データサイエンティストは、ビッグデータの時代を牽引する重要な職種のひとつです。データの収集から分析、ビジネスに役立つ知見の抽出まで、幅広い技術が求められるこの職業は、さまざまな業界で需要が高まっています。
そこで今回は、データサイエンティストとはどのような職種かを解説した上で、キャリアパスや求人市場の動向、データサイエンティストを目指す際に役立つ資格を詳しく解説します。データサイエンス分野でのキャリア形成に興味のある方や、スキルアップを目指す方にとって有益な情報となっておりますので、ぜひ参考にしてください。
Data scientist is one of the key occupations driving the era of big data. Demand for this profession, which requires a wide range of skills from data collection and analysis to the extraction of knowledge useful for business, is increasing in a variety of industries.
In this article, we will explain what kind of job title a data scientist is, and then detail the career path, job market trends, and qualifications useful for becoming a data scientist. We hope you will find this information useful for those who are interested in building a career in the data science field and for those who are seeking to improve their skills.
それではまず、データサイエンティストとはどのような職種なのかを、役割と仕事内容に分けて解説していきます。
データサイエンティストは統計分析、機械学習、人工知能(AI)、データマイニングなどの技術を用いて、膨大なデータからビジネスに役立つ価値を生み出し、ビジネス上の意思決定や問題解決に貢献するプロフェッショナルです。
単にデータを分析・可視化するだけでなく、データから価値を生み出すために、その分析結果から機械学習アルゴリズムの構築・予測モデルの開発を行い、新たな知見を発見します。
こうしてデータ駆動型の意思決定を促進し、企業が目標達成への道をより明確に見定められるようにサポートすることが主な役割です。
ビッグデータ時代の到来とともに、活用できるデータ量が飛躍的に増加し、その価値を最大限に活用することが企業にとっての大きな課題となりました。こうした背景から、データを深く理解し、戦略的に分析・活用できるデータサイエンティストの需要は年々高まっています。
以前はデータ関連業務が細分化されていましたが、戦略的なデータの活用が求められる現代では、これらの業務がひとつの専門分野に統合され、データサイエンティストの役割が確立されています。
データサイエンティストの仕事内容は、企業によっても異なりますが、一般的には企業のビジネス課題を把握するところから戦略の策定、データの収集・整理・前処理、データ分析、レポーティング・提言までを担います。具体的には、主に以下の5つのプロセスに分けられます。
収集するデータには数値やグラフ、テキストなど、さまざまな形式が存在し、これらは統一された形で提供されるわけではありません。データサイエンティストは、これらの多様なデータを扱いやすく変換し、保管、そして活用できるようなデータベース環境の構築も担当します。
Let us begin by explaining what kind of job title a data scientist is, broken down by role and job description.
Data scientists are professionals who use statistical analysis, machine learning, artificial intelligence (AI), data mining, and other technologies to create useful business value from vast amounts of data and contribute to business decision making and problem solving.
They not only analyze and visualize data, but also discover new knowledge by building machine learning algorithms and developing predictive models from the analysis results in order to create value from the data.
In this way, our main role is to facilitate data-driven decision making and help companies to more clearly determine the path to achieving their goals.
With the advent of the Big Data era, the amount of data available has increased dramatically, and maximizing its value has become a major challenge for companies. Against this backdrop, the demand for data scientists who have a deep understanding of data and can analyze and utilize it strategically is increasing every year.
In the past, data-related work was fragmented, but today, when strategic use of data is required, these tasks have been integrated into one specialized field, establishing the role of the data scientist.
The job description of a data scientist varies from company to company, but in general, the data scientist is responsible for everything from understanding a company's business issues to formulating strategies, collecting, organizing, and pre-processing data, analyzing data, and reporting and making recommendations. Specifically, the following five main processes are involved.
Data to be collected comes in a variety of formats, including numerical values, graphs, and text, and these data are not provided in a uniform form. Data scientists are also responsible for creating a database environment in which these diverse data can be easily handled, converted, stored, and utilized.
データサイエンティストは、データ分析スキルやビジネス知識を活かして、さまざまなキャリアパスを選択できます。代表的なキャリアパスには、以下のような職種が挙げられます。
ここからは、上記7つのキャリアパスについて、ひとつずつ詳しく見ていきましょう。
データサイエンティストとしてキャリアを積んだ後、プロジェクトマネージャーを目指すという選択肢があります。プロジェクトマネージャーは、プロジェクト全体の指揮・管理を行う重要な役割を担います。
【プロジェクトマネージャーの主な仕事内容】
データサイエンティストとして培ってきた統計学や機械学習などの「データサイエンス力」、データ分析環境の構築・運用などの「データエンジニアリング力」は、プロジェクトマネージャーの仕事においても大きな武器となります。プロジェクト全体の計画立案やリスク管理、チームメンバーとのコミュニケーションなど、さまざまな場面で役立つでしょう。
ただし、プロジェクトマネージャーになるには、データサイエンティストとしての経験に加えて、プロジェクト全体の管理や交渉能力などのスキルも必要です。こうしたスキルを身につけているデータサイエンティストであれば、プロジェクトマネージャーへのキャリアアップがスムーズに行えるでしょう。
シニアデータサイエンティストは、データサイエンティストとしての経験とスキルを活かして、より複雑な課題に取り組むデータ分析の上級職です。データサイエンティストとして実務経験を積んだ後は、シニアデータサイエンティストへキャリアアップすることも可能です。
このポジションでは、データ収集、分析、モデリング、解釈、可視化など、データサイエンスの全工程において高いスキルが求められます。さらに、社内のデータサイエンティストチームのリーダーとして、チームの指導やプロジェクトの管理も担います。
そのため、データサイエンティストとしての実務経験を積むことはもちろん、リーダーシップ能力やコミュニケーション能力の向上も、このキャリアパスを目指す上で欠かせない要素です。
グロースハッカーとは、Webマーケターが行うサイト運用・改善、Web広告運用、データ解析に加えて、商品・サービスの開発にも携わることで、クライアント企業そのものが成長する仕組み作りに関わる職種です。
「グロースハック」という用語は、2010年にアメリカでWebマーケターの新たな役割として提唱された比較的新しい概念です。そのため、まだ聞き慣れない人もいるかもしれません。しかし、効率的なマーケティング手法が求められる現代において、この職業は今後ますます重要性を増していくことが予想されています。
グロースハッカーは、企業の成長に必要な戦略をデータ分析から導き出す役割を持つため、データサイエンティストとの関連性も深く、スキルを活かしやすい職種のひとつといえるでしょう。
データ分析に加え、より開発系の業務に携わりたいと考える方は、AIエンジニアというキャリアパスも考えられます。
AIエンジニアは、人工知能(AI)技術を駆使して新たなシステムを開発する専門職です。機械学習やディープラーニングといった先端技術を活用し、画像・音声認識、自然言語処理、未来予測など、多岐にわたるAIシステムの構築や管理を手がけます。
データサイエンティストからAIエンジニアへの転職は、大量のデータを扱う経験やアルゴリズム、データベース設計の知識など、共通するスキルが多いためスムーズに行えるでしょう。
また、データサイエンティストで身につけた機械学習やディープラーニングの知識、SQLやNoSQLといったデータベース技術は、AIエンジニアでも直接活かせるため、キャリアアップの選択肢としておすすめです。
ITコンサルタントとは、クライアント企業が抱える経営課題の解決をIT技術を用いてサポートする職種です。単にITシステムを導入するだけでなく、クライアント企業の課題を深く理解し、最適なITソリューションを提案することで、企業の成長に貢献する役割を担っています。
データサイエンティストとITコンサルタントは、どちらもIT技術を駆使して企業の課題解決を支援する点で共通しています。このため、データサイエンティストとして培ってきたスキル・経験は、ITコンサルタントの職種においても、さまざまな場面で活かせられるでしょう。
とくに、クライアントの問題解決にはデータ分析スキルが必要になりますが、データサイエンティストは統計学や機械学習を用いた複雑なデータ解析を得意としています。こうしたスキルは、ITコンサルタントが適切な解決策を見つけ出す過程で非常に有効です。
経営コンサルタントは、企業が直面するさまざまな問題を解決するために、経営戦略、マーケティング、業務改善といった広範な分野で専門的な助言や解決策を提供する職種です。ほとんどの企業がなんらかの経営上の課題を抱えており、経営コンサルタントはそれらの問題に対して具体的な解決策を提案し、クライアント企業のビジネス成長をサポートします。
この職種は、ITコンサルタントと業務内容が重なる面もありますが、ITコンサルタントがIT技術を活用した課題解決に特化しているのに対し、経営コンサルタントは経営全体の視点からアプローチするため、業務範囲がより広いです。
データ分析にもとづいた意思決定が重要視されている現代において、データサイエンティストとして培ったスキルや経験は、経営コンサルタントの業務で大きく活かせます。大規模な経営課題に挑み、企業の変革をリードしたい方にとって、経営コンサルタントは理想的なキャリアパスといえるでしょう。
データサイエンティストとしてキャリアを築いた後に、フリーランスとして独立するという道もあります。データ分析の需要が増加する現代では、フリーランスのデータサイエンティストも次第に増えてきています。
特定の組織に属さないため、どのプロジェクトに取り組むかを自由に選択できることがフリーランスとして働く最大のメリットです。企業に属しているとどうしても、やりたい仕事だけをするわけにはいきません。
しかし、フリーランスであれば、自身の興味のある業界に絞って専門性を追及することも可能ですし、さまざまな業界のプロジェクトに関わり、経験とスキルの幅を広げることも可能です。
とはいえ、フリーランスとして成功するためには、単に技術的なスキルが高いだけでは不十分です。顧客を見つけ、案件を獲得するための営業力や、プロジェクト管理能力も必要になります。また、継続的に高単価の案件を受注していくには、変化を続けるテクノロジーに対応するためのデータ分析スキルを磨き続けていくことも大切です。
Data scientists can choose from a variety of career paths that utilize their data analysis skills and business knowledge. Typical career paths include the following positions
From here, let's take a closer look at each of the above seven career paths one by one.
After building a career as a data scientist, you have the option of becoming a project manager. Project managers play an important role in directing and managing the overall project.
The main responsibilities of a project manager include
The "data science skills" such as statistics and machine learning that you have developed as a data scientist and the "data engineering skills" such as building and operating a data analysis environment will be a great asset in your work as a project manager. They will be useful in various situations, such as overall project planning, risk management, and communication with team members.
However, in addition to experience as a data scientist, becoming a project manager also requires skills in overall project management and negotiation skills. A data scientist with these skills will have a smooth career progression to project manager.
A senior data scientist is a senior position in data analysis that builds on the experience and skills of a data scientist to address more complex issues. After gaining hands-on experience as a data scientist, you may advance your career to senior data scientist.
This position requires a high level of skill in all phases of data science, including data collection, analysis, modeling, interpretation, and visualization. In addition, as the leader of a team of data scientists within the company, you will be responsible for leading the team and managing projects.
Therefore, in addition to gaining practical experience as a data scientist, improving leadership and communication skills is also an essential element in pursuing this career path.
A growth hacker is a person who is involved in creating a system for the client company itself to grow by being involved in the development of products and services, in addition to website operation and improvement, web advertising operation, and data analysis, which are performed by web marketers.
The term "growth hacking" is a relatively new concept that was proposed in the United States in 2010 as a new role for web marketers. As a result, some people may still be unfamiliar with the term. However, this profession is expected to become increasingly important in the future in today's world, where efficient marketing methods are in high demand.
Since growth hackers are responsible for deriving the strategies needed for corporate growth from data analysis, they are closely related to data scientists and are one of the positions where their skills can be easily utilized.
In addition to data analysis, those who want to be involved in more developmental work can consider a career path as an AI engineer.
AI engineers are professionals who develop new systems using artificial intelligence (AI) technology. AI engineers use advanced technologies such as machine learning and deep learning to build and manage a wide range of AI systems, including image and speech recognition, natural language processing, and future prediction.
The transition from data scientist to AI engineer is smooth, as there are many common skills, such as experience in handling large amounts of data and knowledge of algorithms and database design.
In addition, the knowledge of machine learning, deep learning, and database technologies such as SQL and NoSQL acquired as a data scientist can be directly utilized as an AI engineer, making it a good career advancement option.
IT consultants use information technology to help client companies solve their business issues. They do not simply implement IT systems, but also contribute to corporate growth by gaining a deep understanding of the client company's issues and proposing optimal IT solutions.
Both data scientists and IT consultants share the same role of helping companies solve their issues by making full use of IT technology. Therefore, the skills and experience gained as a data scientist can be utilized in a variety of situations in the IT consulting profession.
In particular, data analysis skills are needed to solve clients' problems, and data scientists are good at complex data analysis using statistics and machine learning. These skills are very useful in the process of finding appropriate solutions for IT consultants.
Management consultants provide professional advice and solutions in a wide range of areas such as business strategy, marketing, and business improvement in order to solve various problems faced by companies. Most companies have some kind of management issues, and management consultants provide specific solutions to these issues to support the growth of the client's business.
This position overlaps with IT consulting in some aspects, but while IT consultants specialize in problem solving using IT technology, management consultants approach the problem from a holistic management perspective, which means that their scope of work is broader.
In today's world, where decision-making based on data analysis is becoming increasingly important, the skills and experience gained as a data scientist can be put to great use in the work of a management consultant. For those who wish to take on large-scale management issues and lead corporate transformation, management consulting is an ideal career path.
After building a career as a data scientist, there is also the path of becoming an independent freelancer. With today's increasing demand for data analysis, the number of freelance data scientists is gradually increasing.
The greatest advantage of working as a freelancer is that you can freely choose which projects to work on because you do not belong to a specific organization. If you belong to a company, you cannot do only the work you want to do.
However, as a freelancer, you can focus on the industries you are interested in and pursue your expertise, or you can get involved in projects in a variety of industries to broaden your experience and skills.
However, to be successful as a freelancer, it is not enough to simply have strong technical skills. You must also have the sales skills to find clients and win projects, as well as project management skills. It is also important to continue to hone your data analysis skills to keep up with ever-changing technology in order to continue to receive high unit price projects.
データサイエンティストの求人市場は、近年急速に拡大しており、2024年3月時点でもその勢いは衰えていません。矢野経済研究所の調査によると、今後データ分析関連人材(データサイエンティスト、分析コンサルタント、分析アーキテクト、プロジェクトマネージャーの4人材)における市場の人材規模予測としては、2025年に176,300人に達すると見込まれています。
一方、データサイエンティストの供給は追いついておらず、深刻な人材不足が課題となっています。ハローワーク求人統計データによれば、2023年度のデータサイエンティストの有効求人倍率は2.77倍と、依然として高い水準です。
The job market for data scientists has been expanding rapidly in recent years and continues to do so as of March 2024. According to a Yano Research Institute survey, the market for data analysis-related personnel (data scientists, analysis consultants, analysis architects, and project managers) is expected to reach 176,300 by 2025.
On the other hand, the supply of data scientists has not kept pace, and a serious shortage of human resources has become an issue. According to Hello Work job statistics, the effective ratio of job offers for data scientists in FY2023 is 2.77 times, which remains high.
Reference: Data Scientist - Occupation Details - job tag - Ministry of Health, Labor and Welfare
大前提として、データサイエンティストになるために取得しておかなければならない資格はありません。しかし、データサイエンティストとしてキャリアアップを目指す場合は、以下のような資格を取得しておくことで、データサイエンスに関する知識を有していることを客観的に証明でき、転職に有利に働くことがあります。
それでは1つずつ解説していきます。
統計検定は、一般社団法人 統計質保証推進協会が実施する統計に関する知識と応用力を評価する資格試験です。
この検定は、統計学の基礎知識から高度な分析手法まで幅広い知識を認定する統計検定(4~1級の5段階)と、統計をビジネスに応用できるかどうかの実務能力を認定する統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎・発展・エキスパートの10区分に分かれています。受験者は自身の目的・用途に合わせてどの区分からでも受験できるのが特徴です。
なかでも、データサイエンス基礎・発展・エキスパートは、統計検定よりもデータサイエンスに特化した内容となっているため、データサイエンティストを目指す場合はこの区分の受験をおすすめします。
まずはデータサイエンス基礎から始め、データサイエンスの基本的な概念を理解した上で、発展・エキスパート試験でより高度な知識・スキルの習得を目指すのがよいでしょう。
データ解析士は、データ解析の基礎知識とスキルを認定する資格です。一般財団法人実務教育研究所が実施しており、文部科学省認定の「実務系」資格として、高い評価を得ています。
この資格を取得するためには、「多変量解析実務講座」という通信講座を修了し、その後に実施されるデータ解析士認定試験に合格する必要があります。
受験にあたって特別な条件は設けられておらず、初心者向けの内容となっているため、データ解析の基礎から学び直したいと考えている方にも適している資格です。また講座では、不明点を質問したり、課題を提出してフィードバックを受けたりできるため、理解を深めながら自信を持って次の段階へ進むことが可能です。
データベーススペシャリスト試験は、データベース設計、構築、運用、保守に関する専門知識とスキルを認定する国家資格です。独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が実施する情報処理技術者試験のひとつで、高度試験区分(レベル4)に分類されています。
難易度が高いことで知られているこの試験は、IT業界での認知度も信頼度も高く、合格することでデータベース関連の専門性が高いことを証明できます。
過去5年間の合格率は約14~18%で推移しており、実務経験がある人でも合格を勝ち取るのは容易ではありません。しかし、計画的に学習すれば合格は十分可能です。公式サイトでは過去問が提供されているので、これらを利用して効果的に学習を進めましょう。
なお、応用情報技術者資格を取得している方に限り、試験の一部が免除されるため、学習の負担を軽減できる点も魅力です。
データサイエンティスト検定は、データサイエンスの専門性を評価することを目的とした試験です。データを扱える人材の需要増加に伴い、一般社団法人データサイエンティスト協会が2021年に開始した新しい検定試験で、民間資格として位置づけられています。
この検定試験に合格することで、データサイエンティストに必要な「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」についての実務能力や知識を有していることを証明できます。
検定自体は以下4つのレベルに分かれており、現在では最も基礎的な「見習いレベル」に該当する「データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル(略称:DS検定® ★)」のみ受験できるようです。
この検定はデータサイエンティスト初学者を対象としており、受験資格もとくにないのでデータサイエンティストを目指す人にとって最初のステップとしておすすめでしょう。
公式Webサイトでは、模擬問題や試験範囲などの詳細情報が掲載されているほか、学習支援ツールとして書籍や講座も提供されているため、これらのリソースを活用して試験対策を行うことができます。
G検定とE資格はともに、ディープラーニング活用のためのスキル証明に役立つ資格試験で、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催しています。
これら2つの資格試験は、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための試験という点では共通しますが、対象者や目的、試験範囲は異なります。
まず、G検定はAI技術をビジネスシーンで応用するスキルを身につけたいビジネスパーソンやジェネラリストに向けた資格です。ディープラーニングの実装能力そのものを問うのではなく、「AIに何ができて、何ができないのか」「どこにAIを活用すればよいか」といったAI技術の基本的な理解と、ビジネスへの応用力を養うことが目的です。
一方のE資格は、実際にディープラーニング技術を実装し、システム開発ができるかを問うもので、エンジニアを対象とした試験内容となっています。E資格を取得することで、エンジニアはディープラーニングを用いたシステム開発の高度な能力を持っていることを証明できます。
| G検定 | E資格 | |
|---|---|---|
| 対象者 | ビジネスパーソン、ジェネラリスト向け | エンジニア向け |
| 目的 | ディープラーニングの活用方針を決定する | ディープラーニングを実装する |
| 試験範囲 | ディープラーニングの概要、活用事例、倫理 | ディープラーニングの理論、モデル構築、開発環境、倫理 |
| 難易度 | E資格より易しい | G検定より難しい |
As a basic premise, there are no qualifications that you must obtain to become a data scientist. However, if you wish to advance your career as a data scientist, the following certifications will objectively prove that you have knowledge of data science and may give you an advantage when changing jobs.
Let us explain one by one.
The Statistics Certification Examination is a qualification test to evaluate statistical knowledge and applied skills conducted by the Japan Statistical Quality Assurance Promotion Association (JQAP).
This certification test is divided into 10 categories: the Statistics Certification Test (5 levels from Level 4 to Level 1), which certifies a wide range of knowledge from basic knowledge of statistics to advanced analytical methods, and the Statistical Surveys, Professional Statistical Surveys, and Basic, Advanced, and Expert in Data Science, which certify practical ability to apply statistics to business. The unique feature of this certification is that examinees can take the examination in any of the 10 categories according to their own objectives and purposes.
The Data Science Fundamentals, Development, and Expert examinations are more specialized in data science than the Statistics Examination, and we recommend taking this exam if you are aiming to become a data scientist.
It is recommended to start with the Data Science Fundamentals to understand the basic concepts of data science, and then aim to acquire more advanced knowledge and skills in the Developmental and Expert exams.
Reference: Japan Association for the Promotion of Statistical Quality Assurance
The Data Analyst certification recognizes basic knowledge and skills in data analysis. It is conducted by the Institute for Practical Education, and is highly regarded as a "practical" qualification authorized by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology.
To obtain this certification, you must complete a correspondence course called "Practical Multivariate Analysis Course" and then pass a certification examination for data analysts.
There are no special requirements for taking the exam, and the content is geared toward beginners, so this certification is also suitable for those who want to relearn the basics of data analysis. In the course, students can ask questions about points that are unclear and receive feedback by submitting assignments, allowing them to move on to the next stage with confidence while deepening their understanding.
Reference: Institute of Practical Education
The Database Specialist Examination is a national certification that certifies specialized knowledge and skills related to database design, construction, operation, and maintenance. It is one of the information processing engineer examinations administered by the Information-technology Promotion Agency, Japan (IPA), and is classified as an advanced examination category (Level 4).
Known for its high level of difficulty, this exam is highly recognized and trusted in the IT industry, and passing it proves that you have a high level of database-related expertise.
The pass rate for the past five years has been approximately 14~18%, and it is not easy to pass the exam, even for those with practical experience. However, with systematic study, it is possible to pass the exam. The official website provides past exam questions, so use these to study effectively.
In addition, only those who have obtained the Applied Information Technology Engineer certification are exempted from a part of the exam, which reduces the burden of learning.
Reference: Information-technology Promotion Agency, Japan (IPA)
The Data Scientist Certificate is an examination designed to evaluate expertise in data science. In response to the increasing demand for personnel who can handle data, the Association of Data Scientists launched this new certification exam in 2021, and it is positioned as a private qualification.
By passing this certification exam, one can prove that they have the practical skills and knowledge of "data science," "data engineering," and "business skills" required of data scientists.
The certification test itself is divided into the following four levels, and currently only the Data Scientist Certification Test™ Literacy Level (abbreviated as DS Test® ★), which corresponds to the most basic "Apprentice Level," can be taken.
This certification test is intended for beginning data scientists, and there are no specific qualifications, so it is recommended as a first step for those who want to become a data scientist.
The official website provides detailed information on mock questions and the scope of the exam, as well as books and courses as learning support tools, so you can use these resources to prepare for the exam.
Reference: Japan Association of Data Scientists
Both the G-Certification and E-Certification are certification exams that help prove skills for deep learning applications and are sponsored by the Japan Deep Learning Association (JDLA).
While these two certification exams are similar in that they are designed to help people acquire AI/deep learning application literacy, the target audience, objectives, and scope of the exams are different.
First, the G-test is designed for businesspersons and generalists who want to acquire the skills to apply AI technology in business situations. It does not test the ability to implement deep learning itself, but rather aims to cultivate a basic understanding of AI technology, such as "what AI can and cannot do" and "where AI should be used," as well as the ability to apply AI to business.
The E certification, on the other hand, tests the ability to actually implement deep learning technology and develop systems, and is designed for engineers.
| G certification | E Qualification | |
|---|---|---|
| Target Audience | For business people and generalists | For engineers |
| Purpose | Determine how to use deep learning | Implement deep learning |
| Exam Coverage | Overview of deep learning, application examples, and ethics | Theory of deep learning, model building, development environment, ethics |
| Difficulty | easier than E certification | More difficult than G certification |
Reference: Japan Deep Learning Association
本記事では、データサイエンティストのキャリアパスや求人市場の動向、転職時に役立つ資格を詳しく解説しました。データサイエンティストを目指す方は、自分のキャリアプランに合わせて、必要なスキルや資格を身につけることが重要です。
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This article details the career path of a data scientist, trends in the job market, and qualifications that are useful when changing careers. It is important for aspiring data scientists to acquire the necessary skills and qualifications to match their career plans.
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