

3つ目は、オンラインで学べるサイトで独学することです。プログラミングなどが学べる学習サイトが増えており、*スマホを使ってスキマ時間で効率的に知識を得られる点がメリットです。*

利用料金も比較的リーズナブルなことが多く、教材も初心者向けに分かりやすくまとめられているのでおすすめです。ただし、独学の場合途中で挫折してしまう可能性もあります。独学が難しそうなら、プログラミングスクールに通う方法に切り替えても良いでしょう。

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## データサイエンスに関連する資格

ビッグデータが注目を集める昨今、研究分野の1つであるデータサイエンスが注目を集めています。この記事では、データサイエンスとはどういうものなのか、できることや活用例、統計学との違い、データサイエンスに必要なスキルなどをわかりやすく解説します。

データサイエンスとは、統計学などの数学知識を駆使してデータを分析し、有意義な結果を導き出す研究分野

データサイエンティストになるにはプログラミングやデータベースのスキルが必要

データサイエンスは今後さらに注目度が高まると予想される

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## 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。*

### 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。

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。

### 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。

*■ 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。

## 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

**▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！**

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## 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)

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！

### 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)

## 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はビジネス上の課題を解決するためにデータ収集・分析を行い、課題解決の戦略を策定していきます。そのため、**データサイエンティストになるには、ビジネス課題を明確にするためにヒアリング能力が必要です。**

併せてデータ分析の対象となる分野（例として金融や医療等）においては、それぞれ必要とされる業界知識を学ぶ必要があります。すでにデータサイエンティストとして活動されている方は実務の中で吸収していくのが良いでしょう。

### 機械学習エンジニアに求められるスキルとの違い

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あり、データ分析者・統計の専門家を指します。そのためデータ収集および分析のスキルが求められます。

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