【2026】データサイエンティストとは？必要なスキルや仕事内容・平均年収を詳しく紹介

「ITの市場拡大」「AIの急激な発展」「企業のDX推進」など、世の中のIT化の流れは留まることを知りません。

そんな中で「データサイエンティスト」という職業が人気と知名度を急上昇させています。
聞いたことがあっても、具体的な仕事内容まではわからない方は多いでしょう。

今回の記事では、データサイエンティストの概要や仕事内容、平均年収や必要スキルについてご紹介します。データサイエンティストの理解を深めるため、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストとは？

データサイエンティストはユーザーデータや売上推移を収集・解析して、ビジネス成功をサポートする人のことです。噛み砕いて言うと「専門的なデータ分析やプログラミング技術を使って、より売れるような施策を考えたり作ったりする人」となります。

主にプログラミングや統計学、機械学習といった専門知識を用いてさまざまなデータを処理して課題を選定したり、データの活用先を見出すことが目的。
またPythonやSQL言語を用いた分析や検証、データに基づくモデルの開発業務など幅広い業務を担当します。

データサイエンティストの概要を一覧にまとめると、以下のとおりです。

DS（データサイエンティスト検定）の難易度

データサイエンティストを目指すための代表的な資格として、DS（データサイエンティスト）検定があります。合格率の平均は約50%前後となっており、詳しくは以下のとおりです。

ちょうど約半数が合格、もう半数が不合格ということになるため簡単とも難しいとも言い難い難易度です。特に事前知識のない未経験者が挑戦するなら、入念な対策が必要とになることは間違いないでしょう。

「データサイエンティストになるためには、具体的にどう行動すべきか」が気になる方は、以下の記事が参考になるのでぜひご一読ください。

【2025】データサイエンティストとは？現状の仕事内容と必要なスキル

データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストとデータアナリストには共通点もありますが、主な違いはその役割にあります。

データサイエンティストは統計学やコンピュータサイエンスの知識を活かし、企業の課題を解決するため課題の特定や優先順位付け、目標設定、仮説立案など、従来は事業企画やコンサルティングが担っていた領域も担当するのに対し、データアナリストは、データの収集と分析を中心に行います。

そのため、データサイエンティストは「課題抽出」から「モデルの実装」まで幅広く対応し、データアナリストよりも多岐にわたる業務を担う点が大きな違いです。

データサイエンティストが生まれた背景

データを分析・収集してビジネス成功をサポートする職業は、1970年代ころから存在していいます。しかし当時はこの職業を「リサーチャー」という名称で呼ぶことが一般的でした。

「データサイエンティスト」という名称で呼ばれるのが一般的になったのは、2010年前後あたりと言われています。

そもそも「データサイエンス」という言葉は、2000年～2010年にかけて使われるようになりました。その背景にはYouTubeTwitterといったサービスの誕生、またiPhoneといった革新的なデバイスの登場により、データ活用の重要性が着目し始めたためです。

データサイエンティストが注目されている理由

データサイエンティストが注目される背景には、言わずもがな「IT市場の急拡大」があります。GAFAをはじめとするアメリカ大手IT企業のITサービスやデバイスの登場を皮切りに「ビッグデータの分析と活用」にのめり込む企業が爆発的に増えました。

現代はとくにAIやIoT技術がとくに著しい発展を遂げていますが、データ活用の重要性は変わらないどころかむしろ増していく一方であるため、データサイエンティストの需要も右肩上がりというわけです。

データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストの仕事内容は企業や業態によってさまざまではありますが、代表的な内容を挙げると以下のとおりです。

1. データ分析・整理
2. データの数値化・グラフ化
3. 資料・レポート制作
4. 情報収集・最新市場動向の把握
5. データの新しい活用法の考案

それぞれ、順を追って解説します。

仕事内容①データ分析・整理

膨大なユーザーデータを収集し、必要なデータとそうでないものを分けるなど整理を行います。
そして整理されたデータを分析し、共通点やパターンを見出します。

統計モデルや機械学習アルゴリズムを活用してデータから価値ある情報、すなわちビジネスでプラスになりそうな情報を引き出すことが狙いです。

仕事内容②データの数値化・グラフ化

数値化はその名のとおりデータを数値になおし、計算や比較をスムーズに行えるようにする作業。グラフ化は数値データをチャートやグラフに落とし込み、見やすくする作業です。

膨大なデータを集めても有効に活用できなければ意味がなく、数値化やグラフ化を行って活用できる形にするからこそ意味のあるデータとなります。

仕事内容③資料・レポート制作

データの分析結果を上層部やクライアントに伝えるには、それらを資料やレポートなどにまとめる必要があります。この作業もデータサイエンティストの業務です。

資料やレポートに落とし込む際はグラフや表を用いて可視化したうえで「それをわかりやすく説明すること」が大切です。見た人に数字をきちんと理解してもらえるか否かで、プロジェクトやビジネスの結果は大きく変わります。

仕事内容④情報収集・最新市場動向の把握

ITやシステム開発企業およびデータサイエンティストを雇用している企業の情報収集も、データサイエンティストの業務の一環です。他社の取引実績や成長度合い、またサービスの動向や質などを調べ自社のビジネスに活かすことが目的です。

企業によりますがデータサイエンティストとWebマーケターは似た分野でもあるので、兼任しているケースも少なくありません。

仕事内容⑤データの新しい活用法の考案

データの活用法を新しく考案することもデータサイエンティストの仕事です。
具体的には「データをどのフェーズでどう活用するか」を見極めます。

データ活用でビジネスをよりよくするためには、新たなデータ活用法や戦略を絶えず考えていくことが大切です。そのためには、現状の問題や業務に対する理解が必要になります。

データサイエンティストの平均年収

大手求人サービス「求人ボックス」によると、データサイエンティストの平均年収は647万円となっています。日本国内のサラリーマンの平均年収（約450万円）と比べて、年収は高いといっていいでしょう。

またデータサイエンティストの年収は、地域によっても変動します。
関東や近畿などでは約600万円以上と高いですが、中国・四国などでは約540万円と、50万円以上の開きがあります。

参考：求人ボックス

なおデータサイエンティストの年収については以下の記事でも詳しく解説していますので、興味のある方はぜひご一読ください。

データサイエンティストの年収はどのくらい？仕事内容や年収アップの方法も紹介！

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は、主に以下のようなスキルが求められます。

1. ビジネス・コミュニケーションスキル
2. データ分析・数学スキル
3. プログラミングスキル（Python）

それぞれ見ていきましょう。

①ビジネス・コミュニケーションスキル

データサイエンティストに求められるのは専門的な知識ばかりではありません。
周りと協調するビジネススキルが重要になります。

またビジネススキルのひとつとして、コミュニケーションスキルも重要です。
データサイエンスには業務への深い理解が必要不可欠であり、そのためには現場の人とのコミュニケーションが必要になるからです。

データサイエンティストは、専門知識とPCスキルだけで成り立つ仕事ではありません。

②データ分析・数学スキル

データサイエンティストには、データ分析や数学のスキルが求められます。

データ分析スキルはデータを収集して整理し、可視化するスキルのことです。
統計的手法や機械学習アルゴリズムを適用してデータからパターンを探る作業も含まれます。

また数学スキルは統計学や線形代数などの数学的概念を理解し、データモデリングや予測分析に応用するスキルのことです。

③プログラミングスキル（Python）

Pythonプログラミングも、データサイエンティストなら身に付けておきたいスキルです。
データ分析・可視化などを行う際にプログラミングを用いることがあるからです。

Pythonプログラミングの基礎のみならずアルゴリズムの理解やモデリング、さらに場合によってはライブラリを活用することも求められます。

さらにプログラミングを学ぶことでデータサイエンティストに必要な「ロジカルシンキング（論理的思考力）」が身につくことも、スキル習得が推奨される理由です。

データサイエンティストになるための学習方法

データサイエンティストとして活躍するためにはセミナーの受講が効果的です。

データサイエンティストセミナー

データサイエンティストセミナーは初心者でも受講可能な短期間で応用操作まで習得できるおすすめのセミナーです。

その他の学習方法

他にもデータサイエンティストに役立つ資格に「G検定」や「E資格」がありますが、「JDLA認定E資格対策講座」および「G検定対策講座」という短期集中講座がおすすめです。最短で効率よく合格ラインに到達するためのノウハウが凝縮されていますので、興味のある方はぜひご検討ください。

JDLA認定E資格対策講座の詳細はこちら

G検定対策講座の詳細はこちら

未経験からデータサイエンティストになるのに必要な期間

まったくの未経験からデータサイエンティストになるために必要な期間は、おおよそ1年～1年半です。とくに時間のかかる学習分野を挙げるなら、以下のようになります。

• 統計や確率論などの応用数学
• データサイエンス基礎～応用
• Pythonプログラミング

応用数学では高校生で習う平均値や中央値、大学で習う正規分布やベイズ定義など、またデータサイエンスではモデリングや計算機シミュレーション、アルゴリズムなどを理解することが必須です。

そしてまったくの未経験からとなるとプログラミングの概念からじっくり理解していく必要があるうえ、さらにPythonライブラリなども学ぶなら1年半以上の期間を要する可能性もあるでしょう。

データサイエンティストとは？まとめ

データサイエンティストは主にデータを分析して数値・グラフ化を行ったり、データの新たな活用法を提唱する職業です。また技術動向や最新の市場動向調査といった、情報収集も行います。高い数学スキルやプログラミングスキル、コミュニケーション能力が問われる専門的な職業であることから年収が平均よりも高く、未経験から目指す方も増えているのが現状です。

独学でデータサイエンティストへの転職を目指すのもひとつですが、資格取得を目指したりセミナーを受講するほうがより効率的かつ確実に実現できるでしょう。「データサイエンティストセミナー」では、まったくの未経験からのデータサイエンティスト転職に必要なノウハウを短期集中の短期間で学べます。

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