データサイエンティストとは？年収・仕事内容・資格から未経験でなる方法まで徹底解説

データサイエンティストはAIやDXの進展で注目される一方、学習量や数学・統計への不安から一歩を踏み出せない人も少なくありません。

本記事では、データサイエンティストの仕事内容・将来性・必要資格やスキル・独学とスクールの違いまでを整理し、現実的なキャリア像を明確にします。

最後まで見れば、データサイエンティストの全体像がわかり、自分に最適な行動を選べるようになるでしょう。

データサイエンティストとは？今注目される理由

ここでは、データサイエンティストとは？どのような職業なのかを解説します。

最後まで読めば、データサイエンティストが今注目される理由がわかり、興味が高まるでしょう。

データサイエンティストの定義と役割

データサイエンティストとは、データ分析を通じてビジネス課題解決を実現し、企業の意思決定を支える専門職です。AI・機械学習を活用し、データサイエンスやDX推進の中核を担う存在として注目されています。

昨今、企業ではDXやAI活用が進み、膨大なデータを価値に変える人材の需要が高まっています。その中で、以下のような役割を担っているのがデータサイエンティストです。

上記は、AI・機械学習モデルとビジネス知識を融合させた成果です。

データサイエンティストは、データ分析×ビジネス×AIの架け橋として、データサイエンスとDXを実務で実現する重要な役割を担う職種です。

なぜ今データサイエンティストが求められているのか

データサイエンティストが求められる最大の理由は、DX推進の加速とデータ活用の重要性が急速に高まっていることにあります。

多くの企業では、顧客データ、購買履歴、業務ログなどのビッグデータを保有していますが、活用できなければ競争力には直結しません。

勘や経験に依存した判断から脱却し、データドリブン経営を実現するため、データサイエンティストの需要は今後も拡大するといえるでしょう。

データサイエンティストの仕事内容と1日の流れ

ここでは、データサイエンティストの仕事内容を紹介します。

最後まで読めば、データサイエンティストの1日の流れがわかり、働き方のイメージが固まるでしょう。

データ収集・前処理・分析・可視化

データサイエンティストの仕事はデータ収集から前処理・分析・可視化・レポート作成・提案までを一貫して担います。

データサイエンティストの業務では以下の構築が中心です。

データはそのままでは意思決定に使えず、欠損値処理や形式統一などの前処理が欠かせません。顧客データをSQLで取得し、Pythonで購買傾向を分析、機械学習で需要予測を行い、結果をグラフ化してレポート・提案につなげます。

データサイエンティストの本質は、分析だけで終わらず、ビジネス課題を解決する提案まで行う点だといえるでしょう。

ビジネスとの関わり方

データサイエンティストの仕事内容において重要なのは、分析技術だけでなくビジネスとの深い関わりです。特に経営層とのコミュニケーションを通じた課題設定力と提案力が、成果を左右します。

分析テーマが曖昧なままではデータ活用が目的化し、経営判断に結びつきません。

そのうえで、分析結果をグラフや資料に落とし込み、改善施策として提案します。データサイエンティストは単なる分析担当ではなく、課題発見から意思決定支援まで担うビジネスパートナーである点が大きな特徴です。

データサイエンティストの平均年収・将来性は？

ここでは、データサイエンティストの平均年収・将来性を解説します。

最後まで読めば、データサイエンティストの将来性がわかり、目指す意欲が高まるでしょう。

【年度別】データサイエンティストの平均年収とレンジ

データサイエンティストの年度ごとの平均年収は以下のとおりです。

年度	平均年収
2020年	516万円
2021年	512万円
2022年	513万円
2023年	532万円
2024年	556万円
2025年	607万円

データサイエンティストがIT職種の中でも高水準な理由は、DX推進・AI活用・データ分析需要の拡大により、専門スキルを持つ人材が慢性的に不足しているためです。

【年代・経験別】データサイエンティストの平均年収とレンジ

データサイエンティストの年代・経験別の平均年収は以下のとおりです。

年代・経験	平均年収
未経験〜若手層	400万〜600万円
実務経験3〜5年の中堅層	700万〜900万円
統計・機械学習・ビジネス提案に強いシニア層 マネジメント経験者	1,000万〜1,200万円以上

また、業界別ではIT・金融・コンサル・製造業で高年収傾向が見られます。

データサイエンティストは、スキルと実績次第で年収上限が広がる点が大きな魅力だといえるでしょう。

データサイエンティストはなくなる？将来性を解説

データサイエンティストの仕事がAIに完全に奪われて「なくなる」可能性は低いです。AIは分析手法や自動化を担えても、ビジネス課題設定・仮説構築・意思決定支援といった領域は人間にしか担えません。

生成AIはデータ前処理やモデル作成を効率化しますが「どのデータを使うか」「経営判断にどう結びつけるか」はデータサイエンティストの役割です。

結果として、AI時代こそ高度な分析力とビジネス理解を持つデータサイエンティストの価値は高まり、将来性はむしろ安定・成長するといえるでしょう。

データサイエンティストと他職種との違い

データサイエンティストと他職種との違いは以下のとおりです。

項目	特徴
データサイエンティスト	将来予測と意思決定支援
データアナリスト	現状把握と可視化が中心
データエンジニア	データ基盤の構築と運用
AIエンジニア	AIモデルの実装とシステム化が主軸

ここでは、データサイエンティストと似た印象を持たれる他職種との違いを個別に解説します。

最後まで読めば、データサイエンティストと他職種との違いがわかり、職業への理解が深まるでしょう。

データアナリストとの違い

データサイエンティストとデータアナリストの違いは、担当領域と成果物の深さにあります。

項目	特徴	内容
データサイエンティスト	将来予測と意思決定支援	統計・機械学習・ビジネス理解を組み合わせる 仮説立案から施策提案まで行う
データアナリスト	現状把握と可視化が中心	売上推移やKPIをダッシュボードで整理

データサイエンティストは顧客データを用いて離脱予測モデルを構築し、施策優先度を提示します。両者は役割が異なりますが、連携によりデータ活用の精度が高まることが特徴です。

データサイエンティストとデータエンジニアとの違い

データサイエンティストとデータエンジニアの違いは、目的と責任範囲にあります。

項目	特徴	内容
データサイエンティスト	データを用いた分析と意思決定支援	統計・機械学習・ビジネス理解を用いて課題解決を行う
データエンジニア	データ基盤の構築と運用	SQL・クラウド・ETL・データパイプライン設計などの技術で安定した分析環境を整える

データエンジニアは顧客ログを自動収集する基盤を構築し、データサイエンティストはそのデータから需要予測モデルを作成して経営判断に活かす提案を行います。

両者の分業と連携が、データ活用の成果を最大化することが特徴です。

データサイエンティストとAIエンジニアとの違い

データサイエンティストとAIエンジニアの違いは、業務の起点とゴールにあります。

項目	特徴	内容
データサイエンティスト	データ分析を通じたビジネス課題解決と意思決定支援	統計・機械学習・業務理解を用いて「何を分析すべきか」を定義する役割
AIエンジニア	AIモデルの実装とシステム化が主軸	ディープラーニング・アルゴリズム最適化・モデルの本番運用などの技術実装

AIエンジニアは画像認識モデルをプロダクトに組み込みますが、データサイエンティストは売上データや顧客行動データを分析し、導入すべきAI施策そのものを提案します。

両者は役割が異なり、連携によりDX推進が加速します。

データサイエンティストはつらい？後悔する人の特徴

ここでは、データサイエンティストはつらいと言われる理由や後悔する人の特徴を紹介します。

最後まで読めば、データサイエンティストはつらいと言われる真相が判明し、データサイエンティストという職種について正しく理解できるでしょう。

データサイエンティストが「つらい」と言われる理由

データサイエンティストが「つらい」と感じやすいのは、学習量の多さと地道な作業の比重を正しく理解せずに目指した場合です。

データサイエンティストの業務内容として、数学・統計や機械学習、Python、SQLといった専門知識の継続学習が欠かせず、知識更新のスピードの速さも求められます。

分析の8割がデータ整形と言われ、成果がすぐに見えにくいこともあります。

データサイエンティストは、論理思考や改善プロセスに価値を感じる人にとっては、やりがいの大きい職種だといえるでしょう。

データサイエンティストで後悔しやすい人の共通点

データサイエンティストで後悔しやすい人には、以下の共通点を持ちます。

データサイエンティストの業務内容は、統計や数学への耐性や地道なデータ前処理、仮説検証の反復作業が中心となります。

また、スクール選びを安易に行って実務に直結しない座学中心の学習で終わると、転職や未経験採用で苦戦し後悔につながります。

そのため、カリキュラム内容・講師の実務経験・就職支援体制を見極めて学習環境を選べば、データサイエンティストへの理解が深まり、後悔を回避できるでしょう。

データサイエンティストに必要なスキル・資格

ここでは、データサイエンティストに必要なスキル・資格を紹介します。

最後まで読めば、データサイエンティストに欠かせないスキルがわかり、自分が取るべき資格が判明するでしょう。

データサイエンティストの必須スキル一覧

データサイエンティストに求められる必須スキルは、単一の分野ではなく以下のように複数領域にまたがります。

項目	内容
統計学	仮説検証・回帰分析・確率分布の理解などデータ分析の土台となる知識です。
Python	データ加工・分析・機械学習実装を担う中核言語です。 Pandasやscikit-learnの活用力が重要となります。
SQL	データベースから必要な情報を抽出するためのスキルです。
ビジネス理解	分析結果を事業価値に変換する力経営課題を正しく把握する力のことです。
コミュニケーション力	経営層や現場担当者へ示唆を伝える力のことです。

上記をバランス良く身につけることで、データサイエンティストとして実務で評価される存在になります。

データサイエンティストで役立つ資格・検定

データサイエンティストに必須資格はありませんが、知識の体系化と客観的なスキル証明として資格・検定は有効です。

項目	内容
データサイエンティスト検定	データ分析・ビジネス課題理解・プロジェクト推進の基礎を網羅できます。
G検定	AIリテラシーの証明に役立ちます
E資格	機械学習・深層学習の実装力を示せます。
統計検定	統計学の理解を補強するときに有効です。 仮説検定や回帰分析の基礎力を担保できます。

転職や未経験からの挑戦では、上記の資格を組み合わせて学習計画を立てることで、採用担当者に学習意欲と実務適性を伝えやすくなります。

データサイエンティストになりたいなら、転職活動を始める前に資格・検定を取得しておくのが良いでしょう。

データサイエンティストになるには？未経験からのロードマップ

ここでは、未経験からデータサイエンティストになるためのロードマップを解説します。

最後まで読めば、データサイエンティストへの道のりがわかり、自分のルートが見つかるでしょう。

データサイエンティストへの道：大学・独学・スクールの違い

データサイエンティストになるための道筋を大学・独学・スクールに分けて違いを見てみましょう。

項目	内容
大学ルート	数学、統計学、情報工学などを体系的に学べる点が強みです。 研究経験や学位は新卒採用や研究職志向に有利といえます。
独学	Python・SQL・機械学習・データ分析を書籍やオンライン教材で学びます。 ポートフォリオで実力を示す方法があります。 学習計画と継続力が不可欠です。
スクール	未経験者向けに実務カリキュラム・メンター・転職支援が整っています。 最短距離でのキャリア形成に向いています。

データサイエンティストを目指す場合、年代・基礎学力・転職期限を踏まえ、最適な道を選ぶことが成功の近道です。自分の学習環境と目的に合ったルートを選びましょう。

未経験・文系・30代・40代でも目指せる？

未経験や文系出身、30代・40代でもデータサイエンティストを目指すことは可能です。なぜなら、データサイエンティストに求められる価値が「高度な数学力」だけでなく、業務理解・課題設定・分析結果の活用に広がっているためです。

年代別では以下の道筋が現実的ルートだといえるでしょう。

30代未経験からPythonとSQLを学び、データアナリスト職を経由してデータサイエンティストへ転向するケースや、40代で業務知識を武器にDX推進担当として活躍する事例もあります。

データサイエンティストは年齢よりも学習計画とポジション選択が成功を左右するため、諦めずに計画を立てましょう。

データサイエンティストは独学とスクールはどちらが現実的？

ここでは、データサイエンティストになる場合、独学とスクールはどちらが現実的なのかを解説します。

最後まで読めば、独学とスクールの違いが分かり、自分に合った方法を選べるようになるでしょう。

データサイエンティストの独学メリット・限界

データサイエンティストの独学メリットは、自分のペースで習得できる点にあります。

データサイエンティストの知識を独学で習得する場合、基礎固めは可能です。

ただし、未経験から実務レベルを目指す場合は限界を迎えるケースがあります。

独学はデータサイエンティストへの入口として有効ですが、実務経験や第三者評価を補完する工夫が必要です。

データサイエンティストを目指すときにスクールを使うメリット

データサイエンティストを目指す際、スクールを使うメリットは以下のとおりです。

課題設定やデータ分析レポート作成、ビジネス提案まで含めた演習を通じ、転職や現場業務を想定したアウトプット経験を積めるスクールも多いです。

時間効率と実務視点を重視する人はスクールを受講することも検討すると良いでしょう。

データサイエンティストスクールを選ぶ4つのポイント

ここでは、データサイエンティストスクールを選ぶ4つのポイントは以下のとおりです。

項目	内容
未経験対応	未経験者向けに統計学やPython基礎から段階設計されたカリキュラム
実務課題	実務課題としてデータ分析レポートやビジネス提案を行う演習
キャリア支援	転職支援やポートフォリオ添削を含むキャリアサポートがある
講師の質	現役データサイエンティストや実務経験豊富な講師が在籍

データサイエンティストは学習範囲が広く、独学耐性や前提知識の差が結果に直結しやすい職種です。そのため、スクール選びで失敗しないためにも、上記の項目を総合的に確認すると良いでしょう。

価格や広告だけで判断せず、学習内容と将来像の一致を基準に選んでください。

データサイエンティストに関する3つのよくある質問

ここでは、データサイエンティストに関する3つのよくある質問を解説します。

最後まで読めば、データサイエンティストに対する疑問が解決し、勉強を開始できるでしょう。

未経験でもデータサイエンティストになれますか？

未経験からでもデータサイエンティストになることは可能です。データサイエンティストに求められるスキルは段階的に習得できるため、実務未経験者向けの学習環境や求人が増えています。

統計学やPython、SQLといった基礎スキルを独学やスクールで身につけ、データ分析レポートやポートフォリオを作成して転職に成功するケースがあります。

データサイエンティストに資格は必須ですか？

データサイエンティストに資格は必須ではありません。採用現場では資格よりも統計学、Python、SQLなどの実務スキルやデータ分析経験、ポートフォリオが重視されます。

しかし、データサイエンティスト検定やG検定、統計検定は知識証明として有効です。資格を取得しておくと転職や案件獲得へ有利になります。

データサイエンティストはなくなる職業ですか？

データサイエンティストはなくなる職業ではありません。AIや自動化が進んでも、以下のように人間の役割はなくならず、データサイエンティストが作業を担います。

単純分析は自動化できても、高度な判断力を持つデータサイエンティストの需要は継続するといえるでしょう。

まとめ：データサイエンティストは正しく学べば強力なキャリアになる

データサイエンティストは、正しく学習し実務視点を身につければ、将来の強力なキャリアになります。データ分析・AI活用・DX推進を通じて企業の意思決定に深く関与でき、市場価値と年収の両立が期待できる点が大きな魅力です。

一方で、学習量の多さ、数学・統計、地道な前処理作業への適性も見極めておく必要があります。ぜひ、目的を明確にして独学かスクールかを見極め、長期的に活躍できるデータサイエンティストを目指しましょう。