データサイエンティストになるには？ロードマップをプロが徹底解説

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は、ビックデータを分析する専門家で、ビックデータの活用が重要視されている現代において注目されている職種の1つです。

ですが、データサイエンティストを目指す場合、どのような方法で目指せば良いのかわからない人もいると思うので、まずはデータサイエンティストになる方法について紹介していきます。

独学で知識やスキルを習得して転職をする

データサイエンティストを目指すために、独学で知識やスキルを習得して転職する場合には、以下のようなロードマップでスキル習得から転職活動まで進めていくことになります。

独学で勉強する場合は、参考書・学習サービス・公式ガイドを活用して知識を習得し、資格取得やコンペティションでスキルを証明できる状態にしておくことが大切です。

その上で自己分析をしてキャリアプランを明確にし、履歴書・職務経歴書・ポートフォリオの作成や転職の軸・希望条件を整理して、転職サービスを活用して求人を探していきましょう。

独学のメリット・デメリット、スキル習得・転職活動におけるポイントも後述の見出しで紹介しているので、独学でデータサイエンティストを目指している人は参考にしてみてくださいね。

大学・専門学校・大学院を卒業して就職する

大学や大学院経由でデータサイエンティストを目指す場合には、以下のロードマップで進めていくことになります。

大学・専門学校・大学院を経由してデータサイエンティストを目指す場合には、まず学校の情報収集をした上で、入試を受けて入学する必要があります。

そして、授業を受けて単位を取得したり、ゼミや研究室でデータサイエンスに関する研究をおこないながら知識とスキルを磨いて、就職時期になったら企業研究や就職準備を進めていくことになります。

就職活動の流れは転職活動と大きく変わらないですが、学校の就職サポート課が相談に乗ってくれたり、EXPOが開催されたり、転職活動とは少し異なる形になることもあるのが特徴ですね。

エンジニアとして働いてからキャリアチェンジする

エンジニアとして働いてからデータサイエンティストにキャリアチェンジすることを考えている人は、以下のロードマップで進めていくことになります。

エンジニア経由でデータサイエンティストを目指す場合には、エンジニアとして働いている間にデータサイエンティストとして必要な知識やスキルを身につけてから、転職をする流れになります。

エンジニアとして働く際に意識した方が良いことは別途お伝えしますが、転職活動の流れはエンジニアへ転職した時と流れは変わらないので、転職サービスを活用して転職活動を進めていきましょう。

また、エンジニア未経験の人がエンジニア経由でデータサイエンティストを目指す場合は、Pythonエンジニアかデータベースエンジニアとして働くと、関連性があってスキル習得もしやすいですよ。

AIエンジニアやデータエンジニアも選択肢にはありますが、どちらも数学的な知識や学歴も重視されやすい職種なので、データサイエンティストと同様に未経験からの転職難易度は高いです。

そのため、もしエンジニア未経験からエンジニアになるなら、Pythonエンジニアかデータベースエンジニアとして働くことを検討すると良いですよ。

関連記事

Pythonエンジニアの転職は難しい？未経験から転職するには？

関連記事

未経験からデータベースエンジニアになるには？転職する際のポイントも解説

関連記事

未経験からAIエンジニアになるには？転職方法やロードマップを紹介

マーケターやアナリストからキャリアチェンジする

データサイエンティストを目指す場合には、マーケターやアナリストなどのマーケティング分析やデータを取り扱う仕事の経験を積んでからキャリアチェンジする選択もあります。

マーケターやアナリストとして働いてからデータサイエンティストへキャリアチェンジする場合には、以下の流れで進めていくことになります。

マーケターは未経験からでも挑戦する人も多く、仕事の中で仮説検証やデータ分析、戦略立案をする機会もあるので、データサイエンティストとしてのキャリアステップとしてはおすすめの選択肢です。

また、アナリストも分析の専門家で、データサイエンティストへのキャリアステップとしては、他の職種よりも親和性が高いため、データサイエンティストを目指す人におすすめの職種になります。

マーケターやアナリスト経由でデータサイエンティストを目指す場合には、PythonやR言語のスキル習得も必要ですが、データ分析に関する知見はあるので、転職時にもアピールできます。

そのため、マーケティングや分析関係の仕事に興味がある人は、マーケターやアナリストとして働きながら、スキルを習得してデータサイエンティストへキャリアチェンジを目指すと良いですよ。

データサイエンティストになる方法のメリット・デメリット

データサイエンティストになる方法には「独学」「大学・専門学校・大学院」「エンジニアからキャリアチェンジ」「マーケターやアナリストからキャリアチェンジ」などの方法があります。

それぞれ、具体的なロードマップは違いますが、メリットやデメリットにも違いがあるので、どの方法が最適なのか判断するためにも、それぞれの選択肢のメリット・デメリットも確認していきましょう。

独学の場合

独学でスキル習得してから転職する場合には、以下のようなメリット・デメリットが挙げられます。

独学でスキル習得をするメリットとしては、自分が学習したい内容に限定して、自分のペースで勉強できたり、他の選択肢に比べて学習コストを抑えることができるのがメリットとして挙げられます。

ですが、独学だと自分で学習計画を立てたり、疑問点も自分で調べる必要があるため、人によって学習効率が変わり、データ分析やプログラミングの学習難易度は高いので挫折してしまう人も多いです。

大学・専門学校・大学院を卒業する場合

大学・専門学校・大学院を卒業してデータサイエンティストを目指す場合のメリット・デメリットには以下のようなものが挙げられます。

大学・専門学校・大学院を卒業してデータサイエンティストを目指す場合、専門知識を体系的に勉強できて、関連分野の知識も幅広く学べるので、独学よりも知識の幅を広げることができます。

また、研究室でのPJや実習を通して実践的なスキルを習得できる可能性もありますし、就職活動では学歴による足切りを回避できるので、高卒者や文系大学出身者は選択肢に入れるのもおすすめです。

ですが、大学・専門学校・大学院は、150万円〜500万円の学費がかかり、2年〜4年程度の学習期間が必要なので、働きながら通学するのが難しいと感じる人も多く、理論中心のカリキュラムも多いので実践的なスキルを身につけられるとは限りません。

そのため、大学・専門学校・大学院に通うことを検討している人は、自分の中で学校に通うメリット・デメリットをしっかりと精査した上で、どうするか判断していくことが大切です。

エンジニアからキャリアチェンジする場合

エンジニアとして働きながらスキルを身につけてから、データサイエンティストへキャリアチェンジする場合のメリット・デメリットには以下のようなものが挙げられます。

エンジニアとして働いてからデータサイエンティストへキャリアチェンジする際には、特定のプログラミング言語を用いた開発経験があることで基盤が確立されているので、データサイエンティストに必要な知識やスキルの習得がしやすいです。

また、直接データサイエンティストになるよりも、エンジニア経験がある方が、開発分野へのキャリアの選択肢もできるため、キャリアパスが広がるのもメリットとして挙げられますね。

ですが、エンジニアとして働きながらだと、仕事と勉強を両立する必要がありますが、職場環境によっては思うように勉強ができなかったり、プライベートの時間も削る必要があります。

その他にも、エンジニア経験があっても、数学的な知識やデータ分析のスキルの証明が必要ですし、既存スキルによってはPython・R言語・SQLなどのプログラミング言語の習得も必要です。

マーケターやアナリストからキャリアチェンジする場合

マーケターやアナリストとして働いてからデータアナリストへキャリアチェンジする場合のメリット・デメリットには以下のようなものが挙げられます。

マーケターやアナリストとして働いてからデータサイエンティストへ転職する場合には、業務内容が共通する部分もあるため、経験や実績が選考で評価されやすいのが最大のメリットとなります。

ですが、マーケターやアナリストとして働いていても、データサイエンティストになるには、プログラミングスキルの習得は必要ですし、統計学や統計分析、機械学習やモデリング関連の知識も必要です。

また、エンジニア経由で転職するのと同様に、仕事と勉強を両立する必要があるので、スキルを習得する際にはプライベートの時間を削る必要があるのがデメリットとして挙げられますね。

データサイエンティストになる際に意識すること

データサイエンティストを目指す方法によって、意識しておいた方が良いポイントがあります。

効率的にスキルを習得したり、転職後のキャリア形成を円滑に進めていくために大切なことをお伝えするので、検討している選択肢のポイントはチェックしておいてくださいね。

独学の場合

データサイエンティストに求められる知識やスキルは、分野が限定されてはいますが、プログラミングスキルや数学的な知識の習得難易度は高いため、独学に慣れていないと挫折してしまう人も多いです。

特に、関連職種の経験がない人の場合、どの程度のレベルの知識やスキルが求められるのかイメージしづらいですし、基盤となる知識やスキルがないためつまづいてしまうこともたくさんあります。

そのため、独学で知識やスキルを習得する場合には、目的を明確にしつつ、スモールステップで目標を立てて、毎日勉強を続けることが大切です。

また、転職活動では、知識やスキルを証明する必要があるため、関連資格を取得したり、ポートフォリオを作成しておくと、選考時にもアピールできる要素が増えるので、優先的に取得しておきましょう。

大学・専門学校・大学院を卒業する場合

大学・専門学校・大学院を卒業してデータサイエンティストを目指す場合には、学校選びと在学中の行動が就職活動やその後のキャリアに影響するので、受け身にならずに積極的に活動していきましょう。

というのも、データサイエンティスト分野では、学歴で数学知識の有無を確認したり、大学・大学院の知名度が選考に影響することもあるため、学校選びでは知名度や研究室の実績の確認も大切です。

また、学校生活でもインターンに参加したり、自主的にプロジェクトを立ち上げて実績を作るアクションができると、就職活動でも評価されやすいです。

そのため、大学・専門学校・大学院を卒業してデータサイエンティストを目指す場合には、少なくても学費分の成果が得られるように、学生だからこその強みを活かしてスキルを磨いていくと良いですよ。

エンジニアからキャリアチェンジする場合

エンジニアとして働きながらデータサイエンティストに必要な知識やスキルを習得して、キャリアチェンジする場合には、最初にどのエンジニアとして働くかで、キャリア形成のしやすさが変わります。

そのため、エンジニア経由でデータサイエンティストを目指すなら、PythonとSQLのスキルを磨けるPythonエンジニアかデータ関連の業務に携われるデータベースエンジニアを選ぶのがおすすめです。

他にも、AIエンジニアやデータエンジニアも関連性が高いのでおすすめですが、未経験だとデータサイエンティストと同様に転職難易度は高いので、まずはPythonエンジニアとして働いた方が良いですね。

そして、エンジニア経由で転職する際には、統計学やデータ分析の知識やスキルの証明が必要なので、統計検定やデータ分析関連の資格を取得したり、ポートフォリオを作成しておくようにしましょう。

マーケターやアナリストからキャリアチェンジする場合

マーケターやアナリストとして働きながら、データサイエンティストに必要なスキルを習得してキャリアチェンジする場合には、マーケターやアナリストとしての実績をアピールしていきましょう。

データサイエンティストになるには、Python・R言語・SQLなどのプログラミング言語の習得も必要ですが、プログラミングスキルとデータ分析の実績なら、データ分析の実績の方が評価されやすいです。

もちろん、一定レベルのプログラミングスキルは必要ですが、データ分析はBIツールでも代用できるので、手を動かせることよりも分析結果をどのように活かして貢献してきたのかの方が評価されます。

そのため、マーケターやアナリストとして働く際には、プログラミングスキルを習得したり関連資格を取得しながらも、実績を積むことを最優先に考えていくと、キャリアチェンジしやすくなりますよ。

データサイエンティストに必要な知識やスキルを身につける方法

データサイエンティストになるには、知識やスキルを習得する必要がありますが、知識やスキルを習得する際には「独学」「学校に通う」「プログラミングスクールを活用する」といった方法があります。

勉強方法は前職の経験やキャリアの方向性によって変わりますが、それぞれどのように勉強を進めていくことになるのかについて紹介していくので、参考にしてみてくださいね。

参考書や学習サービスを活用して知識やスキルを身につける

データサイエンティストに必要な知識やスキルを独学で習得する場合には、参考書や学習サービスを活用して学習を進めていく人も多いです。

ですが、参考書や学習サービスも数があるので、参考書や学習サービス選びに迷った時には、以下の中から選ぶと良いですよ。

独学で勉強する場合には、自身の知識レベルに合わせた参考書を選んだり、プログラミング学習サービスで手を動かしながらプログラミングの勉強をしていくと効率的に知識やスキルの習得ができます。

また、プログラミング言語について勉強する場合には、公式ガイドや論文を読む方法もありますし、実践的なスキルを身につけるために演習を通して勉強を進めていくのもおすすめです。

大学・専門学校・大学院に通って知識やスキルを身につける

大学・専門学校・大学院に通って知識やスキルを身につける際には、学校のカリキュラムに沿って勉強を進めて単位を取得していくことになります。

また、ゼミや研究室ではデータ分析に関する研究をしたり、データ分析プロジェクトを通して実践的なスキルを習得していきます。

独学やプログラミングスクールでも知識の習得はできますが、大学・専門学校・大学院では、数学の専門的な知識を体系的に学べるため、独学で数学的な知識やプログラミングのスキル習得をする自信がない人にはおすすめの選択肢になります。

データサイエンティスト関連の学部・学科がある大学・専門学校・大学院は全国にありますが、学校で知識やスキルを身につけるのであれば、目的と優先順位を明確にして、学校選びをすると良いですよ。

プログラミングスクールを活用して知識やスキルを身につける

データサイエンティストに関連する知識やスキルを習得するのであれば、独学や大学・専門学校・大学院に通う方法もありますが、プログラミングスクールを活用する選択肢もあります。

プログラミングスクールは、エンジニアとして働いてからデータサイエンティストを目指したい人やエンジニア・マーケター・アナリスト経験者がスキル習得したい場合におすすめの選択肢です。

プログラミングスクールにもコースの内容や受講料には違いがあるため、利用する際には目的に合わせてスクールを比較して選ぶことが大切です。

そして、プログラミングスクールにも種類があり、選ぶ際に迷う人もいると思うので、特におすすめのプログラミングスクールも紹介していきますね。

プログラミングスクールでコースの内容や学習期間、受講料やサービスの内容には違いがありますが、データサイエンティストに必要な知識やスキルを身につけるなら侍エンジニアがおすすめです。

また、侍エンジニアでは、Pythonエンジニアの転職保証コースがあり、転職成功率99%の実績を誇っているので、Pythonエンジニア経由でデータサイエンティストを目指したい人は活用すると良いですよ。

データサイエンティストへの就職・転職を成功させるコツ

未経験からデータサイエンティストを目指す際には、就職・転職を成功させたり、就職活動・転職活動を有利に進めるためのコツもあります。

データサイエンティストは、Web系のエンジニア職種に比べて転職難易度が高いので、少しでも就職・転職の成功率を上げたい人は、ぜひ参考にしてみてくださいね。

データサイエンティストに関連する資格を取得する

データサイエンティストになるには、プログラミングや数学、データ分析に関する知識やスキルの証明が必要なため、資格取得は転職の成功率を上げるために有効な手段となります。

特に、以下の資格はデータサイエンティストとして働く際に必要な知識やスキルに関する資格なので、積極的に取得していくと良いですよ。

データサイエンティストが取得しておきたい資格はいくつかありますが「E資格」「統計検定 準1級」「Python3エンジニア認定データ分析試験」は優先的に取得を目指しましょう。

その他にも、データサイエンティストの業務で活かせる資格はありますが、資格取得をするにも時間が必要ですし、勉強する場合には目安が必要なので、3つの資格取得を目指して勉強すると良いですよ。

また、他の資格もデータサイエンティストとして働く中で役に立つので、専門性を高めて市場価値を上げていきたいと考えている人は、必要に応じて取得していきましょう。

スキル習得後にポートフォリオを作成する

データサイエンティストになるには、スキルを習得した後には転職時に知識やスキルがあることを証明するためにポートフォリオを作成しましょう。

データサイエンティストのポートフォリオを作成する際には「機械学習モデル」「ダッシュボード」「パイプライン」「分析レポート」「Webサービス」など、自身で制作した成果物を掲載します。

ポートフォリオでは、ソースコードを公開する場合にはGitHubを活用するのがおすすめですが、自身でポートフォリオサイトを作成したり、成果物の情報をまとめたPDF書類を作成する方法もあります。

それぞれの媒体でポートフォリオを作成する時に意識すべきポイントは変わりますが、ポートフォリオの有無で転職の成功率に差が出るので、スキル習得後にはできる限り作成しておくようにしましょう。

自己分析をしてキャリアの方向性を明確にする

データサイエンティストになるには、まず自己分析をしてキャリアの方向性を明確にした上で、具体的なキャリアプランを立ててスキル習得や転職活動を進めていくことが大切です。

自己分析では「どのようなデータサイエンティストになりたいのか」「データサイエンティストとして働く中でどのようなキャリアパスを歩みたいのか」も整理してキャリアの方向性を明確にします。

また、データサイエンティストは、業界業種に関係なく活躍できる職種なので、どの業界で働いていきたいのかも整理して、業界知識を調べておくと転職時にも意欲の高さや計画性をアピールできますよ。

そして、データサイエンティストとしてのキャリアのゴールを明確にした上で、どのような企業で働けば良いのか考えたり、転職を成功させるためにどのような行動が必要なのかも考えていきましょう。

関連記事

【プロが教える転職必勝法】自己分析のやり方やシートの使い方を解説

関連記事

ITエンジニアのキャリアプランの考え方は？キャリアパス13選を徹底解説

転職エージェントに相談して転職活動を進める

データサイエンティストを目指す際には、転職エージェントを活用して転職活動を進めるのがおすすめです。

IT業界に精通したエージェントを活用すると、求人の幅を広げたり、転職の成功率を上げることができます。

特に未経験からデータサイエンティストを目指す際には、実務経験がない中で選考でどのようにデータサイエンティストとして活躍できるかをアピールするかが難しいポイントです。

IT業界に精通した支援実績が豊富なエージェントなら、企業に合わせて具体的なアドバイスをもらうことができますよ。

他にもIT業界特化の転職エージェントについて詳しく知りたい人は下記の記事も参考にしてみてくださいね。

関連記事

【2024年最新】IT転職エージェントおすすめ19選！エンジニア向けに厳選比較

関連記事

【2024年版】データサイエンティストにおすすめの転職エージェント！

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、データ分析の専門家の役割を担っていますが、具体的にはデータ収集から分析結果の共有まで様々な仕事を行っています。

データサイエンティストは、課題解決や検証をおこなうためのデータ分析全般の業務をおこなう仕事で、データの収集や抽出、集めたデータの集計や分析・解析、分析結果のレポート作成までおこないます。

その他にも、ビックデータを活用した機械学習モデルの構築や効果検証、課題の顕在化や解決策の提言などをおこなうこともあり、マーケティングや戦略立案に携わる人と連携して仕事をすることも多いです。

データサイエンティストと関連職種との役割の違い

データサイエンティストは、データ分析の専門家としての役割を担っていますが、データサイエンティストと似た役割を担う職種や関連性のある職種もたくさんあります。

特に、AIエンジニアやPythonエンジニア、データエンジニアやデータアナリスト、データベースエンジニアは関連性があって混同しやすいので、それぞれの役割の違いついて説明していきますね。

AIエンジニアはAIに特化していて、ビックデータを分析・活用して機械学習モデルを構築することもありますが、データサイエンティストのようにAI以外の分野に関わることは少ないです。

また、Pythonエンジニアもスキルが同じなので、データサイエンティストと似たようなことはできますが、Webサービスやシステムの開発に特化しているので、役割は明確に分かれていますね。

そして、データエンジニアとデータアナリストは、データサイエンティストの業務を「データ管理」と「データ分析」の役割で分担していると考えると、イメージしやすいですよ。

データベースエンジニアは、データベースの構築を専門におこなうエンジニアで、データエンジニアと同じような業務に携わることもあるので、データサイエンティストとの関連性もある職種となっています。

データサイエンティストに求められる知識・スキル

データサイエンティストは、データ分析の専門家として働くことになりますが、実際に働く際には以下のような知識やスキルが求められます。

いずれも、データサイエンティストとして働くために必須の知識・スキルなので、データサイエンティストを目指す人は、習得しておきましょう。

ビックデータ分析で必要なPythonのスキル

データサイエンティストとして働くのであれば、ビックデータの分析も用いられるPythonのプログラミングスキルは優先的に習得しておきましょう。

Pythonは、様々な開発で活用されるプログラミング言語ですが、データサイエンティストとして働くなら、TensorFlowやPyTorchのフレームワークのスキルも身につけておいた方が良いですね。

また、データ整形や計算処理ができるNumpy・Pandas・SciPyやデータの可視化で使うmatplotlib・seaborn、アルゴリズム構築のためのscikit-learnなどのライブラリの知識も必要です。

Pythonを活用するとデータ分析業務を自動化できるため、データサイエンティストとして働くなら、Pythonとデータ分析関連のフレームワークやライブラリのスキルは身につけておくと良いですよ。

データ解析に特化しているR言語のスキル

データサイエンティストには、データ分析をおこなうプログラミング言語のスキルが求められますが、データ分析をおこなう際には、統計解析に特化しているR言語の知識やスキルも求められることが多いです。

R言語では、統計解析やデータ分析、機械学習やバイオインフォマティクスの分野で活用されており、処理したデータをグラフとして可視化できる点に強みがあります。

また、R言語では、RStudioという統合開発環境を活用したり、ggplot2などのソフトを活用してデータを可視化することもあるため、関連するツールやソフトの知識も身につけておくと便利ですよ。

ですが、R言語はPythonのようにビックデータの処理には向いていないので、データ分析をおこなう際には、R言語とPythonの得意分野を理解した上で、状況に応じて使い分けていくことも求められます。

SQLやQueryを用いたデータ抽出のスキル

データサイエンティストとして働く場合には、データベースからデータを抽出するためにSQLやQueryを活用することもあります。

SQLはデータベースにデータを格納したり、データベースからデータを検索・抽出するために活用されるプログラミング言語で、MySQLやPostgreSQLがよく使われています。

また、Queryはデータベースの中から抽出するデータの条件を指定するための命令のことで、ビックデータからデータ抽出をおこなう際にはBigQueryを活用することも多いです。

その他にも、データベース構築をおこなうならOracleなどのDBの知識も必要ですが、データサイエンティストとして働くなら、最低でもSQLとQueryに関する知識とスキルは身につけておきましょう。

確率や統計などの数学的な知識

データサイエンティストとして働くのであれば、ビックデータの分析や統計分析をおこなうこともあるため、確率や統計などの数学的な知識も必要です。

データサイエンティストに求められる数学的な知識には「微分積分」「線形代数」「統計学」「確率統計」「数理最適化」「フーリエ解析」「ベイズ統計」「ラプラス変換」などが挙げられます。

また、データサイエンティストとして働く場合には、データ分析をする場合には大学レベルの数学知識、統計モデルの構築をする場合には大学院レベルの数学知識が求められます。

そのため、未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、最低でも大学で学ぶレベルの数学知識が必要だと考えて、知識を習得していきましょう。

データ分析・解析手法に関する知識

データを分析する際には、特定の手法に沿ってデータを分析したり、フレームワークに沿って情報を整理していくことも多いため、データ分析・解析手法に関する知識は必要不可欠とされています。

データ分析・解析の手法やフレームワークにも種類があり、多変量データ分析や時系列データ分析、顧客分析や商品分析など、データの活用目的によって最適な分析手法は変わります。

そのため、データサイエンティストとして働く場合には、分野によって活用される分析・解析手法やフレームワークに関する知見を身につけた上で、現場で活用できるようにしておくことも必要ですね。

手法やフレームワークはデータのカテゴライズや可視化を効率的におこなうために有効なものなので、未経験からデータサイエンティストを目指す場合には、知識として身につけておくようにしましょう。

データ分析ツールを用いた分析スキル

データサイエンティストとして働く場合には、データ分析手法やフレームワークに沿ってデータの分析をおこなうことが多いですが、データ分析ツール(BIツール)を用いて分析をおこなうこともあります。

BIツールにもいくつか種類がありますが、直感的な操作でデータを視覚化できるTableauやMicrosoftが提供するBIツールであるPower BI、統計解析ができるSPSSは利用されることもよくあります。

また、AIによるデータ分析ができるDataRobotやRows AI、AIを活用してデータ分析の補助をしてもらえるQlik Senseなど、様々なツールがあります。

データ分析ツールは実際に業務で使わないと利用する機会がないですが、無料で使えるサービスもあるので、特徴と使い方を理解しておくだけでも良いので、自主的に情報収集をしておくと良いですよ。

データサイエンティストの給料・年収

厚生労働省運営の職業情報提供サイト「jobtag」によると、データサイエンティストの平均年収は554.3万円となっており、日本の職種全体の平均年収の460万円と比較しても年収の水準は高いです。

また、求人情報を基に給料情報をまとめて提供している「求人ボックス 給料ナビ」では、データサイエンティストの平均年収は696万円となっています。

公開求人の給料分布は743万円〜852万円となっており、給料幅は416万円〜1,287万円であることからも、データサイエンティストは高く他の職種よりも需要があり、年収が高いことがわかります。

未経験からデータサイエンティストになると年収は400万円〜500万円程度ですが、経験を積んでスキルを磨くことで年収1,000万円も目指せるので、興味のある人は積極的に目指してみると良いですよ。

データサイエンティストの需要・将来性

データサイエンティストの需要は非常に高く将来性もあります。

というのも、データサイエンティストは分析結果を基に、企業の経営判断に必要な情報を整理して提言する、重要な役割を担う仕事だからです。

今後のデータサイエンティストの将来性について詳しく知りたい人は下記の記事も参考にしてみてださいね。

関連記事

データサイエンティストの将来性・需要｜必要なスキルや年収も紹介

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として働く場合のキャリアパスはいくつかありますが、主な選択肢としては以下のようなものが挙げられます。

データサイエンティストのキャリアパスには、スペシャリストとして様々な業界でデータ分析の経験を積んだり、チームリーダーやマネージャーへのキャリアアップを目指す選択肢があります。

その他にも、データサイエンティストとして経験を積んでデータを活用した戦略立案をおこなうコンサルタントやグロースハッカーとして、ストラテジ職へキャリアアップするのもおすすめです。

また、データサイエンティストはAIの機械学習モデルの構築をおこなうこともあるため、AI開発に携わるAIエンジニアへキャリアチェンジする選択肢もあります。

データサイエンティストに関するよくある質問

最後に、データサイエンティストを目指す人が気になるよくある質問についてまとめてみました。

未経験からでもデータサイエンティストにはなれますか

データサイエンティストは文系でもなれますか

データサイエンティストになるなら独学と大学どっちが良い

データサイエンティストには資格は必要ですか

データサイエンティストはやめとけと言われるのはなぜですか

データサイエンティストとしてフリーランスになるにはどうすれば良いですか