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職業について、内容、就労する方法、求められる知識・スキルや、どのような人が向いているかなどが総合的にわかるサイトです
新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する。 ビッグデータを解析した情報を活用することによって、これまで経験や勘で行われてきた仕事の効率性、競争力を高めたり、これまでできなかったことが可能になる。 データサイエンティストは、大きく分けると、自社の業務として従事する場合と、顧客に対してサービスを提供する場合がある。仕事の流れは共通しており、まずは分析対象となる業務の責任者にヒアリングを行い、分析の目標を決める。次にデータの担当者にヒアリングを行い、分析するデータがどのようなものか確認し、データを加工しながらモデリング（データ処理の枠組みを検討する）作業を行う。モデリング作業が終わると、そのモデルが適切かどうか判断するため、効果の検証を行い、さらに過去のデータだけでなく、様々なデータに対しても有効なモデルか検討し、有効で、問題がないことが確認されたら、サービスとして実装する（本格的な分析機能とする）。 以上が仕事の基本的な流れとなるが、ビジネス環境が変化したり、より良いモデルを検討するため、このような作業を反復していくこともある。また、自分の分析結果やモデルが最善のものか、検討を続けていく。 ◇ よく使う道具、機材、情報技術等 文書作成ソフト（Word、一太郎等）、表計算ソフト（Excel、Googleスプレッドシート等）、プレゼン資料作成ソフト（PowerPoint、Keynote等）、統計用ソフト（SAS、SPSS、STATA、R等）、パソコン
掲載している職業情報について（ご意見募集など）
特集：IT・通信の仕事
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グラフの目盛り
※実施順は、必ずしもこの順番どおりにタスクが実施されているとは限りません。職業によって、より一般的なタスクから並べたり、同時並行で実施するタスクを便宜的に並べたりしている場合があります。
※厚生労働省が2023年度に実施した委託調査結果に基づき掲載（結果の概要はこちら）
この仕事に就いている人は、大学院等で統計学、数学、情報工学などを専攻している場合が多い。また、環境やバイオなどその他の理系の出身者や文系出身者もいる。大学院等でデータの収集・分析の素地を身につけていると仕事に生かせる。 新卒で就職する場合、業種は様々であるが、大規模なIT企業、製造業、サービス業等が多い。中途採用では、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者からなる場合が多い。ポストドクター（博士号取得者）からデータサイエンティストになる人もいる。 IT、データ解析、ビジネス等の専門知識とスキルのほかに、コミュニケーション能力や発想力も要求される。データ解析の対象が幅広いため、自分の得意分野を生かして仕事をすることになる。
関連資格
関連する資格はありません
この職業で実際に働いている人が多いと感じる『学歴』を表しています。必須とは限りませんので、詳細は「就業するには」を確認してください。
この職業で実際に働いている人が必要と考える入職前の訓練等の期間（学歴を除く）を表します。必須とは限りませんので、詳細は「就業するには」を確認してください。
この職業で実際に働いている人が必要と考える入職前の実務経験の期間を表します。必須とは限りませんので、詳細は「就業するには」を確認してください。
この職業に就いた後に、周囲から特別なサポートが無くても他の一般的な就業者と同じように働けるようになるまでに必要な期間を表します。あくまで一般論ですので、職歴等により差があります。
勤務先は、IT企業、製造業、サービス業等が多い。データ分析専業の会社の場合、中小企業が多い。 賃金、労働時間等労働条件は勤務先の規定による。就業形態としては、雇用されている正社員が多いが、フリーランスの者も若干いる。 ビックデータの分析や活用のニーズが高まっており、データサイエンティストの人材不足は顕著であり、好条件を提示する会社が出てきている。
データサイエンティストが属する主な職業分類（厚生労働省編職業分類の「他に分類されない技術の職業」等）に対応する統計情報です。
※「統計データ」は、必ずしもその職業のみの統計データを表しているものではありません。各統計データで使用されている職業分類の詳細については職業分類対応表をご覧ください。
※各統計データに関する留意事項についてはこちらをご覧ください。
※関連団体等が別途就業者数等を公表している場合は「労働条件の特徴」本文中に記載されていることがあります。
就業者統計データ
就業者数
（出典：令和2年国勢調査の結果を加工して作成）
労働時間
（出典：令和5年賃金構造基本統計調査の結果を加工して作成）
賃金（年収）
年齢
賃金（１時間当たり）※全国のみ
賃金分布（グラフ）※全国のみ
スキルレベル別給与データ（年収）
〈企画立案・プロジェクト管理〉
ITSSレベル３
ITSSレベル４
ITSSレベル５以上
※金額は第一四分位から第三四分位の範囲を表しています。
ハローワーク求人統計データ
求人賃金（月額）
（令和5年度）
有効求人倍率
月別求人賃金 ※全国のみ
この職業で実際に働いている人が多いと感じる『就業形態』を表しています。
データサイエンティストが属する産業（情報通信業、学術研究、専門・技術サービス業）の産業別景況動向をグラフで見ることができます。（産業全体の景況動向はこちら）
グラフの数値が大きいほど、労働者が不足と判断している。
情報通信業のグラフを見る 学術研究、専門・技術サービス業のグラフを見る
グラフの数値が大きいほど、景気が上昇と予測している。
残業時間（時間外労働時間）や有給休暇取得率、平均年齢など、企業の様々な職場情報を検索・比較したい方はこちら（クリックすると別サイトのしょくばらぼへ移り、 データサイエンティストが属する産業（情報通信業、学術研究、専門・技術サービス業）で検索ができます）
各数値の詳細解説ページはこちら
どのようなスキルがどの程度必要かを職業間で比較可能な形で表しています。前職や自分自身のスキルと比較することができます。
どのような分野の知識が重要であり、必要かを表しています。前職や自分自身の知識と比較し、不足する分野を特定することができます。
この職業に就いている人はどのようなことに興味がある人が多いかを表しています。自分の職業興味とあっているか、確認することができます。
この職業ではどのような点で満足感を得やすいかを表しています。あなたが重要だと思う価値観について満足感を得やすい職業かどうか確認することができます。
仕事の場所や対人業務の頻度などの、職場環境や仕事の内容などを表しています。
どのようなアビリティがどの程度必要かを職業間で比較可能な形で表しています。前職や自分自身のアビリティと比較することができます。
