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データサイエンティストの将来性6つ|データベースエンジニアとの違いは?

2020年05月12日
SE
データベースエンジニアの仕事は、どんなことをしているのですか?
PM
データベースの運用や設計・開発・管理まで多岐にわたります。

目次

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、データに基づいて合理的判断が行なえるように意思決定をサポートする職業です。ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータを収益増加に役立てる助力を担う存在で、様々な意思決定の場面で必要とされています。

データサイエンティストは多くIT業界で活躍するイメージですが、実際にはあらゆる業界で活躍しています。データを扱うにあたり数学者やトレンドスポッターの素養も併せ持つため、ITスキル・統計解析に加えてビジネスや市場トレンドなど幅広い知識を必要とします。

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主な仕事内容は、ビッグデータの活用・データ収集・データのフォーマット化の3つです。集めたビッグデータを整理し、分析・解析の結果から問題定義(課題)の解消に繋がる知見を見つけて提案するまでの作業を行なっていきます。

端的に言うと、データを分析してビジネスに役立てることがデータサイエンティストの仕事です。収集・分析・整理と提案といった流れが基本になるため、上記に挙げた3つの段階に分けてデータサイエンティストの主な仕事内容をご紹介しています。

仕事内容1:ビッグデータを活用する

データサイエンティストの主な仕事内容1つ目は、ビッグデータの活用です。ビジネスに活用できるデータは多様ですが、それらがまとまって膨大なデータ群になったものをビッグデータと言います。

ビッグデータは従来のデータベース管理システムなどでは保管・記録・解析が難しいので、活用するには正確な分析・解析が必要になります。そのため、必要な専門的知識を持つデータサイエンティストがビッグデータの収集・整理・分析に適任とされています。

仕事内容2:データを収集する

データサイエンティストの主な仕事内容2つ目は、データの収集です。ビッグデータは含まれるデータの量が膨大なので、収集するにも時間がかかります。データが各所に存在している場合は、見落としがないように収集する意識と技術も必要です。

収集が完了したら、問題定義の設定や提案などに向けて扱いやすい形式に変換・統一といったデータの整理を行っていきます。データを集めて整理するだけなら簡単そうに思えますが、量がとても多いので時間と労力はそれなりに要します。

仕事内容3:データのフォーマット化を行う

データサイエンティストの主な仕事内容3つ目は、データのフォーマット化です。収集したデータを分析・解析し、問題定義(課題)の解決に繋がる情報を探していきます。

統計的に意味のあるデータ項目を特定するために、データを組み合わせて解析するなど作業を行います。つまり、膨大なデータ群から有意の項目を見つける作業です。

データ分析で得た情報を解決に結び付けたレポートを作成し、課題解決の提案として報告します。ビッグデータの収集から活用法の提案をするまでが、データサイエンティストの仕事になります。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収相場は、約655万円(月収40万円程度)です。企業によっては年収1000万円以上で求人を出している場合もあり、企業や職種などによって需要には多少の差があることが見受けられます。

また、年収には持っているスキルの種類や実績なども関係するため、企業・スキル・実績といった要素で給料は変動すると考えましょう。技術や経験などがあるほど給料と需要が高く、将来性も期待できます。

データサイエンティストの需要

データサイエンティストの需要は高く、将来性が期待できると言われています。将来性が期待されている理由は、ビッグデータやAIの市場拡大です。

近年の社会における情報化の急進でビッグデータ市場は拡大傾向にあり、本格的なデータ活用に乗り出す企業も急増しています。この影響で、データの分析・解析から提案を行うデータサイエンティストの需要が高くなっています。

そして、世界的に激化しているAI開発の競争においては、ディープラーニングの制度を向上させる教材が必要になります。ビッグデータは有用な教材になるため、分析して最適な扱い方を提案できるデータサイエンティストの需要や将来性が拡大傾向にあるのです。

データベースエンジニアとは


データベースエンジニアはおおよそ3つの分野として分けられます。業務内容には「データベースの運用」や「設計・開発」または「データベース内での管理」などがあります。「設計・開発」であれば、Oracle Databaseなどのアプリケーションを使い作り上げていきます。それにはデータベースの管理や運用が必要になっていきます。そのような仕事をするのがデータベースエンジニアと言います。

データベースエンジニアの主な仕事内容

データベースエンジニアの主な仕事内容とは、どんなものがあるでしょうか。データベースの設計・建設・データベースの保守・運用・データベースの管理というように3つの分野に分かれています。このデータベースエンジニアにおいての仕事内容について紹介していきましょう。

仕事内容1:データベースの設計、構築

データベースの設計・構築の仕事内容とは、「情報漏えい」「不正書き込み」「データ改ざん」など、企業にとって重要なデータを守る責任を担うということがデータベースエンジニアにあります。データベースソフトウエア製品を使用して、その企業の目的を考慮しながら概要などを考えていかなければなりません。データベース言語「SQL」などの必須スキルが必要です。

仕事内容2:データベースの保守、運用

データベースの運用や保守をするためには、データベースの基礎管理としてその企業の権限の仕組み、また複数のデータベース操作などの処理をするノウハウや技術が必要になります。特に大きな企業になってくると、沢山の人が分担してデータを入力していきます。データの改ざんなどの不正行為行われることがないように、データベースエンジニアが管理し、データベースの保守や運用管理することが重要な役割になります。

仕事内容3:データベースの管理

データベース管理とは、大量のデータを自動的に整理できるというところにメリットがあります。企業で扱う膨大な資料を、データベース管理をすることで時間の短縮や人手の削減をすることが可能になります。複数のデータをまとめて管理する・データの管理を簡単に探し出すには膨大なデータを管理しなければなりません。データベースを管理するには腕の確かな技術者が必要です。

データベースエンジニアの年収

データベースエンジニアの年収は、IT職種の中でも平均年収は高くなり20代前半で、400万円台近くになるとも言われています。データベースエンジニアのしっかりした知識を得ることで、20代後半でも500万円を超える年収も夢ではありません。データベースエンジニアの技術を身につけておけば、これからの将来性にも希望が持てるでしょう。

データベースエンジニアの需要

データベースエンジニアのこれからの将来性においての需要はどうでしょうか。データベースエンジニアの活躍する場は、新たにこれからも増えていくでしょう。書籍の検索やネットバンキング・ネットショッピングなどまだまだIT関係での仕事は発展していき、重要なデータベースなどの必要なシステムエンジニアの役目も増えていきます。これからの、IT業界での「データベースエンジニア」という仕事の将来性は高いと言えます。

データサイエンティストの将来性6つ


データサイエンティストの将来性についての情報は、6つほど存在します。具体的には、需要の昇降・ビッグデータ市場との関係・新開発との関わり・人材の状況・教育機関の充実度・AIの発達による影響です。

データサイエンティストは職業の1つですので、なりたい場合も続けたい場合も将来性は視野に入れておくべきと言えます。それでは以下に、各将来性の情報についてをご紹介していきます。

将来性1:需要が高まる

データサイエンティストの将来性1つ目は、需要の高まりです。AI開発におけるディープラーニングや世界的な情報化の急進により、ビッグデータ市場が拡大しています。

データサイエンティストはビッグデータを扱うために必要な知識と技術に優れているため、現代には必要な職業と考えられています。

そして、AI開発や社会的情報化の進行・進化はこれからも継続されると言われているため、データサイエンティストの需要や将来性も高まり続けるでしょう。

将来性2:ビッグデータの市場

データサイエンティストの将来性2つ目は、ビッグデータ市場です。世界的に社会の情報化が急速に進んでいるため、ビッグデータの取り扱いに関するプロフェッショナルであるデータサイエンティストは必要不可欠な存在となり続けるでしょう。

ビッグデータは膨大な量のデータ群ですので、ITの知識や技術があれば扱えると思われることもあります。しかし、それをどのように活かせば良いのかを考えて提案するスキルも必要になります。

データサイエンティストは提案までのスキルを持つ存在なので、成長が求められる現代には有益な存在であり、将来性も長期的に続く見込みがあります。

将来性3:新しい開発

データサイエンティストの将来性3つ目は、新しい開発です。AIなどの開発は将来性が高まっており、コンピューター技術を使用した新開発が世界的に進められています。

新しい開発の際は、どのように開発すれば多くの人が利用してくれるのかを考える必要があります。

その答えを探すにあたっては、ユーザーや開発システムなどに関する総合的な分析結果(ビッグデータ)が役立つため、ビッグデータの扱いに長けるデータサイエンティストが有用になるのです。

将来性4:人材不足

データサイエンティストの将来性4つ目は、人材不足です。世界的にビッグデータを必要とする動きは高まっていますが、そのニーズに比べて実際に職業として機能するレベルのスキルを持つ人材が少ない傾向にあります。

企業は人材不足を解決するために、人材育成を行なっています。今は低いスキルでも必要とされますが、この先は適した育成で高いスキルを持つ人材が増える見込みがあります。

つまり、基本的には人材不足で市場価値の高い職業ですが、低いスキルのままでは将来性が危ういということです。

将来性5:教育機関の充実

データサイエンティストの将来性5つ目は、教育機関の充実です。需要が高く将来性が大いに見込める職業ということから、複数の大学でデータサイエンティストになるために必要なことが学べるデータサイエンス学部が創設されています。

また、2013年にはデータサイエンティスト協会が発足されました。協会によりカリキュラムの作成や評価軸の設定などが行われ、データサイエンティストという職業の在り方がより明白になりました。

さらに、職業・就職としての将来性を見込んだアメリカ法人では、アメリカのデータサイエンス修士号を取得するためのカリキュラムも開始されています。

将来性6:AIの発達

データサイエンティストの将来性6つ目は、AIの発達です。AIの世界は常に進化しており、AIの技術そのものだけでなく、AIの活用方法の面でも新しいものが求められる時代となっています。

より有能なAIを開発することや、世の中の便利化を求めるニーズに沿う開発を行うためには、ディープラーニングに使う膨大なデータが必要になります。その点で、ビッグデータの扱いと分析結果に基づく提案力に長けるデータサイエンティストが求められるのです。

しかし、研究の積み重ねで高精度なAIが登場した時、コンピューター関連の職業で人間の需要が下がる可能性はあります。ビッグデータによるAIの予測は完全ではありませんが、データサイエンティストの将来性をAIが奪う可能性は懸念されています。

データベースエンジニアの将来性5つ


今の世の中は、テクノロジーが急速に進化して伸びてきています。ここでは、データベースエンジニアの将来性を5つ紹介していきます。データベースエンジニアが「スキルを身につける必要性」や、また「他の職種に仕事を奪われてしまう可能性」などデータベースエンジニアについての将来性を考えていきましょう。

将来性1:スキルを身につける必要

データベースエンジニアがスキルに必要なのは、MongoDB・Memchached・Redisなどのデータベースソフトも必要になります。またデータベースエンジニアとしての実務経験や、人とのコミュニケーション力などのスキルを身につけておくことも大切なことです。このように、ビジネスにおいての知識や感覚など、必要なスキルを磨くことが将来性を高めることになるでしょう。

将来性2:他の職種に仕事を奪われる可能性

データベースエンジニアの職種内容の将来性を考えていきましょう。世界の研究者やオックスフォード大学などの論文からみると将来性考えると、人間の職業を奪う可能性は90%の確率でAIに奪われてしまうと言われています。データベースエンジニアはまだまだ、需要的にもエンジニア自体が不足しているため奪われる可能性は低くなります。急速にIT化が進むこの世の中では、データベースエンジニアは将来性があると言えるでしょう。

将来性3:求人が減少傾向にある

データベースエンジニアの求人が減少傾向にあるという話を聞くようになりました。それはなぜでしょうか。またデータベースエンジニアについての将来性はどうなるのでしょうか。近年では、すべてのAIエンジニという仕事において、仕事内容を兼任するというケースが増えてきています。そのために「データベースエンジニア」という一つの職種名の求人募集が減ってきているのです。それには、職種名をよく確認することが必要になります。

将来性4:データサイエンススキルを身につける

これらはデータサイエンティスト講座や書籍などをきっちりと習得しておくことで、活躍の場が広がります。統計学の知識やビジネス企画スキルなども習得しておきましょう。またPythonやRといった言語を必要とするデータサイエンティストの技術スキルを身につけておけば、データベースエンジニアの求人が減ってきたとしても技術的にも将来性が広がるでしょう。

将来性5:ソフトウエア開発に携わる

データベースを管理するためには、ソフトウエアは必ず必要になります。それには今まで培ってきたデータベースエンジニアの技術レベルを上げていけばさまざまな機能開発に分野で活躍できます。データベースエンジニアとしての将来性を確実なモノにするためには、ソフトウエア開発企業関わるのもデータベースエンジニアとしての息長く活躍することができます。

データサイエンティストに求められるスキル6つ


データサイエンティストに求められるスキルは、プログラミングスキル・課題解決力・AI活用スキル・ビジネススキル・インプットとアウトプットの能力・統計解析力の6つです。

コンピューターでビッグデータを収集・整理する技術だけでなく、問題点を解決したり収益増加に活かしたりするためにはビジネスやトレンドに関する知識も必要になります。それぞれのスキルがどのように必要となってくるのか以下にご紹介しますので、参考までにご覧ください。

スキル1:プログラミングスキル

データサイエンティストに求められるスキル1つ目は、プログラミングスキルです。コンピューター上のデータを機械学習や統計的手法で分析するためには、専用の統計ツールが必要になります。

そのツールの活用に際しては、データサイエンティスト自身がコーディングを行う職場が増えています。そのため、プログラミングスキルもあるデータサイエンティストの方が人材価値も将来性もあります。

データサイエンスの中でよく用いられるプログラミング言語は、Python・R言語・SQLなどです。全てオープンソースで誰でも自由に利用でき、Pythonは人工知能と統計処理に強い・R言語は統計解析に向けに開発されたもの・SQLはデータ抽出に必要といった特徴があります。

スキル2:課題を解決する力

データサイエンティストに求められるスキル2つ目は、課題を解決する力です。データサイエンティストがデータを収集・整理・分析する目的は、ビジネス上の課題を解決して収益増加などに役立てるためですので、課題解決力は必須となります。

課題の解決にはデータの中にある未開拓のパターンが必要になるため、データとデータの組み合わせから新しいものを見つけ出す能力も課題解決力に結び付きます。そのためには、土台となる数学的知識と実務経験によって得られる見識も欠かせません。

スキル3:AIを活用する

データサイエンティストに求められるスキル3つ目は、AIの活用です。膨大なデータ群から課題解決に適したパターンを見つける作業は人間の力だけでは難しいため、機械学習やデータマイニングといったコンピューター上の手法を用います。

機械学習はパターンと推論で課題を効率的に実行するシステムが使うアルゴリズムで、AIの部分集合体と考えられています。データマイニングは大量に蓄積された未加工データ内に存在する、ある傾向や相関関係などを見つけ出す手法です。

これら手法を用いて、ビッグデータに埋もれたいくつものパターンを発見していきます。しかし、発見できたパターンの全てが課題解決において役立つものではありません。その中から選別した後、活用していきます。

スキル4:ビジネススキル

データサイエンティストに求められるスキル4つ目は、ビジネススキルです。データサイエンティストの仕事はビッグデータを活用して収益増加や課題解決の方法を提案をすることですので、ビジネスに関する知識や先見性も必要になります。

統計によって得られる予測は、社会や企業の将来性を推測することに繋がります。ビジネス上の判断を的確に行うためには、統計モデルの信用性が重要であり、場合によっては更に高精度なモデルにチューニングするスキルも必要となります。

スキル5:インプット・アウトプットを行う

データサイエンティストに求められるスキル5つ目は、インプットとアウトプットの能力です。データを収集して分析した結果から案を考える仕事なので、情報のインプット能力と提案するアウトプット能力は必要になります。

データサイエンティストがインプットすべき情報はIT・ビジネス・トレンドと幅広いため、慣れるまで容易いことではないでしょう。アウトプット能力は提案そのものもそうですが、なぜその案に辿り着いたのかを分かりやすく伝えるスキル(意味や理由を他者に教える能力)も含まれています。

スキル6:統計の解析

データサイエンティストに求められるスキル6つ目は、統計の解析です。課題解決に必要なパターンを見つけるためには信用性の高い統計モデルが必要なので、有力な提案をするにあたっては、信用性の程度を判断する解析能力は欠かせません。

また、必要に応じて統計モデルのチューニングも必要になります。信用性の高いモデルになるようチューニングするため、どこをどうすれば良いのかを的確に見つけ出せる能力も統計解析力に含まれています。

データサイエンティストが活躍する業界3つ


データサイエンティストが活躍する業界と言えば、IT業界のイメージが強い傾向にあります。しかし、データサイエンティストの知識や技術が求められる業界はITだけではありません。

ビッグデータを使って課題解決を助力するスキルは、あらゆる業界で役立つものとなります。不動産・金融・製造・コンサルティングなど多くの業界で有用な存在となりますが、特にデータサイエンティストを求めているのはIT・広告・マーケティングの業界と言われています。

業界1:IT関係

データサイエンティストが活躍する業界1つ目は、IT関係です。新しいサービスやアプリケーションの提供などトレンドの移り変わりが激しい業界なので、多くのシステム開発会社は開発案件のキーワードをAIやビッグデータに絞って受注しています。

高精度なAIシステムを設計するためにはビッグデータが欠かせないため、その扱いに長けているデータサイエンティストを必要としています。今だけでなく今後も長期的にAI開発の需要が上がり続けると言われているため、IT業界におけるデータサイエンティストの将来性も期待できます。

業界2:広告関係

データサイエンティストが活躍する業界2つ目は、広告関係です。有効かつ有益な広告を作成するためには、最も広告効果が見込まれる時間・場所・媒体などを考える必要があります。

それを考えるにあたって必要となるのが、人々の広告利用に関する統計モデルです。統計モデルを出すためには関連するビッグデータが必要なので、広告関係業界でもデータサイエンティストは活躍することができます。

業界3:マーケティング関係

データサイエンティストが活躍する業界3つ目は、マーケティング関係です。マーケティング業界では、広告業界と同様にビッグデータの分析が必要不可欠になります。

社会やターゲット層のニーズを把握し、それに合わせて自社の商品をどのようにアピールしていくのかを考えるためには、トレンド情報・統計モデル・それらを考慮した先見性が必要です。したがって、マーケティング業界にはデータサイエンティストが適任となれる場があると言えます。

データサイエンティストの将来性を把握しておこう


データサイエンティストの将来性については賛否あります。しかし、AI開発や社会的情報化が急速し続けることが見込まれる現代では、今これからの将来性が十分にあると考えられている職業です。

ただし、必要なスキルを身に付けるだけでは将来性に懸念が生じます。求められる職業として人材育成が進むと考えられているため、より高い技術・知識・経験など能力がある方が将来性は安定します。就職するだけでなく、経験や勉強を重ねて成長を続けることも大事です。

SE
データベースエンジニアになるには、エンジニアの知識からさらにスキルアップが必要なのですね。
PM
そうですね。スキルアップを目指すことで必要とされる人材になれますので、ぜひデータベースエンジニアを目指してみましょう!

データサイエンティストの将来性を把握しておこう


データサイエンティストの将来性については賛否あります。しかし、AI開発や社会的情報化が急速し続けることが見込まれる現代では、今これからの将来性が十分にあると考えられている職業です。

ただし、必要なスキルを身に付けるだけでは将来性に懸念が生じます。求められる職業として人材育成が進むと考えられているため、より高い技術・知識・経験など能力がある方が将来性は安定します。就職するだけでなく、経験や勉強を重ねて成長を続けることも大事です。


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