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データサイエンティスト

データサイエンティスト

データサイエンティストになるには

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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、大規模な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。

仕事内容

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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、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

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働き方の特徴

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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。

年収などの統計データ

  • 就業者数

    73,570

    (出典:平成27年国勢調査)

  • 労働時間

    163時間

    (出典:令和3年賃金構造基本統計調査)

  • 賃金(年収)

    531.9万円

    (出典:令和3年賃金構造基本統計調査)

  • 年齢

    42.6

    (出典:令和3年賃金構造基本統計調査)

  • 求人賃金(月額)※1

    25.8万円

    (令和3年度)

  • 有効求人倍率※2

    2.33

    (令和3年度)

  • ※1 ハローワークの無期フルタイム求人の賃金欄の中間値の平均(実数値)
  • ※2 ハローワークの「無期又は4ヶ月以上の雇用期間のあるフルタイム」の求人数を同条件を希望する求職者数で除したもの(実数値)

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