データサイエンティストとは？新卒の仕事内容や年収、就職難易度を解説

1.データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、ビッグデータを分析し、ビジネス上の価値ある知見を導き出すプロフェッショナルだ。数学、統計学、情報工学、そしてビジネス力という3つの領域にまたがる高度なスキルが求められる。

ここでは、データサイエンティストの定義と役割について、以下の2つの視点から詳しく解説していく。

1-1.データを分析して活用する専門職

データサイエンティストとは、統計学や機械学習を用いて情報を抽出する専門家だ。

現代社会では、日々大量のデータが生成されており、これらを活用できる人材が求められている。

一見無秩序に見える数字の羅列から、適切な手法で解析することで隠れた法則性を見つけ出していく。

さらに、Pythonなどの言語を駆使し、高度なアルゴリズムを実装する技術力も欠かせない。単にツールを使うだけでなく、数学的な背景を理解して手法を選択する能力が問われる。

情報技術と統計科学を融合させ、データを価値ある情報へ変換する役割を担っている。

1-2.経営課題を解決する重要な仕事

データサイエンティストの真の役割は、単に分析することではなく、企業の経営課題を解決に導くことにある。

分析結果が学術的に優れていても、ビジネスの現場で利益につながらなければ意味がないからだ。

そのため、経営層と対話し、彼らが抱える悩みや目標を深く理解することから仕事は始まる。

その上で、分析結果をグラフで可視化し、意思決定者が納得できるようにプレゼンを行う能力も重要になる。

また、提案した施策の効果を検証し、さらなる改善につなげるPDCAを回すことも欠かせない。

このような仕事内容から、データサイエンティストはデータを武器に企業の進むべき道を示す存在といえる。

2.新卒データサイエンティストの仕事内容

新卒でデータサイエンティストとして入社した場合、まずはデータの扱いに慣れるところからスタートし、徐々に高度な分析業務へとステップアップしていく。

華やかな分析業務だけでなく、地道な作業も多いのが実情だ。ここでは、実際の業務プロセスに沿って、以下の4つの仕事内容を解説していく。

2-1.データの収集と加工・整理

分析の第一歩であり、業務時間の大半を占めるとも言われるのがデータの収集と加工・整理だ。

必要なデータが整っていることは稀で、形式がバラバラな状態で散らばっていることが多い。

そのため、SQLでデータを抽出したり、欠損値を取り除いたりする地道な作業が必要になる。

さらに、分析しやすい形にデータを結合・変換する作業もここに含まれるため、根気強さが求められる。

この工程をおろそかにすると、分析モデルの精度が落ちてしまうため、重要なプロセスだ。地味な作業だが、データの品質を担保することが、正しい結果を導くための前提条件となる。

新卒のうちは、前処理を通じてデータの特性や構造を深く理解することが求められる。

2-2.データからビジネス課題の抽出

データが整ったら、次に行うのは「何を分析するのか」という目的を明確にする作業だ。

事業部門から漠然とした相談を受けることが多いため、解決すべき具体的な問いを設定する必要がある。

現状のデータを探索的に分析し、どこに問題があるのかという仮説を検討していく。

その上で、どのような手法を使えば検証できるか、解決策につながるかを設計する。

このフェーズでは、データへの洞察力に加え、ビジネスの仕組みへの深い理解が必要となる。

適切な問いを立てられなければ時間を無駄にしてしまうため、論理的思考力が試される業務といえる。

2-3.分析モデルの構築と検証

課題が明確になったら、実際に統計学や機械学習を用いて分析モデルを構築していく。

目的に応じて、回帰分析やディープラーニングなど、最適な手法を選択する知識が必要だ。作成したモデルは過去のデータで精度を検証し、実用レベルに達しているかを確認する。

もし精度が不十分な場合は、パラメータ調整などを繰り返し、モデルを改善していかなければならない。

さらに、モデルが未知のデータに対しても正しく機能するかを慎重に見極める必要がある。高度な数学的知識とプログラミングスキルが融合する、専門性が最も発揮される業務だ。

最新のアルゴリズムや論文を常にチェックし、技術的な引き出しを増やしておく努力が欠かせない。

2-4.分析結果の可視化と提言

高度な分析を行って終わりではなく、結果をわかりやすく伝えてこそ仕事といえる。

BIツールを活用し、インタラクティブなダッシュボードを作成することもある。

その上で、結果から導き出される示唆をまとめ、具体的なアクションプランを提言する。専門用語を使わずに、経営層が腹落ちするストーリーを組み立てるプレゼン能力が欠かせない。

どれほど精度の高いモデルを作っても、相手に伝わらなければビジネスの価値は生まれない。

このように、データサイエンティストはデータという客観的事実と人間の意思決定をつなぐ通訳者のような役割を果たす。

3.新卒でデータサイエンティストになる魅力

データサイエンティストは、現代のビジネスにおいて最も影響力のある職種の一つであり、新卒でこのキャリアを選べることは幸運だといえる。市場価値の高さや将来性など、他の職種にはない魅力がたくさん詰まっている。

ここでは、新卒で目指すべき理由として、以下の3つの魅力を解説していく。

3-1.全職種の中で年収がトップクラス

データサイエンティストの年収は、全職種の中でもトップクラスに高い水準にある。

外資系やメガベンチャーでは、新卒の初任給で年収600万円以上を提示するケースも珍しくない。

高度な数理能力とプログラミング、ビジネス力を兼ね備えた人材は希少であり、争奪戦になっているからだ。

実力が正当に評価される世界であり、成果を出せば20代で年収1000万円も夢ではない。若いうちから高い経済力を手に入れられることは、キャリアの選択肢を広げることにもつながる。

3-2.AIによってむしろ将来性が高まる

AIの進化で仕事がなくなると言われるが、データサイエンティストの需要はむしろ高まっていく。

なぜなら、AIを作り、ビジネスに活用する仕組みを設計するのはデータサイエンティストの仕事だからだ。

また、ビッグデータ市場は拡大を続けており、DXの進展に伴い活躍の場は広がる一方だ。

今のうちにスキルを身につけておけば、長期間にわたって仕事に困ることはないだろう。技術革新の中心に身を置き、時代の最先端を走り続けられるエキサイティングな職業だといえる。

3-3.経営に近い視点で仕事ができる

新卒であっても、データを武器に経営層へ直接提言できるチャンスがあるのが魅力だ。

分析結果は、企業の戦略策定やマーケティング、商品開発の方向性を左右する重要な材料になるからだ。

自分の出した結果が、会社の未来を変える決断に使われる責任感は、他では味わえない経験となる。

さらに、様々な部署のデータを扱うため、ビジネスモデル全体を俯瞰する視点が身につく。若いうちから経営的な視座を高められるため、将来的にはCTOや起業家としての道も描ける。

ビジネスの仕組みを深く理解し、数字で語れる人材になれると、どの業界でも通用する。

4.新卒でデータサイエンティストになるデメリット

魅力あふれるデータサイエンティストだが、その分だけ求められるレベルは高く、過酷な側面もあることを理解しておく必要がある。高年収や将来性という光の部分だけでなく、影の部分もしっかりと直視しておこう。

ここでは、覚悟しておくべき以下の3つのデメリットについて解説していく。

4-1.ワークライフバランスは期待できない

知的労働であると同時に泥臭い作業の積み重ねでもあり、労働時間が長くなる傾向がある。

また、経営会議などに合わせた厳しい納期が設定されることも多く、プレッシャーがかかる。

プロジェクトの佳境には、残業が続いたり休日返上で対応したりすることも珍しくない。定時で帰ってプライベートを充実させたい人には、あまり向いていないだろう。

さらに、結果が出るまで思考を止めることができないため、精神的な負荷も大きい。

常に数字と向き合い、正解のない問いに対して答えを探し続ける作業は、知力と体力を消耗させる。高年収の裏には、こうしたハードワークがあることを覚悟しておく必要がある。

4-2.継続的な学習が必要になる

技術の進歩が凄まじく速いため、常に最新の情報をキャッチアップし続けなければならない。

そのため、業務外の時間を使って論文を読んだり、コンペに参加したりしてスキルを磨く必要がある。

勉強が好きで、新しい知識を吸収することに喜びを感じられる人でなければ、活躍し続けることは難しい。「就職したら勉強は終わり」と考えている学生にとっては、過酷な職種といえる。

しかも、学ぶべき領域は統計やプログラミングだけでなく、業界の知識にも及ぶ。金融ならファイナンス、医療なら医学の知識が必要になるため、学習範囲は無限に広がる。

一生勉強し続ける覚悟がなければ、すぐに置いていかれてしまう厳しい世界だ。

4-3.学習するためにコストがかかる

データサイエンスを学ぶためには、時間だけでなく金銭的なコストもかかることが多い。

また、大量データを処理するハイスペックPCやクラウド利用料など、環境整備にも投資が必要だ。学生のうちからこれらを自費で賄うのは負担が大きく、ハードルを感じることもあるだろう。

会社に入れば経費でカバーできる部分もあるが、自己研鑽のための投資は惜しんではいけない。

さらに、資格試験の受験料や学会への参加費など、キャリアアップのための出費もかさんでくる。高年収を得られる職種ではあるが、その地位を維持するためのランニングコストも高い。

自分への投資を回収できるだけの自信と覚悟を持って、この道を選ぶ必要がある。

5.新卒データサイエンティストの向き不向き

高度な専門職であるデータサイエンティストには、明確な向き不向きが存在する。

憧れだけで目指しても、適性がなければ仕事を楽しむことはできず、早期離職につながってしまうかもしれない。

以下に、データサイエンティストに向いている人の特徴と、やめておいたほうがいい人の特徴をまとめた。

5-1.データサイエンティストに向いている学生の特徴

データサイエンティストに向いているのは、数字や論理的な思考が好きで、知的好奇心が旺盛な人だ。

常に「なぜ？」という疑問を持ち、物事の背景にあるメカニズムを解明しようとする探究心も欠かせない。

具体的には、以下のような特徴を持つ人が適任といえる。

さらに、研究室にこもって作業するだけでなく、自分の分析で世の中を良くしたいという情熱を持てる人が活躍できる。

データに基づいた根拠を武器に、冷静かつ情熱的に課題解決に取り組める人には天職となるだろう。

5-2.こんな学生はデータサイエンティストをやめとけ

一方で、以下のような特徴に当てはまる人は、データサイエンティストを目指すのを慎重に考えたほうがいい。

データ分析は華やかに見えるが、実際はデータの掃除やエラー対応など、泥臭い作業が大半を占める。

また、ビジネスの現場では論理だけでは通じないこともあり、相手を説得するための調整力も必要になる。安易な動機では、入社後にミスマッチを感じて苦しむことになるだろう。

6.新卒のデータサイエンティスト就職難易度

新卒でデータサイエンティストになることは、IT業界の中でも最難関の部類に入るといっても過言ではない。

求められるスキルセットが高く、採用枠も限られているため、生半可な対策では内定を勝ち取ることはできない。

ここでは、データサイエンティストの就職難易度について、以下の4つの視点から解説していく。

6-1.GMARCHクラスでも難しい

データサイエンティストの採用においては、一定の学歴フィルターが存在することが多い。

統計学や高度な数学を扱うため、理系の大学院卒が優遇され、学部卒での採用はさらにハードルが高くなる。

企業側は、論文を読み解く基礎学力や、複雑なアルゴリズムを理解できる論理的思考力を求めている。

そのため、高学歴であることは前提条件であり、プラスアルファの専門スキルがなければ戦えない。

さらに、英語の論文を読む機会も多いため、語学力も評価の対象となることがある。

単に偏差値が高いだけでなく、理数系の素養と研究経験が伴っていなければ、スタートラインに立つことさえ難しい。

6-2.データサイエンス学部出身者がライバル

近年、多くの大学で「データサイエンス学部」が新設されており、ライバルとなっている。

彼らは大学4年間を通じて、統計学やプログラミング、AI技術を体系的に学んでいる。授業で実際のデータを扱った演習を行っており、即戦力に近い基礎力を身につけていることが多い。

しかも、彼らは大学のネットワークを通じて企業との共同研究に参加し、実務経験を持っていることもある。

独学の学生は、Kaggleへの参加や長期インターンなどを通じて、実践的なスキルを磨く必要がある。

6-3.地頭などの素の頭の良さが重要

新卒採用はポテンシャル重視だが、データサイエンティストに限っては「地頭の良さ」がよく見られる。

未知の課題に対して、限られた情報から仮説を立て、論理的に答えを導き出すプロセスが重要になる。

単に知識を暗記しているだけでは通用せず、その場で考え抜く知的な瞬発力が求められる。

実際に、SPIなどの適性検査でも高いボーダーラインが設定されており、論理的思考力の高さは必須条件の一つだ。

さらに、面接官からの鋭い質問に対して、的確かつ論理的に回答できるコミュニケーション能力も評価される。

複雑な事象を構造化して捉え、誰にでもわかるように説明できる力が、面接ではで最も重要視される。

6-4.人気職なのに採用枠が小さい

学生からの人気が急上昇している職種だが、営業やシステムエンジニアに比べて採用枠は極端に少ない。

この競争を勝ち抜くためには、早い段階からの準備と、圧倒的な差別化が必要不可欠だ。

その上で、なぜその会社なのかという志望動機を明確にし、企業とのマッチングをアピールすることも重要になる。

単に「分析がしたい」というだけでは不十分であり、ビジネスやデータ活用に対する深い理解が求められる。

狭き門を突破するためには、実力だけでなく、入念な企業研究と自己PRの準備が欠かせない。

7.新卒からデータサイエンティストになるには

超難関といわれるデータサイエンティストだが、正しい準備を進めれば、新卒での就職も不可能ではない。大学の専攻に関わらず、スキルを身につけ、実績を作ることが内定への近道だ。

ここでは、内定に近づくための具体的な以下の4つのアクションについて解説していく。

7-1.大学などで統計学を学ぶ

データサイエンティストの基礎となるのは、何と言っても統計学であり、避けては通れない。

理系以外で統計を専門としていない学生は、独学で補う努力が必要になる。

大学の講義を履修したり、オンライン講座を活用したりして、体系的な知識を身につけたい。

数式を見るだけで意味を理解できるレベルまで数学力を高めておくことが、分析手法を使いこなす土台となる。

さらに、統計学の知識があれば、分析結果の妥当性を判断したり、誤った解釈を防いだりすることができる。

7-2.PythonやSQLを習得する

データ分析の実務で標準となっているPythonとSQLの習得は必須だ。

さらに、企業内のデータはデータベースにあるため、SQLで必要なデータを抽出・加工するスキルも欠かせない。

学習サイトを使ってコードを書く練習をし、実際に自分の手でデータを操作できるレベルを目指そう。

プログラミングは手段に過ぎないが、持っていなければ分析のスタートラインに立つことさえできない。

その上で、きれいなコードを書くことや、エラーが発生した際に自分で解決できる能力も重要になる。

実務ではチームで開発を行うことも多いため、可読性の高いコードを書く意識を持っておくことが評価につながる。

7-3.Kaggleなどで実績を作る

就活でアピール材料となるのが、データ分析コンペティション「Kaggle」での実績だ。

称号を持っていれば、書類選考で落ちることはまずないと言われるほど、企業からの評価は高い。

コンペに参加しなくても、自分で興味のあるテーマを分析し、ブログなどでアウトプットすることも有効だ。

口先だけでなく「実際に手を動かして分析した経験」を見せることが、採用担当者の心を動かす鍵となる。

さらに、他の参加者のコードを読むことで、世界中のデータサイエンティストの思考プロセスを学ぶことができる。

実践的な課題に取り組むことで、座学だけでは得られない応用力や問題解決能力が身につく。

失敗を恐れずに挑戦し、試行錯誤した経験そのものが、面接で語れるエピソードになる。

7-4.統計検定などの資格を取得

資格の取得は必須条件ではないが、実務未経験の学生にとって、自身のスキルを証明する「最強の武器」となり得る。

文系学生や情報系以外の学生の場合、数学への耐性や基礎学力をアピールするために、これ以上説得力のある材料はない。

さらに、AIの基礎知識を問う「G検定」や、Pythonのスキルを測る試験なども、学習の成果を可視化するのに役立つ。

その上で、採用担当者は資格そのものだけでなく、未経験の分野に対してどれだけ学習したかというプロセスも高く評価してくれる。

知識の穴埋めを行いながら、自信を持って面接に臨むためにも、資格取得を一つのマイルストーンとして活用するのが賢い戦略だ。

8.データサイエンティストは超難関だがおすすめ！

データサイエンティストへの道は決して平坦ではなく、高い学歴や専門的なスキルが求められる超難関の職種だ。

ビッグデータを駆使して未来を予測し、企業の意思決定を左右する経験は、君の市場価値を飛躍的に高め、どのような時代でも生き抜く力を与えてくれる。

知的好奇心を満たし、社会に大きなインパクトを与えたいと願うなら、恐れずに挑戦する価値は十分にある。

もし、一人での対策に不安を感じたり、自分のポテンシャルを最大限に活かせる企業を見つけたいなら、IT業界に特化したユニゾンキャリアに相談してみてほしい。

IT業界を熟知したプロのサポートが、君の挑戦を強力に後押ししてくれる。

9.データサイエンティストの就活でよくある質問

データサイエンティストを目指す学生からよく寄せられる疑問について回答していく。

文系からの挑戦や必要なポートフォリオなど、気になるポイントをここで解消しておこう。具体的には、以下の質問について解説する。

9-1.文系からデータサイエンティストになれますか？

文系からでもデータサイエンティストになることは可能だが、統計学やプログラミングの壁を乗り越えるための相当な努力が必要だ。

企業側も、分析結果をビジネスに落とし込む力を重視しているため、文系ならではの論理的思考力やコミュニケーション能力は強みになる。

ただし、理系学生と同じ土俵で戦うことになるため、数学への苦手意識を克服し、資格やポートフォリオでスキルを証明することが欠かせない。

文系であることを言い訳にせず、理系以上の熱量で学習に取り組む姿勢が求められる。

その上で、ビジネス視点や課題解決力といった文系の強みを活かせば、独自の価値を発揮できる。

9-2.データサイエンティストに必要なスキルは何ですか？

データサイエンティストには、一般的に「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス」という3つの領域のスキルが求められる。

これらはデータを価値に変えるために欠かせない要素であり、具体的には以下の能力が必要だ。

これら3つを高いレベルで兼ね備えていることが理想だが、新卒の時点ですべてを完璧にこなす必要はないので安心してほしい。

まずは統計とプログラミングの基礎を固め、ビジネスへの関心を持つことから始めよう。

9-3.データアナリストとの違いは何ですか？

データサイエンティストとデータアナリストの境界線は曖昧だが、一般的には役割の重点が異なる。

データサイエンティストは、機械学習や統計モデルの構築（予測や自動化）に重きを置き、高度なエンジニアリングスキルを求められることが多い。

一方、データアナリストは、過去のデータを集計・可視化し、現状の課題発見や意思決定のサポート（解釈や報告）に特化している傾向がある。

どちらもデータを扱うプロフェッショナルであることに変わりはない。自分の得意分野や興味に合わせて、どちらの職種がより自分に適しているかを見極めるとよいだろう。

9-4.データサイエンティスト採用企業はどこですか？

データサイエンティストを採用する主な企業は、以下のとおりだ。

これらの企業は、膨大な顧客データや取引データを保有しており、高度な分析を行うための環境が整っているのが特徴だ。

自社サービスの改善に直結する分析や、社会インフラを支える大規模なプロジェクトに携わることができる。

また、高い技術力を持つエンジニアや研究者が多く在籍しているため、ハイレベルな環境で働けるのも魅力だ。

さらに、研修制度やキャリアパスも整備されており、専門性を深めたい学生にとって働きやすい環境が用意されている。

ビジネスへの貢献度が高く、自分の出した分析結果が実際のサービスや製品に反映される手応えを感じられるだろう。

9-5.ポートフォリオの作成は必要ですか？

新卒採用において、ポートフォリオは必須ではないが、あるとアピール材料になる。

「どのような課題に対し」「どんなデータを使って」「どう分析し」「どんな結論を得たか」というプロセスをまとめた資料があれば、スキルと論理的思考力を証明できるからだ。

面接官との共通言語となり、技術的なディスカッションを深めるきっかけにもなるため、準備しておくことをおすすめしたい。

さらに、ポートフォリオを作成する過程で自分の知識が整理され、面接での受け答えにも自信が持てるようになるというメリットもある。

10.難関IT企業の就活対策ならユニゾンキャリア

ユニゾンキャリアは、IT業界への就職を専門とする就活エージェントだ。

データサイエンティストのような難関職種を目指す君のポテンシャルを見抜き、最適な企業を紹介することができる。一人で悩まず、業界に精通したアドバイザーに頼ってほしい。

10-1.ユニゾンキャリアの就活成功インタビュー①

10-2.ユニゾンキャリアの就活成功インタビュー②

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高度な専門職だからこそ、プロの視点でのアドバイスが内定への決定打となるはずだ。

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