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データサイエンティストの転職。年収600万~1500万を目指す。

ビッグデータやデータドリブンマーケティングなど、ビジネス変革におけるデータ利活用の重要性が増しています。そのような背景を受け、今注目されている職種がデータサイエンティストです。データサイエンティストの業務内容やリアルな転職事情について、数多くのデータサイエンティストの転職を支援してきたコンサルタントが解説します。


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DX推進とともに、人材需要が本格化


現在、さまざまな業界・業態の企業でデータサイエンティストの人材需要は高まっています。年齢に関わらず、企業が求めている経験さえあれば引き合いが非常に多くあります。なかでも、特にDXという文脈で事業会社から募集がかかるケースが目立ちます。例を挙げると、以前は勘や経験則に頼っていたものをデータドリブンな手法を用いて判断したいというところからデータサイエンティストのニーズが高まっており、2018~2019年頃から企業のDX推進と共に人材需要が本格化してきています。

今、企業に求められるデータサイエンティストとは


データ利活用の有効性は古くから知られていましたが、以前は効率良くデータを取り扱える環境が整っていませんでした。しかし近年、大容量のデータを管理できるデータベースシステムが登場したことや、Webサイトへのアクセス情報など企業の課題解決に有用な多くのデータ取得が可能になったことなどのデータ利活用に適した条件が整ってきました。さらに、データ分析に特化したツール類も充実してきたことから企業における本格的なデータ活用が進み、これらを担うデータサイエンティストが注目を集めています。

企業の経営上の課題や製品/サービスが持つ課題をデータ活用によって解決していく、ということがデータサイエンティストの主な業務です。ビジネス課題の検討や解決のための分析に優れた方や、データの取り扱いや分析作業に優れたエンジニア寄りの方など、様々なタイプが存在します。そのため、企業の求人も何を重視するかによって、求められる経験・スキルも異なります。したがって、転職を検討する際には、ご自身の経験と、企業が求めている人材にミスマッチがないかを確認することが重要です。

それらを踏まえた上で、今求められている人材を挙げるのであれば、客観的に評価する能力や社内外のステークホルダーとの意思疎通および交渉力などが求められるマネージャーです。こういった経験者は、まだ少ないため、貴重な人材といえます。

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データサイエンティストの年収相場


主にビジネス視点でのデータの可視化やレポーティングを担う場合の年収は400万円から800万円程度が相場です。
実際にPythonなどを駆使してデータ分析作業を担当する場合は400~600万円程度から始まり、スキルや実績により1500万円程度まで増えることがあります。もちろん高度な分析手法を扱える方は短期間で年収が増加します。また、需要の多いマネージャー職は経験者であれば1000万円以上が一般的で経験や現年収に合わせて調整するケースもあります。

データサイエンティストに求められるスキル


データサイエンティストに求められるスキルは、時代の流れとともに異なります。2022年現在の場合、Pythonとその周辺のライブラリやフレームワークの知識や経験があれば、市場価値が高いです。使用頻度の高いライブラリ等ではNumPyやPandas、scikit-learn、Keras、TensorFlowなどが挙げられます。データサイエンティストでさらなるキャリアアップを目指す場合、まずはこれらの経験を積むことをおすすめいたします。その他、分析結果を直接Webサイトへレコメンドシステムなどとして埋め込むためのWeb技術や、統計学を分析手法の1つとして適切に用いるための知識などが求められる場合があります。さらに、自社や顧客企業のビジネスモデル、製品/ソリューションに関する課題解決能力も必要になります。目の前の分析結果だけを見て完結してしまうのではなく、その結果をしっかりとビジネスに反映するためのさまざまな知識や経験も重要になります。

データサイエンティストは各業界で人材需要が高い

データサイエンティストは、前述のとおり、各業界で人材需要が高いです。しかしながら、データ利活用レベルによって求められるデータサイエンティストの傾向が異なりますので注意してください。

今までデータ利活用にほとんど取り組んでこなかった企業の場合は、分析準備などを含めてすべてワンストップで対応できるような方か、実際の分析は外注する前提で要件定義などの上流工程が得意な方が求められるケースが多いです。一方、データ利活用が一定以上進んでいる企業の場合は、より専門性を有した高レベルのデータサイエンティストが求められます。そういった企業では実際に、配送ルートの効率化やフードロス削減のための需給予測などでデータサイエンティストが活躍しています。

データサイエンティストのキャリアビジョン


データサイエンティストには大別して次の3つのキャリアパスが考えられます。1つ目がマネージャーに昇進し、さらにその上のCDOになり全社のデータ戦略を決定する立場になることを目指す道です。

2つ目が、データサイエンティストのプロフェッショナルとしてスペシャリストの道を進むことです。3つ目がビジネス寄りにシフトしてデータサイエンティストの知見を生かした経営戦略や事業企画を担う道に進むパスです。その他にも、メーカーや小売などの特に需要の高い企業にヘッドハンティングされ、そこで会社のデータ戦略を牽引していく立場になるというようなキャリアパスも考えられます。

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転職で失敗しないためには。JACにご相談を


データサイエンティストは、しっかりと企業と求職者の方の意向を確認すればミスマッチは起こりにくい職種です。しかし、企業側のデータサイエンスに対する認識不足によって分析に必要なデータが揃っておらず、せっかく入社したにも関わらず活躍できる場が無かったというケースも発生しています。そのような事態を防ぐためには、企業側と転職希望者側の双方の意向や状況を的確にとらえることができる転職エージェントの活用が有効です。

JAC Recruitment(以下、JAC)では、データサイエンティストの転職も多数ご支援して参りました。今後のキャリアや転職で悩まれた方は、ぜひ一度JACにご相談ください。

また、入社後に感じる課題に関して実際の転職者にヒアリングしたところ、事業会社とコンサルティングファームなどの外部委託企業の場合では次のような差があることもわかっています。どちらの形態の企業を転職先に選択すべきなのかの判断材料にぜひご参照ください。

この記事の著者

嶋巻

嶋巻

デジタルテクノロジーディビジョン


2015年に人材紹介会社に入社し、求職者担当としてIT・WEB系の転職支援に従事。2018年からJAC Recruitmentに入社。主にデータ関連職種に強みを持ち、データ戦略・ガバナンスからDWH・データレイクの構築、データサイエンスや機械学習等実分析・実装・運用フェーズまで幅広く担当している。 20代から50代まで累計100名を超える転職支援実績あり。


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