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データサイエンティストの将来性は?今後の需要について解説

目次

データサイエンティストは、データから価値を創出してビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルで、今や世界中で注目されている職種です。しかし、その将来性はどうなのでしょうか。

この記事では、データサイエンティストの将来性、今後の需要や市場動向について解説します。データサイエンティストの仕事に就くことを視野に入れている人は、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストの将来性は?

データサイエンティストの将来性は高いと言われています。

その背景は主に以下の2つの理由からです。

  • ビッグデータの需要拡大
  • データサイエンティストの不足

具体的にどういうことか見ていきましょう。

ビッグデータの需要拡大

近年、世界中でデータの量や種類が増え続けています。

ビッグデータの特徴は主に以下の通りです。

  • ビジネス価値が高い
  • 多様な分野で活用できる
  • 常に進化する

特にビジネスでは、データを分析して業務に活かすことに関心が高まっています。

しかし、ビッグデータは普通のコンピュータでは扱えないほど、巨大で複雑なデータです。そのため、実際に役に立つ情報を見つけるためには、専門的な技術、創造性や問題解決能力が必要となります。

つまり、ビッグデータの需要が拡大しつつある現代では、ビッグデータを扱うデータサイエンティストの将来性も高まるというわけです。

データサイエンティストの不足

実はデータサイエンティストは、世界的に人材が足りていない状況です。なぜなら、データサイエンティストになるためには高度で専門的なスキルや知識を習得したうえで携わる必要があるためです。また、国内でデータ分析を学べる教育機関も少なく、人材の育成が難しいという問題もあります。

ビッグデータの需要が拡大するにつれてデータサイエンティストの必要性も増していくため、今後も人材は不足すると考えられます。

このような背景から、データサイエンティストの需要は右肩上がりになる予想ができ、「将来性は高い」といわれているのです。

データサイエンティストの今後の需要 

先述したように昨今では、世界的にもさまざまな業界でビッグデータの活用が進んでいます。しかし、データサイエンティストの人材育成は難しく、不足しているのが現状です。このような背景から、データサイエンティストの需要は今後も高まっていくでしょう。

一方で、AI技術の発展により、データの収集や分析は自動化されるかもしれません。つまり、データから情報を得るだけでなく、それをビジネスに活かせるかが必要になります。データサイエンティストとしての将来性を高めるためには、ただのデータ収集・分析にとどまらず、情報のインプットとアウトプットできるかが重要です。

データサイエンティストの仕事内容

そもそもデータサイエンティストとは、ビッグデータと呼ばれる大量で複雑なデータを分析し、ビジネスに活用できる価値ある情報を引き出す専門家を指します。

データサイエンティストの主な仕事内容は、下記の通りビッグデータを収集・整理・分析することです。

主な仕事内容概要
データ収集・整理必要なデータを収集し整理します
データ分析専門知識を用いて、収集・整理したデータの分析をします
課題解決分析したデータをもとに課題を解決するための施策や戦略を考えます
レポーティング・提言分析結果をまとめたレポートを作成し可視化します

データから役立つ情報や戦略を導き出し、業務で有効に活用できるようにレポートや提案として他者へ伝えることも大切な役割です。

データサイエンティストとして活躍するためには、専門知識だけでなく、ビジネスセンスやコミュニケーション力も求められます。

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、データを分析し、ビジネスに活用できる知識や能力です。

また、スキルは常に最新の技術やトレンドに合わせて更新する必要があります。そのため、将来のために自主的に学習し続けることが大切です。

プログラミングスキル

プログラミングスキルとは、コンピュータに命令する言語や技法です。

具体的には、以下のようなものがあります。

  • データ分析
  • データベース操作
  • ソフトウェア開発

データサイエンティストに必要なスキルの中でも、もっとも基本的で重要なものです。プログラミングスキルが不足していると、データを効果的に扱えず、分析結果の信頼性や精度も低下してしまいます。

データエンジニアリングのスキル

データエンジニアリングのスキルとは、データサイエンスのためにデータを扱う技術のことです。

具体的には以下のようなものがあります。

  • データ収集・蓄積・加工・共有の技術
  • データベースやデータウェアハウスの設計・構築・運用の技術
  • ビッグデータやクラウドの活用技術

データサイエンティストに必要なスキルの中でも、より高度で専門的なものです。データエンジニアリングのスキルが不足していると、データを効果的に活用できず、分析結果の価値や意味も低下してしまいます。

数学や統計学の知識

数学や統計学の知識は、データを理解し、分析するために必要な理論や手法を理解するために必要です。

具体的には以下のようなものがあります。

  • 線形代数や微積分などの基礎数学
  • 確率論や統計学
  • 機械学習や深層学習

データサイエンティストに必要なスキルの中でも特に理論的で難解なものです。数学や統計学の知識が不足していると、データを正しく理解できず、分析結果の信頼性や精度も低下しかねません。

ビジネススキル

ビジネススキルとは、データ分析の結果をビジネスに活かすために必要な知識や能力のことです。

具体的には以下のようなものがあります。

  • 理解力
  • 提案力
  • コミュニケーション

データサイエンティストに必要なスキルの中でも実践的かつ応用的なものです。ビジネススキルが不足していると、データ分析の価値を十分に発揮できず、ビジネスに貢献できません。

コミュニケーションスキル

ここでいうコミュニケーションスキルとは、データ分析の結果を他者と効果的に伝えるために必要な知識や能力のことです。

具体的には以下のようなものがあります。

  • データ可視化・プレゼンテーション・レポーティングの技術
  • 「聞く・話す・書く・読む」の4つの言語技能
  • 論理的思考力・批判的思考力

コミュニケーションスキルが不足していると、データ分析の結果を他者に伝えられずに理解や共感を得ることが難しく、業務を円滑に進めることが難しくなるかもしれません。

データサイエンティストのキャリアパス 

データサイエンティストとしてのスキルや経験を活かして、さらに高度な職種や役割を目指すキャリアパスとしては、以下のようなものが考えられます。

  • AIエンジニア:AIの開発・活用
  • グロースハッカー:マーケティングと商品・サービスの開発
  • プロジェクトマネージャー:ITシステム開発プロジェクトの管理
  • ITコンサルタント:クライアントのIT戦略に関するコンサルティング

データサイエンティストは、将来性が高く専門家として、多様な分野で活躍できます。しかし、キャリアアップや年収アップを目指すならば、さらに高度な職種や役割に進むことも可能です。

データサイエンティストの平均年収 

厚生労働省のデータによれば、データサイエンティストの平均年収は557.5万円です。ただし、データサイエンティストの年収は、経験やスキル、勤務先の規模や業種などによって大きく変わります。

海外ではデータサイエンティストの需要が高く、日本よりも高い年収を得られる場合が多くなっています。

参照:厚生労働省|職業情報提供サイトjobtag|データサイエンティスト

データサイエンティストの年収についてもっと詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

内部リンク:「データサイエンティスト 年収」

データサイエンティストに向いている人の特徴 

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はどのようなものがあるか紹介します。データサイエンティスト職を転職先に検討している方は、ぜひチェックしてみましょう。

【データサイエンティストに向いている人の特徴】

  • 情報収集・分析に興味がある人

積極的にデータを探求し、新しい発見や問題解決のヒントを見つけられます。

  • 論理的思考力がある人

データの整合性や妥当性をチェックし、客観的な判断ができます。

  • 幅広いスキルを身につけられる人

他の分野にも関心を持ち、最新の技術やトレンドを学び続けられます。

  • 地道な作業が苦にならない人

目標達成のためにコツコツと努力できます。

これらの特徴は、データから知見や提案を導き出すために必要なものです。

データサイエンティストに向いていない人の特徴 

一方で、以下のような人はデータサイエンティストにはあまり向いていないかもしれません。 [y9] 

【データサイエンティストに向いていない人の特徴】

  • 地道な作業が苦手な人

データの収集・加工・分析・評価・報告を何度も行う必要があります。

  • 数字に苦手意識がある人

データの整合性や妥当性をチェックできず、客観的な判断が難しいでしょう。

  • コミュニケーション・提案が苦手な人

ニーズや状況を把握できず、分析結果をうまく伝えられない可能性があります。

  • 華々しいイメージ・憧れが大きい人

実際の仕事は地道で根気のいる作業の連続です。

  • ディレクション能力が低い人

幅広いスキルを身につける必要があるからです。

上記の特徴に当てはまった方でも苦手意識や弱点を改善することで、問題なくデータサイエンティストの仕事をまっとうできることもあるでしょう。

データサイエンティストに転職するには

データサイエンティストに転職するには、専門的なスキルや技術が必要です。例えば、未経験からデータサイエンティストに転職する場合には、転職できる可能性はありますが、しっかりとした準備や対策が必要になります。

自己学習や独学で必要なスキルを身につけて、データ分析のプロジェクトに参加やポートフォリオの作成などをおこなって、自分の実力をアピールすることが必要です。

まずはエンジニア職で経験を積むことが近道

データサイエンティストを目指すにあたっては、まずはエンジニア職で経験を積むことが有効です。エンジニア職であれば、プログラミングやデータベースの基礎を学べます。また、データ分析に関わる機会も増えるでしょう。

さらには、エンジニア職から、PM(プロジェクトマネージャー)を目指すことも可能です。PMはプロジェクトの全体的な管理や課題の抽出・解決を行う役割です。また、ビジネス的な視点やコミュニケーション能力も身につけられます。

これらのスキルは、データサイエンティストにも必要なスキルです。

データサイエンティストの転職に有利な資格

ここでは、データサイエンティストの転職に有利な資格を紹介します。ただし、資格があれば、データサイエンティストに必ずなれるわけではない点には注意してください。

資格はあくまでスキルの証明や勉強の手段の一つです。実際にデータ分析の経験や成果物があることが重要です。

資格概要
基本情報技術者試験
応用情報技術者試験
情報処理技術者試験の中でも最も基本的な資格
G検定E資格人工知能に関する基礎的な知識や応用力を測る試験G検定は一般向けで、E資格はエンジニア向け
OSS-DB技術者認定資格オープンソースデータベースに関する技術力を評価する資格
ITパスポートITに関する幅広い知識を認定する国家資格
オラクルマスターオラクル社が提供するデータベース製品の知識や技術を認定する試験

データサイエンティストの転職に有利な資格は、データ分析やAIに関する知識や技術を証明できるものが多くなっています。これらの資格は、データサイエンティストとして必要なスキルや知識を証明できるだけでなく、学習することでスキルアップもできます。

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データサイエンティストは、ビッグデータの需要拡大と人材不足により、将来性の高い職業と言われています。しかし、データサイエンティストになるためには、高度で専門的な幅広いスキルが必要です。また、平均年収も、分野や経験によって異なります。そのため、データサイエンティストに転職するには、まずはエンジニア職で経験を積むことが近道です。

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