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データサイエンティスト

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フューチャーワーク指数(将来性)

すべての職業の平均
4.44.4
16人が回答
未来実感
4.44.4
貢献実感
4.44.5
自立実感
4.44.2

データサイエンティストの仕事

データサイエンティストとは、大量のデータを加工・分析し、ビジネスに価値をもたらす専門家。顧客・ユーザーの行動履歴を分析して購買などのアクションにつなげることや、企業内の業務データを収集して効率化を促すなど、役割は多岐にわたる。近年はAIを学習させる教師データを生成する仕事にも注目が集まる。

データサイエンティストのキャリアパス(前職・転職先)

  1. 1.
    CEO(最高経営責任者)
    2人(13%)
  2. 2.
    データサイエンティスト
    2人(13%)
  3. 3.
    データアナリスト
    2人(13%)
  4. 6.
    マーケティングプランナー
    1人(6%)
  5. 7.
    SE(SIer・ベンダーSE)
    1人(6%)
  6. 9.
    研究開発
    1人(6%)
  7. 11.
    その他
    1人(6%)

データサイエンティストの平均年収

20代
756万円
30代
1110万円
40代
- 万円
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データサイエンティストの経験談を読む

  • やりがい16件
  • 苦労16件
  • 未経験者へのおすすめ本16件
  • この職業のプロになるには16件
  • 志望動機0件
  • 向いている人・向いていない人0件
  • 副業・兼業0件
  • この職業を一言で表すと?16件
  • データサイエンティストやりがい

    仕事の中で、最も楽しいと感じる瞬間はどんな時ですか?

    • 大野 康明
      現職者大野 康明
      経験: 8年
      フラー 株式会社

      データでの分析結果と現実での曖昧な肌感が結びついたとき

      データという「素材」と、分析という「道具」があったからこそ、現実をより深く理解できた、と思えた時です。


      データというのは、あくまでの現実に起きている事象の一部を切り取った写像であり、全てを説明できるわけではないです。


      その上で、データを分析して見つけた結果の背景を探った時に、その理由が現実での動きに結びついたとき、楽しさを感じます。


      そして、それを知ったからこそ、実際の施策や意思決定が変わり、きちんと結果がでたときには、「データを...

      分析したからこそ、出せた成果」という実感を大いに感じられ、やりがいを感じます。


    やりがいをもっと読む (16)

  • データサイエンティスト苦労

    この仕事をやっていて、眠れないほどしんどい瞬間はどんな時ですか?

    • 岡本 壮大
      現職者岡本 壮大
      経験: 3年
      エヌエヌ生命保険株式会社

      ブームになったからこそ、懐疑的に見られる

      データサイエンスはまだ新しい分野でありながら、昨今のAIブームで大きくその名を知られることになりました。

      しかし仮にデータサイエンティストの名前は知っていたとしても、

      実際の仕事の中身をよく理解している人は、まだ世の中に多くはありません。

      このため、例え大きな期待をもって迎えられた立場だとしても、

      最初に周囲の部門を説得し、理解や信頼を得るまでは非常にしんどいプロセスとなります。


      データサイエンスにおいて新しい知見を得るためには、横断...

      的なデータ活用が必須となるケースが多いため プロジェクトの初めに、今までの業務では協働することのなかった多くの部門と並列的に交渉することが多いです。 先に述べたように、データサイエンスに対する実際の理解はまだまだ足りないのが現実です。 横断的な業務においてはデータオーナーである既存のビジネス部門の協力を得る必要がありますが、 その各部門がデータサイエンスを得体の知れないものと捉えていると、コミュニケーションに多大なコストを払うことになります。 特にデータの宝の山である伝統的大企業ほど組織が大きくコミュニケーションが複雑になるため、 必然的に、データが実際に揃い触り始めるまでのプロセスに多大な努力と時間をかけることになります。 そのような状況下でデータ活用の有用性を訴えるためにも、分かりやすく伝える力は必須であると考えています。


    苦労をもっと読む (16)

  • データサイエンティスト未経験者へのおすすめ本

    転職や就活で、この職業を目指す未経験の方におすすめの書籍は何ですか?理由と合わせて教えてください。

    • 浅井 貴宏
      現職者浅井 貴宏
      経験: 1年未満
      フロンティア株式会社

      『データサイエンティスト・ハンドブック』丸山宏・山田敦・神谷直樹

      「データサイエンティストとは」「必要なスキル」「実際にどういった分析をしているのか」などをまるっと理解することができる初心者向けの本。


      特に、「データ分析を有効活用できる組織」に関する記述が参考になります。


      データサイエンティストはデータ分析ができるだけでなく、その他の部署と連携することが非常に大切です。


      そのためにも、他部署との関わり方やバリューの発揮方法などを、この本を通して理解しておくと良いと思います。


    未経験者へのおすすめ本をもっと読む (16)

  • データサイエンティストこの職業のプロになるには

    同業の先輩や同僚にアドバイスされたことで、最も仕事上の教訓になったことは何ですか?

    • 西田 貴紀
      現職者西田 貴紀
      経験: 3年
      Sansan株式会社

      「正しさ」「分かりやすさ」「面白さ」を分けて考える

      データ分析の結果を伝えるとき、「正しさ」「分かりやすさ」「面白さ」を分けて考えるように教わったことを常に意識しています。


      「正しさ」「分かりやすさ」「面白さ」を全て実現することができれば非常に相手に伝わり易くていいですが、なかなか難しいのが現実です。

      私もそうですが、数学が好きで論理的に考える人はどうしても物事の「正しさ」を重視しすぎる傾向にあります。例えば、分析に扱った手法からそこに至る過程の詳細を説明することで結果を正しく伝えられ...

      ますが、対面するパートナーや顧客がデータ分析の知見がないと到底理解できません。 アカデミアとは異なるので、詳細を事細かに正しく伝えるのではなく、分析に関する知見がない人でも理解できるように、「わかりやすい」事例や「面白い」データからの発見などを意識してプレゼンテーションに加えることで、分析結果がわかりやすく伝わるように工夫しています。


    この職業のプロになるにはをもっと読む (16)

  • データサイエンティストこの職業を一言で表すと?

    この職業について未経験の人に説明するとしたら、どんなキャッチコピーをつけますか?

    この職業を一言で表すと?をもっと読む (16)

データサイエンティストの編集者コラム

戦略家の頭脳と翻訳家のマインドが大切


JobPicks副編集長 伊藤健吾

データサイエンティストが加工・分析する「データ」には、大量かつ様々な種類があります。それを事業戦略の立案やAIの学習用に使える形にするだけでも、大変な労力と技術力が求められます。


ただ、この職業の最終目標は「データを利用可能にする」だけではありません。投稿者のコメントを読んでも分かるように、各種データを利用する側=人やソフトウェアが、ビジネスで成果を出すための支援をするのがミッションです。


そのため、自ら立てた仮説に基づいてデータ分析を行う戦略家のような役割と、分析結果を共有する相手の使い勝手を踏まえて作業を進める翻訳家的な役割が問われます。


これを両立するのは言うは易し、行うは難しですが、誰もが頭を悩ませるような複雑な問題を解くことに挑戦したくなる、知的格闘が好きな人には向いている仕事と言えるでしょう。

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