こんにちは、Kumaです
データサイエンティストが稼げる、将来性がある仕事だと聞いて興味をもったけど、どうすればデータサイエンティストになれるのか分からず悩んでいませんか？
最近名前を少しずつ名前を聞くようになってきたものの、具体的にどんな仕事をしているのか想像しづらいでしょう
今回はデータサイエンティストとはどんな仕事なのか、本当に年収が高いのか、データサイエンティストになる上でそんな資格が役立つのかをご紹介します
データサイエンティストに興味を持っている方、本当に年収が高いのか、どうしたらデータサイエンティストになれるのか気になる方はぜひ最後まで読んでみてください
データサイエンティストってどんな仕事？
データサイエンティストとは統計学やAIを活用して膨大な量のデータの収集や分析、示唆を出す仕事です
ビッグデータという膨大なな量のデータから必要なデータだけを引き出して、目的に応じて分析して解釈をクライアントに示すことで、事業や経営の方向性について助言しています
仕事に愛用には以下の4つが含まれます
- 要件定義
- データの収集・下降・保存
- データの整理・提案
要件定義
データを使って示唆を出す上で、クライアントが達成したい目的や求めている情報をヒアリングする必要があります
企業は通常多くなデータを抱えており、クライアントが達成したい目的や知りたい情報に対して不要なデータも多く存在します
これらのデータを排除して、必要なデータを過不足なく収集・分析して提案をする上でヒアリングする必要があります
この工程を正しく踏めるかによって成果物のクオリティが変わるため、丁寧に対応するべき工程とも言えます
データの収集・加工・保存
必要なデータをクライアントのデータベースから集めて、分析しやすいように加工することでスムーズにデータ分析作業に移る準備をします
不要な情報は削除したり、データの内容を一部並べ替えるなど、細かい作業を伴うこともあるでしょう
ExcelやAccess、SQL、Pythonなどのコマンドによってデータ処理を行うため、プログラミングの知識も必要な工程です
データ集計・分析
収集したデータを集計して様々な角度から分析することで、クライアントが求める情報や達成したい目的に対して必要な情報を引き出すことができるでｈそう
ビジネスの成功に必要な情報がどんなものなのかを考えながら分析をすることで、実用性の高い提案に繋げられます
いかに多角的に分析ができるか、多くの解釈を準備できるかによって提案の質が変わるため、特に手を抜けない部分とも言えるでしょう
データ整理・提案
実際に分析したデータを整理して提案することで、実際にビジネスや経営の判断を下す上で必要な情報を提供し、次の行動を提案する部分までがデータサイエンティストの仕事です
データを分析してそれをクライアントにただ見せるだけではなく、次に取るべき具体的なアクションを提案することで始めてデータの収集・分析の価値を出せます
実際にどんなデータが必要なのかというヒアリング部分から必要なデータの収集・分析、クライアントまでの提案を全てワンストップでできるのがデータサイエンティストの特徴です
ヒアリングから実際に成果物を作り、提案をするところまで全て関われるため、やりがいと達成感を得やすいでしょう
データサイエンティストで年収2,000万円狙えるって本当？
データサイエンティストの平均年収は512万円で、一般的な平均年収よりも100万円以上高いです
また、この数字はあくまでも平均年収で、年収が2,000万円の求人も他の職種より多くあります
ネットで検索できる求人の数としてもデータサイエンティストであれば年収2,000万円以上の求人も見つけられるため、非公開求人を含めるとそれより高い年収も目指せるでしょう
データサイエンティストになる上で役立つ11の資格
データサイエンティストになる上で役立つ11の資格は以下の通りです
- 情報技術者試験
- OSS-DB技術者認定試験
- 統計検定
- オラクルマスター
- データベーススペシャリスト試験
- AWS認定データアナリティクス（Amazon）
- G検定・E資格
- データ解析士
- Professional Data Engineer（Google）
- Python3 エンジニア認定データ分析試験
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定とはデータサイエンティストの能力を測ることに特化した唯一の資格で、最もデータサイエンティストとしての能力を測れると言われています
民間資格ではあるものの、他の資格のどれよりも性格にデータサイエンティストとしてのスキルを資格として表しているため、手始めに勉強してみても良い資格かもしれません
全部で4つのレベルがあり、通過できた試験レベルによってあなたのデータサイエンティストとしてのスキルレベルも分かるようになっています
データサイエンティスト協会の公式HPで過去問や模擬試験、試験範囲などの情報を公開しているので、どんな試験なのかのぞいていってみてください
対策用のアプリやテキスト、動画も公開されているので、勉強しやすい環境が整いつつある資格とも言えます
情報技術者試験
IT系の資格で数少ない国家資格で、ITシステムに関する基礎的な内容を勉強できる資格です
そもそもITの分野自体の勉強が初めてなら、ITのシステムを理解していないとデータサイエンティストとして必要な知識を覚えることに苦労するかもしれません
国家資格でもあり、SEとして働く上で必要な資格でもあるため、必要なITスキルや知識はこの資格を勉強することで身に着けられます
IT人材になりたいのであって、データサイエンティストとして活躍したいかはわからない、ということであれば汎用性がより高い情報技術者試験を勉強することがおすすめです
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DBとはオープンソースデータを扱う技術力を測る資格です
オープンソースとはWordpressやLinuxなど、構成されているコード情報が公開されていて特に資格などがなくても編集したりソフトを開発できるソフトを指します
OSS-DBを取得することでデータベースを設計・開発・運用できるスキルをもっていることを証明できます
データサイエンティストとして必要なデータの加工や修正・保存の工程に共通する部分があるため、データサイエンティストとして必要なスキルを育てるきっかけになるはずです
統計検定
統計検定とは、統計学に関する知識や応用力を測る資格で、データサイエンティストとして必要なデータ分析の工程で必要な力を養うことができます
データサイエンティストとして活躍できるレベルまで分析力を引き上げたいのであれば、準1級まで検定を通過しておくことがおすすめです
ただし、準1級を受験するためにはまず2級を合格しておく必要があるため、突然準1級から受けないようにしましょう
2級の合格率はおよそ34%、準1級の合格率はおよそ23%とかなり厳しい検定です
まずは基礎を固めることでそれぞれのステップを合格できるよう、焦らずに勉強を進める必要があります
オラクルマスター
オラクルマスターとは、オラクルのデータベース管理に必要な知識や技術を身に着ける上で役立つ資格です
日本オラクル社が提供しているERPパッケージのデータを扱えるだけでも仕事を見つけるチャンスが広がるため、エンジニアやプログラマーから人気の資格でもあります
基本的にはSQLコードを活用してデータを抽出やデータの管理など、データサイエンティストとして必要なスキルを学べるでしょう
相当な学習量が必要で難易度が高い資格であるため、データサイエンティストを目指す上で全くのIT初心者なら別の資格を受けると良いかもしれません
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情報技術者試験と同じIPAという団体が主催している試験です
国家資格であるため、かなり信用度が高いではありますが難易度がかなり高いため、既にプログラミングスキルを持っている場合は挑戦してみると良いかもしれません
合格率も20%と低いものの、取得できればかなり高いIT技術とデータサイエンティストとしての力を証明できるので、より知識を深めたい方は勉強してみると良いでしょう
AWS認定データアナリティクス（Amazon）
AWS認定データアナリストは名前の通り、AWS（Amazon Web Service）を活用した分析ソリューションを設計・構築・保護・保守できるスキルを証明する資格です
難易度が段階的に分かれているわけではありませんが、5年のデータ分析実務経験やAWSの実務経験が2年以上必要な資格であるため、難易度は比較的高いでしょう
データ分析に対して一定レベルのスキルを求められるため、これからデータサイエンティストになりたい方が勉強する、というよるは活躍の幅を広げたい人が勉強する資格と言えます
G検定・E資格
G検定やE資格とはAI技術に関するスキルレベルを測る資格です
G検定はAIを活用するスキル、E資格はAIを開発するスキルを持っていることを証明する検定で、データサイエンティストが必要とする機械学習・深層学習の知見を得られる資格です
データサイエンティストとしてAIに関する仕事に多くかかわりたいのであればぜひ取っておきたい資格でもあります
合格率はG検定で55~70%、E資格で70%ほどですが、難易度自体は高い上、資格を取っても2年で資格が失効してしまうため、計画性をもった受験が必要です
認定プログラムの講義動画やテキストを使って勉強すると良いでｈそう
データ解析士
データ解析士とはデータサイエンティストとして必要な統計のスキルを身に着ける上で役立つ資格です
データを多角的に分析して特徴を見出したり、将来の予測をする力を身に付けられるため、これからデータサイエンティストの勉強をしたい人でも勉強しやすい内容でしょう
難易度は高いものの、しっかりと勉強すれば合格を見込める上、通信教育で勉強できることから今の仕事を続けながらでも勉強できます
これからデータサイエンティストとして必要な勉強を始めてみたいという方におすすめな資格です
Professional Data Engineer（Google）
Professional Data EngineerとはGoogleが運営している資格で、Google Cloud Platformのデータエンジニアリングのスキルに特化した資格です
この資格を取ることでGoogle Cloud Plarformを活用したデータ処理のシステム設計・構築・運用や機械学習の運用・ソリューション化ができることを証明できます
特に機械学習やAIに関わる部分はデータサイエンティストの仕事でも活用できるため、少しでも勉強しておくことでデータサイエンティストとして活躍する素養を作れるでしょう
Google Cloudトレーニングや無料模擬試験を受けられるため、まずは手軽に勉強を始めてみると良いかもしれません
Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python3 エンジニア認定データ分析試験とは、データを分析・処理したりAIを活用する上で必要なPythonを扱うスキルを持っているか証明する資格です
Pythonは少ないコードで簡潔にコードを作成できるという特徴があり、AIだけでなくYoutubeやGoogleなどWeb関連のアプリ開発でも活用されているプログラミング言語です
これからPythonを扱うことができればデータサイエンティストとしてだけでなく、ITエンジニアとして活躍の場を広げられます
ITの分野で活躍したいのであればぜひとも身に付けておきたいスキルです
独学で勉強を始めることもできますが、挫折しやすく、スキルを身に付けるまでに90%の人が挫折すると言われています
挫折せず、確実にPythonのスキルを身に付けたいのであれば、プログラミングスクールに通うことがおすすめです
オンラインで勉強できるため、わざわざ教室に通う手間もなく、好きなタイミングで勉強できます
データサイエンティストの仕事に直結する言語でもあるため、勉強できそうか確かめるためにもどのように勉強を進めるのかを聞いてみることがおすすめです
AIジョブカレPROなら無料で相談にも乗ってくれるので、AIエンジニアに興味あるけどわからないことが多いな・・・という方はカウンセリングから始めてみましょう
データサイエンティストの仕事は将来なくなる？
データサイエンティストの仕事は現時点では無くなりづらいと言えます
むしろビッグデータ市場は拡大しており、データサイエンティストの需要は高まっていく一方です
特に理論考案やモデル作成、データに対する新しい定義づけはいずれもAIが苦手としている作業であるため、AIに代替されるとも考えづらいでしょう
データサイエンティストになる上で資格は必要なの？
データサイエンティストとして働く上で資格はなくてもチャレンジできます
資格よりも実際にデータ分析の作業や一通りの仕事ができることが重要で、少なくとも一定レベルまでは資格はあくまでも副次的なものです
より高度な技術を持っていることを証明する上で資格は役立ちますが、データサイエンティストとして働き始める上では資格よりもスキルが重要だと言えます
まずはデータサイエンティストとして必要なプログラミングスキルや統計スキルなどを身に付ける事を優先することで、いち早くデータサイエンティストとして働けるでしょう
データサイエンティストの資格を取るメリットとは？
データサイエンティストになる上で資格は特に必要ではありませんが、以下のメリットを享受できます
- 体系的に理論から学べるため、応用力が付きやすい
- スキルを持っているという証明になる
体系的に理論から学べるため、応用力が付きやすい
資格の勉強をすることで、体系的に理論を学べることからより高度なデータ分析や提案ができる素養を育てられます
データサイエンティストとして実務経験を重ねることでデータ分析スキルや提案力を磨ける一方で、流れで仕事をしていると通常業務以外のことをする際に躓くケースも多いはずです
資格の勉強をすることで改めてベースとなる知識を構造的に学べるため、応用をする際に役立つ知識をインプットできます
データサイエンティストとして年収1,000万円や2,000万円を目指すのであれば、基礎を固めることでより確実に目標の年収を達成できるはずです
データサイエンティストとして活躍して高年収を稼ぎたいのであれば、資格の勉強は欠かせないでしょう
スキルを持っているという証明になる
データサイエンティストの資格を勉強することで、一定以上のスキルを身に付けていることを証明できます
最初の頃はスキルとしてPythonの扱いや統計学を使った分析作業に慣れることが重要ですが、年収を上げる上でスキル磨きは必須です
難易度が高い民間資格や国家資格を取得することで一定以上の知見とスキルを持っていることを証明できる上、スキル磨くをする上で良い目標にもなります
スキルを身に付けて仕事ができるようになったら、少しずつ資格の勉強を進めることでキャリアアップしやすいでしょう
データサイエンティストの資格は独学で勉強できる難易度なの？
データサイエンティストの資格は独学で勉強できるものもありますが、難易度が高いとスクールに行くことで合格率が上がるものがほとんどです
すでにデータサイエンティストとしての知識や実務経験があるなら独学でも合格できる資格はあるでしょう
しかし、ほとんどの資格では特に目標勉強時間が設定されていないため、実務経験や持っているスキルを元に勉強を始めてみることがおすすめです
もし勉強が難しいと感じるのであれば、挫折を減らすためにもスクールに通うことおすすめです
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データサイエンティストになる上で必要になるスキル
データサイエンティストという仕事では以下の3つのスキルが必要です
- ビジネス力
- 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
データを根拠に提案を作り上げる上で何よりも大事なのがビジネス力です
ここのビジネス力とは、クライアントが欲しいと感じているものを提供できる力を指します
どんなに良いデータと分析結果を出せても、クライアントが必要だと感じないデータと結論に意味はありません
データサイエンティストには関係構築力や相手の意図を捉える能力などを駆使して、簡潔に結論を伝えなければなりません
もちろん、データサイエンス力やデータエンジニアリング力も大事で欠かせない力です
しかし、全てはクライアントが欲しいと感じている「so what?」の部分を伝えるために、ビジネス力は必要なんです
データサイエンス力
データサイエンティストは、データサイエンスの知見が無ければ提案すらできない仕事です
情報処理や人工知能、統計学の力を使いこなせる力をデータサイエンス力と言います
データサイエンティストはオープンソースデータや企業が保有するクローズドデータを収集し、分析する仕事です
データを使ってどの切り口で分析するべきなのか、そのデータに何の意味があるのか、定期付までする必要があります
時にはAIも駆使しなければならないため、最低限のスキルとしてデータサイエンス力は必要なんです
データエンジニアリング力
データサイエンティストには、プログラミングスキルを活かしてデータの整理や加工をしなければならないため、データエンジニアリング力は欠かせません
PythonやSQLなどのプログラミングスキルをベースに実際のデータ分析をするため、データエンジニアリング力なしでは仕事にならないでしょう
エクセルでデータを処理することもできますが、それでも最低限の関数やマクロ知識は必要になる上、データが膨大になるとエクセルでは処理しきれなくなります
データサイエンティストとして高い給料を稼げるスキルを身に付けるのであれば、Pythonなどのデータエンジニアリング力は必須スキルです
データサイエンティストの資格を取るために必要な勉強時間は１年かかるって本当？
データサイエンティストの資格を取得する上で必要な勉強時間は特に明示されていませんが、およそ半年から1年の勉強時間が必要でしょう
特にITスキルがない状況から勉強するのであればベースとなるIT基礎力から身につけなければならないため、ある程度の余裕を持っておくことがおすすめです
取得したい資格やスキルによっても勉強する時間が変わるので、詳しくは各資格のホームページを確認しておきましょう
また、いち早くデータサイエンティストになりたいのであれば、資格は特に必要ありません
どちらかというと、先ほど挙げたデータサイエンス力やエンジニア力、ビジネス力を鍛えることが最短の道だと言えます
あなたがいつまでにデータサイエンティストとして働き始めたいのか、という時期から逆算してデータサイエンティストの勉強を始めましょう
たった3ヶ月でデータサイエンティストになる方法
資格を取ることなく、たった3ヶ月でデータサイエンティストとしての力を身に付けるのであれば、アイデミーなどのスクールで勉強することがおすすめです
独学でudemyのような動画を活用しながら勉強するのもありですが、慣れない内容を勉強することになるため挫折しやすく、目標を達成できないケースがほとんどです
実際にプログラミングの勉強を始めても、およそ90%もの人が挫折を感じたり行き詰まりを感じています
私も独学で勉強したことがありますが、正直仕事で活用する場面もなかったため、数ヵ月で挫折しました
スクールであれば、何を勉強すれば良いのかを教えてくれる上、わからないことがあればすぐに質問できるため、わからないことを放置することがなくなります
アイデミーなら、挫折しそうになっても専属のメンターがついてアドバイスをくれたり相談に乗ってくれるため、挫折することなく安心して勉強を終わらせられるはずです
オンラインで完全受講できるため、わざわざ教室に通わないといけない、ということもありません
資格であれば1年かかるところ、3ヶ月という短期間でデータサイエンティストに必要なビジネス力やデータサイエンス力、エンジニアリング力を一通り身に付けることができます
未経験から最短でデータサイエンティストとして稼ぎ始めたいのであれば、アイデミーでデータサイエンティストとしての勉強を始めることがおすすめです
実践データサイエンス講座やデータ分析講座などを勉強できるスクールなので、データサイエンティストになる上で最短ルートをたどれるでしょう
もし不安なら、まずはあなたが本当にAIエンジニアとして活躍できそうなのか、どんな勉強から取り組めば良いのかをプロに相談した方が良いかもしれません
AIジョブカレPROなら無料で相談にも乗ってくれるので、AIエンジニアに興味あるけどわからないことが多いな・・・という方はカウンセリングから始めてみましょう
まとめ
今回はデータサイエンティストとはどんな仕事なのか、本当に年収が高いのか、データサイエンティストになる上でそんな資格が役立つのかをご紹介しました
データサイエンティストとはクライアントへのヒアリングから実際のデータ収集や分析、最後のクライアント提言までワンストップで行う仕事です
クライアントの経営方針や事業方針を変える提案もできる立ち位置のためやりがいを感じやすいでしょう
年収も高い傾向にあり、年収2,000万円も目指せる仕事であるため、今の会社で働くよりも年収アップを見込めるかもしれません
1年勉強して資格を取って未経験からデータサイエンティストとして転職することも不可能ではありませんが間口が狭く、確実にデータサイエンティストになれるとは言えません
3か月間集中してデータサイエンティストに必要な勉強をすることで、3つの力を身に着けることができます
独学であればおよそ10人の内9人が挫折してしまうというデータがありますが、スクールを活用することで勉強の挫折を避けることができます
仮に勉強できなくなっても、全額返金期間というものもあるため、少しでも不安になったら勉強を中断することもできるはずです
AIジョブカレPROなら無料で相談にも乗ってくれるので、AIエンジニアに興味あるけどわからないことが多いな・・・という方はカウンセリングから始めてみましょう
