データサイエンティストとは?求人動向や年収、職の探し方を詳しく解説

アカリクコラム
この記事は約7分で読めます。

人材不足が懸念され、人材の育成が強く要求されている、ビッグデータ解析などを行うデータサイエンティスト。

データサイエンティストになるためには、どのような「能力」を必要とされ、どのような「業界」で活躍が期待されているのでしょうか。さらに、他の業種と比べ「年収」は多いのかどうか見ていきます。

さらに、新しい職種であるデータサイエンティストは、どのように「求人」が行われているのかについても、併せて紹介していきます。

バナーCV-btn

研究で仕事も充実 院生・ポスドクのための就活サイト

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、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを解析し、企業の事業戦略や社会に有益な知見を引き出す職種です。

顧客データや売り上げなど、生データ(データそのまま)では数字の羅列でしかないものを、統計解析の手法などを用い、論理的に意味のある形となるようデータを整理します。

例えば、年齢層ごとの売上動向などの情報があるとしましょう。データのままでは情報の羅列でしかありませんが、企業やクライアントに分かりやすいようにデータの解析を行い、企業の事業戦略に活かしていくというのがデータサイエンティストの仕事の1つといえるでしょう。

このように、データの解析からクライアントへの情報提供までを行うデータサイエンティストですが、スキルとしては

  • 統計および分析の知識
  • プログラミング技術
  • ITスキル
  • ビジネススキル

が重要であるといわれています。

データサイエンスに関連する職業のひとつ、データアナリストについてはこちらの記事で詳しく解説しています。

データサイエンティストの求人状況

情報化社会の進展に伴い、多様なデータの蓄積が進んでいます。一方、これらのデータを活用できる形に解析できる人材であるデータサイエンティストは、不足しているのが事実です。

近ごろでは、大企業から中小企業、ベンチャー企業まで多様な企業が、データサイエンティストの募集を行っており、求人数は増加傾向にあるとともに、多様な企業・業種での活躍が期待されている職種といえるでしょう。一方でハードルが高いのも事実です。

未経験者はなりにくい

データサイエンティストには、多様なスキルと膨大な知識が必要とされることから、未経験者は採用されにくいようです。

データサイエンティストとして活躍するためには、データを解析するために必要となる

  • 統計解析手法
  • Pythonをはじめとするプログラミング言語の知識

が求められます。

さらに、多様な分野の情報を扱い、クライアントに提供する必要があることから

  • 広範な分野における知識
  • プレゼンテーション力を含むビジネススキル

もまた重要であると考えられます。

このように、多くのスキルが必要となるデータサイエンティストの求人には、未経験者が採用されにくいのも事実です。

そのため、未経験者の場合には「SE職」・「マーケティング職」・「コンサルタント職」など、データサイエンティストで必要なスキルと似たスキルが求められる職種からチャレンジし、中途採用でデータサイエンティストを目指してみるのもよいでしょう。

未経験でデータサイエンティストを目指すなら、こちらの記事もぜひ参考にしてください。

データサイエンティストの求人例

データサイエンティストは今後、多様な業界で採用が進むといわれています。

業界活用例
金融業界POSデータや決済データなどのビックデータの活用
不動産業界過去の不動産売買履歴を活用し、不動産価格の査定に利用する
農業業界気候などの情報をもとに、農作物の管理法や収量予測など

活用例が出始めているビッグデータの活用ですが、データサイエンティストの力が不可欠です。現時点では、データサイエンティストの採用が盛んに行われていない業種もありますが

  • 精密機械業界
  • 建設業界
  • 広告業界
  • 運送業界
  • バイオ・製薬業界
  • 医療業界

など多様な業界で、データサイエンティストの需要が今後高まるといわれており、多種多様な業界で求められる職種といえるでしょう。 

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの平均年収は700万円前後と、他の職種に比べ高い傾向にあります。

データサイエンティストの求人情報を見てみると、その年収額は700万円前後という例が最も多くなっています。

令和元年度分の民間給与実態統計調査によれば、正規社員の平均給与(年収)は503万円であることから、他の職種に比べ、データサイエンティストの年収額は高いことが分かります。

一方、求人により年収額が大きく異なり、400万円代から1000万円を超えるような高額な事例もあります。この違いは、求められるスキルレベルにより、年収の提示額が大きく異なるためであると考えられるでしょう。

 参考:令和元年分 民間給与実態統計調査

データサイエンティストの年収についてはこちらの記事でも詳しく解説しています。

データサイエンティスト職の探し方

データサイエンティスト職を探す方法として

  • 就職・転職サイトからの応募
  • SNS等の活用
  • KaggleやSIGNATEなどのコンペを利用

といった手段が考えられます。これらについて詳しくみていきます。

就職・転職サイトからの応募

就職・転職サイト経由で、データサイエンティストの求人に応募することが可能です。

他の職種同様、データサイエンティストの求人は、新卒および中途採用ともに、就職・転職サイトに掲載されています。この求人に応募するというのが1つの方法といえます。

また、専門性が必要とされる職種であるため、エンジニア等に特化した転職サイトに求人が出ている例もあるでしょう。

また、データサイエンティストとしての活躍実績やその他関連する資格などがある場合、就職・転職エージェントを利用し、データサイエンティストの求人に応募する方法もよいのではないでしょうか。

SNS等を活用

データサイエンティストは、SNS等を通じた人材募集が行われているのも特徴です。

人材不足が問題となっているデータサイエンティスト職の募集では、企業もまた求人情報を掲載するのみでなく、SNS等を通じて、積極的に人材募集を行っている例も見られます。

データサイエンティストの実績や必要な知識を持っている場合、SNS等を通じ、企業の採用担当者と直接コミュニケーションを取るというのも1つの方法といえるでしょう。

KaggleやSIGNATEなどのコンペを活用

データサイエンティスト採用におけるもう1つの特徴として、KaggleやSIGNATEでのコンペの実績が利用できる点でしょう。

Kaggleとは、データサイエンスや機械学習分野に携わっている人のプラットフォームであり、もちろん学習にも利用できますが、Kaggle内で行われている「コンペ」もまた重要です。

企業によってはKaggle枠と呼ばれるような、Kaggleにおけるコンペの実績を利用した採用枠を設けている事例もあり、未経験者や新卒者がデータサイエンティストの求人に応募する場合、大きな助けになるのではないでしょうか。

データサイエンティストは将来有望な職種

ビックデータを解析し、企業戦略等に有益な情報を導き出す能力が期待されているデータサイエンティストですが、今後多くの業界で需要が増える一方、人材不足が懸念されている職種です。

このことから、データサイエンティストは

  • 将来有望(どの業界でも活躍できる)
  • 年収も比較的高い

職種といえそうです。

一方、データサイエンティストに求められる能力は

  • 統計および分析の知識
  • プログラミング技術
  • ITスキル
  • ビジネススキル

など非常に幅広い事から、未経験者が就きにくい職種です。そのため 

  • 周辺職種で必要なスキルを鍛え、中途採用でデータサイエンティストを目指す
  • Kaggleなどのコンペで実績を作り、未経験や新卒からのデータサイエンティスト職の求人を目指す

というように、データサイエンティストに必要なスキルを得つつ、データサイエンティストを目指してみるのが良いと言えるでしょう。

アカリクを利用するメリット

17万人以上の大学院生・理系学生の就活をサポート
してきたアカリクならではのサポートが充実!

  • 理系・院生特化のスカウト

    研究内容の登録だけでスカウトが届くため、忙しい研究の中でも効率的に就活を進められます。あなたに魅力を感じた思いがけない企業との出会いも!

  • 分野別の特別イベント

    メーカー、IT、コンサル業界を中心に、大学院生を求める優良企業と出会えるイベントを多数開催!オンライン開催のため、忙しい研究のスキマ時間にも気軽に参加できます。

  • プロに就活相談

    大学院出身のアドバイザーがあなたの就活を徹底サポート!マッチする企業や、推薦応募可能な企業をご紹介。個別のES添削や面接対策も行っており、選考対策もバッチリ!

著者プロフィール

アカリクリポーターズとは、大学院生としての経験や知識を「リポート」するライター集団です。全員大学院在籍経験があり、これまでの研究経験や知識を活かして、大学院生の皆様に役立つ情報をお届けしています。専門分野は工学・化学・生命科学・心理学・社会学等様々です。

【監修】アカリクお役立ちコンテンツ編集部
博士号所持者/博士課程在籍経験のある編集者が監修しています。

アカリク リポーターズをフォローする
アカリクコラム
お役立ちコンテンツ|アカリク
タイトルとURLをコピーしました