データサイエンティストのキャリアパスの種類と求められるスキルを紹介

はじめまして、エンジニアスタイル編集部です！

コラムページでは、ITフリーランスに向けてお役立ち情報を発信します。Twitterではホットな案件を紹介してまいりますので、ぜひフォローをお願いいたします！
本記事が、皆様の参考になれば幸いです。

経験がまだ少ない方にもわかりやすく説明するために、初歩的な内容も記載しております。記事も長いので、実務経験豊富な方は、ぜひ目次から関心のある項目を選択してください。

エンジニアスタイルは、最高単価390万円、国内最大級のITフリーランス・副業案件検索サービスです。データサイエンティストのフリーランス・副業案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。

データサイエンティストの案件

データサイエンティストがキャリアパスを考えるときに押さえておきたい3つのポイント

データサイエンティストとしてのキャリアパスを考えるとき、3つのポイントを押さえておくことが重要です。

自分のスキルセットを整理し、自分がジェネラリストなのかスペシャリストなのか、ライフプラン、将来、キャリアプランに重ね合わせて考えることが必要です。自分のライフプラン、将来への展望とキャリアプランの観点から考えることも必要になります。

データサイエンティストはビジネスに必要なデータを活用して分析をする専門家であり、今後も重要な役割を担う存在になるでしょう。

本章では、データサイエンティストがキャリアパスを考える上で押さえておくべき3つのポイントに関して解説します。

自分のスキルセットを整理

データサイエンティストとしてキャリアパスを考える際には、まず自分のスキルセットを整理することが重要です。

データサイエンティストに要求されるスキルは、プログラミング言語やSQL、Pythonなどのテクニカルスキルから、ビジネス知識、統計学の理解、AIや機械学習などの最新技術まで広範囲にわたります。

自分が持っているスキルを明確にし、不足分を補うことで、より高いレベルのデータサイエンティストになるための基礎を作り上げることが可能です。定期的にスキルチェックを行い、必要なスキルの習得や実務経験の取得を通して、データサイエンティストとしての能力向上を図っていきましょう。

ジェネラリストかスペシャリストかを見据える

次にジェネラリストかスペシャリストかを見据えていく必要があります。ジェネラリストは幅広い領域の知識を持っている人材であり、一般的なデータサイエンティストの仕事を行うことが多くなります。

一方、スペシャリストは、特定の分野の専門家であり、専門的な業務を行うことが多いのが特徴です。データサイエンティストのキャリアパスを考える際には、ジェネラリストかスペシャリストかの選択も重要なポイントとなります。さらに、自分のスキルセットや経験値を考慮して適切な選択を行うことが大切です。

自分自身のライフプランや将来、キャリアプランから考える

自分自身のライフプランや将来、キャリアプランを考えるときには、日本国内だけで働きたいか海外だけで働きたいか、企業内だけで働きたいかフリーランスだけで働きたいかなどを考察して行動する必要があります。

また、AIや機械学習の技術力の向上も忘れてはならず、常に最新の技術力の習得も必要不可欠となってくるので、今後取得したい資格や受験したいテストも含めて全体的なプランニングを行うことが大切です。

データサイエンティストが見据えておきたいキャリアパスとは

データサイエンティストが見据えておきたいキャリアパスとは、機械学習エンジニア、フルスタックエンジニア、マーケティング領域に強いデータサイエンティスト、データに強みを持った経営コンサルタントなどです。

このようなキャリアパスを見据えることで、データサイエンティストはより高度な専門性を発揮しビジネスに貢献できるようになります。本章では、データサイエンティストが見据えておきたいキャリアパスについて詳しく解説します。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIを扱い、システムを構築する仕事です。機械学習とは、コンピュータに命令とデータを与えて機械の知能を向上させる分野のことですが、機械学習エンジニアの仕事はそれらの機能を統括します。

必要なスキルとしてはLinuxやPythonなどのプログラミング言語の知識、機械学習ライブラリの知識、開発環境の構築スキル、データベースの知識、クラウドサービスの知識などがあります。

データサイエンティストも機械学習エンジニアも共通して必要なスキルが多く似通っていますが、機械学習エンジニアはシステムを作る側でありデータサイエンティストは使う側であるという違いがあります。

フルスタックエンジニア

フルスタックエンジニアとは、IT業界において複数の分野を担当できるエンジニアのことを指します。フルスタックエンジニアは、開発フェーズにおいてオールラウンダーとして、システム開発や運用などの仕事を一人で行うことができます。

通常、エンジニアは専門分野ごとに持ち場を担当しますが、フルスタックエンジニアは分野を問わず、すべての分野をマルチでこなすための技術や知識を持っています。フルスタックエンジニアは、企業のシステム開発や運用において大きな役割を果たします。

特にデータサイエンティストが見据えるキャリアパスとして有力な選択肢であり、将来性も高いです。

マーケティング領域に強いデータサイエンティスト

近年、データサイエンティストがマーケティング領域で活躍する機会が増えています。1990年代から「データマーケティング」という言葉があり、早くからデータの活用が行われてきた分野です。

最近では、「データドリブンマーケティング」という新しい手法も浸透し始めており、データの分析結果をKPIや施策などに反映させることでマーケティングの精度を向上させることを目的としています。

特に機械学習の分野では、ユーザーを細かいセグメントに分類したり、ユーザープロファイルに合わせたレコメンドを行うなどの仕事があります。また、AIや機械学習の技術の進歩に伴って「Predictive Marketing(予測マーケティング)」と呼ばれる手法も注目され始めています。

データサイエンティストはAI・データサイエンストを活用してクライアントのマーケティング課題を解決することが期待されています。

データに強みを持った経営コンサルタント

データサイエンティストは、ビジネスにおける課題解決のためにデータを活用する仕事です。必要なデータの収集から、データベースの構築・処理、機械学習を活用した分析・可視化、レポート作成・評価までを行います。

そして、経営に関わる課題の把握と戦略の立案も行うことができます。このような能力を活かして、データに強みを持った経営コンサルタントとしてキャリアを積んでいくことも可能です。

企業がどのような問題を抱えているのかを判断し、ビジネスモデルや経営戦略などの知識を基に課題を明らかにします。さらに目的達成のための仮説立てや対策立案も行います。

最新の技術と情報を使って企業の経営課題解決に役立てることができるので、今後も重要な役割を果たしていくことが期待されます。

データサイエンティストとして持っておきたいスキルとは

データサイエンティストになるために求められるスキルは、機械学習や深層学習の知識、プログラミングスキル（Python、R言語など）、統計学やデータマイニングの知識、データベースの知識とスキル、プレゼンテーションやファシリテーションのスキルなどです。今回は、これらのスキルを持つことの重要性について解説します。

機械学習・ディープラーニングの知識

データサイエンティストとして持っておきたいスキルの一つに、機械学習・ディープラーニングの知識があります。機械学習は、コンピュータを使って自動的に学習するプロセスを表します。ディープラーニングは機械学習の一種で、人間の脳のように高度な学習を可能にするアルゴリズムです。

特にディープラーニングは、大量のデータからパターンを見つけ出したり、予測モデルを作成したりといった高度な分析が可能であるため、今後も重要な役割を果たしていくことが予想されます。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

データサイエンティストにとって、PythonやRなどのプログラミングスキルは欠かせないものです。これらの言語を使って機械学習や統計モデリングを行い、データ加工・管理・分析のためのシステムを設計することができます。

現在、人工知能が注目されているため、ディープラーニングの知識も必要です。このプログラミングスキルは、ビジネス上の問題から適切なデータを見つけ、解決策を提案・報告する上で重要な役割を担います。

統計学・データマイニングに関する知識

データサイエンティストとして持っておきたいスキルとして、統計学・データマイニングに関する知識があります。データサイエンティストは、ビジネス課題を解決するために、分析の目的を定義し、分析内容や分析方法の選定を行う必要があります。

このためには情報処理や数学、統計学の専門知識が必要です。また、データを最低限でまとめ、可視化するスキルも求められます。こうしたスキルを駆使して、膨大なデータからパターンを見つけ出し、ビジネス上の課題に適用できるソリューションを導き出します。

データベースに関する知識やスキル

データサイエンティストとして持っておきたいスキルの一つが、データベースに関する知識やスキルです。データベースを使用することで、大量のデータを効率的に収集・管理・分析することが可能になります。

また、SQLなどのデータベース言語を使用して、データを抽出したり、集計したりすることもできます。さらに、NoSQLやHadoopなどの大規模な分散型データベースを使用することで、ビッグデータの分析も可能になります。

データサイエンティストとしては、上記のようなデータベースの知識やスキルを習得しておくことが重要であると考えられます。

データ分析ソフトウェアの知識・スキル

データサイエンティストでは、分析設計のスキルを重視しています。これには、分析の目的を定義すること、分析の内容や方法を選択することが含まれます。

データマイニングに関しても、SPSSのような分析ツールを使用することが必要となります。可視化の手法の選択も重要であり、最適な集計や可視化手法の選定が求められます。

さらに、機械学習や統計モデリングのスキルも必要であり、Hadoopなどのオープンソース技術の知識も要求されます。また、巨大なデータを扱うためには適切なデータベースの知識も不可欠です。

プレゼンテーション・ファシリテーション能力

データサイエンティストは、クライアントや社内のステークホルダーなどと協力して、データを活用した課題解決を行う必要があります。

そのため、データを正確かつ分かりやすく伝えることが重要です。プレゼンテーション・ファシリテーション能力は、資料作成からプレゼンまでを行う上で重要なスキルです。また、データの分析結果を元にビジネス課題に対して最適な解決策を導き出すことも大切な役割です。

データサイエンティストは、プレゼンテーション・ファシリテーショナル能力を備えることで、データの活用方法や解決策の発信力が向上します。

データサイエンティストのフリーランス・副業案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。

データサイエンティストの案件

データサイエンティストとして持っておきたい資格

データサイエンシストになることで、多様なビジネスチャレンジに対応する能力が向上します。特に、専門的な知識や技術を身につけることは不可欠であり、適切な資格を取得することが重要です。

この章では、データサイエンシストとしてのキャリアアップを目的として、持っておきたい資格について詳しく説明します。

基本情報処理技術者試験/応用情報技術者試験

基本情報処理技術者試験と応用情報技術者試験は、ITに関する知識を網羅的に学ぶことができる国家資格です。

基本情報技術者試験は、ITエンジニアとしての登竜門から、デジタル人材の登竜門の資格として位置づけられました。応用情報技術者試験は、ITを活用したサービスや製品などを作る人材に必要な応用的な知識や技能を持っている人を対象としています。

受験者は独力で戦略の立案やシステムの企画・要件定義、システムの設計・開発、サービスの運用などの役割を果たすことができます。データサイエンティストに役立つ国家資格として取得しておくことが大切です。

参考：基本情報処理技術者試験/応用情報技術者試験

統計士・データ解析士

データサイエンティストとして持っておきたい資格の一つに統計士・データ解析士があります。統計士については「現代統計実務講座」、データ解析士については「多変量解析実務講座」の通信教育を修了することで取得できます。また、実務を想定しているので、学んだ知識をすぐに業務に活かせるのもメリットです。データサイエンティストとして仕事を行う上で必要なスキルや知識を学ぶことができるので、是非取得してみてください！

参考：統計士・データ解析士

データスペシャリスト試験

データスペシャリスト試験は、データサイエンティストの資格として持っておきたいものの一つです。

高度なITスキルを持った専門的な人材を対象としており、データベースを含む情報システムの企画から開発、運用、保守までの一連のタスクを担当することが求められます。

データベースの企画から開発までの一連のタスクを担当し、下位者の指導も行うことができます。ビッグデータ時代には、データベースの開発や最適化などの重要な役割を果たすため、データサイエンティストとしては必須の資格となります。

参考：データスペシャリスト試験

データサイエンティストの年収はどれくらい？会社員とフリーランスそれぞれを紹介

データサイエンティストは、データを分析してビジネスに役立つ情報を提供する仕事です。データサイエンティストの年収には、会社員とフリーランスの2つのパターンがあります。この章では、それぞれの年収について詳しく見ていきましょう。

会社員のデータサイエンティストの場合

データサイエンティストとしての会社員の平均年収は696万円であることが、求人統計データによって分かります。これは月給として58万円に計算されます。初期給与は一般的に24万円程度とされています。

正社員の給与の分布に注目すると、638〜739万円の幅が多く、696万円の平均年収もこの範囲に含まれています。全体的に給与は435〜1,247万円の範囲がありますが、勤務先やスキルなどによって差があることが分かります。

参照：求人ボックス

フリーランスのデータサイエンティストの場合

フリーランスのデータサイエンティストの場合、年収は案件ごとに異なります。プロジェクトの内容や難易度、経験によって異なりますが、一般的に企業で働くデータサイエンティストの年収より高い傾向にあります。

また、フリーランスのデータサイエンティストは自分で案件を選び、自由な働き方を選択できるため、収入アップを期待できます。本項目では、フリーランスのデータサイエンティストの平均年収と具体的な案件をみていきます。

フリーランスのデータサイエンティストの平均年収

データサイエンティストのフリーランスエンジニアに関する調査結果を見てみると、月額単価の平均は73万円であり、最高単価は170万円、最低単価は10万円となっています。これを年収に換算すると、平均年収は876万円となりました。会社員のデータサイエンティストの平均年収の696万円よりも高い結果となっています。

調査対象となったデータサイエンティストのフリーランス向け求人の平均月額単価は以下の通りです。

上記のデータから分かるように、720万円を超える年収が全体の約80％を占めています。

フリーランスエンジニアとしてデータサイエンティストを選ぶことにより、自由な時間で働きながら、会社員よりも高い収入が得られるメリットがあるといえます。

フリーランスのデータサイエンティストの具体的案件

フリーランスのデータサイエンティストは、様々な案件を受けることができます。今回は、その中でも3つの案件を紹介します。それぞれの案件の特徴や内容を詳しく見ていきましょう。

案件1

①案件名：分析およびレコメンデーション開発実装を主軸とした包括的データサイエンス業務

②報酬：単価100万円～

③仕事内容：データサイエンスト系のデータ分析支援 (例：マーケットプレースにおけるアソシエーション分析)、レコメンドシステム構築時におけるソリューション調エンジニアスタイル査

④言語：Python、SQL、その他

⑤必要なスキル：ビジネス課題に対して適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験、Python, R, SQLなどの言語を用いた分析経験2年以上、データクレンジング・集計・検証経験1年以上、AWSなどクラウドDBの実務経験、Gitを用いたコード管理、非構造データ(画像・自然言語)を用いた機械学習システムの検証・評価実務経験

案件2

①案件名：PM(Java)・SE/車向けIOTサービスサーバサイド開発支援

②報酬：単価100万円～

③仕事内容：車向けIOTサービスのサーバサイド・管理画面の開発、仕様書関連の追加開発、保守・ベンダーコントロール

④言語：Java, SQL, HTML

⑤必要なスキル：PM：事業会社での企画と折衝、ベンダーコントロールの経験。SE：Java（spring）の設計からリリースまでの経験、SQLによるデータ加工・分析経験。PG：Java（spring）の製造経験。

案件3

①案件名：LegalTech領域のデータ基盤エンジニア

②報酬：単価50万円～

③仕事内容：AWSを使って、言語処理基盤、機械学習基盤などのデータ基盤の開発。参加できるフェーズ：1から10まで。優秀なメンバーと仕事をすることができ、弁護士とも仕事ができ、インフラから研究開発まで各分野の優秀なエンジニアと交流することができます。

④必要なスキル：クラウド（AWSまたはGCP）を使ったインフラ構築の経験、DevOps環境構築経験

データサイエンティストのフリーランス・副業案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。

データサイエンティストの案件

まとめ

データサイエンティストのキャリアパスについて考えるときには、スキルセットを整理し、ジェネラリストかスペシャリストかを決めることが重要です。この上に、機械学習エンジニアやフルスタックエンジニアなどのキャリアパスも考慮すべきです。

必要なスキルや資格、年収の違いなども説明しました。このように、データサイエンティストは今後ますます重要な分野になっていくことが予想されます。

ぜひ、今回の記事を参考にしていただき、充実したキャリアパスを構築することを検討してみてください。

SNSシェア

• X
• facebook
• hatebu
• LINE
• pocket

CATEGORY

フリーランス

TAGS

データサイエンティスト