データサイエンティストとは？仕事内容・年収・就職へのステップを解説

「データサイエンティストに興味はあるけれど、数学が苦手な自分でも目指せるのか」「具体的に何をする仕事なのか、よくわからない」。そんな疑問を持つ方は少なくありません。

この記事では、仕事内容・必要なスキル・年収・将来性から、未経験からでも目指せる学習ルートまで解説します。

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、膨大なデータを分析し、企業の意思決定を支援する専門職です。統計学・プログラミング・機械学習を駆使してデータを読み解き、次にどんな判断をすべきかを経営層や現場に示す、データでビジネスの問いに答える人です。

名称が似た職種との違いは、以下の表を参考にしてください。

共通しているのはデータを扱うという点ですが、データサイエンティストだけが技術力とビジネス理解の両方を求められます。IoTの普及・SNSの拡大・DX推進によってデータ量が急増した一方、それを分析して経営に活かせる人材は不足しています。この需給ギャップこそが、データサイエンティストへの注目が高まり続ける理由です。

データサイエンティストの仕事内容

ここでは、データサイエンティストの仕事内容を解説します。

データ収集・前処理

仕事の起点は、使えるデータを整える前処理です。欠損値の補完・外れ値の除去・フォーマットの統一といった処理を、Webクローリングや業務システムのログなど多様なデータソースに対して行います。
現場では、業務時間の約80%は前処理に費やされるという声が多く、表には出ませんがデータ品質を左右する最重要工程です。個人情報が含まれる場合は、匿名化・仮名化などのプライバシー保護処理も必要になります。

データ分析・モデル構築

前処理を経たデータに対し、統計的手法や機械学習でモデルを構築する工程です。売上予測・顧客分類・レコメンドエンジン・異常検知など、課題によって手法は多岐にわたります。

PythonやRで実装し、モデルを検証・チューニングしながら精度を高めていきます。外から見たデータサイエンティストのイメージに最も近い工程ですが、ここに至るまでの前処理の比重を忘れてはなりません。何を予測すれば経営課題の解決につながるかという問いを立てる力が重要になります。

結果の解釈・レポーティング

分析結果を数字のまま提出しても、経営者や現場には伝わりません。ビジネスの意思決定につながる言葉に変換し、非技術者にわかりやすく伝えるのがこの工程の役割です。

グラフ・ダッシュボード・報告資料を用いて、この数値が示す意味は何か、次にどんな施策を打つべきかを明確に示します。データから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルという位置づけです。技術と経営をつなぐ役割こそ、データサイエンティストの本質といえるでしょう。

データサイエンティストに必要なスキル

ここでは、データサイエンティストに必要なスキルを解説します。

統計・数学の基礎知識

統計・数学の知識は不可欠ですが、高度な数学が必要というイメージは正確ではありません。未経験から就職を目指す場合、高校数学＋統計検定2級レベルが現実的な目標です。企業の募集要項にもこの水準が記されているケースが見られます。

「数学が苦手＝なれない」ではなく、何をどの順番で学ぶかが重要です。まず統計の基礎から始め、必要に応じて線形代数・微積分へと広げていくアプローチが一般的です。

プログラミングスキル（Python・SQL）

データ分析の実務で最も広く使われるのがPythonです。データ処理のpandasや機械学習のscikit-learnを扱えることが現場では求められます。

加えて、データベースからデータを抽出するSQLも基本スキルとして必要です。プログラミングが完全に未経験でも、Pythonの基礎文法から段階的に学べば習得は可能です。重要なのは、書いて動かすという実践を繰り返すことです。

GitHubによるバージョン管理やクラウドサービスなど、プロが使う開発環境を学習段階から体験できるかどうかが、就職後の適応速度を大きく左右します。

ビジネス理解・課題発見力

技術力だけでは活躍できません。何を課題とするかを定義し、結果をどう経営に反映するかを伝える力も求められます。

このスキルはテキストや講義だけでは磨きにくく、実際の企業課題に向き合う実践の場でこそ身につくものです。

データサイエンティストの年収

年収はスキルレベル・経験年数・企業規模によって幅があります。ジュニア層で400〜600万円、中堅層で600〜800万円、ハイクラス層では1,000万円超のケースも報告されています。

厚生労働省の情報によると有効求人倍率は2.83倍、経済産業省の試算では2030年にIT人材が最大約79万人不足するとされており、今後も市場価値が高まる職種です。「AIに仕事を奪われる」という懸念もありますが、AIを活用できるデータサイエンティストへの需要はむしろ増大しており、希少価値は高まる一方です。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を解説します。

データや数字から仮説を立てることが好きな人

「なぜこの数値になっているのか」と自然に考えられる人は、データサイエンティストの素養があります。物事を感覚ではなく根拠で判断したい、データを手がかりに考えることが苦にならないといった傾向が強い人に向いている職種です。

数学が得意である必要はなく、数字が嫌いではないという方も十分に可能性があります。

地道な作業を継続できる人

業務の多くは地道な前処理作業です。欠損値の補完・データ整形・エラー対応を丁寧に積み上げられる人に向いています。すぐに華やかな成果を出したい、ルーティン作業が苦手という傾向がある人は、現実とのギャップを感じやすい可能性があります。

学び続けること自体が苦にならない人には適性があるでしょう。

ビジネスと技術の両方に関わりたい人

データサイエンティストは純粋な技術者ではなく、経営の判断を支える役割を担います。分析結果を経営層・マーケター・現場スタッフに伝え、意思決定を促す場面が多い職種です。

技術も好きだがビジネスや社会課題にも関わりたい、チームで成果を出すことにやりがいを感じるという人に特に向いています。

一方で、分析だけをひたすらやりたい、人との関わりは最小限にしたいという人は、業務内容とのギャップを感じる可能性があります。

KADOKAWAドワンゴ情報工科学院が選ばれる理由

ここでは、KADOKAWAドワンゴ情報工科学院が選ばれる理由を解説します。

IT企業ドワンゴ監修の実践カリキュラム

カリキュラムはIT企業・ドワンゴ監修のもと設計されています。MacBook・GitHub・AWS・Figmaなど、現役エンジニアが実務で使うツールと同じ環境で学ぶため、卒業後すぐに現場へ適応できる実践力が身につきます。

学習ステップは、基礎学習→個人課題→チーム制作という段階設計です。未経験から入学しても着実にスキルを積み上げられる構造になっています。現役エンジニアが講師を務めるため、現場感覚のある指導を直接受けられます。

産学連携で在学中から実績を積む

就職活動では、資格よりも「実際に作成した成果物（ポートフォリオ）」が重視されるケースが増えています。企業と連携した産学連携授業を通じ、在学中から実案件に近い経験と実績を積み上げられるのは、本学院ならではの強みです。

東京・大阪・名古屋・福岡・札幌の5都市にキャンパスを構え、AI/IoT専攻（3年制・週5日）やIT総合コース（週3日・2年制〜週5日・3年制）など、生活スタイルに合わせたコース選択も可能です。

データサイエンティストに関するよくある質問

最後に、よくある質問にお答えします。

データサイエンティストになるには何年かかりますか？

独学では1〜2年以上かかるケースが多いとされています。一方、体系的なカリキュラムを持つ専門学校（2〜3年制）では、段階的にスキルを積み上げながら就職を実現している事例もあります。個人の事前知識・学習スピード・選択するルートによって差があるため、一概には断言できません。

文系・数学が苦手でもデータサイエンティストになれますか？

なれる可能性は十分にありますが、統計学の基礎の習得は必要です。マーケター・製造業・営業職など、文系・異業種からキャリアチェンジに成功した事例は多数存在します。

データサイエンティストの資格は取得すべきですか？

必須ではないが、学習の指標として有効というのが現場での一般的な見解です。統計検定2級・G検定（JDLA）・E資格・Python3エンジニア認定基礎試験などが参考になります。ただし就職活動では、ポートフォリオのほうが評価されるケースが多くあります。