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データサイエンティストのスキルを活かして今よりキャリアアップするには？

2025年4月9日更新

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この記事を書いた人

長谷川

FREE AID編集部機電系専門ライター Div.
アナログ回路設計・営業を経験した後ライター＆ディレクターとして独立。
電気電子・ITジャンルを得意とし、正確で分かりやすい情報の発信を行っています。

大量のデータをもとに、企業の様々な問題を解決する「データサイエンティスト」。近年になって注目を集めるようになった職種ですが、キャリアの道がイメージできない方は多いのではないでしょうか。そこで本記事では、データサイエンティストの仕事内容など基本的な内容も合わせ、キャリアの可能性について解説します。

この記事の目次

データサイエンティストとは

まず前提として、データサイエンティストの仕事内容を紹介します。データサイエンティストとは、IoTなどで取得した膨大なデータを適切に分析することで、企業の競争力強化につながる有益な情報を得るエンジニアのことです。

昨今はさまざまな経路で大量のデータが取得できるようになりましたが、その活用は難しく、多くの企業がデータ活用方法を模索している状況です。データを上手く扱えれば今までにない価値を得られることもあり、データサイエンスに詳しいエンジニアは多くの場面で求められています。

データサイエンティストに求められるスキル

続いて、データサイエンティストに求められる主なスキルを紹介します。

統計学や情報処理技術の知識

データサイエンティストとして成果を出すには、統計学や情報処理技術などが欠かせません。データの分析手法はさまざまな統計処理によって成り立っており、統計学に対する理解があることで、データを適切に処理できるようになります。

また、データサイエンティストが扱うデータの量は膨大になるので、プログラミングなど高速に情報を処理する技術を持っていないと、データを扱いきれなくなります。そのため、これらの知識を持ち、あらゆるデータを処理できる能力が必須といえます。

データエンジニアリング技術

データサイエンティストには、データエンジニアリング技術も重要です。データエンジニアリング技術とは、データ分析を行う基盤となる、環境を整える能力のことを指します。データの収集から蓄積、データ構造の設定、データ加工や共有までが対象となり、データベース管理やクラウドプラットフォームの活用、ビッグデータの処理など技術的な領域も広いため、身に着けるべき知識は多岐にわたります。

このデータエンジニアリング技術がないとそもそもデータサイエンスが行えないので、特にデータ基盤が整っていない企業で活躍したい場合は必須のスキルとなるでしょう。

ビジネスへの適応力

データサイエンティストはビジネス上の課題解決を目的として仕事をします。そのため、成果を出すにはデータを扱う能力だけでなく、それをビジネスに適用するための知識も有している必要があります。

ビジネスへの適応においては、情報を業界における知識や経営戦略を理解していることはもちろん、データ分析の結果を経営陣にわかりやすく伝えるプレゼンテーション・コミュニケーション力も必要です。これらのスキルを技術的なスキルと共にバランスよく鍛えることは容易ではありませんが、身に着けることができれば貴重な存在となれるでしょう。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンティストはそれ自体が新しい職種ですが、キャリアを重ねた先に選べるキャリアパスもいくつか存在しています。現状での主なキャリアパスを紹介します。

スペシャリスト

経験を積むことでデータサイエンティストに関する深いノウハウを身に着け、スペシャリストとして活躍するのが最も一般的なキャリアパスです。スペシャリストはその知識をもとに他のデータサイエンティストをフォローしつつ、プロジェクトをけん引する存在なので、一度認められれば企業に欠かせない存在として活躍できます。特にデータサイエンティストはスキルの難易度が高いことから、一度スキルを身に着けることができれば他の企業でも引く手あまたの存在となれるでしょう。

IT・経営コンサルタント

データサイエンティストは経営に密接にかかわる課題を解決するため、経験を活かしてITコンサルタントや経営コンサルタントになることも可能です。ITコンサルタントは顧客のIT戦略に対して、経営コンサルタントは経営に関するあらゆる課題に対して助言を行い、様々なビジネスの課題を解決する存在です。どちらも非常に専門的な知識が求められますが、データサイエンティストのスキルが大きく役立つ分野なので、キャリアの選択肢の一つとなるでしょう。

AIエンジニア

データサイエンティストとは異なる仕事にチャレンジしたいなら、AIエンジニアになるという選択肢もあります。AIエンジニアは新しいAIを開発し、学習・分析を通してAIの性能を向上させる職種です。近年はAIへの投資が集中しており、進化が著しいことから、技術の最先端で活躍したい人におすすめです。こちらも活躍するには専門性の高い知識が必要ですが、データサイエンティストと非常に親和性が高いので、転職も比較的容易でしょう。

フリーランスになる選択肢も

既に十分なスキルを手に入れたと感じているなら、独立してフリーランスで働くのも一つの選択肢です。ITエンジニア全体にフリーランスとしての働き方が浸透していることもあり、データサイエンティストのフリーランスも多くの企業で受け入れられるでしょう。フリーランスになれば、会社員では得られない高い収入を得られるほか、働く時間を自由に調整できるメリットがあります。会社員より難易度は高いですが、自身のスキルを試したい時や、仕事の時間を自分で決めて働きたいのであれば、検討してみると良いでしょう。

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フリーランスになることを検討しているなら、機電系のフリーランス案件に特化した求人サイト「FREEAID」を活用するのがおすすめです。フリーランスとして活動していく上で最も大きな課題になるのが、仕事をどうやって見つけていくか、ということです。

自分で営業を行うのも良いですが、継続するのは簡単ではありません。一方「FREEAID」なら、商談から教育まで、フリーランスとしての活動をフルサポートする「MESS契約」という方式があるため、安心してフリーランス活動が行えます。

また、長年にわたりエンジニアの人材紹介を行っている株式会社アイズが運営しているため、データサイエンティストにおいても適切なサポートが受けられます。迷っている方は、一度問い合わせしてみてはいかがでしょうか。

まとめ

今回は、データサイエンティストにどのようなキャリアアップの選択肢があるかを、仕事内容などの基本的な情報と合わせて紹介しました。データサイエンティストは膨大なデータを分析し、ビジネス戦略に有益な情報を得る職業のことです。非常に専門的かつ幅広い知識が問われる職業ですが、今後の需要の増加が期待されることもあり、一度スキルを身に付ければ様々な企業で活躍できます。キャリアアップの選択肢も多いうえ、フリーランスとして活躍することも可能でしょう。

なお、フリーランスを目指す場合は、サポートが手厚い支援サービスを利用するのがおすすめです。特に「FREEAID」はMESS契約というフリーランスをフルサポートする体制が整っているため、フリーランスとして活動し始めたい場合は利用してみてはいかがでしょうか。

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