データサイエンティスト
AI 影響の内訳 — AIOIS-10
- D1頭脳・情報の仕事7.5
- D2決まった手順のくり返し3.3
- D3体・現場の仕事1.2
- D4判断と責任7.5
- D5人とのやりとり・気持ち6.5
- D6新しいものを生み出す力6.9
- D7資格・安全のかべ2.8
- D8自動化が安く済むか6.1
- D9人手不足・制度の影響2.5
- D10これから仕事は増えるか2.6
見方:▲AI が届く部分(高いほど影響が大きい)/■人間の強み(高いほど守られる)/◐その他の調整。各 0〜10。くわしくは AIOIS-10 とは、点数の付け方は 調べ方 を参照。
- 就業者数
- 11,323 人
- 年収(平均)
- 573 万円
- 平均年齢
- 43 歳
- 月労働時間
- 158 時間/月
- 求人倍率
- 11.88
- 時給
- ¥1,894
データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、新たな商品やサービスの開発や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)を分析する職業です。
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、Google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
データサイエンティストになるには・必要な資格
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、大手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。
データサイエンティストの労働条件・働き方
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。
5 次元プロファイル
- 創造性
- 76
- 対人
- 76
- 判断
- 78
- 身体
- 35
- 定型
- 47
必要なスキル・知識・能力
スキル Top 10
- 読解力5.5
- 数学的素養5.1
- 傾聴力5.0
- 新しい情報の応用力5.0
- 論理と推論(批判的思考)5.0
- 文章力4.9
- 説明力4.8
- プログラミング4.8
- 要件分析(仕様作成)4.6
- 複雑な問題解決4.5
知識 Top 5
- 数学3.0
- コンピュータと電子工学2.8
- 事務処理2.2
- ビジネスと経営2.2
- 販売・マーケティング2.0
能力 Top 5
- 記述表現3.8
- 数学的推論3.8
- カテゴライズ3.7
- 記述理解3.7
- 帰納的推論3.7
よくある質問
データサイエンティストの年収はいくらですか?
データサイエンティストのAI代替リスクはどれくらいですか?
データサイエンティストの将来性はどうですか?
データサイエンティストになるにはどうすればいいですか?
データサイエンティストに必要なスキルは何ですか?
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