データサイエンティストの転職・正社員求人、副業・業務委託案件、募集の傾向・特徴

まずは、Offersにおけるデータサイエンティストの求人・案件の傾向・特徴をご紹介いたします。2024年7月8日現在、Offers上で募集しているデータサイエンティストの求人・案件数は260件（※公開求人・案件のみ）です。また、雇用形態別のデータサイエンティストの求人・案件数は次のとおりです。

• データサイエンティストの転職・正社員求人数：258件（※公開求人のみ）(※2024年7月8日現在）
• データサイエンティストの正社員（業務委託からスタートOK）求人・案件数：16件（※公開求人・案件のみ）(※2024年7月8日現在）
• データサイエンティストの副業・フリーランス・業務委託求人・案件数：18件（※公開求人・案件のみ）(※2024年7月8日現在）

データサイエンティストの求人・案件の年収・時給単価データ分布

データサイエンティストの転職・正社員求人の年収データ分布

2024年7月8日現在、Offers上で募集しているデータサイエンティストのすべての転職・正社員求人：258件の最低年収、最高年収データ（※公開求人のみ）は次のとおりです。

• データサイエンティストの転職・正社員求人における最低年収：550万円
• データサイエンティストの転職・正社員求人における最高年収：2,000万円

データサイエンティストの副業・フリーランス・業務委託求人・案件数の時給単価データ分布

2024年7月8日現在、Offers上で募集しているデータサイエンティストの副業・フリーランス・業務委託求人・案件数：18件の最低時給単価、最高時給単価（※公開求人のみ）は次のとおりです。

• データサイエンティストの副業・フリーランス・業務委託求人・案件における最低時給単価：3,000円
• データサイエンティストの副業・フリーランス・業務委託求人・案件における最高時給単価：5,000円

データサイエンティストの求人・案件における年収・時給単価データ分布

次に、Offersにおけるデータサイエンティストの求人・案件の年収・時給単価データ分布をご紹介いたします。2024年7月8日現在、Offers上で募集しているデータサイエンティストのすべての求人・案件：260件の年収データ分布（※公開求人のみ）は次のとおりです。

データサイエンティストの転職・正社員求人における最低年収データ分布

2024年7月8日現在、Offers上で募集しているデータサイエンティストのすべての転職・正社員求人：258件の最低年収データ分布（※公開求人かつ最低年収が設定されている求人のみ）は次のとおりです。

• 300万円〜349万円：4件
• 350万円〜399万円：11件
• 400万円〜449万円：37件
• 450万円〜499万円：17件
• 500万円〜549万円：36件
• 550万円〜599万円：10件
• 600万円〜649万円：35件
• 650万円〜699万円：5件
• 700万円〜749万円：9件
• 750万円〜799万円：3件
• 800万円〜849万円：65件
• 850万円〜899万円：0件
• 900万円〜949万円：3件
• 950万円〜999万円：1件
• 1,000万円〜1,049万円：3件
• 1,050万円〜1,099万円：1件
• 1,100万円〜1,149万円：0件
• 1,150万円〜1,199万円：1件
• 1,200万円〜1,249万円：0件
• 1,250万円〜1,299万円：0件
• 1,300万円〜1,349万円：0件
• 1,350万円〜1,399万円：0件
• 1,400万円〜1,449万円：0件
• 1,450万円〜1,499万円：0件

データサイエンティストの転職・正社員求人における最高年収データ分布

2024年7月8日現在、Offers上で募集しているデータサイエンティストのすべての転職・正社員求人：258件の最高年収データ分布（※公開求人かつ最高年収が設定されている求人のみ）は次のとおりです。

• 300万円〜349万円：0件
• 350万円〜399万円：0件
• 400万円〜449万円：0件
• 450万円〜499万円：0件
• 500万円〜549万円：0件
• 550万円〜599万円：4件
• 600万円〜649万円：8件
• 650万円〜699万円：3件
• 700万円〜749万円：15件
• 750万円〜799万円：9件
• 800万円〜849万円：84件
• 850万円〜899万円：3件
• 900万円〜949万円：21件
• 950万円〜999万円：4件
• 1,000万円〜1,049万円：26件
• 1,050万円〜1,099万円：2件
• 1,100万円〜1,149万円：2件
• 1,150万円〜1,199万円：0件
• 1,200万円〜1,249万円：23件
• 1,300万円〜1,349万円：7件
• 1,350万円〜1,399万円：3件
• 1,400万円〜1,449万円：6件
• 1,450万円〜1,499万円：0件

データサイエンティストの副業・業務委託・フリーランス求人・案件数

さらに、Offersにおけるデータサイエンティストの副業・業務委託・フリーランス求人・案件数の傾向をご紹介します。2024年7月8日現在、Offersで募集しているデータサイエンティストの副業・業務委託・フリーランス求人・案件数は18件（※公開求人のみ）となっています。

データサイエンティストの副業・業務委託・フリーランス求人・案件数における時給・単価データ分布

2024年7月8日現在、Offers上で募集しているデータサイエンティストの副業・業務委託・フリーランス求人・案件の時給・単価データ分布（※公開求人のみ）は次のようになっています。

データサイエンティストの副業・業務委託・フリーランス求人・案件における最低時給・単価データ分布

• 1,000円〜1,499円：0件
• 1,500円〜1,999円：0件
• 2,000円〜2,499円：0件
• 2,500円〜2,999円：0件
• 3,000円〜3,499円：1件
• 3,500円〜3,999円：1件
• 4,000円〜4,499円：1件
• 4,500円〜4,999円：0件
• 5,000円〜5,499円：2件
• 5,500円〜5,999円：0件
• 6,000円〜6,499円：0件
• 6,500円〜6,999円：0件
• 7,000円〜7,499円：0件
• 7,500円〜7,999円：0件

データサイエンティストの副業・業務委託・フリーランス求人・案件における最高時給・単価データ分布

• 1,000円〜1,499円：0件
• 1,500円〜1,999円：0件
• 2,000円〜2,499円：0件
• 2,500円〜2,999円：0件
• 3,000円〜3,499円：0件
• 3,500円〜3,999円：0件
• 4,000円〜4,499円：0件
• 4,500円〜4,999円：0件
• 5,000円〜5,499円：0件
• 5,500円〜5,999円：0件
• 6,000円〜6,499円：1件
• 6,500円〜6,999円：0件
• 7,000円〜7,499円：1件
• 7,500円〜7,999円：0件

データサイエンティストとは何か

データサイエンティストの定義

データサイエンティストという職業は、近年急速に注目を集めています。この専門家は、膨大なデータから価値ある洞察を引き出し、ビジネスの意思決定を支援する重要な役割を担っています。データサイエンティストは、数学、統計学、コンピュータサイエンスの知識を駆使して、複雑なデータを分析し、企業や組織の課題解決に貢献するプロフェッショナルなのです。

データサイエンティストが担当する仕事

データサイエンティストの仕事は多岐にわたります。主な業務には、データの収集と前処理、統計的分析、機械学習モデルの構築、データの可視化などが含まれます。例えば、ある小売企業のデータサイエンティストは、過去の売上データと気象情報を組み合わせて、将来の需要を予測するモデルを開発するかもしれません。また、医療分野では、患者の診療データを分析して、疾病の早期発見や個別化医療の実現に貢献することもあるでしょう。

データサイエンティストの需要増加の背景

データサイエンティストの需要が急増している背景には、ビッグデータの爆発的な増加があります。IDCの調査によると、2025年までに世界のデータ量は175ゼタバイトに達すると予測されています。この膨大なデータを有効活用するには、高度な分析スキルを持つ専門家が不可欠です。さらに、AIやIoTの普及により、データの重要性がますます高まっており、データサイエンティストの役割は今後も拡大していくと考えられます。

データサイエンティストに求められるスキル

プログラミング言語の知識

データサイエンティストには、複数のプログラミング言語を扱える能力が求められます。特に、Pythonや R言語は、データ分析や機械学習の分野で広く使われている重要な言語です。例えば、Pythonは豊富なライブラリを持ち、データの前処理から高度な分析まで幅広いタスクをこなすことができます。一方、R言語は統計解析に特化しており、複雑な統計モデルの構築に適しています。

統計解析のスキル

データサイエンティストにとって、統計学の知識は不可欠です。記述統計や推測統計、確率論、回帰分析などの基本的な概念を理解し、適切に応用できる能力が求められます。例えば、A/Bテストの結果を正しく解釈したり、時系列データから将来のトレンドを予測したりするには、しっかりとした統計的基盤が必要です。また、ベイズ統計学や機械学習の理論的背景を理解することも、より高度な分析を行う上で重要になってきます。

ビジネス知識と理解

優れたデータサイエンティストは、技術的なスキルだけでなく、ビジネスの文脈を理解する能力も持ち合わせています。データ分析の結果を、ビジネス上の意思決定に結びつけるには、業界特有の知識や経済の基本的な仕組みを把握している必要があります。例えば、金融業界で働くデータサイエンティストは、リスク管理や資産運用の基本概念を理解していなければ、有効なモデルを構築することはできません。

コミュニケーション能力

データサイエンティストは、複雑な分析結果を非技術者にも分かりやすく説明する能力が求められます。経営陣や他部門のスタッフと効果的にコミュニケーションを取り、データドリブンな意思決定を促進する役割を担っています。例えば、機械学習モデルの予測結果を、図表を用いて視覚的に分かりやすく提示したり、技術的な用語を避けてビジネス的な観点から説明したりする能力が重要です。

倫理的な判断力と直感

データサイエンティストは、個人情報保護やプライバシーに関する倫理的な問題にも敏感でなければなりません。データの取り扱いには常に慎重を期し、法令遵守はもちろん、社会的な影響も考慮に入れる必要があります。また、膨大なデータの中から重要な洞察を見出すには、ある種の「勘」や「直感」も重要です。これは経験を積むことで磨かれるスキルであり、優れたデータサイエンティストの特徴の一つと言えるでしょう。

データサイエンティストが使う主なツール

データビジュアライゼーションツール

データサイエンティストにとって、複雑なデータを分かりやすく視覚化する能力は非常に重要です。そのために、様々なデータビジュアライゼーションツールが活用されています。例えば、Tableauは直感的なインターフェースを持ち、ドラッグ＆ドロップで美しいグラフや図表を作成できます。また、Power BIはMicrosoft製品との親和性が高く、企業での利用が増えています。これらのツールを駆使することで、データサイエンティストは複雑な分析結果を、経営陣や他部門のスタッフにも理解しやすい形で提示することができるのです。

機械学習とディープラーニングツール

機械学習やディープラーニングは、データサイエンスの中核を成す技術です。これらの分野で広く使われているツールには、scikit-learnやTensorFlowなどがあります。scikit-learnは、Pythonで書かれた機械学習ライブラリで、分類、回帰、クラスタリングなど、幅広いアルゴリズムを提供しています。一方、TensorFlowはGoogle社が開発したオープンソースのディープラーニングフレームワークで、複雑なニューラルネットワークの構築や学習に用いられます。これらのツールを使いこなすことで、データサイエンティストは高度な予測モデルや画像認識システムなどを開発することができます。

プログラミング言語の具体例

データサイエンティストが日常的に使用するプログラミング言語には、主にPythonとR言語があります。Pythonは汎用性が高く、データ分析から機械学習、ウェブ開発まで幅広いタスクをこなすことができます。特に、NumPy、pandas、matplotlib

などのライブラリを組み合わせることで、効率的にデータ処理や可視化を行えます。一方、R言語は統計解析に特化しており、複雑な統計モデルの構築や高度なグラフ作成に適しています。どちらの言語を選ぶかは、プロジェクトの内容や個人の好みによって異なりますが、両方の言語に精通していることが理想的です。

データベース関連ツール

大規模なデータを扱うデータサイエンティストにとって、データベース管理システム（DBMS）の知識は不可欠です。主に使われるDBMSには、MySQL、PostgreSQL、MongoDB

などがあります。MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベースで、構造化されたデータの管理に適しています。一方、MongoDBは、NoSQLデータベースの一種で、非構造化データや半構造化データの処理に強みを持っています。また、大規模データを分散処理するためのApache

Hadoopや、リアルタイムデータ処理のためのApache Sparkなども、データサイエンティストが扱うツールとして重要です。これらのツールを適切に使い分けることで、効率的なデータ管理と高速な分析が可能になります。

データサイエンティストになるためのステップ

学生の場合の進路

学生がデータサイエンティストを目指す場合、まずは数学、統計学、コンピュータサイエンスなどの関連分野を専攻することが望ましいでしょう。多くの大学で、データサイエンスの学部や学科が設置されているので、そういった専門課程を選択するのも良い方法です。例えば、東京大学では2019年に「数理・情報教育研究センター」が設立され、データサイエンス教育の強化が図られています。また、インターンシップやハッカソンなどのイベントに積極的に参加し、実践的なスキルを磨くことも重要です。

キャリアアップを目指す社会人の場合

既に就職している社会人がデータサイエンティストにキャリアチェンジする場合、まずは現在の仕事の中でデータ分析の機会を見つけることから始めるのが良いでしょう。例えば、マーケティング部門で働いている場合、顧客データの分析やキャンペーンの効果測定などを通じて、データサイエンスのスキルを磨くことができます。また、社内でのデータ分析プロジェクトに参加したり、データサイエンス関連の資格取得を目指したりするのも効果的です。日本ディープラーニング協会が認定する「G検定」や「E資格」などは、AIやディープラーニングの知識を証明する資格として注目されています。

オンライン講座とトレーニングプログラム

データサイエンスの分野では、オンライン学習の機会が豊富に用意されています。Coursera、edX、Udemyなどのプラットフォームでは、世界トップクラスの大学や企業が提供する高品質な講座を受講することができます。例えば、Googleが提供する「Google Data Analytics Professional Certificate」は、データ分析の基礎から実践までを網羅した包括的なプログラムです。また、DataCampやKaggleなどのプラットフォームでは、実際のデータセットを用いた実践的な演習を行うことができ、より実務に近い形でスキルを磨くことができます。これらのオンライン講座は、初学者から上級者まで、幅広いレベルの学習者に対応しています。

人脈の広げ方

データサイエンスの分野で成功するためには、技術的なスキルだけでなく、幅広い人脈を構築することも重要です。データサイエンティストのコミュニティに参加することで、最新の技術動向や求人情報を入手したり、経験豊富な専門家からアドバイスを得たりすることができます。例えば、「データサイエンティスト協会」や「日本ディープラーニング協会」などの専門団体に加入するのも一つの方法です。また、LinkedInなどのプロフェッショナルSNSを活用して、同業者とつながることもお勧めです。さらに、データサイエンス関連のカンファレンスや勉強会に積極的に参加することで、最新のトレンドをキャッチアップしつつ、貴重な人脈を築くことができるでしょう。

データサイエンティストが求められる企業例

金融業界での活躍

金融業界では、データサイエンティストの需要が特に高まっています。例えば、大手銀行の三菱UFJ銀行では、AIを活用した与信判断システムの開発にデータサイエンティストが携わっています。このシステムにより、従来の財務データだけでなく、取引履歴や業界動向などの多様なデータを分析し、より精度の高い融資判断が可能になりました。また、証券会社のSMBC日興証券では、顧客の投資行動を分析し、パーソナライズされた投資アドバイスを提供するサービスの開発にデータサイエンティストが貢献しています。このように、金融業界ではリスク管理や顧客サービスの向上にデータサイエンスが積極的に活用されているのです。

官公庁における役割

近年、官公庁でもデータサイエンティストの採用が増えています。例えば、総務省では「統計データ利活用センター」を設立し、ビッグデータの分析や統計手法の研究開発にデータサイエンティストを起用しています。このセンターでは、人口動態や経済指標などの統計データを高度に分析し、政策立案に活用する取り組みが行われています。また、厚生労働省では、レセプトデータや特定健診データを分析し、効率的な医療政策の立案や健康増進施策の評価にデータサイエンスを活用しています。

製薬業界での必要性

製薬業界では、新薬開発のプロセスにデータサイエンスが不可欠となっています。例えば、武田薬品工業では、AIを活用した創薬プラットフォームの開発にデータサイエンティストが重要な役割を果たしています。このプラットフォームでは、膨大な化合物データや遺伝子発現データを分析し、新たな創薬ターゲットの発見や副作用の予測などに活用されています。また、中外製薬では、臨床試験データの高度な統計解析により、医薬品の有効性と安全性の評価をより精緻に行うことができるようになりました。このように、データサイエンティストの存在が、製薬業界のイノベーションを加速させているのです。

マーケティング関連の企業

マーケティング業界では、顧客行動の分析や広告効果の測定にデータサイエンスが広く活用されています。例えば、株式会社リクルートでは、データサイエンティストが中心となって、ユーザーの行動データを分析し、最適な情報提供や広告配信を行うシステムを開発しています。このシステムにより、ユーザーの興味関心に合わせたパーソナライズされた情報提供が可能となり、顧客満足度の向上につながっています。また、大手広告代理店の電通では、SNSなどのビッグデータを分析し、消費者トレンドの予測や効果的な広告戦略の立案にデータサイエンスを活用しています。これらの取り組みにより、より効率的で効果的なマーケティング活動が実現されているのです。

データサイエンティストとAIの関係

AIによるデータサイエンティストの仕事の効率化

AIの発展は、データサイエンティストの仕事を大きく変えつつあります。例えば、自動機械学習（AutoML）ツールの登場により、モデル選択やハイパーパラメータの最適化といった作業が自動化されつつあります。Googleが開発したCloud AutoML

などのサービスを使用することで、高度な機械学習モデルの構築が、専門知識がなくても可能になってきています。また、データの前処理や特徴量エンジニアリングなどの作業も、AIによって効率化されつつあります。これにより、データサイエンティストはより創造的な業務や、ビジネス課題の本質的な解決に注力できるようになっているのです。

データサイエンティストとAIの共存

AIの進化によって、データサイエンティストの仕事が完全に代替されるのではないかという懸念もありますが、実際にはAIとデータサイエンティストは補完関係にあると言えます。AIは大量のデータ処理や単純な予測タスクを効率的に行うことができますが、ビジネスの文脈を理解し、適切な問題設定を行うのは人間の役割です。例えば、ある小売企業では、AIを用いて商品の需要予測を行っていますが、その予測結果をどのように在庫管理や価格戦略に活かすかは、データサイエンティストが中心となって判断しています。このように、AIとデータサイエンティストが協調することで、より高度な意思決定支援が可能になっているのです。

AI時代におけるデータサイエンティストの役割

AI技術の発展に伴い、データサイエンティストの役割はより戦略的なものへとシフトしつつあります。単なるデータ分析やモデル構築だけでなく、ビジネス課題を適切に定義し、AIソリューションの設計から実装、運用までを統括的に管理する能力が求められるようになっています。例えば、ソニーのAI事業部門では、データサイエンティストがプロジェクトマネージャーとしての役割も担い、技術的な側面だけでなく、ビジネス戦略の立案にも深く関与しています。また、AIの倫理的な側面や社会的影響を考慮し、責任あるAI開発を推進する役割も、データサイエンティストに期待されるようになっています。

データサイエンティストの未来とキャリア展望

今後の需要予測

データサイエンティストの需要は、今後も堅調に推移すると予測されています。経済産業省の調査によると、日本国内のAI人材の不足数は2030年には約12万4,000人に達するとされており、その中でもデータサイエンティストの需要は特に高いと考えられています。グローバルに見ても、米国労働統計局の予測では、データサイエンティストを含む数学者と統計学者の雇用は2029年までに33%増加すると見込まれています。このような高い需要を背景に、データサイエンティストの平均年収も上昇傾向にあり、日本においても年収1,000万円を超える求人も珍しくありません。

新たな技術の登場と影響

データサイエンスの分野では、常に新しい技術が登場しており、データサイエンティストはこれらの技術をキャッチアップし続ける必要があります。例えば、量子コンピューティングの発展は、従来の計算機では解決が困難だった複雑な最適化問題や暗号解読などの分野に革新をもたらす可能性があります。IBMやGoogleなどの大手テクノロジー企業が量子コンピューティングの研究開発に巨額の投資を行っており、将来的にはデータサイエンティストがこの技術を活用する機会が増えると予想されます。また、エッジコンピューティングの普及により、センサーデバイスなどのエッジデバイスでリアルタイムにデータ処理を行う需要が高まっており、これに対応したスキルの習得も求められるようになっています。

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のキャリアパスは、個人の興味や適性によって多様化しています。一般的なキャリアパスとしては、まずジュニアデータサイエンティストとしてキャリアをスタートし、経験を積んでシニアデータサイエンティストへと成長していくという道筋があります。さらに、チームリーダーやマネージャーとして、プロジェクト全体を統括する立場に進むこともあります。例えば、楽天のデータサイエンス部門では、若手のデータサイエンティストがメンター制度を通じてスキルアップを図り、数年で中核人材として活躍するケースが増えています。また、専門性を極めてAIアーキテクトやリサーチサイエンティストとして、最先端の技術開発に携わるキャリアを選択する人もいます。さらに、起業してデータサイエンスのコンサルティング会社を立ち上げたり、大学教員として次世代の育成に携わったりする道も開かれています。このように、データサイエンティストのキャリアは多岐にわたり、個人の志向や市場のニーズに応じて柔軟に発展させていくことが可能なのです。

閉じる