【2025】データサイエンティストとは？必要なスキルからおすすめ資格など解説

データサイエンティストは、ビッグデータを活用して企業の課題解決や価値創造を担う専門家として注目されています。需要は急速に高まり、多岐にわたるスキルが求められる一方で、人材不足が続いている現状です。

本記事では、データサイエンティストの役割や必要なスキル、具体的な仕事内容からキャリア形成の方法などを解説します。

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、膨大なデータを収集・解析し、ビジネス課題の解決や新たな価値創造を担う専門職です。

統計学、プログラミング、機械学習など多岐にわたる知識とスキルが求められるため、企業からの需要が高い職種として注目されています。具体的には、データを基に仮説を立案し、分析結果をビジュアル化して意思決定をサポートすることなどです。

専門性の高さから平均年収は554.3万円（引用：jobtag|厚生労働省）と、他のIT職種と比べて高水準です。また、経験を積むことで高額年収を目指すことも可能で、キャリアパスが広い点も魅力といえます。

AIやビッグデータの活用が進む中、データサイエンティストの需要は今後さらに拡大することが予想されており、スキルを磨くことで長期的に活躍できる職種でしょう。

データアナリストやAIエンジニアとの違い

データサイエンティストは、データアナリストやAIエンジニアと混同されがちですが、それぞれの役割には明確な違いがあります。

以下の表に、職種ごとの比較をまとめました。

このように、データアナリストが「既存データの分析」に特化しているのに対し、データサイエンティストは「課題設定から解決提案」まで幅広く担当します。また、AIエンジニアは技術的なモデル構築に特化しており、データサイエンティストとは目的とスキルセットが異なります。

データサイエンティストは総合的に扱い、技術とビジネスを橋渡しする存在と言えるでしょう。

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は、ビッグデータを活用して企業の意思決定や業務改善を支援する役割を担います。その仕事は多岐にわたり、大きく分けてデータの収集から仮説立案、データ解析と可視化、そして結果を活用した業務改善の提案までを行います。

この章では、データサイエンティストの具体的な仕事内容を見ていきましょう。

データ収集から仮説立案まで

データサイエンティストの仕事は、必要なデータを収集することから始まります。その後、データを基に課題を解決するための仮説を立てるプロセスを踏みます。

以下に、仮説立案までのステップをまとめました。

1. 必要なデータを特定する
2. データを収集する（データベース、Webクローリングなど）
3. データを前処理し、分析可能な状態に整える
4. ビジネス課題を整理し、解決すべき具体的なテーマを設定する
5. 課題をもとに仮説を立案する

このプロセスは、課題の把握とデータの準備を同時に行う重要なステップです。特に、仮説の質がその後の分析結果に大きな影響を与えるため、ここでの緻密な計画が求められます。

データ解析とビジュアル化

データ解析の段階では、収集・処理したデータを基に統計学や機械学習の手法を活用して分析を進めます。

以下に、データ解析とビジュアル化のプロセスをまとめました。

1. 分析の目的と対象を明確化する
2. 統計学や機械学習の手法を活用してデータを解析する
3. 分析結果を整理し、要点を抽出する
4. グラフや図表を作成し、データを可視化する
5. 可視化した結果を経営層や関係者に提示する

たとえば、顧客の購買行動を分析し、そのパターンに基づいて売上予測やセグメント別の顧客特性を視覚化することで、マーケティング戦略の改善に役立てます。このような可視化は、迅速かつ効果的に結果を共有し、意思決定を支援するための重要なステップです。

結果の活用と業務改善提案

データ解析の結果を基に、データサイエンティストは企業の課題解決に向けた具体的な改善提案を行います。この段階では、経営層や現場担当者と連携しながら、提案内容を実行可能な形に具体化します。

以下に、結果の活用と業務改善提案のプロセスをまとめました。

1. 解析結果を基に課題解決の方針を立てる
2. 改善策を提案し、関係者と共有する
3. 提案内容を基に具体的なアクションプランを作成する
4. アクションプランを実行に移すためのリソースや体制を整える
5. 実行後の効果測定を行い、必要に応じて改善を加える

たとえば、顧客離脱の原因を特定した場合、それを基にカスタマーサポートの体制を改善したり、新たなプロモーションを企画したりします。また、在庫データを活用して効率的な在庫管理方法を提案するなど、企業の収益向上に直結する施策を導き出します。

このように、データを実践的に活かし、持続可能な成果を創出することがデータサイエンティストの役割です。

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には、多岐にわたるスキルセットが求められます。これらは、大きく基本スキル、応用スキル、そしてソフトスキルの3つに分類されます。

以下の表に、スキルとその役割についてまとめました。

3つのスキルは相互に補完し合い、データサイエンティストがビジネス課題を解決する上で重要な要素となります。

たとえば、統計学やプログラミングは日々のデータ処理に欠かせない基盤であり、機械学習やAIの知識は高度な予測モデルの構築を可能にします。また、課題設定力とビジネス理解は、得られた解析結果を具体的なアクションに結びつけるために不可欠です。

データサイエンティストの需要と現状

データサイエンティストは、AIやビッグデータの普及に伴い、急速に需要が高まっている職種の一つです。しかし、需要に対して供給が追いついていない現状が続いています。

この章では、需要と現状について解説します。

求人倍率から見る需要の高さ

データサイエンティストの求人倍率は、2023年で2.83と非常に高い水準にあります。

求人倍率は、求職者1人に対して約3件の求人があることを意味し、企業がデータサイエンティストを確保するのに苦労している現状を反映しています。

このような背景には、企業のDXの推進やビッグデータの活用が挙げられます。

特に、金融、医療、製造業などの幅広い業界でデータサイエンティストが求められており、その需要は今後も増加すると予想されています。求人倍率が高いことは、データサイエンティストを目指す方にとって大きなチャンスと言えるでしょう。

現在の供給不足と将来の見通し

データサイエンティストの供給不足は、スキルを持つ人材の育成が追いついていないことが原因の一つです。特に、日本ではデータサイエンスを専門的に学べる教育機関が少なく、実務経験を持つ人材が限られています。

将来的には、AIや機械学習を活用する場面がさらに増えるため、データサイエンティストの需要は一層高まると予測。経済産業省の報告では、2030年までに日本国内で最大14.5万人のAI人材が不足すると試算されており、その中にはデータサイエンティストも含まれます。

このように、データサイエンティストの重要性は今後も高まり続ける見通しです。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンティストは、専門性を高めることで多彩なキャリアパスを描くことが可能です。キャリアの方向性は、個人のスキルや興味に応じて異なりますが、いくつかの選択肢があります。

以下の表に、主なキャリアパスをまとめました。

これらのキャリアパスを選ぶ際には、基礎的なデータスキルを磨くだけでなく、興味のある分野に特化した専門スキルを身につけることが重要です。また、どのキャリアを選択しても、データサイエンティストとしての経験がキャリアの基盤となり、さらなる成長と活躍の機会を広げる鍵となるでしょう

データサイエンティストになる方法

データサイエンティストになるためには、多岐にわたるスキルの習得や実践的な経験が必要です。統計学やプログラミングなどの基本スキルを基盤に、機械学習やAIに関する応用スキルを身につけることで、専門性を高めることができます。

本章では、具体的な学習方法からキャリア形成のステップまでを解説します。

学習すべきスキルとおすすめの学習方法

データサイエンティストになるためには、基礎スキルから応用スキルまで幅広い知識を習得する必要があります。

まず、統計学やデータ分析の基本的な理論を理解することが重要です。加えて、PythonやRなどのプログラミングスキル、さらに機械学習やAIモデル構築の知識を習得することで、高度な分析を実現できます。

学習方法としては、以下のような手順がおすすめです。

1. 統計学やデータ分析の基本を独学またはオンライン教材で学習する
2. プログラミングの基礎（Pythonなど）を習得し、データ操作のスキルを向上させる
3. 機械学習やAIに関する書籍やオンラインコースで実践的なスキルを磨く
4. Kaggleなどのデータ分析プラットフォームを活用して実践経験を積む

データサイエンティストとして必要なスキルは多岐にわたりますが、体系的に学び実践することで着実に力をつけることが可能です。

Pythonについて知りたい方は、下記をご覧ください。

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教育機関や研修プログラムの活用

教育機関や研修プログラムを活用することは、効率的にスキルを習得する上で非常に効果的です。

大学や専門学校では、統計学やプログラミングなどの基礎を学べる学部や講座が充実しています。また、短期集中型の研修プログラムでは、短期間で実務に即したスキルを習得できます。

ProSkilllの「データサイエンティストセミナー」では、2日間で基礎から応用までを学ぶことが可能です。研修では、統計学、Python、機械学習の基本だけでなく、実務に直結する課題解決スキルも身につけられます。

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データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストとしてのキャリアを進める上で、資格の取得はスキルを証明するための効果的な手段です。特に、データ分析や機械学習に関する資格は、実務に役立つだけでなく、履歴書にも有効です。

以下の表では、代表的な資格とその特徴をまとめました。

資格は、それぞれのレベルで習得可能なスキルを証明するものであり、キャリアアップにおいて非常に有効です。初級資格を入り口として基礎を固め、中級・上級資格を取得することで専門性を強化し、就職や転職でのアピールポイントを増やすことができます。

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実務経験の積み方

データサイエンティストとしての実務経験を積むには、現場での実践が欠かせません。

以下の方法で、実務スキルを効果的に向上させることができます。

• 現在の職場でデータ分析のプロジェクトに積極的に関与する
• KaggleやDrivenDataなどのデータサイエンスコンペティションに参加し、実際のデータを用いた課題解決を経験する
• インターンシップや短期プロジェクトを通じて実務経験を得る
• フリーランスとしてデータ分析のプロジェクトを受注し、様々な分野でのスキルを実践的に試す

実務経験を積むことで、理論だけでなく現場で通用する応用力を身につけることが可能です。経験の積み重ねにより、データ分析のプロセス全体をリードできるスキルを育成することが重要でしょう。

データサイエンティストとして新たなキャリアを歩もう

データサイエンティストは、データを活用して企業の課題解決や新しい価値創造を実現する重要な存在です。

必要なスキルを習得し、実務経験を積むことで、多くの業界で活躍の場を広げることができます。あなたのキャリアにおいて、データサイエンスの力を活かすことで新たな可能性を見出してみましょう。

データサイエンティストを目指す方には、ProSkilllの「データサイエンティストセミナー」がおすすめです。短期間で実務に直結するスキルを身につけられるプログラムをぜひご覧ください。

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