新卒でなれる20代で最も年収が高い職種の一つである「データサイエンティスト」って知っていますか?

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最終更新日:2023年10月26日

新卒でなれる20代で最も年収が高い職種の一つである「データサイエンティスト」って知っていますか?

自己分析

パーソルキャリアの転職サービス「doda」のデータに基づく「平均年収ランキング2018」によると、データサイエンティストの2018年の20代の平均年収が404万円という発表がありました。20代の職種別でみるとかなりの最高水準の年収になっています。

まだまだ希少価値が高い職種のため、企業によっては年収1,000万~1,200万円を提示するケースもあります。

実際に就活生が思い浮かべる代表的な職種といえば、「営業・マーケティング・エンジニア」などが中心であり、逆にデータサイエンティストという仕事はあまり聞いたことがないと思います。

また、データサイエンティストの理解を深めようと思うとかなり奥が深くなり、専門用語も多く難しく感じてしまう方も多いことでしょう。

そこで本記事を通じ、「データサイエンティストを詳しくは知らない就活生」が興味を持つきっかけになっていただければと思います。

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データサイエンティストとは?

結論から述べると、データサイエンティストとはその名の通り、データをサイエンス(科学)する仕事です。

どういうことなのか。まず、データサイエンティストの前に、ビッグデータについて解説します。就活生の皆さんもビッグデータという言葉自体はよく耳にしていると思います。

IT用語辞典では、ビッグデータについて下記のような説明がなされています。

ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群。明確な定義があるわけではなく、企業向け情報システムメーカーのマーケティング用語として多用されている。

引用:IT用語辞典

つまり、「様々な形をした、様々な性格を持った、様々な種類のデータのこと」を指します。

データは分析・解析されてこそ企業としての価値があります。そこで、データサイエンティストの出番です。

さまざまな意思決定の局面において、データにもとづいて合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートをすることにより、企業の事業成長に貢献するのが仕事となります。

例えば、企業が新規事業開発や商品を企画するためには、顧客(消費者)が何を欲しているかを知る必要があります。

データサイエンティストが扱うビッグデータは、実際の顧客(消費者)の行動に即したデータのため、これを分析することで現状分析をすることができ、その分析を生かして、本当に顧客(消費者)が求める事業や商品を開発することができます。

このように、テクノロジーの進歩により、他社との競争に勝つために、企業にとってデータは大きな価値となっています。

アメリカのビジネス雑誌『ハーバード・ビジネス・レビュー』(Harvard Business Review)では、データサイエンティストを「21世紀で最もセクシーな職業」と紹介するくらい、今最も注目されている職種のうちのひとつになっています。

なぜ、データサイエンティストの年収は高いのか?

上述しているように、ビッグデータの価値が増している中、企業内でデータを分析・活用する動きは活発です。その中でデータ活用に携わるデータサイエンティストの需要は高まっています。

日本のデータサイエンティストはアメリカよりも大幅に不足しています。アメリカでデータ分析スキルが見込める学生が年間2万人以上卒業するのに対し、日本では約4,000人とされています。

そしてアメリカの調査会社ガートナーによると、日本では将来的に25万人ものデータサイエンティストが不足すると言われているのです。

その結果として、データサイエンティストの市場価値が高まっています。

どんな人が向いているのか? 

データサイエンティストに興味が出てきましたか?興味を持ったとしたら、次に気になるのが、果たして自分に適性はあるのかどうかですよね。

東京大学卒業後、データサイエンティストとして様々なビジネスデータ分析に携わっている「手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング」の著者でもある尾崎隆氏は、データサイエンティストに求められる素質についてブログで下記のように述べています。

●データドリブンなメンタリティ
「データに基づいて何かを解き明かし、意思決定する」ということに重きを置くというメンタリティ

●データ分析を支える学術・技術への学習意欲
努力を厭わず積極的に学び取りたいという学習意欲の持ち主であること

●旺盛かつ根源的な知的好奇心
データ分析の仕事は時代に追い付き続けられるようにいつでも新しい学術や技術を学び続けるため

詳細はこちらから:データサイエンティストや機械学習エンジニアに求められる「素質」とは何か

 いかがでしょうか?もし、上記に当てはまる方は、データサイエンティストという職種を視野に入れて就活をしてもいいかもしれません。

データサイエンティストを目指すなら

企業の中でデータサイエンティストが職種として確立している企業に入社するのが一番良い方法だと思います。会社としてデータサイエンティストの職種が確立されていますから、スキルを学びながら経験を積んでいけます。

例えば、リクルートホールディングスは実際に19年度入社を対象に、「データ解析コース」として、職種別採用を実施していました。初年度から年収例が427万円となっており、優秀なデータサイエンティスト候補の採用に注力しているのがわかります。

参考までに募集要項を確認してみましょう。

【応募必須条件】(スキル・経験・志向など)
・数理統計学/解析/機械学習/自然言語処理/人工知能/画像解析など分析・解析手法に関する知識を有する方
・Python、R、MATLAB、SAS、SPSSなどの統計解析言語やプログラミングの利用経験を有する方
・上記などの専門知識や技術を活かして問題解決をしたいと考えている方

【望ましい条件】
・プログラミングまたは分析ツールを用いて、データ加工を行うスキル
・構造化されたデータ(フラットファイル、RDB等)に関する理解

引用:リクルート2019年新卒採用サイト

あくまでもリクルートの応募条件のため、その他の企業に当てはまらない可能性がありますが、興味を持った方は今から勉強するのもありだと思います。

職種別採用で注意すべきこと

新卒からデータサイエンティストを目指す場合、入社する企業は精査する必要があります。 今年、「今データサイエンティストを目指してる人の7割が5年後に年収350万にしかなれない」という記事が話題になりました。

内容としては、データサイエンティストを採用したくてもできていない企業がこぞって、「データサイエンティスト募集!未経験応募可!」という求人を募集し、データサイエンティストの卵を採用するのですが、「育成するための土台が整っていない」「そもそものデータを集積できていない」という劣悪な状態のため、「こんなはずではなかった・・」と嘆く人が今後増える可能性があることを示唆しています。

その結果として、一部の特別なスキルや実績のある人材だけが高待遇になり、キャリア選択をミスしてしまった人材の年収は上がらずといった、二極化になることが想定されます。

そのため、就活生の皆さんも盲目的にならずに見極める必要があります。

ポイントとしては、「その企業で既に組織としてデータサイエンティストの仕事が確立されているのか」や「OB訪問で働いている中の人に実態を聞いて見る」が有効な手段となります。

最後に

いかがだったでしょうか?データサイエンティストに興味を持ちましたか?

データサイエンティストといっても決して仕事内容をひと括りにすることはできません。もし本記事をきっかけに、少しでも興味を持った方は、ぜひ色々調べてみてください。

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