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データサイエンティスト

データサイエンティスト

職業別名

-

属する産業

情報通信業、学術研究,専門・技術サービス業   (クリックすると別サイトのしょくばらぼへ移ります)

どんな仕事?

 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、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

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[ 動画 ]

タスク(職業に含まれるこまかな仕事)

実施率
タスク内容
84.6 %
データを加工しながらモデリング(最適な統計的モデルの構築)作業を行う。
69.2 %
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する。
66.7 %
モデルが新たなデータに対しても有効かどうか判断する。
64.1 %
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の効果検証を行う。
56.4 %
反復的にデータ分析やモデリングを行う。
56.4 %
分析対象となる業務の責任者(他社の場合はクライアント)にヒアリングし、分析の目標を決める。
48.7 %
モデルが有効であれば、サービスとして実装する(機能として実現する)。

仕事の内容

グラフの目盛り

その職業で行う仕事の内容を職業間で比較可能な形で表しています。
情報を取得する
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
情報を取得する 4.0
継続的に状況を把握する
継続的に状況を把握する 4.0
情報の整理と検知を行う
情報の整理と検知を行う 4.1
設備、構造物、材料を検査する
設備、構造物、材料を検査する 2.9
数値の算出・推計を行う
数値の算出・推計を行う 3.5
クオリティを判断する
クオリティを判断する 3.7
法律や規定、基準を適用する
法律や規定、基準を適用する 3.2
情報やデータを処理する
情報やデータを処理する 3.9
情報やデータを分析する
情報やデータを分析する 4.1
意思決定と問題解決を行う
意思決定と問題解決を行う 3.7
創造的に考える
創造的に考える 3.6
仕事に関連する知識を更新し、活用する
仕事に関連する知識を更新し、活用する 3.8
目標と戦略を策定する
目標と戦略を策定する 3.5
スケジュールを作成する
スケジュールを作成する 3.3
仕事を整理、計画する、優先順序を決める
仕事を整理、計画する、優先順序を決める 3.6
全身を使って身体的な活動を行う
全身を使って身体的な活動を行う 1.8
手と腕を使って物を取り扱い動かす
手と腕を使って物を取り扱い動かす 1.8
機械、および機械製造のプロセスをコントロールする
機械、および機械製造のプロセスをコントロールする 2.1
乗り物を運転・操縦する
乗り物を運転・操縦する 1.5
コンピュータを用いて作業を行う
コンピュータを用いて作業を行う 3.8
装置、部品、機器の図面を作成する、配列や仕様を設定する
装置、部品、機器の図面を作成する、配列や仕様を設定する 2.0
機械装置の修理と保守を行う
機械装置の修理と保守を行う 1.6
電子機器の修理と保守を行う
電子機器の修理と保守を行う 1.7
情報の文書化と記録を行う
情報の文書化と記録を行う 3.3
情報の意味を他者に説明する
情報の意味を他者に説明する 3.8
上司、同僚、部下とコミュニケーションを取る
上司、同僚、部下とコミュニケーションを取る 3.6
組織外の人々とコミュニケーションを取る
組織外の人々とコミュニケーションを取る 3.5
人間関係を構築し、維持する
人間関係を構築し、維持する 3.2
他者に対する支援とケアを行う
他者に対する支援とケアを行う 2.8
他者に対して売り込む、または他者の思考・行動が変容するよう働きかける
他者に対して売り込む、または他者の思考・行動が変容するよう働きかける 2.9
対立を解消させる、他者と交渉する
対立を解消させる、他者と交渉する 2.8
公共の場で一般の人々のために働いたり、直接応対する
公共の場で一般の人々のために働いたり、直接応対する 2.2
メンバーの仕事量や活動内容を調整する
メンバーの仕事量や活動内容を調整する 2.9
チームを構築する
チームを構築する 2.9
他者の訓練と教育を行う
他者の訓練と教育を行う 2.9
部下への指導、指示、動機づけを行う
部下への指導、指示、動機づけを行う 2.8
他者をコーチし、能力開発を行う
他者をコーチし、能力開発を行う 2.9
コンサルティングと他者へのアドバイスを行う
コンサルティングと他者へのアドバイスを行う 2.9
管理業務を遂行する
管理業務を遂行する 2.8
組織の人事管理を行う
組織の人事管理を行う 2.3
資源、資材、財源の監視と管理を行う
資源、資材、財源の監視と管理を行う 2.2

スキルレベルごとのタスク

データサイエンティスト

※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

就業するには?

 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。

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関連する資格はありません

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学歴

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。

入職前後の訓練期間、入職前の実務経験

労働条件の特徴

 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。

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統計データ

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。

データ表示対象地域を選択(就業者統計データおよび求人統計データの都道府県別の数値が表示されます。)
データ表示対象地域を選択(就業者統計データおよび求人統計データの都道府県別の数値が表示されます。)

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)

全国
79,260
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

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)

全国
161
時間
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

賃金(年収)

(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)

全国
554.3
万円
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

年齢

(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)

全国
43.1
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

賃金分布(グラフ)※全国のみ

(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)

スキルレベル別給与データ(年収)

※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

〈企画立案・プロジェクト管理〉

ITSSレベル3

600.0万円 ~ 900.0万円

ITSSレベル4

650.0万円 ~ 950.0万円

ITSSレベル5以上

700.0万円 ~ 1100.0万円

※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)

全国
25.8
万円
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

有効求人倍率

(令和5年度)

全国
2.83
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

一般的な就業形態

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。

産業景況データ

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

労働者過不足判断 (出典:令和6年 厚生労働省「労働経済動向調査」)

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。

法人企業景気予測 (出典:令和6年 内閣府・財務省「法人企業景気予測調査(BSI)」)

グラフの数値が大きいほど、景気が上昇と予測している。

職場情報の検索・比較

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)

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  • ソフトウェア開発(パッケージソフト)
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