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データサイエンティストの仕事は、多種多様な業界で需要があり、アメリカでは将来的に多くの年収を得ることのできる仕事として注目されています。
データサイエンティストが活躍できる業界としては、IT業界はもちろんのこと、Web関係や製薬会社、金融業界などで需要があります。つまり、大量の情報があり、その情報に基づいて経営戦略をたてたい会社や企業ではデータサイエンティストが必要とされているということです。
先に書いたようにアメリカではデータサイエンティストの注目が高まっており、スカウトや引き抜きが増えているようです。日本ではまだなじみの少ない職業かもしれませんが、今後、注目度は高まっていくと予想できます。
大手企業、上場企業での需要が高い
データサイエンティストの活動できる領域は幅広いですが、主に大手企業や上場企業での需要が高まっています。例えば、以下の業界でデータサイエンティストの需要が高まっています。
ベンチャー企業や中小企業では、データを分析・予測するためにデータサイエンティストを雇う余裕がない場合が多く、上記の業界内の大手企業がデータサイエンティストの雇用に関心を持っています。
必然的に年収も高額になり、データサイエンティストとして実力を付ければフリーランスとして独立することも可能です。
データサイエンティストの主な仕事内容
データサイエンティストの仕事はデータの収集から始まります。分析に必要なデータを効率よく集め、使いやすいように整理していきます。
データの集め方は状況によって異なりますが、SNSのAPIデータや業務システムなどを活用したり、データ収集のためのパッチを構築することもあります。
また、データを管理するためのデータベースを構築し、扱いやすい形式、JSONなどに変換するのもデータサイエンティストの仕事です。
データの収集が終わったら、分析を開始します。膨大なデータの中から目的にかなった情報をどのように掴み出すかがデータサイエンティストの仕事です。
意味のある項目を見つけ出し、課題を解決するためには多くの経験と知識が欠かせません。
効率よくデータを分析するためには、機械学習の知識やSAS、R、Pythonなどのプログラミング言語のスキルが必要になります。
データサイエンティストにも得意分野や専門分野があり、分析の仕方もさまざまです。どのような方法があるのか解説します。
知識発見型とは、データサイエンティストが行うデータ分析の方法の一つで、データを解析してから結果を分析するという方法です。
例えば、アパレル企業において、継続者と解約者の違いを分析する場合などに使用します。
性別や住居範囲、決済方法や販売方法などを分析し、結果から問題の解決を図ります。知識発見型では、SPSSやR、などを使用するのが一般的です。
仮説検証型とは、仮説の真偽を事実情報に基づいて確認する方法です。例えば、顧客の継続率が低下している場合の原因を突き止める際に、仮説を立てて検証するのがこれにあたります。
仮説検証型では、現状の問題をよく観察し、解決すべき目的を把握し、背後にある原因を突き止めることが重要になります。状況の観察、仮説の設定、仮説の検証というプロセスを繰り返し行うのが仮説型検証です。
データの分析が完了したら、課題を解決するための戦略を構築します。
例えば、新規顧客の増加を目的としている場合、どこを改善すれば状況が向上するのか?会社が利益を出すために必要な対策は何か?を打ち出します。
データサイエンティストの施策によって、状況が改善するかどうかが変わってくるので、非常に重要なプロセスです。
データの分析が完了し、問題の背景や解決策が打ち出されたら、担当者に対して報告を行うのもデータサイエンティストの仕事です。実際、データサイエンティストが抽出したデータだけを見せても経営陣は理解できないことが多いでしょう。
プレゼンテーションを行うために可視化を行い、複雑な情報処理の結果を分かりやすく報告するのもデータサイエンティストとしてのスキルです。
分析基盤環境に細かいデータが多くなると重要なデータが埋もれてしまい、プレゼンテーションの内容も具体性のないものになります。重要業績評価指標と呼ばれるKPI(Key Performance Indicator)を見える化して、整理しておくのもデータサイエンティストの役割です。
データサイエンティストのやりがい
頭脳を武器として専門性の高い仕事ができる
データサイエンティストは自分の頭脳を武器として働くことができる仕事です。企業の抱える問題をビッグデータから抽出して、原因を突き止め解決策を提示します。これは誰でもできることではなく、特別な教育とスキルを持っている人だけが行うことができるものです。
試行錯誤を繰り返しながらデータに向き合い、戦略をたてて問題を解決できた時、自分の経験値が上がることはもちろんですが、価値のある仕事ができているという実感があります。とても難しい仕事だからこそ、魅力があり生涯の仕事とできます。
データサイエンティストの魅力の一つは高額年収が期待できる点です。データサイエンティストの年収は500~600万円程度と言われており、一般的なサラリーマンと比較すると高い水準になります。さらに、外資系の企業や大手企業で働く場合、1,000万円以上の年収に達することも可能です。
IT業界の革新が続く中でデータサイエンティストの価値は高まっており、優秀なエンジニアを獲得するためには高い年収を支払うこともいとわない企業が多くなっており、データサイエンティストの年収は増加傾向にあるようです。
一般的にデータサイエンティストを募集する会社は経営も安定しており、規模も大きい傾向があるので昇給や福利厚生も充実しているのも魅力の一つです。
年齢を重ねても続けやすい
データサイエンティストの仕事は年齢を重ねても続けやすく、女性でも活躍することができます。
体力勝負の職業ではなく、経験を積めば積むほどスキルが向上し、ビッグデータの解析なども効率よく行うことができます。実際、50~60代のデータサイエンティストも多く活躍していますし、60歳以上の人もいます。
現役時代に多くのデータ分析を行い、広い視野でデータの解析を行うスキルがあれば、独立して生涯現役として働くことも可能です。年齢や性別に関係なく実力で勝負していきたいと思っている人には魅力的な仕事です。
データサイエンティストの仕事は企業にとって大きな影響を与えるものです。データ分析に基づいて新商品が開発されたり、新ビジネスの立ち上げが検討されることもあります。
プレゼンテーションを行なうときには、社長や経営陣と意見を交わすことになり、企業の上位陣と接する機会があります。通常のサラリーマンでは、なかなか経験できないことですからデータサイエンティストならではのやりがいと言えます。
また、会社側もデータサイエンティストの立場を尊重してくれることが多いので、丁寧な対応が期待できます。会社の経営を大きくシフトしたい!利用価値の高い仕事に就きたいと思っている人におすすめの仕事です。
データサイエンティストは企画マーケティング部門やデータ管理部門で勤務することが多く、本社勤務が一般的となります。
営業や管理職のように転勤や異動はあまりなく、腰を据えて働くことができるのもやりがいの一つです。
大都市に本社を構える企業にデータサイエンティストとして入社した場合、よほどのことがない限り、本社勤務を満喫し、自分をスキルを存分に発揮できるでしょう。
就職・転職の間口が広い
データサイエンティストの活動領域は増えており、今後も活躍できる業界は増加していくでしょう。そのため、一流のスキルと知識を習得すれば、就職や転職に困ることはないと思われますし、より待遇のいい条件の下で働くことも可能です。
実際、データサイエンティストという職業が注目されるようになってまだ日が浅いため、仕事内容に関しては明確な定義がなされていない部分があります。
言い換えるなら、今後もデータサイエンティストの利用価値が高まる可能性は十分にあり、結果を残せばビジネスの最先端で注目を集めながら働くことも可能です。
データサイエンティストの仕事内容まとめ
データ収集から分析・レポーティングまで非常に専門度の高い仕事
データサイエンティストの仕事内容とは、ビッグデータと向き合い、収集・分析・解析を行うことです。ディープラーニングや機械学習、プログラミング技術など、高度な頭脳と専門知識が必要になります。
注目されるようになって日の浅い職業ですが、大手企業の多くがデータ分析に関心を示しており、今後、データサイエンティストの活動領域は拡大すると思われます。
データサイエンティストは、高額年収を目指したい人や頭脳を武器として働きたい人におすすめの仕事です。
データサイエンティストの参考情報
500万円~800万円
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