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【データサイエンティスト案件情報】開発単価やなるには?資格や勉強、未経験でも?需要もご紹介します。

データサイエンティストのイメージ

データサイエンティストの概要や、なるためのステップアップについて紹介します。

データサイエンティストはあまり聞きなれない職種ですが、歴史がまだ浅い職業で、今後可能性のある職業でもあります。

この記事では、年収や将来性についても説明するのでご参考ください。

データサイエンティストとは?特徴は?

データサイエンティストとは、企業等が蓄積したデータを分析し、業務改善のアドバイスや実行を行う職業です。

ITスキルと統計学のスキルをミックスし、最適な経営戦略に貢献するとういう特徴があります。

そういう特徴があるので、データサイエンティストはエンジニアなどの職種や、経済アナリストなどの職種とも大きく異なります。

IT×統計のプロフェッショナルなので、唯一無二の職種とも言えます。

データサイエンティストという職業が誕生したのも2009年と新しく、今でも完全に手法が確立されているわけではありません。

それぞれのデータサイエンティストが独自に分析している状況なので、一概に作業内容がはっきりしているわけではありません。

データサイエンティストの仕事内容とやりがい

データサイエンティストはIT×統計学の知識を武器に経営戦略に貢献していくので、よりITを経営に役立てる実感を得ることができます。

エンジニア出身の経営者などもいますが、システム開発はあくまでもシステム開発なので、経営とは明確に区別されます。

その点、データサイエンティストはより経営者に近い立場から企業に関わっていくことになります。

また、従来までの経済アナリストのような職業とも大きく異なります。経済学は比較的後付けの理論であることが多く、また分析対象も広いです。

経済学の知識で一企業を分析し、経営戦略を立てていくことはあまりないでしょう。
データサイエンティストは最新のITスキルと統計学を最大限活用し、経営戦略を立てていくので、ビジネスそのものを体感できます。

データサイエンティストが企業にもたらす影響は非常に大きいと言えます。

データサイエンティストの分析結果に基づいて戦略を立てるので、責任重大です。経営者に近い立場という点が非常に大きなやりがいとなります。
データを操る

データサイエンティストと機械学習の関係性は?

そもそも機械学習とは?

機械学習とは、人工知能がデータを蓄積し、特定の法則性やルールを見つけ出すアルゴリズムのことです。データベースにデータを蓄積していくだけではなく、そのデータを整理して有意義なものにします。

また、機械学習をより進化させたものにディープラーニングがあります。

最近ビッグデータとともに話題になりがちなディープラーニングですが、これは収集したデータを蓄積して法則性を見出し、さらにそのデータを活かしてなんらかの処理を行うものです。

今後このディープラーニングがより進化していくと、今まで人間が行っていたウェブマーケティングなども機械化されていくと考えられています。

AIが進化すると人間の仕事が奪われていくと危惧されていますが、実はプログラマーなどITに関わる人の仕事もなくなっていく可能性が高いです。

皮肉なことに、プログラマーがAIを進化させればさせるほど、プログラマー自身の仕事を奪っていくということです。

プログラマーだけでなく、ウェブマーケターのようにシステムを活用する職種もAI化されやすいと言えるでしょう。

データサイエンティストとの関係

データサイエンティストは機械学習を含むAIと密接に関係します。

AIをコントロールすることや、AIにできない領域をデータサイエンティストが担当しています。たとえば、統計データを集める作業はAIでも可能です。

しかし、その統計データを使ってどのように経営改善するのかというところまでは現状AIには判断できません。

データベースから統計を出して、そこからなんらかの処理をするよう分岐させてプログラミングしていればロジック通り動きますが、処理をプログラミングしていないのに勝手にプログラムが生成されることは現状ありません。

今後よりAIが進歩すれば勝手にプログラミングして処理される可能性はありますが、今はデータサイエンティストなどの仕事です。

統計データに対して処理をあらかじめプログラミングするようなやり方も考えられますが、いずれにしても今はまだ人間の作業です。

データサイエンティストはどんな案件に必要?

データサイエンティストが必要な案件は多岐に渡りますが、どの案件でもそもそもデータサイエンティストが必須というわけではありません。

10年以上前にはなかった職業で、あくまでも業務をより効率的にし、売り上げを伸ばすための職業です。

たとえば、スーパーで必要な在庫数を決定するようなデータ分析があります。
ある特定の商品が売れる数は日によって異なりますが、その要因として様々なことが考えられます。

その日の天候、気温、曜日、月末月初、景気、他にもいろいろ要因はあるはずですが、こういったデータを分析し、その日に必要な在庫数を決定します。

データサイエンティストの開発案件(業界や案件内容)にはどんなものがある?

データサイエンティストは新しい職業で、他のIT業界の職業とは性質が大きく異なります。

ITスキルだけでなく統計やデータ解析と密接に関わっており、またノウハウが確立されているわけでもありません。

そのため、開発案件がはっきりしているとも言えない状況です。業務系のシステムを開発している現場は多いですが、ほとんどの現場はデータサイエンティストはいません。

システム開発の段階では蓄積しているデータは存在せず、データベースの中身も業務に沿ってテストデータや実際のデータが入っているだけです。

システム開発の現場でデータを解析して業務改善に貢献することはあまりないと考えて間違いないでしょう。

データサイエンティストが役立つのは、実際にシステムが稼働し、販売データなどが蓄積されてからになります。

あらかじめデータの解析結果に基づいて何らかの処理をするロジックを組み込んでおくことは可能ですが、システム開発現場でそこまでやることは少ないです。

システム開発の現場とデータサイエンティストの業務は切り離して考えた方がわかりやすいと言えます。

そして、システムエンジニアやプログラマーのようにデータサイエンティストは公に募集されているわけではありません。

多くのデータサイエンティストはフリーランスとして自ら営業を掛け、仕事を獲得している状況になります。
ビッグデータ

データサイエンティストの需要や将来性は?

データサイエンティストの潜在的な需要は大きいと言えますが、顕在化はしていません。

つまり、データサイエンティストによって大幅に企業の利益が伸びる可能性はあるが、企業自身それに気づいていないということです。

データサイエンティストという職業ができてまだ間もないため、データベースのデータを詳細に分析して活用するという発想があまり浸透していないということです。

むしろ懐疑的な企業もあると言えます。

長年の経験と勘でその日発注する商品数や売れる商品を選定している人も多いので、データからではわからないといった考えです。

少し哲学的ではありますが、すべての物事にはたしかに因果関係があります。しかし、データとして収集できるものだけが原因とは限りません。

その点も踏まえて、データサイエンティストは自身で営業しなければならない状況と言えるでしょう。

法人として組織的にデータサイエンティストの業務を行っている企業もあれば、フリーランスで活動しているデータサイエンティストもいます。

どちらにしても需要は潜在的なので、大々的にデータサイエンティストを募集している顧客企業は少ないです。潜在的な需要に対して営業する必要があるので、ある意味データサイエンティストには営業力も必要かもしれません。

そして、今後の将来性に関しては、予測できないのが現状です。予測できない理由としては、主に以下の二つの要因が挙げられます。

  • データを分析しても結果的に利益に結びつくとは限らない。
  • AIが分析から業務改善まで一括で行うようになる可能性がある。

まずデータサイエンティストがデータを分析して業務改善したからといって、確実に利益につながるわけではありません。

データベースで可視化できるデータだけがすべてではないので、予測が外れる可能性があるからです。

データサイエンティストの分析が外れていけば、結果的に需要はなくなってしまいます。次に、AI化によってデータサイエンティストの仕事が奪われるという可能性もあるでしょう。

データサイエンティストの認知度は徐々に高まっていますが、それと同時にAIも進化しています。

データサイエンティストの存在が市場で一般化した頃には、AIですべて自動化できている可能性もあります。

そうなると、データサイエンティストは一時だけ存在した寿命の短かかった職業として消えていくことになります。

データサイエンティストは存在意義の説明や営業から自力で行う必要のある職業であり、さらに今後どうなるかもわかりません。

安定的な職業とは言い難い状況です。

データサイエンティストになるには何を勉強すればいい?

データサイエンティストはIT×統計の知識が必要な職業です。

そのため、データベースを中心にプログラミング等のITスキルと、統計学を勉強すると良いです。また、業務改善する企業の業界知識は必須になります。

データを分析して経営戦略を立てて行く必要があるので、コンサルティングできるレベルの業務知識を身に付けておかなければ営業時に不利になります。そして、営業スキルに関しての勉強も必要です。

データサイエンティストを目指すにはかなり高度な技術力と経営スキルが必要なので、業務知識、ITスキル、統計知識、営業力、それらをトータルで磨いていく必要があるでしょう。

データサイエンティストは他のエンジニアとは異なり、ステップアップや業務内容が明確にマニュアル化されているわけではありません。

もちろんプログラマーやシステムエンジニアにもマニュアルがあるわけではありませんが、ある程度スキルアップの指標やスキルの目途があります。

しかし、データサイエンティストは職業自体の認知度を上げて市場を作り出すところからやらなければならないので、誰かがやり方を教えてくれる、これを勉強すれば確実に収入が上がる、といった指標はありません。
データのイメージ

データサイエンティストの年収や単価は?フリーランスと正社員比較

データサイエンティストの年収相場は、250万円~1,000万円と幅広いです。

その理由は、上述の通りデータサイエンティストという職業自体まだ市場に確立されているものではなく、同じデータサイエンティストを名乗っている人のなかでも業務内容が異なっているからです。

また、データサイエンティストは副業で、本業は別にある人も多いでしょう。

本業が会社員の人もいれば、本業もデータサイエンティストの仕事もフリーランスで請け負っているケースもあります。

会社員でデータサイエンティストを募集している企業はまだ少ないので、今やるならフリーランスの方がおすすめと言えます。

しかしデータサイエンティスト一本で仕事を取るのはなかなか難しいかもしれないので、本業はエンジニアやコンサルタントでデータサイエンティスト業務を請け負う形が良いのではないでしょうか。

データサイエンティストというものについてあまり理解がない企業であっても、エンジニア業務やコンサルティング業務を一緒に請け負ってくれるならデータサイエンティストの方もお願いする、という形でまとまることも考えられます。

データサイエンティストだけにこだわるのではなく、他の業務と並行してやっていくのがおすすめです。

参考URL
https://tech-camp.in/note/pickup/27559/#1-3

データサイエンティストのスキルは?資格はあるの?

まずデータサイエンティストの資格に関してですが、明確な資格はありません。

そもそも業務内容自体確立されておらず、市場にも浸透していません。資格のことだけでなく、営業から実際の分析、反映までどのように進めていくのかデータサイエンティスト自身が考える必要があります。

資格があれば仕事が取れるというものでもありませんが、強いて言うのであれば「統計検定」「オラクルマスター」「オープンソースデータベース技術者認定資格」などの統計やデータベース周りの資格があると便利でしょう。

データベースのデータを抽出してそこから統計データを使って分析するので、データベースの操作に戸惑うとデータサイエンティストとして成立しなくなります。

そのため、コマンドやソフトを使いこなしてデータベースを扱い、統計データを分析します。

あとは、プログラミングできた方が業務システムに変更を加えることができるので、自分がデータサイエンティストとして活躍した業界のシステムによく使われている言語はマスターしておいた方が良いです。
データを見つめる

データサイエンティストは未経験でもなれるの?

データサイエンティスト自体が未経験でもデータサイエンティストになれる可能性はありますが、関連業務の経験がまったくない状態でいきなりデータサイエンティストになるのは困難です。

データベースエンジニア、ITコンサルタント、ウェブマーケターなどの職種で経験を積み、ITスキルも統計スキルも身に付いてからデータサイエンティストを目指すのがおすすめです。

データサイエンティストは上述の通り市場がまだでき上っていないので、自分で営業し、分析内容を決めて実際に業務改善する必要があります。つまり、データサイエンティストが何なのか、どういったことをするのかよくわからない状態から学べるノウハウはないということです。

業界に精通しスキルがある状態でないとそもそも何をすれば良いのかすらわからないので、まずはすでにノウハウが確立されている職種を経験し、そこからデータサイエンティストとして自分が考えたノウハウを実践すると良いでしょう。

ただし、データサイエンティストは複数スキルが必要で、単に他の職種で実績を積み重ねるだけではすべてのスキルを満たすことはできません。

たとえば、データベースエンジニアはデータベースを扱うプロフェッショナルではありますが、統計や分析のプロではありません。

ITコンサルタントはシステム導入や改善のプロではあるものの、データベースの取り扱いや統計術に長けているとは限りません。

ウェブマーケターもデータベースや統計を用いているとは限らないので、必ず自分で足りない部分を補って勉強する必要は出てくるでしょう。

これらの職業を経験した上で、データベースの分析で業務改善できるノウハウを確立できそうな人がデータサイエンティストを目指します。

そういう意味では、かなりハードルの高い職種と言えるのではないでしょうか。

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