【初心者向け】データサイエンティストの仕事内容や年収、将来性を徹底解説

近年の、ビッグデータやAI活用ひいてはDX(デジタルトランスフォーメーション)の活発化から、データサイエンティストに興味を持っている人が増えています。

当記事では、事業会社の現役DX推進担当である私から、データサイエンティストの仕事内容と年収、将来性を詳しく解説します。

初心者の方にも分かり易いように簡潔な記事にしておりますので、是非最後までお読みいただければ幸いです。

データサイエンティストの定義

データサイエンティストの定義は様々ですが、日本データサイエンティスト協会の定義がデファクトとなっています。

データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル

データサイエンティスト協会プレスリリースより引用

データサイエンティストに求められるスキルは多様

そして先程の定義は、そのままデータサイエンティストに求められるスキルも表しています。

データサイエンティスト協会プレスリリースより引用

このように「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の３つを掛け合わせたスキルを持ち合わせて初めてデータサイエンティストと言えます。

非常に幅広く、多様なスキルが求められますね。

データサイエンティスト協会も「データサイエンティストには一朝一夕でなれるものではない」ということを伝えたいのだと思います。

もっと詳しく知りたいと言う方は「データサイエンティスト協会が定義するスキルセット」をご参照ください。

データサイエンティストの仕事内容は幅広い

先にお伝えした通り、データサイエンティストには幅広いスキルが求められます。

従って、自ずと仕事内容も非常に範囲が広くなります。

具体的には、以下のようなデータ分析プロジェクトの工程全てを網羅的に対応できる必要があります。

プロジェクトの規模にもよりますが、これらの対応を全て1人でこなすのは至難の業です。

実態としては、データサイエンティストがプロジェクト全体を統括しつつ、各工程の専門人材であるデータエンジニアやAIエンジニアと連携しながら推進しているというケースが多いです。

データサイエンティストの年収は高い

データサイエンティストは、幅広いスキルと仕事内容をこなす必要があるため、年収も非常に高くなります。

全職種の平均年収との差がなんと、２６１万円です。

この辺りの平均年収は諸説ありますので、次に実際のデータサイエンティストの求人例も見てみましょう。

DODAより引用

DODAより引用

DODAより引用

スキル次第で年収１０００万超えも全く夢ではないことが分かりますね。

データサイエンティストの将来性は高い

現在も、データサイエンティストの需要は高いですが、これは今後も続き、更に需要は拡大する考えられます。

従って、データサイエンティストの将来性は高いと言えます。

理由は以下の通り、2030年にはAI人材（データサイエンティスト）が約12万人も不足(平均的なAI需要の伸び)すると予想されているからです。

IT人材需給に関する調査より引用

データサイエンティスト不要論について【結論：それはない】

一時期「データサイエンティストは今後のAIの進化に伴って不要になる」との声があがっておりました。

これは、AutoMLと呼ばれるAIモデル構築の自動化ツールの発達により、データサイエンティストの仕事も自動化されるということなのですが、これらのツールが自動化できる範囲は、あくまでデータサイエンティストの仕事の一部でしかありません。

繰り返しになりますが、データサイエンティストの仕事内容は以下のように広範囲です。

将来的に見て、ツールの発展によりこれらの工程の自動化・効率化は進むと考えられます。

③④については、既に自動化・効率化のツールが販売されており、今後も③④の効率化・自動化は進展すると考えられます。

しかし、③④も全てをそれらのツールに任せて良い筈はなく、③であればデータ収集をどのように行うかは人間が決めなければいけませんし、④のモデル構築についても、ツールが構築したモデルを正しく解釈し、それを他者に伝えるという人間が必要な工程は必ず発生します。

さらに、①②⑤は、人間の代わりに働いてくれるようなロボットでも出てこない限り、代替されることはないでしょう。

以上より、データサイエンティストが不要になることはないと考えます。

もしかしたら数十年後、上記のようなことまでもAIが代替している時代が来るかもしれません。

しかし、そこまでAIが代替している世界では、もはやデータサイエンティスト云々ではなく全ての人が働かなくても良い世界になっていると考えます。

それならそれで、経済活動をAIに全て任せて、我々人間はベーシックインカムを貰いながら好きなことをして暮らしましょう。

データサイエンティストになる為のおすすめの学習方法

私は、未経験からデータサイエンティストを目指すならデータサイエンスやAI専門のプログラミングスクールに通うことをおすすめします。

私自身も一瞬だけ courseraなどで独学にチャレンジしようとしました。

一応私もITエンジニアの端くれですので、プログラミングやデータベースの知識は一定程度あります。

しかし、統計や機械学習、またその内部理論である応用数学を一人で学習するのには私には荷が重すぎました・・・

おすすめのプログラミングスクール

データサイエンティストを目指す人におすすめのプログラミングスクールはこちらです。

• データミックス データサイエンティスト育成講座

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  口コミ・評判はこちら 公式ページはこちら
• AIジョブカレ　データサイエンティスト向け講座

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• テックアカデミー Python+AI+データサイエンスセット

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  ■費用：161,370円 ※給付金利用の場合

  ■期間：6ヶ月

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上記の詳細記事は↓↓

興味のある人は是非読んでみてください。

ちなみに私はAIジョブカレで一通りを学び、AIエンジニア資格として有名なE資格を取得しました。

こちらの記事もご参考にどうぞ。

今回は以上です。