今回のキャリアセミナーでは、データサイエンティストの求人を実際に分析しました。
年収帯ごとに求められるスキルを整理しています。
IT業界で多くの求人を扱う転職サイト「Green」の求人情報をもとに、未経験からデータサイエンティストを目指す方にも参考になる内容をお届けします。
この記事の執筆・監修
テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。
日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。
著書「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」や、雑誌「日経ソフトウエア」や「シェルスクリプトマガジン」への寄稿など実績多数。
DX人材とは
経済産業省の定義によると、DX人材は大きく分けて2種類あります。
1つは「DXリテラシー人材」で、すべてのビジネスパーソンが身につけるべきスキルです。
もう1つは「DX推進人材」で、専門的なスキルを持ちDXを推進できる人材です。
DXリテラシー人材には、いくつかの理解が求められます。
DXがなぜ必要なのかを理解していること。
DXで活用されるデータや技術を知っていること。
それらをどのように活用するのかを理解していること。
そして、変化に対応するマインドを持っていることです。
DX推進人材には5つの職種が定義されています。
ビジネスアーキテクト、デザイナー、データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、サイバーセキュリティです。
今回はこの中からデータサイエンティストに関連する求人を分析していきます。
これからの時代は、右手にプログラミング、左手に生成AIを持つことが大切です。
AIを活用するにしても、プログラミングの知識があることで活躍の幅が広がります。
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、データを分析してビジネス上の意思決定を支援する職種です。
データの集計やグラフ化、原因の特定、機械学習を使った予測モデルの構築などを行います。
データに基づいた価値を提供することが主な役割です。
必要なスキルは年収帯によって異なります。
基礎的なデータ分析からアルゴリズムの実装、統計的因果推論まで幅広い知識が求められます。
求人分析 ― 年収帯別に求められるスキル
実際のGreenの求人を4件分析しました。
年収帯別にどのようなスキルが求められるのかを見ていきましょう。
求人例1: 未経験歓迎のデータ戦略アナリスト（年収350万〜500万円）
ヘルスケア領域のコンサルティング企業の求人です。
未経験でも応募可能です。
Googleスプレッドシートを使ったデータ分析の経験や、自走思考で成長を目指せる人材が求められています。
歓迎スキルとして、以下の項目が挙げられています。
データ分析の専門経験、基本的な統計の知識（検定など）、SQLを使った経験などです。
Pythonを使ったデータの集計・分析・可視化の経験や、統計学・機械学習への興味も含まれます。
これらは実務経験ではなく、学習経験でも問題ありません。
求人例2: データ分析コンサルタント（年収400万円〜）
データ分析を通じてクライアントに価値を提供するコンサルティング企業の求人です。
こちらも未経験からの応募が可能です。
必須スキルとして、VLOOKUPやピボットテーブルの操作、VBAの使用経験が求められます。
データを扱うことが得意であることも条件です。
歓迎スキルには、RやPython、SQLの使用経験が含まれます。
データアナリティクス領域での6ヶ月以上の学習経験も歓迎されます。
PythonとSQLをそれぞれ6ヶ月以上勉強していれば、この求人に通る可能性が出てきます。
求人例3: 自社サービスのデータサイエンティスト（年収700万円〜）
クラウド収納サービスを提供する自社サービス企業の求人です。
求められるスキルのレベルが大きく上がります。
必須スキルとして、SQLを使った分析経験が挙げられます。
抽象的な課題を構造化して解決に導いた経験も必要です。
データ分析によるKPI・KGIの設定と改善の経験も求められます。
統計学を使った定量的な評価の経験、そしてプロジェクトリーダーやマネージャー経験も必要です。
歓迎スキルには、RやPythonでの3年以上の実務経験が含まれます。
ビッグデータやデータウェアハウスを用いた業務経験も歓迎されます。
GA4（Google Analytics 4）の使用経験、コンサルファームでの実務経験なども挙げられています。
求人例4: タクシーアプリ企業のデータサイエンティスト（年収900万円〜）
タクシーアプリや次世代AIドライブレコーダーサービスを提供する企業の求人です。
最も高い年収帯で、求められるスキルも高度です。
必須スキルとして、回帰や分類・クラスタリングを使用した分析経験があります。
SQL・Python・Rを用いたアドホック分析やモデル構築・データバッチ処理の開発経験も必要です。
さらに、統計学・数学・コンピューターサイエンスの大学教養レベルの知識が求められます。
歓迎スキルには、ユーザー定義関数やパフォーマンスチューニングなどの高度なSQL利用経験が含まれます。
ABテストの検証経験や、時系列データの予測も歓迎されます。
ベイズモデリングや統計的因果推論の実務経験も含まれます。
TableauやLookerなどのBIツールの利用経験も歓迎スキルです。
事業提案に関わった経験も求められており、かなりレベルの高い求人です。
年収帯別スキルまとめ
4つの求人を分析した結果、年収帯別のスキル要件は以下のように整理できます。
年収350万〜500万円の層では、スプレッドシートやExcelでの基本的な集計が求められます。
SQL・Pythonの基礎知識があれば応募可能です。
未経験からでもチャレンジ可能な求人が多く、学習経験があれば応募できます。
年収400万円台では、VBA、SQL、Pythonの実践的な使用経験が求められます。
6ヶ月以上のデータアナリティクス領域での学習経験も条件に含まれます。
年収700万円台になると、SQLやPythonでの実務経験が必須です。
KPIの設定・改善経験やマネージャー経験など、実務レベルのスキルが求められます。
年収900万円以上では、高度な統計手法（ベイズモデリング・因果推論）の経験が必要です。
高度なSQLや機械学習モデルの構築経験に加え、事業提案の経験まで求められます。
共通して見えてくるのは、SQL・Pythonがほぼすべての年収帯で求められる基本スキルだということです。
年収が上がるにつれて、機械学習や統計学の知識がより深いレベルで求められるようになります。
学習ロードマップ
未経験からデータサイエンティストを目指す場合、以下のステップで学習を進めるのがおすすめです。
まずはExcelやGoogleスプレッドシートの操作に慣れましょう。
次にSQLとPythonの基礎を学びます。
Pythonでは、PandasやMatplotlibといったデータ分析ライブラリの使い方を習得すると良いです。
次のステップとして、統計学と機械学習の入門に取り組みましょう。
BIツール（TableauやLookerなど）も1つ触れてみると、求人の幅が広がります。
さらに上級を目指す場合は、強化学習や数理最適化、画像認識などの高度な分野に進むと良いでしょう。
AWSなどのクラウドサービスの知識も、年収アップには有効です。
まとめ
データサイエンティストの求人を分析した結果、年収350万円から900万円以上まで幅広い求人があることがわかりました。
未経験からでもチャレンジできる求人は存在します。
しかし、年収を上げるにはSQL・Python・統計学・機械学習のスキルを段階的に習得していく必要があります。
まずはゴールを設定するために市場を分析し、自分のスキルを棚卸ししてみてください。
そして、理想の求人を見つけることから始めてみましょう。
闇雲に努力するのではなく、求人情報を参考に必要なスキルを明確にすることが大切です。
計画的に学習を進めていきましょう。
IT・Web業界への転職をお考えの方は、転職サイト「Green」をチェックしてみてください。
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