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IoTデバイスやITサービスの普及により、ビッグデータと呼ばれる多様で膨大なデータを収集できるようになりました。このビッグデータを企業のマーケティングや商品開発、業務改善などのビジネス活動に貢献させるべく、分析するのがデータサイエンティストです。 今回の記事ではデータサイエンティストの仕事内容や必須スキル、年収を解説したうえで、データサイエンティストになる方法についても紹介します。
スキル・知識
データサイエンティストにおすすめの資格とは？種類や難易度を解説
近年注目を集めている「データサイエンティスト」は、クライアント、自社が意思決定を行う場面において、統計やデータ分析によってサポートを行う仕事です。
本記事では、データサイエンティストとしておすすめの資格、資格取得のための勉強方法を中心に解説します。これからデータサイエンティストになるためのさらなるスキルアップを目指したいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。
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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、企業が抱えている課題を解決するために、ビッグデータを収集・分析する職種のことを指します。
データを活用してクライアントや自社が抱える課題の根本原因を探り、原因を解消するために不可欠なデータを集めて、表やグラフなどの形に加工することが求められます。
そのため、高いデータ収集能力のほかにも、プログラミング言語を駆使してデータを分析するなど多彩なスキルが必要です。
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データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの仕事内容はさまざまですが、大きく分けると課題の抽出、データ収集・加工・蓄積、データ分析、課題解決の主に4つが挙げられます。ここでは、これら4つのデータサイエンティストの仕事内容について詳しく解説します。
課題の抽出
まず、始めに行うのが課題の抽出です。
クライアントや自社はさまざまな課題を抱えていますが、十分なヒアリングを行っていない段階では、その課題に気がついていないことも多々あります。このような場面で、データサイエンティストはクライアントや自社の課題を抽出し、解決するための仮説、仮説の検証に必要なデータを検討します。
データ収集・加工・蓄積
データサイエンティストの重要な仕事の一つとして、データ収集・加工・蓄積があります。
分析元となるデータを収集し、蓄積します。そして、収集したデータにはエラーやノイズ、欠損値が含まれているため、データの分析をしやすいように前処理を行います。
データ収集を行うにあたっては、データを確保するための手段を選定する能力が求められます。また、データの加工と蓄積を行うためには、データ加工のためのプログラミング言語や、データ蓄積の際に扱うデータベースの知識が必要です。
データ分析
データの収集・加工・蓄積を終えた後は、データ分析を行います。データベースに蓄積した分析用のデータを用いて、自社の課題解決に活かせるデータになるものを見つけていきます。
データ分析のプロセスでは、大量のデータが持つ傾向を見出すことでクライアントや自社のビジネスに役立てることが求められます。
課題解決
分析の中で分かったことから、課題の原因を見つけ出し、その課題の解決する施策をレポートにまとめます。その上で、クライアントや自社の現場に課題解決策を提案します。
データサイエンティストの年収
政府関連サイトの日本版O-NETによれば、データサイエンティストの年収は557.5万円であると公表されています。
国税庁が公開している「令和2年分 民間給与実態統計調査」によれば、全国平均年収は433万円であることから、データサイエンティストの年収は平均より100万円程度高い水準にあるといえるでしょう。
正規の職員・従業員が86.4%と大半を占めていますが、フリーランスも9.1%いるため、正社員・フリーランスのどちらでも活躍が期待できる職種です。企業にとってのデータ分析の重要性が高まっている今、データサイエンティストの需要はますます高まることが予想されており、将来性も高い仕事と考えられます。
参考：厚生労働省｜職業情報提供サイト「データサイエンティスト」
参考：国税庁「令和2年分 民間給与実態統計調査」
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データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティスト協会は、データサイエンティストに必要なスキルとして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つの領域を定義しています。今回は、その領域の中で特に重要な5つのスキルを解説します。
データサイエンス力
統計学の知識
データ分析によって有意な結果を得るためには、統計学の知識が必要です。そもそも統計学とは、ある一定以上の数においてばらつきがあるデータの傾向を調査したり、ビッグデータの一部を取り出して、その一部の傾向を調べることで、ビッグデータの傾向を推測したりするための学問です。
統計学を身に着けることで、単に大量のデータを収集し分析をするだけでなく、データから課題解決のヒントを見つけることができます。
データ分析ソフトウェア、BIツールの知識・スキル
分析ツールに関する知識も、重要なスキルの一つです。ソフトウェアの使い方を知っておくことで、情報処理をスピーディーに行えるようになります。プログラミングの知識なしに計算や解析を行うことができるため、業務効率化を行うことができます。
また、BIツールに関してもデータを分析することで、課題解決に役立つ情報などを引き出しやすくなるため、これらの活用スキルは必要と言えます。
データエンジニアリング力
プログラミング、データベースの知識・スキル
データ分析を行うためには、プログラミング知識やデータベースの知識を活用して、データの抽出や加工を行う必要があります。そのため、データサイエンティストとして活躍したいと考えているなら、プログラミング言語の知識が求められます。
データサイエンティストに求められるプログラミング言語は、統計処理に強い「R言語」やAIや人工知能に活用される「Python」が一般的です。データ抽出に使用するデータベース言語に関しては「SQL」がおすすめです。
ビジネス力
説明力・提案力
ビジネス力として、重要なのは説明力・提案力です。データサイエンティストは、単にデータを分析するだけでなく、分析結果に基づいて今後どのような施策を展開するのが望ましいのかを現場に助言する役割も持っています。そのため、得られたデータを用いて的確に説明し、現場に納得してもらうための説明力・提案力が求められます。
データサイエンティストは、データ分析以外の知識やスキルも求められます。例えば、業界や事業についての知識や開発を行うためのツールの知識、そして関係者と円滑に仕事を進めるためのコミュニケーション力が求められます。実際に私はメーカーの生産量の最適化のプロジェクトにいますが、円滑にプロジェクトを進行させるために、透明性のあるコミュニケーションが非常に重要であることを実感しています。
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ビッグデータの活用が世界的に促進されているなか、データサイエンティストのニーズの高まりと共に、フリーランスで活動する方も見られるようになりました。専門性の高い職種のため人材が少なく、フリーランスとして独立しても将来性があります。
この記事ではフリーランスのデータサイエンティストとして働く方法や必要なスキル、案件の獲得方法などをご紹介します。
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データサイエンティストにおすすめの資格8選
データサイエンティストにおすすめの資格は、次のとおりです。
- データサイエンティスト検定(DS検定)
- 統計検定
- データベーススペシャリスト試験
- G検定、E資格
- Python3エンジニア認定基礎試験
- 基本情報技術者試験
- OSS-DB技術者認定試験
- ORACLE MASTER（オラクルマスター）
ここでは、上記の8つの資格について、概要や役立つ場面、メリットなどを解説します。
データサイエンティスト検定（DS検定）
データサイエンティスト リテラシーレベル（DS検定）とは、一般社団法人データサイエンティスト協会が主催する、データサイエンティストを目指す人のための資格試験です。
データサイエンティストとしての基礎知識が身についていない人向けに、基礎知識を問う試験であり、見習いレベル★（最大★★★★）の「アシスタント・データサイエンティスト」と、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開しているリテラシーレベルの「数理・データサイエンス・AI」を掛け合わせた内容が出題されます。
2023年3月以降の試験は、6月、11月、2024年3月の開催です。CBT方式による実施であり、全国の試験会場で受験できるため、比較的気軽にチャレンジできるのもメリットです。
統計検定
統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会が主催する検定試験です。統計に関する知識やスキルを認定するための全国統一試験で、データを分析・活用して客観的に判断し、課題を解決するための能力を養うことを目的としています。
検定種別が細かく分かれており、1級、準1級、2級、3級、4級のほかに、専門性を問う統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎（DS基礎）、データサイエンス発展（DS発展）、データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）などがあります。
データサイエンティストを目指す場合は、データサイエンス基礎（DS基礎）を取得し、合格後にデータサイエンティスト発展（DS発展）の取得を目指すのがおすすめです。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、IPA（情報処理推進機構）が主催する試験です。IPAが主催する資格試験の中では「高度試験」に分類されており、高度なデータベースの知識やスキルを身につけた人材を目指している人のための資格となっています。
データサイエンティストとして活躍するためには、データベースを自在に扱い、データの収集・分析・蓄積を行うための知識が必要不可欠です。データベーススペシャリスト試験に合格することで、プロのデータサイエンティストとして現場で活躍できるだけの知識が身につくでしょう。
データベーススペシャリスト試験は、例年1回（秋季／10月）の開催です。合格率は比較的低く、難易度の高い試験ではありますが、取得できると大きなアピールポイントになります。
G検定、E資格
G検定・E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施している試験で、機械学習やディープラーニングなどAIに関する知識・技能が問われます。G検定はディープラーニングを事業で活用する人材(ジェネラリスト)、E資格はディープラーニングを実装するエンジニア向けの資格です。
ただし、E資格は日本ディープラーニング協会が認定しているプログラムを2年以内に終了しなければ試験を受けることができないため、計画的に勉強を進める必要があります。
G検定は年6回、E資格は年2回であり、合格率はそれぞれ72.23%、68.45%と合格率は低くありませんが、比較難易度は高いです。G検定は公式のテキストなどが出ており、それを中心に学習し、E資格は認定プログラムの講義動画、プログラム時に学ぶ例題や練習問題を活用して学習を進めると良いでしょう。
Python3エンジニア認定基礎試験
Python3エンジニア認定基礎試験とは、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する試験です。Pythonに関する資格はPython3エンジニア認定基礎試験のほかにも、4つの資格試験がありますが、その中でもPythonの基本的な文法の知識を中心に問われます。
試験の勉強方法として、協会が認定するテキストや未経験者向けの参考図書、認定スクールなどがあり、試験に不安のある方でも学習を進めやすい環境が整えられています。
また、データサイエンティストとしてキャリアのステップアップをしたい方は、まずは基礎となる「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格し、データ分析に関する試験である「Python3エンジニア認定データ分析試験」に挑戦することで、スキルアップにつながるでしょう。
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PythonはAI開発や機械学習、データ分析などの幅広い分野で使用されるプログラミング言語です。そのPythonに、認定資格があることはご存じでしょうか。現在、エンジニアは業務経験が重視される風潮も根強いですが、Pythonの専門知識の証明手段として、資格を取得することで補完できます。
この記事では、Pythonエンジニアとしての証明ができる資格のうち、基礎を取得できる「Python 3 エンジニア認定基礎試験」を中心に解説します。
TECH STOCKでは、Pythonエンジニアのキャリアアップのヒントを紹介する資料を配布しています。フリーランスとして、年収アップを目指す方はぜひご覧ください。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、IPA（情報処理推進機構）が主催する試験です。ITに関する基礎的な知識やスキルを問う設問が用意されているため、ITエンジニアとして活躍したいと考えている駆け出しのエンジニアに広くすすめられています。
これからデータサイエンティストとして働きたいと考えている人にとっても、ITに関する基礎知識は必要不可欠です。まずは基本情報技術者試験の取得を目指し、キャリアをスタートさせることを検討するとよいでしょう。
基本情報技術者試験は、令和4年度まで年に2回実施されていましたが、令和5年度からはCBT試験に変更され、随時実施となる予定です。日程の選択肢が増えるため、従来よりも受験のチャンスが広がっています。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、LPI-Japanが主催するオープンソースデータベース（OSS-DB）に関する知識・スキルを認定するための試験です。オープンソースデータベースとは、オープンソース（誰でも自由に活用できるソースコード）によって提供されているデータベースのことを指しています。
基準のデータベースとして採用されているのは「PostgreSQL」であり、資格試験対策にあたっては、PostgreSQLに関する知識を学ぶことになります。
試験には「OSS-DB Silver」と「OSS-DB Gold」の2種類があります。Silverはオープンソースデータベースに関する基礎知識を、Goldは応用的な知識を問われます。
ORACLE MASTER（オラクルマスター）
ORACLE MASTERは、ORACLEによる認定資格制度で「Oracle Database」のことを指します。Oracle Databaseは数あるデータベースの中でも高いシェアを占めており、現場で導入されていることも多いため、ORACLE MASTERを取得しておくと、クライアントから重宝される可能性も高い資格です。
ORACLE MASTERには、次の5つの分類があります。
- ORACLE MASTER Bronze
- ORACLE MASTER Silver / Associate
- ORACLE MASTER Gold / Professional
- ORACLE MASTER PLatinum / Master
- Specialist / Expert
初めてデータベースについて学び始める人は、「Bronze」からチャレンジするとよいでしょう。
データサイエンティストが資格を取得するメリット
スキルや知識の証明になる
資格を取得するメリットの一つ目は、スキルや知識の客観的な証明になることです。データサイエンティストには、統計学、プログラミングなどの多くのスキルが求められます。そのため、資格を取得することで、これらを体系的に学習し、一定レベルであることを証明できます。
また、転職などの際に、未経験や経験の浅い方は役立つことがあります。案件の実績や経験の豊富な方あれば、転職時のアピールには困りありませんが、経験の少ない方はそういう訳にもいきません。そこで、資格を取得していれば、自分のスキルのアピールに利用することができます。
実務に役立つスキルを身に着けられる
例えばDS検定では、データサイエンスの技術的な知識だけでなく、課題背景を理解したうえでビジネス課題を整理し解決するビジネス力も問われます。ビジネス力に関する問題では、データをビジネスに活用する際の知識など、実務に役立つスキルを身に着けられます。
資格取得に向けた学習計画の立て方
資格取得は計画的に学習を進める必要があります。そのために重要なポイントは、「どのくらいの時間を確保すべきなのか」「どのような学習方法であれば継続できるのか」の2点が挙げられます。
ここからは簡単に、学習時間の算出方法と一般的な学習方法について紹介します。
学習時間を算出する方法
学習時間は以下のような形で見積もるといいでしょう。
- 資格合格に必要な総学習時間を算出する
- 出題範囲のうち学習が必要そうな範囲は全体のどのくらいの割合かあたりを付ける
総学習時間に学習が必要な割合を掛けたら、自身に必要な学習時間をざっくりと算出できます。
あとは試験日程や資格を持っておきたい時期と、1日に確保できる現実的な学習時間を基に、「1日〇時間勉強する」というような目標を立てていくイメージです。
学習方法の紹介
データサイエンティストの資格を勉強する方法には、資格対策講座に通う、書籍を利用する、Webサイトを利用するなどの方法があります。ここでは、データサイエンティストの資格取得を目指す際に役立つ3つの方法について解説します。
選ぶ際に重要なのは「コスト的に無理がないか」「自分の性格に合っているか」といった点です。どちらも学習を継続させるためには重要な要素なので、自身のスキルレベルや性格を振り返りながら検討してみてください。
スクールやオンライン講座に通う
データサイエンティストの資格を勉強する方法の1つ目は、スクールやオンライン講座に通う方法です。取得したい資格の講座を受講することで、疑問点を講師に直接質問できるため、効率よく試験対策に臨めます。実際に講座内容やサポートを比較して検討することをおすすめします。
これから初めてデータサイエンティストになるための勉強を始めようと考えている人にとっては、どこから勉強に取り組めばよいのか分からないケースも少なくないでしょう。このようなケースでは、初歩的な知識から系統立てて学べる資格対策講座を活用するのがおすすめです。
ただし、後述する書籍やWebサイトを利用する方法に比べると費用は高めになるため、予算と相談して講座を受講するかどうかを決める必要があります。
書籍を利用する
データサイエンティストの資格を勉強する方法の2つ目は、書籍を利用する方法です。取得したいと考えている資格に関する書籍を購入することで、独学で資格取得を目指せます。自分のペースで学べるため、空き時間を有効活用したい人や、スケジュールを立てて計画的に学習を進めるのが得意な人に向いています。
スクールや講座を受講する方法に比べると費用を安く抑えられる点や、時間に余裕がない人でも空いた時間を見つけて勉強できる点がメリットです。
ただし、ある程度ITについての知識やスキルを持っていないと、書籍の内容が理解できずに途中でつまずいてしまう可能性もあるため、これからITに初めて触れる人にとっては難易度が高く感じられる可能性もあります。
Web上の情報を利用する
データサイエンティストの資格を勉強する3つ目の方法は、無料のWebサイトやYoutubeの動画などを利用する方法です。公開されている過去問を解き、分からなかった点を検索して調べていくような学習方法になるでしょう。取得したい資格に関する知識がまとめられている無料のコンテンツを活用することによって、費用をかけずに自宅で資格試験対策を行うことが可能です。
資格対策講座の受講や書籍の利用は少なからず費用がかかりますが、無料のWebサイトであれば、費用が発生しない点がメリットです。ただし、Web上の情報は玉石混交であり、誤った内容が訂正されずに掲載されているケースもあるため、正しい情報を見極める能力が求められます。
まとめ
データ分析によって課題解決の方向性を指し示すデータサイエンティストは、移り変わりの速い近年の市場において欠かせない存在です。データ分析力やデータ収集能力、統計学の知識やプログラミングスキルなど、さまざまな能力が求められる仕事ではありますが、やりがいもあり、高い収入も期待できます。
データサイエンティストとして働くためには資格が必要不可欠というわけではありませんが、自身の価値を高めて良い案件の獲得や単価アップを目指すためには、関連資格を取得しておくのがおすすめです。
資格の勉強方法には、資格対策講座の受講や書籍の購入、Webサイトの利用などがあるため、自身に合った方法を採用しましょう。
フリーランスになって年収アップを狙うならTECH STOCK！
TECH STOCKを運営するINTLOOP株式会社はコンサルティング会社としての経験・実績があるため、ご発注企業様との強い信頼関係があるのが特徴。直受け案件を多数紹介できることから、高単価案件をご案内することが可能です。
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20代後半で未経験からデータサイエンティストに転向しました。新卒1社目では、バックオフィス業務を担当していましたが、自分には合っていないと感じていました。加えて、Microsoft Accessを業務で利用していたことがきっかけとなり、データサイエンティスト職に興味を持ち、転職しました。入社後、プログラミング言語はもちろん、統計学や機械学習を理解するために高校数学を学び直しました。