データサイエンティストって誰でもなれるの？
そもそもデータサイエンティストってどんな知識が必要なの？
データサイエンティストで稼ぐ方法が知りたい…
こんな悩みや疑問を解決します。
最近、データサイエンティストがとても注目を浴びるようになってきています。
インターネット、モバイルフォン、パソコンなどの様々なデジタルデバイスの発達により、とてつもないデータを収集することができるようになりました。
このビッグデータと呼ばれる情報を、ビジネス拡大に利用しようとする活動が、企業で活発になっています。
そのような状況ですので、データサイエンティストの需要が大きく増えていますが、データサイエンティストの人数が圧倒的に足りていないのが現状です。
ですから、今からデータサイエンティストになるために勉強をしていけば、高収入の仕事を得ることができる可能性はかなり高いのです。
一方で、データサイエンティストになるのは、決して簡単ではないことも知っておくべきでしょう。
この記事では、以下について解説します。
データサイエンティストの仕事内容及び収入の把握
データサイエンティストになる方法
データサイエンティストとしての稼ぐ方法
ぜひ、この記事を読んでデータサイエンティストの仕事について把握してくださいね。
Contents
データサイエンティストの仕事内容と収入は？
データサイエンティストの仕事は一言でいうと「データの分析」です。
と言ってもパソコンの前でデータと睨めっこをしているだけでは、優秀なデータサイエンティストにはなれません。
分析した結果から、いかに企業の事業拡大や業務の効率化に関するアイデアを提供できるかがポイントです。
その面から考えると、ITや統計の知識だけでなく、ビジネススキルも必要です。
マーケティングに関する知識、論理思考に基づく問題解決スキルなどは、データサイエンティストにとっては必須な能力です。
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の仕事の概要は、
・データの収集
・データを分析しやすいための加工
・分析するための環境の構築・運用
・データの分析（課題の発見・解決策の早出）
・レポート作成
・お客様への報告及び提案
こんな感じです。
お客様が持っている大量のデータを分析して、気づいていない課題や改善点などを抽出する。
そして、会社がよりよくなるための提案をするのがデータサイエンティストの仕事です。
言葉で書くと2行ですが、実践するには様々な知識やスキルが必要になってきます。
データサイエンティストの収入
平均年収は約655万円で、日本人の平均年収は約450万円程度と言われているので、他の業種に比べるとかなり高いです。
やはり、高度な専門的なスキルが要求されるので、その分給料も高くなるようです。
特に大手企業では、データサイエンティストの確保にかなり力を入れており、高待遇での雇用を進めています。
転職エージェントで調べてみると、だいたい年収が800万円〜1000万円での募集が多く見受けられました。また、1000万円を超える案件もそれなりにありました。
また、新卒での採用の場合は、他の新入社員と給料があまり変わらないところが多いですが、キャリアを積んでいくことで、将来の給料に差が出ているようです。
それだけ、期待をされているのがデータサイエンティストの魅力だと思います。
ちなみに派遣社員での雇用もちらほらあります。時給は2,500円〜4,000円と他のアルバイトと比べたら、めちゃくちゃ高いですね。
正社員として責任を持つ立場になるのはちょっとという方は、派遣社員から始めてみるのもありですね。
データサイエンティストになるには｜未経験でも可能なの？
未経験でデータサイエンティストになるのは簡単ではないです。かなり難しいです。
なぜなら、データサイエンティストになるためには、以下の能力を身に着ける必要があるからです。
・データを収集するAPIの作成（プログラミング能力）
・データベースの構築・運用能力（Hadoop・NoSQLなど）
・統計学やデータ分析手法
・ビジネスコミニュケーション（ヒアリング・マーケティング分析）
・AIや機械学習、ディープラーニング知識
こんな感じです。これらを未経験者が独学で勉強するのはかなりきついと思います。
データサイエンティストになる人は、前職のスキルを活かして転職するパターンが多いです。
例えば、
コンサルタントが、ビジネススキルやマーケスキルを活かして、データサイエンティストになる
ITエンジニアが、プログラミングのスキルを活かして、データサイエンティストになる、
といった感じです。
もちろん、未経験者からデータサイエンティストは無理というわけではありません。
私の知り合いはゼロベースで勉強を始めて、大手企業の研究職として就職し、今では年収900万円をもらっています。
ただ、未経験者が独学でデータサイエンティストになるのは、ほぼ無理です。
プログラミングスクールで勉強し、転職まで斡旋してもらう方法がベストの選択です。
データサイエンティストとして稼ぐ方法
データサイエンティストとして稼ぐのであれば、独立よりは企業に雇用してもらう方が良いです。
企業は専属のデータサイエンティストの確保を望んでおり、単発での案件をフリーランスに頼むことは考えていないからです。
まずは、安定した給料がもらえる企業専属のデータサイエンティストになるべきです。
未経験者でもバックグラウンドにEC、広告業界の知識があれば、間違いなくその業界で、とても貴重なデータサイエンティスト人材になることができます。
その他にも銀行・保険・製造などの知識があれば、データサイエンティストとセットスキルで高収入が狙えます。
とても魅力のある業種と言えるでしょう。
未経験の方はTECHACADEMYの「データサイエンスコース」がおすすめです。
統計学、Pythonでデータ分析などの基礎知識から、数値計算を効率的に行うためNumPy、scikit-learnでの回帰分析などの応用まで、未経験者でも学ぶことができます。
インターネット環境があれば、どこからでも勉強することができますし、月額6,625円から受講できるので、負担も他のスクールに比べて少ないです。
TECHACADEMYのデータサイエンスコースは、経済産業省の第四次産業革命スキル習得講座に認定されています。それだけ国も必要と認識している職種です。
なんと最大で237,930円のキャッシュバックも可能ですので、条件を確認して見ることをおすすめします。
他にも、大学と企業が合同でデータサイエンティスト養成講座を開催しているところもありますので、受講するのもありです。
企業とのコネクションも形成しやすいので、転職活動に有利になりやすいメリットがあります。
また、独立したデータサイエンティストとしてフリーランスになろうと思っている方もいるでしょう。
もちろん悪くないのですが、データサイエンティストの仕事は、未成熟なところもあり、企業側（お客様）もよくわかっていないです。
すると、あなたが出した成果物が期待していたものと違うと揉めたりすることがあります。
そう言った、ゴタゴタを避けるためにも、成熟するまでの、ここ5年間くらいは企業で働いて、実績を積みながら、先輩社員のノウハウ・技術を学ぶのが賢い選択かと思います。
データサイエンティストおすすめの書籍
データサイエンティストになろうと思うけど、いきなり高いお金を払って、スクールに通うのはちょっとという人もいるかもしれません。
自分に向いているかもわからないので不安という方もいるでしょう。
そんな方は、まずは本で概要を把握することをおすすめします。
読んでみて、面白そうだなと興味が続けば、本格的に勉強を始めてみるのはいかがでしょうか。
データサイエンティストが何者なのかわからない初心者が概要を把握するための本です。
こちらは、三井住友海上保険のDXを推進するデータサイエンティストチームが、実際にデータ分析プロジェクトを通じて得たノウハウをもとに、データサイエンティストがプロジェクトを成功に導くための方法論がまとめてあります。
実際の業務はどんなものかをイメージすることができます。
データサイエンティストとして大切なスキルである、ビジネススキル。その中でもマーケティングのスキルは必須です。データドリブンの観点で、身に付けるべきマーケティング手法を学べます。
プログラミングスキル・データ分析スキルだけでなく、このような能力も必要だと理解することができます。
上記でご紹介した本を手にとってみて、それでも興味があれば、プログラミングスクールに通ったり、より技術的な参考書（python、NoSQL、データ分析手法）を手にとってみるのがいいと思います。
データサイエンティストの付加価値をあげる資格を取ろう
データサイエンティストとしての価値をあげるには、資格がおすすめです。
必須ではありませんが、資格を取得することで転職活動で有利に働き、年収のアップが望めます。
おすすめの資格を下記に紹介します。
情報処理推進機構（IPA）で実施されている、経済産業省が認定している国家資格です。
データベースの設計や運用に関する高度な試験内容となっています。データサイエンティストとしての腕の見せ所のデータの収集、データベースの構築・運用のスキルを証明できる資格です。
２．統計検定
統計検定は日本統計学会が認定する資格です。統計学に関する知識及び応用力を評価する試験です。
統計学は収集したデータを分析する際に活躍する学問です。様々な観点から統計学を用いて、企業に価値ある情報を抽出するかがキモです。
データサイエンティストになるには必須のプログラミング言語「Python」の資格です。
試験では、Pythonを扱う上での基礎的な文法や知識を問われます。
避けては通れない、Pythonの勉強ですから、同時にこの資格をとってしまうことをおすすめします。
４．Ｇ検定・Ｅ資格
一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、AI分野の試験です。
G検定はディープラーニングの専門知識を証明する資格で、G検定がAIに関する知識を証明するものです。どちらも、データサイエンティストとしての付加価値をあげる、魅力ある資格になります。
ここで紹介した資格を取得することで、自分の持つスキルを証明することができ、市場価値が高まります。
市場価値が高まると企業からも高年収が提示されるため、より高年収を目指していきたい方は資格取得も視野に入れましょう。
まとめ
いかがでしたか。
データサイエンティストの仕事の内容や年収のご紹介、データサイエンティストになる方法を解説しました。
様々な企業がデータサイエンティストの確保に注力しているため、高収入が期待できるとても魅力のある職種です。
一方で、高度なスキルが要求されるため、簡単になることができないのも事実です。
将来性を考慮して、今から勉強を始めて、数年後には企業の戦略をサポートするデータサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。
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