データサイエンティストの仕事内容と学べる大学

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事は、膨大なデータ（ビッグデータ）を収集・分析して、ビジネスや社会の課題を解決すること。企業や行政機関の課題をヒアリングして、必要なデータを集め、それを分析・解析して、業務効率化や新たな商品・サービスの開発などに役立てていく。

データサイエンティストは、もともとデータサイエンス分野の研究者や技術者を指す専門用語だったが、現在は職業としても認知され、一般企業や行政機関で多くのデータサイエンティストが活躍している。

データサイエンティストの具体的な仕事内容は、AIやプログラミングの知識・技術を駆使して、画像や言語、数値など各種のデータ解析を行う。例えば、ネットショッピングのサイトでユーザーが購入した商品のデータを分析して、その人が買いそうな商品を「おすすめ」として表示するような機能をつくるのもデータサイエンティストの仕事だ。

データサイエンティストは、新しい仕事ということもあり、常に人材が不足している。コンピュータやゲームに興味がある人ならば、目指してみる価値がある職業だといえる。

データサイエンティストの年収や勤務先は？

データサイエンティストの初任給は、大卒で月25万円〜、大学院卒で月28万円〜。30代で年収700〜900万円というのが平均的だ。日本の平均年収と比較して、かなり高い水準といっていいだろう。専門性を高めれば、年収1,000万円以上も夢ではない。

データサイエンティストの勤務先として代表的なものは以下の通り。

• IT系企業
• Web系企業
• ゲーム開発企業
• シンクタンク／リサーチ企業
• ITコンサルティング企業
• 大手総合メーカー
• 銀行・証券会社など金融系企業
• 医療・創薬系企業
• 広告代理店　など

データサイエンティストを募集する会社は、大手企業、上場企業の割合が大きい傾向がある。

データサイエンティストになるには？

データサイエンティストに必要な資格

データサイエンティストになるための特別な資格はない。しかし、取得しておくと強みになる資格がいくつかある。いずれもデータベース系の資格で、就職先でその企業のシステムを使うかで取得する資格も変わってくる。最近は、「データサイエンティスト検定」というこの分野に特化した検定試験もある。いずれにしても学生時代は、「基本情報技術者試験」あたりから目指すことになるだろう。

• 基本情報技術者試験
• 応用情報技術者試験
• ITパスポート試験
• OSS-DB技術者認定試験
• 統計検定
• データ解析士
• オラクルマスター
• Python3エンジニア認定データ分析試験
• G検定・E資格
• アクチュアリー資格試験
• データサイエンティスト検定　など

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストは、業務においてデータを収集・分析・理解する必要があり、そのためには統計学やデータ分析手法の知識が必須となる。収集したデータの管理や抽出に、SQL言語をはじめとするデータベース関連の基本的な知識も求められる。

学生時代からR言語やPythonなどデータ処理に強いプログラミング言語、JupyterLabやGoogle Colabなどの実行環境、データ処理でPythonと共に使われる定番のライブラリ（NumPy、Pandas、PyTorchなど）に触れてみることも将来必ず役に立つだろう。データを可視化するツールとして、TableauやPower BIなどのツールを使えることもプラスとなる。

こうした専門知識だけでなく、顧客企業のビジネスを理解し、円滑にコミュニケーションを取りながら、業務を進める能力も求められる。また、データサイエンスに関する最新情報は英語圏のサイトから得る機会が多いため、英語ができると大きな強みになるだろう。

以下のプログラミング言語や開発ツールを使いこなせると強みになる。

プログラミング言語：

C言語、C++、Python、R言語、JavaScriptなど

開発ツール：

Tableau、Power BI、JupyterLab、Google Colabなど

データサイエンティストを目指せる大学・学部・学科

データサイエンスを専門的に学ぶには、理工系大学の「情報」系学部・学科を選ぶのが一般的だ。最近は、「AI」や「データサイエンス」を冠した学部・学科もあるので、そこを目指すのもいいだろう。こうした大学では、データサイエンティストに必要とされる知識や技術を体系的に学べる。また、大学院で情報工学、統計学、応用数学などを専攻し、データ活用の専門知識を身につけ、修士号・博士号を取得しておくと就職に有利になるだろう。

最近では、北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学の6大学が、「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を立ち上げるなどの取り組みも行われている。また、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」で認定されている大学・学部にも注目したい。初級者向けの「リテラシーレベル」、中上級者向けの「応用基礎レベル」で、全国各地の大学が認定を受けている。
詳細はこちら
文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」

一方、経済学部や社会学部など文系学部にデータサイエンス系の学科を設置する大学も増えている。データサイエンスを道具として、多分野で活躍したい人は、こちらをチェックしてみるのもいいだろう。

すでに文系学部に通っている大学生や就職した社会人の場合は、データサイエンス系の大学院に進学し、専門スキルを高める選択肢もある。

Illustration by カヤヒロヤ