データサイエンティストの転職について解説!必要なスキルや資格は?

インターネット上のビッグデータを分析し、ビジネスに活用していく職業がデータサイエンティストです。データサイエンティストの仕事は、企業のマーケティング戦略の構築や顧客満足度アップ、業務効率化を図る効果があります。そのため、ビジネスの改善を目指す企業からの需要は、年々高まっています。
本記事では未経験でデータサイエンティストを目指す方に向け、必要なスキルや資格を紹介していきます。また、需要がある業界と平均年収についても具体例を挙げているので、転職する際に知っておくと良いでしょう。自身の希望と照らし合わせて参考にしてください。
データサイエンティストの知識を深め、転職を有利に進めていきましょう。
データサイエンティストの需要が高い業界7つ

データサイエンティストのスキルは広告、製造、金融、不動産、電力、化学などさまざまな業界で活かすことができます。これはAIやIoTの発達により、各業界でビッグデータの分析ができるデータサイエンティストの需要が高まっているためです。
ここでは、データサイエンティストの需要が特に高い7つの業界を紹介します。
データサイエンティストの仕事内容については、下記記事でも詳しく紹介しているので参考にしてください。
▶ データサイエンティストの仕事内容|他エンジニアとの違いは?
業界1:広告
近年では、IT技術の進歩でより細かいデータが取得できるようになったため、広告業界でのデータサイエンティストの需要が高まっています。集めたデータをもとに優れたマーケティング戦略を提案できれば、データサイエンティストとして高く評価されるでしょう。
業界2:製造
また、製造業ではAIやIoTによるスマートファクトリー化で、生産ラインで発生する課題の見える化と解決が図られています。データサイエンティストとしての専門知識だけでなく、開発現場と密にやりとりするコミュニケーション能力の高さも必要です。
業界3:金融
金融業界では、ビッグデータを業務効率化や商品の開発に活用しており、与信審査の短縮化、資産運用向けロボアドバイザーの開発に役立っています。
また、クレジットカードの決済データやSNSからビッグデータを収集し、マーケティングに活用するスキルにも注目が集まっています。ビッグデータをもとに、景気や市場を俯瞰して分析できる能力があると、金融業界で活躍できるでしょう。
業界4:不動産
不動産とテクノロジーを融合させた、いわゆる「不動産テック」を進めている不動産業界は、データサイエンティストの需要がある業界の1つです。
不動産業界の仕事には、過去データをもとに不動産の査定価格を決めたり、価格推移のデータ提供をしたりするものがあります。また、集約したデータから顧客に合った物件を紹介できるようになれば、営業担当の負担軽減や業務効率化が期待できます。
このような理由から不動産業界でも優秀なデータサイエンティストを必要としているのです。
業界5:電力
業界6:化学
このことから、化学業界では化学に関する専門知識を持ち、多面的かつ本質的なデータ解析をする能力が求められます。化学製品は種類が多いため、求められる専門知識の量が膨大であることも特徴です。
業界7:コンサルティング
IT環境の整備が進んだ今日では、コンサルティングを支援する役割としてもデータサイエンティストの重要性が増しています。
データサイエンティストの平均年収は688万円
「求人ボックス」によると、データサイエンティストの正社員の平均年収は688万円(2024年10月2日現在)と国税庁による日本の平均年収460万円と比較してもかなり高いといえます。さらに経験を積むことで、収入1,000万円以上も期待できる職業です。
ただし、勤務先によって429〜1,199万円と年収の幅が大きいのがデータサイエンティストの特徴でもあります。高年収を目指すのであれば、自身のスキルを磨き、マネージャー職などの管理職系を志すとよいでしょう。

データサイエンティストの平均年収は?高収入の理由と必要スキルを解説
データサイエンティストへの転職に向いている方の特徴

データサイエンティストに転職するには、機械学習に関する知識やプログラミングスキルが必要です。また、意外に感じるかもしれませんが、高いコミュニケーション能力も求められます。
データサイエンティストに向いている方の特徴を事前に把握し、転職を有利に進めていきましょう。
特徴1:機械学習に関する知識を深めてきた方
複雑なデータを分析するためには、人間の知能だけではカバーしきれないことがあります。そのため、機械学習による統計手法の最適化など、深い専門知識を身につけている方ほど活躍しやすい傾向にあります。
データサイエンティストを目指したいが、機械学習の知識がないという方は、統計学やデータ解析に関する学習をするとよいでしょう。
特徴2:Pythonなどに関するプログラミングスキルがある方
特に学んでおきたいプログラミング言語は、統計や機械学習に必須の「Python」とデータ解析向けの「R言語」です。プログラミングスキルが高ければ、分析のベースとなるデータ収集についても能力が発揮できます。
特徴3:コミュニケーション能力が高い方
コミュニケーション能力は、日々の努力で身につけられるスキルです。相手の話をしっかり聞く、さまざまなタイプの方と関わりを持つなどを意識しながら、少しずつ能力をアップさせていきましょう。
データサイエンティストへの転職に有利な資格5選

データサイエンティストへの転職を目指す方は、統計やデータ解析、プログラミングなどの資格があると有利です。未経験の方は、基本情報処理技術者試験などの基礎的な資格の取得から始めるとよいでしょう。
資格は知識や技術の証明となるため、転職活動でのアピール材料としても効果的です。
資格1:基本情報処理技術者試験
基本情報処理技術者試験は、ITに関する基礎的な内容が選択問題で出題されるため、比較的合格しやすい資格といえます。
基本情報技術者試験 | |
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運営 | IPA独立行政法人 情報処理推進機構 |
受験料(税込) | 7,500円 |
難易度 | 合格率:47.1%(令和5年度合計) 未経験者でも受験可能だが、十分に時間をかけて勉強する必要がある |
合格ライン | 60点以上/100点満点 |
受験方法 | CBT 随時 |
(参考:基本情報技術者試験の合格率は?)
資格2:Python3エンジニア認定基礎試験
本試験はきちんと勉強すれば、プログラミング初心者でも合格可能な難易度です。プログラミング未経験の方にも、挑戦しやすい資格といえるでしょう。
Python3エンジニア認定基礎試験 | |
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運営 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会a> |
受験料(税込) | 11,000円 |
難易度 | 合格率:約80% |
合格ライン | 正答率:70%以上 |
受験方法 | CBT |
(参考:日本資格取得支援 Python3 エンジニア認定基礎試験)
資格3:データベーススペシャリスト試験
初心者には取得が難しいため、ある程度知識を積んでから挑戦するのがおすすめです。難易度が高い資格のため、資格を保持していれば転職の際にも有利になります。
データベーススペシャリスト試験 | |
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運営 | IPA独立行政法人 情報処理推進機構 |
受験料(税込) | 7,500円 |
難易度 | 合格率:15%前後 |
合格ライン | 午前Ⅰ・午前Ⅱ・午後Ⅰ・午後Ⅱすべてにおいて100点満点中60点以上 |
受験方法 | 筆記 年1回 |
(参考:データベーススペシャリスト試験)
資格4:統計士・データ解析士
統計学や数学に関する専門知識がなくても、受講しながら知識を身につけられる内容になっているため、初心者の方でも安心して学習できます。データサイエンティストに必要な、データ分析・提案のための基礎的なスキルを身につけましょう。
統計士・データ解析士 | |
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運営 | 一般財団法人実務教育研究所 |
受験料(税込) | 統計士(現代統計実務講座):59,800円 データ解析士(多変量解析実務講座):54,500円 ※入学金5,000円を含む |
難易度 | 合格率:非公開 |
合格ライン | 正答率:非公開 |
受験方法 | 講座受講後、テストを実施 |
資格5:統計検定
統計士・データ解析士が講座受講で取得できる資格なのに対し、統計検定は専門的なデータの分析手法などを学ぶ検定です。データサイエンティストに必要なデータの活用を身につけたい方は、統計検定に挑戦しましょう。
統計検定 | |
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運営 | 一般財団法人統計質保証推進協会 |
受験料(税込) | 4級:5,000円 3級:6,000円 2級:7,000円 準1級:8,000円 1級:統計数理 6,000円、統計応用6,000円 ※統計数理・統計応用同時受験の場合は10,000円 |
難易度 | 4級合格率:81.8% 3級合格率:53.9% 2級合格率:49.1% 準1級合格率:35.3% 1級合格率:- |
合格ライン | 4級:60点以上 3級:65点以上 2級:60点以上 準1級:60点以上 1級:ー |
受験方法 | CBT 随時 |
(参考:統計検定公式サイト「受験データ」※2023年)
データサイエンティストへの転職に向いている企業の特徴2つ

高度なスキルを持っているデータサイエンティストは、どの企業でも需要が高いです。そのなかでも転職に適した企業の特徴を知っておけば、データサイエンティストとして働きやすい職場を見つけられます。
特にデータ重視の経営文化がある企業や、DXを推進する企業に転職できれば、データサイエンティストとして活躍しやすいでしょう。
特徴1:データを重視した経営文化をもつ企業
一方、データを重視して経営方針を決める文化を持つ企業であれば、データサイエンティストが活躍できる機会は多いでしょう。
特徴2:DXを推進している企業
また、このようなデータサイエンティストの需要の高い企業であれば、年収など待遇面も期待できるといえます。
まとめ:データサイエンティストへの転職を目指そう
データサイエンティストへの転職について、需要の高い業界や向いている方の特徴、おすすめの資格などを解説しました。
データサイエンティストは専門知識が必要な職業のため、知識をつけ、経験を積む努力が必要です。積極的に情報を集めたり、資格取得のために勉強を始めたりして、転職を有利に進めましょう。
データサイエンティストへの転職に必要なスキルを習得したい方にはITスクールの受講がおすすめです。