デスクワーク
データサイエンティスト
適性レーダーチャート
PC作業・身体負荷・顧客接触・正社員比率・報酬・専門性のバランス
・各軸は公的データに基づく相対スケール（外側ほど高い傾向）で描画しています。
・別の職種を選択すると、オレンジ色のポリゴンが重ねて表示され適性の差が一目でわかります。
レーダーチャート項目の詳細数値・全職種中順位
| 項目名 | この職種の値 | 518職種中の順位 |
|---|---|---|
| パソコン作業 | 3.82 / 5.0 | 518職種中 17位 |
| 体を動かす | 1.82 / 5.0 | 518職種中 432位 |
| 外部顧客との接触 | 3.06 / 5.0 | 518職種中 291位 |
| 正社員比率 | 89.4% | 518職種中 62位 |
| 報酬・収入スコア | 3.50 / 5.0 | 518職種中 27位 |
| 専門性 | 4.20 / 5.0 | 518職種中 36位 |
主な関連免許・資格
特に必須とされる特定の免許・資格はありません。
仕事の概要
新たな商品やサービスを生み出したり、業務プロセスの革新のため、大量に蓄積されたデータ（ビッグデータ）を分析する。
ビッグデータを解析した情報を活用することによって、これまで経験や勘で行われてきた仕事の効率性、競争力を高めたり、これまでできなかったことが可能になる。
データサイエンティストは、大きく分けると、自社の業務として従事する場合と、顧客に対してサービスを提供する場合がある。仕事の流れは共通しており、まずは分析対象となる業務の責任者にヒアリングを行い、分析の目標を決める。次にデータの担当者にヒアリングを行い、分析するデータがどのようなものか確認し、データを加工しながらモデリング（データ処理の枠組みを検討する）作業を行う。モデリング作業が終わると、そのモデルが適切かどうか判断するため、効果の検証を行い、さらに過去のデータだけでなく、様々なデータに対しても有効なモデルか検討し、有効で、問題がないことが確認されたら、サービスとして実装する（本格的な分析機能とする）。
以上が仕事の基本的な流れとなるが、ビジネス環境が変化したり、より良いモデルを検討するため、このような作業を反復していくこともある。また、自分の分析結果やモデルが最善のものか、検討を続けていく。
◇ よく使う道具、機材、情報技術等
文書作成ソフト（Word、一太郎等）、表計算ソフト（Excel、Googleスプレッドシート等）、プレゼン資料作成ソフト（PowerPoint、Keynote等）、統計用ソフト（SAS、SPSS、STATA、R等）、パソコン
この職業に就くまで（働いている人の回答）
厚生労働省 job tag の調査データに基づき、実際に働いている就業者の回答割合を表示しています。
学歴
高卒未満
0.0%
高卒
2.1%
専門学校卒
2.1%
短大卒
2.1%
高専卒
0.0%
大卒
55.3%
修士課程卒（修士と同等の専門職学位を含む）
44.7%
博士課程卒
29.8%
わからない
4.3%
入職前の訓練期間（学歴を除く）
この職業で働いている人が必要と考える、入職前の訓練等の期間（学歴を除く）
特に必要ない：29.8%
特に必要ない
29.8%
1ヶ月以下
0.0%
1ヶ月超～6ヶ月以下
23.4%
6ヶ月超～1年以下
2.1%
1年超～2年以下
10.6%
2年超～3年以下
8.5%
3年超～5年以下
4.3%
5年超～10年以下
4.3%
10年超
6.4%
わからない
10.6%
入職前の実務経験
この職業で働いている人が必要と考える、入職前の実務経験の期間
特に必要ない：42.6%
特に必要ない
42.6%
1ヶ月以下
0.0%
1ヶ月超～6ヶ月以下
6.4%
6ヶ月超～1年以下
4.3%
1年超～2年以下
10.6%
2年超～3年以下
6.4%
3年超～5年以下
6.4%
5年超～10年以下
2.1%
10年超
6.4%
わからない
14.9%
入職後に一人前になるまでの期間
この職業に就いた後、周囲から特別なサポートが無くても一般的な就業者と同じように働けるようになるまでの期間
必要でない（未経験でもすぐに即戦力）：6.4%／1年超：55.3%
必要でない（未経験でも即戦力となる）
6.4%
1ヶ月以下
2.1%
1ヶ月超～6ヶ月以下
19.1%
6ヶ月超～1年以下
14.9%
1年超～2年以下
17.0%
2年超～3年以下
23.4%
3年超～5年以下
8.5%
5年超～10年以下
6.4%
10年超
0.0%
わからない
2.1%
この職業に就くには（就業ルート）
この仕事に就いている人は、大学院等で統計学、数学、情報工学などを専攻している場合が多い。また、環境やバイオなどその他の理系の出身者や文系出身者もいる。大学院等でデータの収集・分析の素地を身につけていると仕事に生かせる。
新卒で就職する場合、業種は様々であるが、大手IT企業、製造業、サービス業等が多い。中途採用では、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者からなる場合が多い。ポストドクター（博士号取得者）からデータサイエンティストになる人もいる。
IT、データ解析、ビジネス等の専門知識とスキルのほかに、コミュニケーション能力や発想力も要求される。データ解析の対象が幅広いため、自分の得意分野を生かして仕事をすることになる。
労働条件・職場環境の特徴
勤務先は、IT企業、製造業、サービス業等が多い。データ分析専業の会社の場合、中小企業が多い。
賃金、労働時間等労働条件は勤務先の規定による。就業形態としては、雇用されている正社員が多いが、フリーランスの者も若干いる。
ビックデータの分析や活用のニーズが高まっており、データサイエンティストの人材不足は顕著であり、好条件を提示する会社が出てきている。