データサイエンティスト（データアナリスト）の給料年収・初任給・仕事内容を解説！|「給料BANK」

データサイエンティスト（データアナリスト）の給料年収を解説します。

データサイエンティスト（データアナリスト）の年収【年代別理想の年収プラン】

データサイエンティスト（データアナリスト）としてこのぐらいの年収はもらえてたらいいなと思う理想の年収を考察してみました。

データサイエンティスト（データアナリスト）の給料・年収補足

20代の給料：25～40万円（推定）
30代の給料：25～60万円（推定）
40代の給料：25～80万円（推定）
　
　
上記平均給与から算出してみると、年収はだいたい
350万円～960万円となると予測されます。
　
札幌の求人調査結果：求人無しのため不明
東京の求人調査結果：25万円～80万円（月収）
大阪の求人調査結果：25万円～70万円（月収）
福岡の求人調査結果：23万円～50万円（月収）

データサイエンティスト（データアナリスト）の仕事内容

データサイエンティストとは、データを活用して企業の利益に貢献する人材のことです。
そして、データサイエンティストの仕事はありとあらゆるデータを収集・蓄積・調査し、分析すること。
分析した結果などを報告して、日々のビジネス活動に活かすのです。
活用するデータは、様々なものがあります。
　
例えば、Webの事業を展開しているところであれば、ホームページやサイトのアクセス分析なども仕事内容として挙げられます。
SNSやブログ・ITシステムなどから情報を得ることもありますね。
フォーマットが全く統一されていないデータを収集して、扱いやすい形で統一しておくことも必要です。
　
そうやって収集したデータを蓄積するために、データベースを構築し、それを運用します。
データベースは種類によって特徴がとても大きく異なっているため、それぞれの特徴などを深く理解していなければなりません。
データベースが整ったら、今度はそこからデータを取り出すための環境を作って運用。
そのような段階を踏むことによって、はじめて分析が可能になるのです。
　
分析するだけが、仕事ではないということですね。

データサイエンティスト（データアナリスト）の給料手取り

上記平均給与から算出してみると、手取りはだいたい
30万円～60万円となりそうです。

データサイエンティスト（データアナリスト）になるには？【資格・合格率・難易度】

データサイエンティストになるのに、必須の資格というものはありません。
必要なのは、ありとあらゆる方面での専門的な知識とスキルです。
例えば統計学の知識はデータを扱うためには必須ですし、プログラミングやマーケティングに関しても専門的な知識を蓄えていなければなりません。
　
データサイエンティストになるためには、ありとあらゆる「ビジネス」に関する知識と能力が必要と言えるでしょう。
仕事につくために、まず何からはじめればいいのかといえば、DB基盤の技術を覚えることです。
これは「仕事内容」で説明したような「データベース」に関する技術のことですね。
　
とりあえず、この知識と技術がなければ話になりません。
データサイエンティストの仕事を理解するためには、DB基盤技術について理解しなければならないのです。
なるためには、まずそこから始めましょう。

データサイエンティスト（データアナリスト）に必須スキルってどんなもの？

先ほどからも少しずつ述べているとおり、データサイエンティストには様々な必須スキルがあります。
　
・DB基盤技術
・統計学や数学
・プログラミングの技術
・マーケティングの知識
・ビジネスに関する総合的かつ専門的な知識
　
最低限でも、上記のようなスキルが必要です。
最低限と言っても、とても多いですね。
統計学・数学・マーケティング・ビジネスと学問の分野が四つも含まれています。
　
ただ、上に述べたようなものはややぼんやいりとしていてわかりづらいですね。
もう少しわかりやすく、細かく見ていきましょう。
　
・ロジカルシンキング（論理的思考）
・プレゼンスキル
・プログラミングのスキル
・データ処理スキル（情報処理スキル）
・データ分析手法のスキル
・データ分析ソフトウェアを扱うスキル
　
たくさんありすぎるため、全てをスペシャリストと呼べる段階まで学ぶことは不可能でしょう。
そのため、どれかひとつを自分のスキルの主軸に据えて他のスキルについても磨くというのが一般的です。
大企業であれば、それぞれのスキルを主軸に据えている人数名でひとつの案件に取り組む場合もあ多いですよ。

データサイエンティスト（データアナリスト）の仕事の面白さ

仕事内容はとても難しいものですが、その分データサイエンティストの仕事はとても大きなやりがいがあるものです。
自分たちの仕事が、その企業の日常のビジネスの指標となり、糧となります。
企業にとってデータというものは、とても重要なものです。
近年はデジタル化が進み、データが日常的にあふれかえるようになりました。
そんな現代においては情報を集めて分析することは、ビジネスにおいて必要不可欠です。
　
その必要不可欠を担っているのが自分なのだと、とても大きなやりがいを持って仕事ができるのが、データサイエンティストの面白さと言えるのかもしれません。
　
データサイエンティストはとにかくデータを扱う仕事です。
そのため、論理的思考のできる人間でなければなりません。
向いているのは冷静沈着で他人にあまり流されないような性格の人であると言えるでしょう。

データサイエンティスト（データアナリスト）のための本ってどんなのがある？

データサイエンティストのためになるような本について、簡単な紹介と一緒にまとめてみました。
　
・データサイエンス講義
データサイエンティストについての概論について知るための本です。
現状や統計モデルや実務の概要まで様々なものを広くカバーしています。
とりあえず最初にこれを読むべし、といったような入門の本です。
　
・データサイエンティスト養成読本
データサイエンティストの基本になるような考え方から、R言語の知識やマーケティングの知識など、様々なことが書かれている本です。
総合的なものなので、本格的に学ぶ本ではありませんが、データサイエンティストを志すのであれば持っておいて損はありません。
データサイエンティストはどのような考え方をし、どのように仕事をするのか。
R言語とはどんなものなのかなど、それぞれのスキル分野の基礎が記載されています。
　
・その数学が戦略を決める
ケーススタディつまり統計モデルの活用例を見ることによって自分から何かを得るための本です。
学習書ではなく、完全なる読み物となっています。
大学教授が書いているため、そのデータ・統計モデルの活用例はとても幅広く、とても役立ちますよ。
　
・Rによるデータサイエンス
データ解析の基礎から学ぶことができる学習書です。
書かれたのは2007年と古めですが、基礎を学ぶのであれば問題ないでしょう。

データサイエンティスト（データアナリスト）の求人はどんな企業がとってるの？

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