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2021.03.10

データサイエンティストの転職は未経験でも可能?必要なスキルと求人情報も紹介!


DX(デジタルトランスフォーメーション)の推進を進める企業が増えてきているということもあってIT系の職種への需要が高まってきている昨今。

その中でも特に注目されているのが、データの分析とデータ活用の専門家である「データサイエンティスト」です。

本記事では、データサイエンティストへの転職を検討している方向けに、データサイエンティストについて詳しく紹介していきます。

仕事の内容や求められるスキル、未経験でも目指せるのかといった点についてはもちろん、年収などについても紹介していくので、ぜひ参考にしてみてください。

目次

データサイエンティストとは

データサイエンティストは「データ分析とデータ活用の専門家」です。

ここ数年で急速にインターネットが発展してきたことで、アナリティクスツールを活用してさまざまなデータが取得できるようになりました。

しかし、データは取得しただけでは意味をなしません。

なぜなら、データは分析して始めて、さまざまことに活用できるようになるからです。

分析した結果を用いて新しいビジネスに活用することもできますし、改善点を洗い出し、次の施策につなげることもできます、

そのデータの分析とデータの活用の役割を担うのが、データ分析の専門家であるデータサイエンティストというわけです。

データサイエンティストの仕事内容

データ分析の専門家であるデータサイエンティストですが、データサイエンティストがおこなうのはデータの分析だけではありません。

データサイエンティストは、

  • ビジネスにおける課題の抽出
  • データの収集と収集したデータの整理
  • 収集・整理したデータの分析
  • レポートの作成と課題の解決に関する提言

など、ビジネスにおいてさまざま役割を担います。

それぞれの仕事内容について詳しくみていきましょう。

仕事内容1:ビジネスにおける課題の抽出

データサイエンティストが最終的におこなうのは、会社が抱える課題をどのように解決していくかについての提言です。

そのため、まずは今現在、会社がどのような課題を抱えているのかを洗い出さなくていけません。

会社が抱えるビジネスにおける課題を抽出することができたら、その課題を解決するためにはどのようなデータが必要になるのかを考えていきます。

仕事内容2:データの収集と収集したデータの整理

第一段階である課題の抽出と課題の解決に必要なデータの洗い出しが完了したら、それらのデータを収集するための環境を整えていきます。

エンジニアなどデータの収集をおこなうシステムを構築している専門の部署とコミュニケーションを図り、どのような方法で必要なデータを取得していくのかを考えながら環境を整えていきます。

データが集まったら、データ分析を効率的におこなうために収集したデータを整理しなくてはいけません。

データの整理についてはデータベースに格納し、整理されることが多くなっています。

仕事内容3:収集・整理したデータの分析

必要なデータを収集し、それらのデータを整理することができたら、いよいよデータの分析に入っていきます。

データの分析には確立された手法があり、データサイエンティストはそれらの手法を駆使し、データの分析をおこなっていきます。

取得した大量のデータの中から課題解決のヒントとなるようなデータをピックアップし、どのような方法で課題を解決していくのかを考えるのがデータ分析です。

非常に手間のかかる工程だと言えますが、最近は簡単な操作で効率的に分析がおこなえるようなツール・システムも登場していきています。

もちろん従来の方法通りプログラミング言語を用いて分析していくことも少なくありませんが、これらのツールやシステムを用いることでより効率的にデータ分析がおこなえるように変化してきています。

仕事内容4:レポートの作成と課題の解決に関する提言

データの分析が完了し、課題解決の道筋を立てることができたら、それらをレポートとしてまとめていかなくてはいけません。

レポートを作成した後は会議などでどのように課題を解決していくのかについて提言していかなくてはいけませんが、会議に参加するのは必ずしもデータの取り扱いに長けた人たちではありません。

そのため、レポートを作成する場合は、図や表を配置し、「データの取り扱いに長けていない人でも内容を理解できるか」を意識しながら作成していく必要があります。

データサイエンティストに求められるスキルとは


今現在のビジネスにおける課題の洗い出しからデータ収集、データ分析、分析したデータをレポートにまとめて共有するなど、さまざまな業務をおこなわなくてはいけないデータサイエンティスト。
これらの業務を滞りなく実践していくためには、さまざまなスキルが求められます。

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ここからは、データサイエンティストに求められる代表的なスキルについてみていきましょう。

スキル1:統計学などデータ分析に関する知識

データサイエンティストの代表的な役割は収集したデータの分析です。

膨大なデータを元に課題解決のヒントを見つけていかなくてはいけないわけですが、データの分析は直感的におこなうものではありません。

もちろん直感やひらめきが必要な場面も出てきますが、基本的なデータの分析は統計学などの確立された手法を駆使し、正しい方法でおこなっていく必要があります。

その土台を支える知識として、統計学などのデータ分析に関する基本的な知識が必要になってくるわけです。

スキル2:プログラミングに関する知識やスキル

データサイエンティストは、データの収集や収集したデータの取り扱いなどの場面でさまざまなプログラミング言語を駆使していくことになります。

そのため、プログラミングに関する知識やスキルも持ち合わせていなくてはいけません。

必要とされる言語は企業によってバラつきがありますが、PythonやR言語が用いられることが多くなっています。

また、必要なデータを抽出するタイミングでデータベースを触る場面も出てきますが、その際はSQLなどのデータベース言語が必要とされることもあります。

スキル3:ツールに関する知識や正しく扱うためのスキル

先ほどデータサイエンティストには統計学などを用いたデータ分析が求められると紹介してきました。

しかし、データサイエンティストが扱うデータはビッグデータなど膨大なデータであるため、基本的には分析ツールで分析をおこなっていくことになります。

EXCELなど身近なビジネスツールを用いておこなわれることもありますが、Tableauなどデータ分析に特化した専門的なツールが用いられる場合もあります。

データサイエンティストには、それらのツールを正しく取り扱える知識と、それらのツールをフル活用してデータ分析をおこなう応用的な知識・スキルが求められると言えるでしょう。

スキル4:高いビジネススキル

データサイエンティストに求められるのはデータの取り扱いやデータ分析に関する知識・スキルだけではありません。

一般的な社会人が持ち合わせているビジネススキルよりも、より高いレベルのビジネススキルが求められます。

データ分析が完了した後は、その結果を共有しなくてはいけませんが、共有する相手がデータ分析の素人であることも少なくありません。

そのため、そういった人でもわかるよう、わかりやすく説明するスキルが求められます。

また、データを分析する過程においてエンジニアや他部署とコミュニケーションが必要になることも少なくありません。

よって、高いコミュニケーション能力も求められます。

未経験でデータサイエンティストへの転職は可能?

データサイエンティストへの転職を考えている方の中にはデータサイエンティストとしての経験がない方もいるかと思います。

そこで気になってくるのが、「データサイエンティストは未経験からでもなれるのか?」という点について。

結論から言うと、まったくの未経験からでもデータサイエンティストになることは可能です。

実際、検索ブラウザで「データサイエンティスト 未経験」と検索すると、未経験でも応募できるデータサイエンティストの求人情報が100件以上ヒットします。

この背景には、データサイエンティストの需要の高まりと人材不足が関係しています。

経済産業省が発表しているデータによると、今現在、データサイエンティストは5万人以上不足してしまっている状況です。

そのため、採用した後に経験を積ませるなどして育成していくことを想定し、未経験でも採用する企業が多くなっているわけですね。

【業界別】データサイエンティストの市場ニーズ


データサイエンティストへの転職を検討している場合、把握しておかなくてはいけないのが市場のニーズについて。

データサイエンティストの需要が高い業界を事前に把握しておくことで情報が集めやすくなり、転職が成功する可能性を高めることができるようになります。

先ほども紹介したように、データサイエンティストは数万人単位で不足している状況であるため基本的にはどの市場でもニーズのある職種だと言えますが、特に需要が高いのが、「銀行などの金融市場」と「不動産業界」です。

銀行などの金融市場

データを駆使した新しいサービスを展開するなど、さまざまなビジネスの分野の中でも特にデータを活用している印象が強いのが銀行などの金融市場です。

銀行などの金融市場は、「お金」という大きく重要なデータを取り扱う業界ですので、自然とデータサイエンティストに対する需要も高くなります。

最近ではAIなどを活用した投資サービスが人気を集めていますが、このシステムの構築に活用されるのがデータサイエンティストが分析したデータです。

また、クレジットカードの使用に関するビッグデータも、既存のビジネスを洗練させていったり新しいビジネスやサービスを構築する際に活用されたりしますが、そのデータにもデータサイエンティストが分析したデータが用いられます。

そのため、銀行などの金融市場は、データサイエンティストに対する需要が高い業界だと言えるわけです。

不動産業界

賃貸物件の管理やマンションなど住宅の販売をおこなう不動産業界は、特にビックデータなどのデータを駆使する業界です。

そのため、データの取り扱いに長けたデータサイエンティストへの需要が高い業界となっています。

例えば、これまでの不動産価格の推移や現在の需要などに関するデータを分析して不動産の価格を決めたり、これから人気が高まってくるであろう地域を洗い出し、土地や物件の取得をサポートするのもデータサイエンティストが不動産業界で担う役割の一つです。

また、経験の浅い営業マンが正しく物件の査定をおこなうためのサポートシステムの構築やユーザーに最適な物件を提案するシステムの構築などにも、データサイエンティストが分析したデータが用いられます。

そのため、不動産業界もデータサイエンティストに対する需要が高い業界だと言えるわけです。

データサイエンティストとデータアナリスト(データプランナー)との違いとは?

データサイエンティストと混同されてしまいがちな職業にデータアナリストと呼ばれる職業があります。

一見すると同じような職業に見えますが、データサイエンティストとデータアナリストはまったく異なる職業です。

データサイエンティストが担う業務は、

  • ビジネスにおける課題の抽出
  • データの収集と収集したデータの整理
  • 収集・整理したデータの分析
  • レポートの作成と課題の解決に関する提言

など多岐に渡ります。

その分、求められるスキルも高くなっています。

一方、データアナリストが担うのは、主にデータの分析のフェーズです。

データを分析してレポートにまとめ、その他の部署がデータを元に正しい判断を下せるようサポートしていきます。

そのため、データアナリストよりもデータサイエンティストの方が、より豊富な知識と高いスキルを求められる職種だと言えるでしょう。

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データサイエンティストの平均年収は?

データサイエンティストの平均年収は、会社によっても大きく異なりますが、おおよそ650万円ほどです。

日本人の平均年収が492万円ですので、データサイエンティストの平均年収はかなりの高水準であることがわかります。

また、大手の企業の中にはデータサイエンティストに対して1,000万円以上の報酬を提示しているところもあります。

1,000万円以上となると採用されるのもそう簡単ではありませんが、いずれにしてもデータサイエンティストは高級取りの職業だと言えそうですね。

データサイエンティストの需要がなくなるのは本当?

データサイエンティストへの転職について色々とリサーチしていると、「データサイエンティストはそのうち需要がなくなる職業」と言及しているサイトを目にするかと思います。

その代表的な理由としては以下のようなものがあげられます。

  • AIが進化し、AIが分析をおこなうようになるから
  • データサイエンティストの定義が曖昧で、今後より細分化されていくようになるから
  • 需要の高まりによる育成で人員余剰の状態になってしまうから

ただ、これらはあまり現実的な指摘ではありません。

Aiを搭載したMAツールなどによってに仕事を奪われるというのはまだまだ先の話ですし、データサイエンティストの業務をすべて担えるほどにまで成長することはまずないでしょう。

また、定義が曖昧という視点も当てはまりません。

データサイエンティストはしっかりと定義されていますし、データ分析の分野はすでにある程度細分化されています。

その上でデータサイエンティストが求められているので、データサイエンティストという職業がなくなってしまうことも、まずありません。

人員余剰については数年後、あるいは数十年後になればありえる話ではありますが、これはデータサイエンティストに限った話ではありません。

また、それまでにしっかりとキャリを積んでおけば、特に心配する必要もないでしょう。

データサイエンティストの市場価値はすぐになくなってしまうようなものではありませんし、今はまだまだ人材が不足している状態ですので安心してください。

データサイエンティストの転職はエージェント「ウィンスリー」がオススメ!

各社から渇望されているデータサイエンティストですが、データサイエンティストへの転職には転職エージェントの活用がおすすめです。

特に、DX・デジタル人材専門のブティック型エージェントウィンスリーは、最新の優良求人、非公開求人を数多く取り寄せております。

転職エージェントとは?

転職エージェントとは、転職サイトと同じ人材紹介サービスの一つです。

しかし、転職サイトよりも手厚いサポートが受けられるということもあって、最近は転職エージェントを利用して転職をおこなう方が増えてきています。

転職サイトは、求人情報の検索から応募、応募書類の準備、給与などの待遇面の交渉などを一人でおこなわなくてはいけません。

一方、転職エージェントは、あなたにあった仕事をリサーチして紹介してくれます。

また、面談などのスケジューリングや応募書類の作成のサポート、さらには待遇面の交渉もおこなってくれます。

また、転職エージェントの方が転職サイトよりも保有している求人の数が多い傾向にあるので、データサイエンティストの求人も見つかりやすいというメリットも。

似たような業界から転職する場合はもちろんですが、未経験の方にとってこれほど心強い味方はまずいませんので、ぜひ転職エージェントの利用を検討してみてください。

DX・デジタル人材専門エージェントウィンスリーについて

2012年創業の株式会社ウィンスリーは、当初から「デジタル人材」専門エージェントとして中途採用の支援をしてきました。

特徴は大きく3つ

1.ヘッドハンターがDX・デジタル分野での就業経験あるメンバーが10名在籍

2.採用企業は大手企業中心、候補者もデジタル分野経験者のみ。求人数 約3500

3.ミスマッチがない。2012年創業より半年以内に退職した方は0.8%

(2021年3月現在)

おかげさまで、DX・デジタル分野の中途採用支援では、業界随一となり、採用企業様、候補者様数多くのお問い合わせを頂戴しています。

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データサイエンティスト関連の注目求人

デジタル人材専門エージェントウィンスリーでは、数多くの「データサイエンティスト」求人を取り扱っています。人気企業の一部求人を紹介いたします。
求人によってはクローズになっている場合もありますので、詳しくはお問い合わせください。(2021年3月8日現在 )

株式会社電通デジタル データサイエンティスト

クライアントの経営課題とも言えるマーケティング課題に対し、
それを解決するための分析設計・実施・結果報告までの一連の業務をご担当頂きます。

<具体的には>
•マーケティングを含む様々な分野でのデータ分析およびそのコンサルティング
•大規模データの解析業務(データマイニングや機械学習)
•数理モデリング業務(予測、最適化、統計モデルの設計など)

デジタルマーケティングの施策は、相互の連携させなければ効果は生まれず、保持するデータもバラバラのままでは十分な成果を生みません。クライアントのマーケティング活動も、新規に顧客を獲得するための施策と、既存顧客の満足度を高めていく施策との連携が必要です。当社の持つPublicDMPを用いて、クライアント課題を解決に導いて頂ける方を歓迎しています。
https://w3hr.jp/job/10326/

株式会社リクルート【データ領域未経験可】データマネジメントディレクター

転職や結婚といったライフイベント領域、旅行や飲食といった日常消費領域といった様々なビジネス領域のデータマネジメントに責任を持つだけに留まらず、
ビッグデータの分析による意思決定、戦略策定の支援を行っていただきます。

【具体的な仕事内容】
・各ビジネス領域のデータを用いたBIシステムを開発することで、ビジネス課題の特定、戦略策定、KPIマネジメント等を支援します
・データの利活用の促進、データ品質の向上を目的とした、システム開発のプランニング、プロジェクトマネジメントを行います

◆データマネジメントディレクターの仕事の魅力
・役員クラスと直接コミュニケーションをとりながら、データドリブン経営を実現するためのシステムを構想し、実現します
・データ領域未経験でもデータマネジメントの専門組織で専門性を磨くことができます。社会人大学院の博士課程に在籍中のマネージメント層もおり、リカレント教育にも積極的です。
・サイトのデータマネジメント担当として自身の裁量でテーマを選定して、取り組むことができます。行動ログの品質テストの自動化というテーマで社内表彰を受けるなど、メンバーも活躍しています。

◆データマネジメントディレクターとして、活躍している人
ビッグデータと全く関連のない金融系の業務システムの開発SE、製造業向けのERPパッケージの導入コンサルタントなど、様々な経歴を持つ20?40代の方が、
これまで前職で培ってこられたシステムと業務を粘り強く分析する経験をデータマネジメントに活かし、活躍してくれています
https://w3hr.jp/job/16830/

株式会社ベネッセコーポレーション データサイエンティスト

「進研ゼミ」「こどもちゃれんじ」等の校外学習領域
●『進研ゼミ小学・中学・高校講座』『こどもちゃれんじ』といった事業領域を中心に、お客様の課題解決、教材・サービスの進化、マーケティングの進化、事業グロースのための、データ利活用の推進をご担当いただきます。

●事業数値、商品・サービスの活用履歴、Web行動履歴といった構造データ、画像、動画、テキストといった非構造データと、幅広いデータをもとに、自ら問いを立て、データ抽出加工、分析を行い、課題抽出のうえ、提案を実行していただきます。また、KPI設計やデータ要件定義の支援、機械学習を用いたアプリケーションの開発支援などを通し、データ利活用を牽引いただきます。

●大学や外部ベンチャー企業などとのコラボレーションもあり、データ分析の専門性をさらに磨ける環境があります。技術の進展が早い領域なので、一緒に学び、学んだことを商品・サービスの形で社会還元していける方を求めています。

※グループ全体の今後の状況や優先順位等により、学校向け事業・介護事業等、校外学習事業以外の領域の分析やデータ利活用推進についても、ご担当いただく可能性があります。
https://w3hr.jp/job/17216/

ヤマハ発動機株式会社 データサイエンティスト

事業内容と課題に基づいた、分析業務設計と遂行
各事業が収集する各種データの前処理、解析、可視化
機械学習を用いた予測や分類モデルの構築、およびMLOpsの実践

■やりがい・魅力
当社はデータドリブンな意思決定をより強固にしていくことを経営方針として設定し、データ分析
専門組織の立上げから様々な領域での事業貢献を実現してきました。変革期に差し掛かっている
モビリティビジネスの中で、一緒に事業運営の在り方を変えていく仕事をしませんか?
https://w3hr.jp/job/17120/

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