データサイエンティスト

業界・職種

分類

概要

大量のデータを統計解析や機械学習で分析し、ビジネス課題解決に向けた知見を導出する職種。

詳細説明

データサイエンティストは、多様なデータを収集・統合・前処理した後、統計解析や機械学習モデルを活用して有用なインサイトを抽出します。可視化ツールやBIツールを用いて結果をわかりやすく伝え、経営層や業務部門と協働して施策立案を支援します。クラウド環境や大規模データ処理基盤の知識も求められ、継続的な技術・ドメイン学習が不可欠です。

将来性

データドリブン経営の普及やAI技術の発展に伴い需要は増加傾向。高度な専門性を持つ人材は不足しており、市場価値は今後も高まる見込み。

性格特性

コミュニケーション能力に優れている / 好奇心や探究心がある / 忍耐力がある / 論理的思考がある

労働スタイル

アジャイル開発 / フルリモート / フレックスタイム / プロジェクト型

キャリアパス

ジュニアデータサイエンティスト → データサイエンティスト → シニアデータサイエンティスト / リード → データサイエンスマネージャ → チーフデータオフィサー（CDO）

必須スキル

SQL / データ可視化 / プログラミング（Python、R） / 機械学習フレームワーク / 統計解析

推奨スキル

BIツール / クラウドプラットフォーム / ビッグデータ処理 / 業界知識 / 英語ドキュメント読解

適性（得意であることが望ましい）

項目	説明
分析・論理的思考力	大量データからパターンを論理的に導き出す思考が必須。
注意力・正確性	データの品質管理や前処理で高い正確性が求められる。
専門知識習得・学習意欲	新たなアルゴリズムやツールを継続的に習得することが重要。
数理・定量分析力	統計や数理モデルを扱う高度な数理能力が求められる。
問題解決力	ビジネス課題をデータ分析で解決する能力が必要。

適性（苦手でも可）

項目	説明
体力・持続力	主にデスクワークで体力的負荷は低い。

別名

Data Scientist

キーワード

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