21世紀で最もセクシーな職業？データサイエンティストの年収とは

複雑で膨大なデータ「ビッグデータ」を分析し、自社のビジネスに貢献することがデータサイエンティストの役割です。ビッグデータの活用は企業の存続にかかわる重要な課題になりつつあることから、ビッグデータを扱えるデータサイエンティストのニーズが高まっています。

そこで今回はデータサイエンティストとして活躍するために役立つ資格や年収についてご紹介します。

データサイエンティストとは

ハードウェア・ソフトウェアの進歩に伴い、大規模で複雑な「ビッグデータ」の蓄積・分析が可能となり、ビジネス分野でのビッグデータ活用が進められています。そして、このビッグデータを分析する人材が「データサイエンティスト」です。さまざまな意思決定の局面において、データに基づく合理的な判断ができるように意思決定者をサポートします。

統計解析やITのスキルに加えて、ビジネスや市場トレンドなど幅広い知識が求められ、今や引く手あまたとなっており、高い収入が見込めます。アメリカのビジネス雑誌『ハーバード・ビジネス・レビュー』（Harvard Business Review）2012年10月号は、データサイエンティストを「21世紀で最もセクシーな職業」（The Sexiest Job of the 21st Century）と形容しています。
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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役割は、どの組織にも共通する確たる職務内容が決まっているわけではありません。基本的にビッグデータの分析及び分析結果をもとに、問題の解決や状況改善のための施策立案を担当します。

例えば、大量に蓄積された顧客データの分析によって新商品開発や現行商品の改善に直結するヒントやアイデアを出したり、顧客の消費行動の変化を踏まえて効果的な販売戦略を打ち出したりすることが、データサイエンティストの仕事です。

もう少し具体的な事例をあげると下記の通りです

• 統一性のない大量のデータを収集し、利用しやすいフォーマットへの変換
• ビジネスにおける課題をデータ主導で解決へと導く
• SAS、R、Pythonを含む幅広いプログラミング言語を用いた作業
• IT部門および業務部門とのコミュニケーション
• データに潜む秩序やパターンを発見し、ビジネスの最終利益に寄与する傾向の特定

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データサイエンティストの平均給与・年収

年収は企業によって大きく異なりますが、年収の幅は300万～900万程度で、平均年収は約500万円です。なかには、年収1,000万～1,200万円を提示する企業もあります。

なぜここまで幅に開きがあるかと言うと、まだ明確な資格がないことから能力を測れないことに関係があるのかもしれません。会計士や弁護士など高額な給与が与えられている人たちには明確な資格があります。しかし、データサイエンティストには資格がありません。

データサイエンティストという職業は確立されてからまだ日が浅い職業なのです。高い技術力や専門スキルを必要とされるデータサイエンティストですが、現在はまだデータサイエンティストの数が限られているため、採用現場では売り手市場が続いており、年収は能力次第というスタンスの企業もあります。
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必要な能力・スキル

ビジネススキル

データサイエンティストはデータ分析から得られた知見をビジネスにどのように活かせるのかを考え、ビジネスモデルを立案します。したがって、統計・確率やデータ処理に関する高度な知識を持っているだけでなく、自社のビジネスに関する理解や競合他社の動向を把握できるスキルも必須です。

また、データ分析の現場で飛び交う専門用語は専門家でないと理解が難しいものです。分析結果や分析から導かれた戦略を、各部門の担当者あるいは経営層に対し専門用語を使うことなく、分かりやすく伝えるための論理的思考能力とコミュニケーション能力も必要とされます。

ITスキル

データサイエンティストが扱うビッグデータはその量が多いため、データの蓄積や操作に特別な技術が必要です。具体的にはHadoop、HBase、pig等のオープンソース群の知識が必要になってきます。また、データ量が多いため、高速処理技術として列指向のデータベース等を使用することもあります。

また、簡易なSQLでデータを抽出する、WHERE条件で指定されるカラムにはINDEXを貼るなどデータベースのパフォーマンスに関する知識は大切です。さらにデータサイエンティストはバッチファイルの作成やBIツールへのデータ挿入などのプログラムを書く機会が頻繁にあるため、RubyやPythonといったスクリプト系のプログラミング言語を1つ習得しておくと良いでしょう。

統計解析スキル

データ分析に欠かせないのが数学の知識です。特に必要とされる分野としては、「統計」「確率」「微分積分」などがあげられます。データ分析手法の知識として「統計処理手法」「データマイニング手法」「回帰分析」など多くの分析手法が存在します。

こういった手法は非常に複雑なため、適した分析ツールを使用することになります。非常に便利なツールが多数リリースされているため、それらを使用すればデータ分析は格段に楽になりますが、適したツールを選出し使いこなすためにも、データ分析手法の基本的な知識は身につけておきましょう。
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データサイエンティストになるには

これからデータ・サイエンス分野でのキャリアを目指すことは、将来を見据えた賢明な判断のひとつと言えるでしょう。就職の機会が豊富にあるのみならず、実験や創造性の余地があるテクノロジー領域で働けることも大きな魅力です。

キャリアアップを図りたい社会人の場合、ほとんどのデータ・サイエンティストはデータ分析担当者や統計担当者としての経験がありますが、ビジネスや経済学などIT系ではない分野の出身者もいます。課題解決の手腕、優れたコミュニケーション能力、物事の仕組みについての飽くことのない好奇心など、共通の資質があれば、データサイエンティストとしてのキャリアも歩みやすくなります。
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データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストは2009年頃に登場しましたが、まだ新しい職業であるために必要な資格などの明確な決まりはまだありません。しかし、データサイエンティストを名乗る上で世間から必要と考えられている資格はあります。

統計検定

統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。データに基づいて客観的に判断し科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究における21世紀型スキルとして国際社会で広く認められています。「統計検定」は総務省が後援しており、基礎的な知識が問われる4級から幅広い知識・応用力が要求される1級まであります。

オラクルマスター

オラクルマスターはOracle社が提供するリレーショナルデータベース製品「Oracle Database」に関連した資格です。オラクルマスターを取得すると、Oracle Databaseを用いたデータベースの構築、管理、保守・運用ができる技術者として認定されます。

データサイエンティストが分析しようとするデータは一般的にデータベースに蓄積されるため、データベースの操作によって必要なデータを抽出したり、負荷をかけずに分析するための知識が必要なのです。
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どんな業種・企業でデータサイエンティストは活躍しているの？

基本的に、大量にデータが存在する環境であれば、データサイエンティストが活躍できる場があります。念頭に置くべきは下記3点です

• 大量のデータを扱っており、かつ、複雑な課題を解決する必要を抱えているか？
• データに価値を置いているか？
• 変化を受け入れる準備ができているか？

その中でも、下記のような業界はデータサイエンティストが活躍できる場があります。

Webポータルサービス

Web利用の起点となるWebポータルサイトは、ビッグデータの塊です。膨大なログデータが蓄積されています。様々なサービスが集約しているため、抱えるデータ量は他サービスの比ではありません。利用者も必然的に多く日々ユーザビリティの向上を目的としたデータ分析が欠かせません。

ECサイト

特に大規模なECサイト運営会社にはデータサイエンティストが活躍できる場があります。購入履歴の解析や、それに基づく購入予測をレポーティングし、課題への対策を、ユーザ目線でのデータ分析によって提示することで売り上げの向上に貢献します。

ソーシャルゲームサービス

ソーシャルゲームサービスのビジネス目標は、「ユーザーにより高頻度に遊び続けてもらい、より課金していただく」ことです。収益方法は、“広告収入”と“アプリ内課金”が主要です。その目標を実現するために、定量的データに基いたゲームの難易度調整や課金アイテムの内容調整などをほぼ毎日行っています。

また、産業のデジタル化によって、WEB系企業以外の製造業や広告代理店、監査法人などの金融系でもデータが爆発的に増加しているため、そのような企業で活躍されているデータサイエンティストの方もいらっしゃいます。
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データサイエンティストの需要・将来性

データ・サイエンティスト時代が始まっています。今後は学会や大学と連携した活動、養成講座の開講も増加することが見込まれており、データサイエンティストという職業がさらに脚光を浴びるものになっていくことは間違いないでしょう。

多くのデータ・サイエンティストは、統計担当者やデータ分析担当者としてキャリアをスタートしています。しかし、ビッグデータ（およびHadoopなどのビッグデータ向けストレージ／処理テクノロジー）が成長と進化を始めると、それらの役割も進化していきました。

データはもはや、IT部門が事後に処理すればよいものではありません。組織にとって重要な情報であり、分析、クリエイティブな好奇心、ハイテクの発想を利益創出の新たな方法へと変換するコツが求められます
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データサイエンティストにおすすめの勉強法

独学で学ぶ

未経験から独学でデータサイエンティストを目指す場合、誰でも自由に使える関連のフリーソフトを用いながら、自分で身近なデータを積極的に触り、併せて専門書で勉強することが良いとされています。

セミナーに参加する

一通り知識を吸収し終え、より実践的な内容に取り組んでみたいという方には、企業と世界中のデータサイエンティストとをつなぐ「kaggle（カグル）」に参加してみるのもおすすめです。kaggleとは、企業が提示する議題に対して、参加者が各々予測モデルを提出し、最も精度の優れた予測モデルを作った参加者が報酬をもらえるというデータサイエンスのコンテストのことです。

おすすめの本

一番手軽なのは書籍から知識を得ることです。初心者向けのものをはじめとしたとさまざまな書籍が出ているので、自分のレベルに合った読みやすいものを探してみてください。「データサイエンティスト養成読本」「Rでやさしい統計学」などはこれからデータサイエンティストを目指す方にとっては非常に読みやすい書籍です。
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データサイエンティストの求人の探し方

データサイエンティストの求人探しは、転職エージェントのアドバイスを活かしながら探すのをおすすめします。非公開の求人も多いので好条件の求人が見つかる可能性が高いのが理由です。個別に担当のエージェントがついて適性や希望にあった求人を紹介してくれるでしょう。また、現在までのご経験を活かせるポジションをピンポイントに紹介してもらえます。
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まとめ

今回はデータサイエンティストとして活躍するために役立つ資格や年収についてご紹介しました。ビッグデータの概念が普及していく中で、データサイエンティストの業務内容は、今後も拡がっていく可能性があります。是非データサイエンティストを目指してみてください。

また未経験からエンジニアを目指す方でWebエンジニアにも興味のある方は、転職特化型のRubyスクール、ポテパンキャンプの利用を検討してください。

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