こんにちは。30代で転職し、現在はデータサイエンティストとして充実した毎日を過ごすYujiです。
今回は、「データサイエンティスト」という仕事について、ご紹介したいと思います。
- どんな仕事をしているのか
- なるのは難しいのか
- 仕事は大変なのか
- 気になる年収はどのくらいなのか
こういったことをまとめてお伝えしていきます！
データサイエンティストとは
データサイエンティスト協会では、データサイエンティストを次のように定義しています。
データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力を
データサイエンティスト協会 データサイエンティストの定義
ベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル
ただ分析するだけでなく、「ビジネス課題に答えを出す」がポイントです。
データからいろいろな技術を駆使することで、ビジネスにとって意味のあるパターンやトレンドを発見し、分析がなくては見えなかったビジネス上の課題やチャンスを明らかにしています。
ひとえにデータサイエンティストと言っても、実際にはさまざまな人材類型や活躍場所があります。
データサイエンティストに必要な３つのスキル
データサイエンティストに必要なスキルには次の3領域があります。
- データサイエンス力
- データエンジニアリング力
- ビジネス力
中にはこの3領域全てで卓越しているスーパーマンもいますが、僕の経験上は、データサイエンティストと呼ばれる人材は上記の領域のうち2領域に強みを持っていることが多いです。
①データサイエンス力＋ビジネス力
データサイエンス力とビジネス力に強みを持っている人材は、アナリスト職として経営や事業の意思決定に直接寄与するポジションで活躍しています。
事業にとって重要なインサイトを発見したり、A/Bテストや準実験デザインを駆使した効果検証を行ったり、機械学習等の高度なアルゴリズムを事業に導入したりと、技術を活かして事業に貢献できることであれば何でも行うような業務です。
オーソドックスにはこの人材のことをデータサイエンティストと呼ぶことが多く、当ブログでも単にデータサイエンティストと言うときはこの人材を指しています。
もう少し詳しく知りたい場合は、この本がオススメです。
データサイエンティストとしてビジネスに貢献していくにはどうしたらいいか、がすごくわかりやすく書いてあります。
②データサイエンス力＋データエンジニアリング力
データサイエンス力とデータエンジニアリング力に強みを持っている人材は、研究職やエンジニア職として企業のバックオフィス的な部署に在籍しています。
機械学習を用いたAIやシステム構築などを行っています。
③データエンジニアリング力＋ビジネス力
データエンジニアリング力とビジネス力に強みを持っている人材は、事業にとって有益なデータの整備やデータを分析・可視化するためのBI (ビジネス・インテリジェンス) 基盤の整備を行っている事が多いです。
従来はアナリスト職やエンジニア職にまとめられていましたが、近年ではデータスチュワードという専門の職種が登場してきています。
データサイエンティストの活躍場所
ここからは、先程紹介したスキルの組み合わせのうち、①データサイエンス力＋ビジネス力を持つ「データサイエンティスト」についての紹介となります。
データサイエンティストは昨今様々な分野で注目されていて、必要とされている業界は幅広く存在しています。
仕事の仕方として、大きく分けると、
- 顧客に対してサービス提供する（BtoB）
- 自社の業務として従事する
という2つに分かれます。
1つ目は「受託開発」と呼ばれ、顧客企業からの依頼を受けて分析等の業務を行います。
この場合、いろいろな業界から依頼を受けるので、幅広い分野の仕事をすることになります。
例えば、金融や製造業、物流関係などから依頼され、分析のために様々な分野の業務知識（ドメイン知識と呼ばれます）を勉強をする必要があります。
2つ目は、事業会社に勤めた場合の話ですが、自社の分析を行います。
自社のデータを使って、自社の収益に貢献するのが目的です。
どちらの仕事においても、データを視覚化し、ビジネスリーダーや他のステークホルダーに説明する能力が求められる仕事です。
ただ分析し、数字を解析すればいいというわけではありません。
むしろ、「意味のある数字を出す」ことが求められており、分析技術だけあっても太刀打ちできないのが、「データサイエンティスト」の仕事です。
データサイエンティストは、ビジネスや科学分野のさまざまな分野で必要とされており、データに基づく意思決定の重要性がますます高まっている現代社会において、需要が高まっている、そんな職業です。
データサイエンティストになるのは難しいのか
では、昨今人気が出ている「データサイエンティスト」になるのは、簡単なのか？難しいのか？
気になるところですよね。
実際になった自分が言うのもなんですが、簡単ではありません。
データサイエンティストになるためには、実践的なデータ分析の経験が必要です。
特に転職の場合は、実績の有無がものを言います。
多くの企業や組織は、スキルや知識を独学や教育機関で学んだだけでは、採用してくれません。
じゃぁ、未経験だとなれないのか？と言われれば、そういうわけでもありません。
確かに難しいですが、例えば、データサイエンスに関する実践的なスキルや知識を身につけるには、コンペティションへの参加で実績を積む、という方法もあります。
勉強の仕方としては、オンラインコースで学んだり、ブートキャンプ、インターンシップなどに参加するのが有効です。
また、オープンソースのプロジェクトやコミュニティに参加することで、他のデータサイエンティストとの交流や学習機会を得ることもできます。
基礎力を持っていることをアピールするなら、検定試験に挑戦するのもいいかもしれません。
近年ではデータサイエンティスト協会が「データサイエンティスト検定」という検定試験を開催しています。
教本で勉強するだけでも、力がつくのではないでしょうか。
さらに、データサイエンティストに必要とされるスキルについては、こちらで詳しく紹介していますので、よかったら見てみてください。
データサイエンティストの仕事量とは
では、実際に「データサイエンティスト」として採用され、働いた場合。
どれくらいの仕事量なのか、仕事的にはつらいのか？というところも気になりますよね。
例えば、コンサルの仕事などはきつくて大変、なんてよく聞きます。
データサイエンティストの仕事量は、業界や企業、プロジェクトの規模や期間などによって異なります。
一般的に、データサイエンティストは、データの前処理、分析、モデリング、評価、そして結果の解釈と報告までの一連のプロセスを担当することがあります。
さらに、プロジェクトの規模や期間が大きい場合は、データの収集、クリーニング、分析、モデリングなど、それぞれのプロセスが非常に複雑で、多岐にわたる可能性も。
また、プロジェクトが複数ある場合は、複数のプロジェクトを同時に進めなければならない場合があるため、忙しくなることもあります。
一方で、小規模のプロジェクトや短期間のプロジェクトの場合は、仕事量は少なく、比較的短時間で完了することができる場合があります。
総じて言えることは、データサイエンティストの仕事量は多岐にわたり、プロジェクトの規模や期間によって異なるため、それぞれのプロジェクトに対して適切なスケジュールを立て、タスクを管理することが重要だということです。
データサイエンティストの仕事はつらい？
データサイエンティストの仕事がつらいと感じる場合、その理由として以下のようなものが考えられます。
- 長時間労働やストレスが原因の場合
- 技術的な課題が原因の場合
- 業務内容が重要であるため、責任感を感じる場合
データサイエンティストの仕事には、プロジェクトの期限やクライアントの要求に応じて締め切りを守る必要があるため、長時間の労働が必要になることがあります。
また、多くの場合、データサイエンスのプロジェクトには、不確実性が高く、トラブルシューティングが必要になることもあります。
そのため、どうしても長時間労働になったり、トラブル対応でストレスがたまったり、ということになりやすい職業かもしれません。
また、データサイエンティストは、膨大なデータを扱うために、プログラミングや統計学の専門知識を持っている必要があります。
技術的な課題に直面する場合は、解決策を見つけるために時間をかける必要があります。
そして、これはどの仕事にも言えることですが・・・。
データサイエンティストは、ビジネスや社会問題の解決に向けて、重要な意思決定を支援する役割を担っています。
そのため、責任感やプロジェクトの成功に対するプレッシャーを感じる場合があります。
とはいえ、データサイエンティストの仕事は、新しい技術や手法を使って創造的な問題解決に取り組むことができるため、やりがいを感じることもできます。
また、データサイエンスの分野は急速に成長しており、将来的には、より効率的で興味深い仕事ができるようになる可能性があるので、そういった点はすごく面白い仕事だと思います。
データサイエンティストの年収は？
最後に、皆が気になる年収についてです。
データサイエンティストに限った話ではなくですが、年収は、業界、経験、地域、企業の規模などによって大きく異なります。
一般的には、データサイエンティストの平均年収は、500万円以上であることが多く、5年以上の経験者では1,000万円以上にもなれる仕事です。
平均年収で530万円程度と言われているので、全国の平均年収443万円程度から比べると、比較的いい年収と言えます。
例えばIT業界などでは、スキルが高ければ1,000万円以上の年収になることも可能です。
プロジェクトマネージャー以上のクラスになれば、1,000万円以上の年収が見込める企業も多い印象です。
とはいえ、ベンチャー企業やスタートアップ企業の場合は、年収が割と低めになりがちなので、その点は要注意です。
海外では、データサイエンティストは稼げる職業と言われているようですが、日本はまだまだ・・・。
外資系の企業でデータサイエンティストになれば、もう少し年収がよくなるかもしれないですね。
さいごに
今回は、「データサイエンティスト」という仕事について、簡単にまとめてみました。
実際にデータサイエンティストとして働くようになって、僕も日々勉強をし続けています。
そういった点で、大変だと感じる人もいるかもしれませんが、僕自身はやりがいのある仕事だと感じています。
どんどん新しい技術が出てきますし、それを活用してさらに新しいことができるようになるのは楽しいですしね。
