よく知られている仕事

データサイエンティスト

データの中に眠る答えを見つけ出す仕事。

名前をよく聞くようになった仕事だけど、データアナリストと何が違うのか知ってますか。数字の先にある未来を予測する仕事です。

星空の下で望遠鏡を案内する星空コンシェルジュ — この画像にはAI生成画像を使用しています

5仕事内容・向いている人・やりがいと大変な点

仕事内容

データサイエンティストは、企業が持つ大量のデータを分析し、経営やサービス改善の意思決定を支える仕事です。

統計学や機械学習の手法を使い、売上予測や需要予測、異常検知などのモデルを作ります。

データアナリストが「今起きていること」を分析するのに対し、データサイエンティストは「これから起きること」を予測する側面が強いのが特徴です。

向いている人

数字やパターンを見つけるのが好きな人
新しい手法やツールを学び続けられる人
分析結果を分かりやすく人に伝えられる人

やりがいと大変な点

やりがい

自分が作ったモデルが実際のビジネス判断に使われる
未経験の課題にも仮説を立てて挑める

大変な点

分析手法やツールの進化が速く、学び続ける必要がある
データが整っていない状態からの前処理に時間がかかることが多い

6こんな人は後悔しやすい

学び続けるのが苦手で、一度覚えたやり方だけで進めたい人
地道な下準備の作業を避けたい人
すぐに結果が出ないと不安になりやすい人

※ 当てはまる＝向いていない、ではありません。あくまで判断材料の一つとしてご覧ください。

71日の流れ

9 30: 出勤・分析プロジェクトの進捗確認
10 00: データの整理・下準備作業
13 00: 予測モデルの作成・分析作業
15 00: 分析結果の検証
16 30: 関係部署への報告・打ち合わせ
18 00: 翌日の分析準備・退勤

8働く場所による違い

IT・Web企業

サービスの利用データをもとに予測モデルを作ることが多い

金融機関

リスクの見極めや不正の発見など、精度が強く求められる分析を担当する

コンサルティング会社

様々な業界のクライアントの課題に応じた分析を行う

9なるための情報

必要な資格・知識（例）

主なルート（例）

学ぶ統計学・プログラミング・機械学習の基礎を学ぶ
経験を積む データアナリストやエンジニアとして実務データに触れながら分析経験を積む
独立・専門化 専門分野（マーケティング、金融、医療など）を持ち、より高度なモデル構築やチームのリードを担う

10年収帯の目安

年収の目安

550万円〜 900万円

550万円 725万円（中央値） 900万円

収入の特徴

未経験からのスタートは他のIT職と近い水準
経験や実績を積むほど年収の伸び幅が大きい

※厚生労働省職業情報提供サイト job tag・求人ボックス給料ナビを参考に作成

11職業データ比較

平均年収同年代・同業種との比較

AI耐性 AIに代わられにくさ

コミュ力人と関わる機会の多さ

体力体力面の負担の大きさ

資格必要度資格や知識の必要さ

転職しやすさ他の仕事への移りやすさ

※評価はAIが職業データをもとに算出した目安です

12主な休日

土日祝日中心

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14よくある質問

未経験からでもなれますか？

統計やプログラミングの基礎学習が必要なため、独学やスクールで学んでから転職する人が多いです。

データアナリストとの違いは何ですか？

データアナリストは現状を分析するのに対し、データサイエンティストは将来の予測や高度なモデル作りまで担当する点が異なります。

16みんなのコメント

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