データサイエンティストの仕事内容・必要なスキル・給料

どんな職業か

新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する。 　ビッグデータを解析した情報を活用することによって、これまで経験や勘で行われてきた仕事の効率性、競争力を高めたり、これまでできなかったことが可能になる。 　データサイエンティストは、大きく分けると、自社の業務として従事する場合と、顧客に対してサービスを提供する場合がある。仕事の流れは共通しており、まずは分析対象となる業務の責任者にヒアリングを行い、分析の目標を決める。次にデータの担当者にヒアリングを行い、分析するデータがどのようなものか確認し、データを加工しながらモデリング（データ処理の枠組みを検討する）作業を行う。モデリング作業が終わると、そのモデルが適切かどうか判断するため、効果の検証を行い、さらに過去のデータだけでなく、様々なデータに対しても有効なモデルか検討し、有効で、問題がないことが確認されたら、サービスとして実装する（本格的な分析機能とする）。 　以上が仕事の基本的な流れとなるが、ビジネス環境が変化したり、より良いモデルを検討するため、このような作業を反復していくこともある。また、自分の分析結果やモデルが最善のものか、検討を続けていく。 ◇　よく使う道具、機材、情報技術等 　文書作成ソフト（Word、一太郎等）、表計算ソフト（Excel、Googleスプレッドシート等）、プレゼン資料作成ソフト（PowerPoint、Keynote等）、統計用ソフト（SAS、SPSS、STATA、R等）、パソコン

この職業に求められるもの

job tag の数値情報から、この職業で重要度が高い項目を並べています。「全職業中の順位」は、収録されている全職業の中でこの項目のスコアが何番目に高いかです。

スキル

知識

アビリティ

データサイエンティストのスコアをすべて見る

仕事内容

• 新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ ）を分析する。
• 分析対象となる業務の責任者（他社の場合はクライアント）にヒアリングし、分析の目標を決める。
• データの担当者にヒアリングを行い、分析するデータがどのようなものか確認する。
• データを加工しながらモデリング（最適な統計的モデルの構築）作業を行う。
• モデリング作業が終わると、そのモデルが適切かどうか判断するための効果検証を行う。
• モデルが新たなデータに対しても有効かどうか判断する。
• モデルが有効であれば、サービスとして実装する（機能として実現する）。
• 反復的にデータ分析やモデリングを行う。
• 会社や団体の日報や月報などからデータを収集する。
• 他のデータエンジニアやプロダクト開発チームと打ち合わせをする。
• システムの企画・開発を行う。
• システムの管理・運用を行う。
• データ分析のプラットフォームを提案する。
• データ分析のプラットフォームについて効果を検証する。
• 統計や機械学習についての講習を行う。
• 新たな分析ツールやアルゴリズムを開発する。

なるには

この仕事に就いている人は、大学院等で統計学、数学、情報工学などを専攻している場合が多い。また、環境やバイオなどその他の理系の出身者や文系出身者もいる。大学院等でデータの収集・分析の素地を身につけていると仕事に生かせる。 　新卒で就職する場合、業種は様々であるが、大手IT企業、製造業、サービス業等が多い。中途採用では、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者からなる場合が多い。ポストドクター（博士号取得者）からデータサイエンティストになる人もいる。 　IT、データ解析、ビジネス等の専門知識とスキルのほかに、コミュニケーション能力や発想力も要求される。データ解析の対象が幅広いため、自分の得意分野を生かして仕事をすることになる。

就いている人の学歴

給料

賃金構造基本統計調査では「研究者」として集計されています（2023年・全国）。この区分には3の職業がまとまっています。

研究者の都道府県別の給料を見る

この分類の人はどれくらい動いているか

ここから下は、この職業が属する「専門的・技術的職業従事者」という大きなくくりの数字です。職業ひとつずつの統計は無いため、国の調査で使われている職業分類の単位で見ています。

• 欠員率
  1.4%
  働いている人に対して、まだ埋まっていない求人の割合
• 未充足の求人
  179千人
  募集したのにまだ決まっていない人数
• 入職者の構成比
  20.1%
  1年間に仕事に就いた人のうち、この分類が占める割合
• 離職者の構成比
  18.3%
  1年間に仕事を離れた人のうち、この分類が占める割合

この分類に入った人のうち、20%は別の分類の仕事から移ってきています。未経験からの入りやすさをはかる目安になります。

雇用動向調査 職業別 未充足求人数・欠員率（2021年）
雇用動向調査 職業別 入職・離職者構成比（2017年）
雇用動向調査 現職職業×前職職業 別入職者数（2019年）

働き方の特徴

勤務先は、IT企業、製造業、サービス業等が多い。データ分析専業の会社の場合、中小企業が多い。 　賃金、労働時間等労働条件は勤務先の規定による。就業形態としては、雇用されている正社員が多いが、フリーランスの者も若干いる。 　ビックデータの分析や活用のニーズが高まっており、データサイエンティストの人材不足は顕著であり、好条件を提示する会社が出てきている。

仕事の内容が近い職業

スキル・知識・アビリティ・仕事の性質・仕事活動の187項目を標準化して、この職業とどれくらい近いかを計算しています。

• セキュリティエキスパート（情報セキュリティ監査）
  近さ 0.833
• 情報工学研究者
  近さ 0.833
• アクチュアリー
  近さ 0.823
• AIエンジニア
  近さ 0.818
• 半導体技術者
  近さ 0.816
• DXプロデューサー
  近さ 0.814
• ITコンサルタント
  近さ 0.812
• ソフトウェア開発（パッケージソフト）
  近さ 0.809