データサイエンティスト
データサイエンティストは、統計学、プログラミング、機械学習を使ってデータの中からパターンを見つけ出し、組織の意思決定やデータ駆動型製品の構築を支援します。多くは数学、統計学、コンピュータサイエンス、物理学、経済学などの定量的な分野の学位を持ち、修士号や博士号を求める雇用主も少なくありません。テクノロジー、金融、医療、小売、行政、研究の分野で働いています。
データサイエンスの学位を活かせる仕事は？
別名: データ科学 · データアナリティクス · 応用データサイエンス · 統計学・データサイエンス · アナリティクス
更新日 データの利用方針
結論
データサイエンスの学位では、統計学、プログラミング、機械学習を実社会の課題に関する知識と組み合わせ、データを収集・整理・分析し、そこから知見を引き出す方法を学びます。卒業生はデータサイエンティスト、データアナリスト、統計家、AIエンジニア、ビジネスアナリストになり、そのスキルは金融、医療、小売、テクノロジー、行政、研究の分野で活かされています。
データサイエンスの学位を活かせる職業
卒業生は、テクノロジー、金融、医療、小売、スポーツ、行政など、データを収集するほぼすべての分野で採用されています。多くはデータアナリストやビジネスアナリストとしてスタートし、その後、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIエンジニアの職に進みます。統計に強い人は統計家になることもあり、専門試験を受けてアクチュアリーになる人もいます。あまり知られていない選択肢としては、スポーツアナリティクス、公衆衛生研究、マーケティング分析、不正検知、データジャーナリズムなどがあります。雇用主は、学位そのものと同じくらい、充実したプロジェクトのポートフォリオを重視することがよくあります。
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データアナリスト
データアナリストは、どの製品が最も売れているか、サービスのどこに問題があるかなど、実務上の問いに答えるためにデータを収集・整理・分析します。分析結果はレポートやグラフ、ダッシュボードにまとめて示します。数学、経済学、経営学、コンピュータサイエンスなどの学位を持つ人も多いですが、未経験からの転向者は短期講座や実習制度、実務を通じた研修を通じて参入することもよくあります。
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AIエンジニア
AIエンジニア（機械学習エンジニアとも呼ばれます）は、レコメンデーションツールや画像認識、大規模言語モデルを基盤としたアプリケーションなど、データから学習するシステムを構築・運用します。ソフトウェア工学と機械学習を組み合わせた仕事です。多くはコンピュータサイエンスや数学、関連分野の学位を持ち、修士号を持つ人も少なくありません。テクノロジー企業や研究機関をはじめ、さまざまな業界で働いています。
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統計家
統計家は、疑問に答え、意思決定を支えるために、データを収集、分析、解釈します。調査や実験を設計し、統計モデルを構築し、その結果が何を意味し、どの程度確からしいかを説明します。ほとんどは統計学または数学の学位を持ち、多くは修士号も取得しており、医療研究、製薬、政府の統計局、金融、テクノロジー、市場調査、大学で働いています。
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アクチュアリー
アクチュアリーは、数学、統計学、金融理論を使って、特に保険、年金、投資分野のリスクを測定・管理します。ほとんどは数学、アクチュアリー科学、統計学など数的要素の強い分野の学位を持ち、そのあと働きながら長い一連の専門試験に合格します。保険会社、コンサルティング会社、銀行、政府機関、規制当局で働いています。
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ビジネスアナリスト
ビジネスアナリストは、組織の働き方を改善する手助けをする仕事です。業務プロセスや課題を調査し、関係者と話し合いながら、新しいシステムやサービス、変更に何が必要かを定義します。経営学、情報システム学、経済学の学位を持つ人が多い一方で、他の職種から転身する人も少なくありません。銀行、IT企業、政府機関、コンサルティング会社をはじめ、多くの大企業で働いています。
卒業生のそのほかの進路: データエンジニア · BIアナリスト · アナリティクスエンジニア · クオンツアナリスト · マーケティングアナリスト · 不正検知アナリスト
学ぶ内容と身につくスキル
主な学習内容
- データサイエンスのためのプログラミング（通常はPythonまたはR）
- 確率と統計
- 線形代数と微積分
- 機械学習と人工知能
- データベースとデータ管理
- データの可視化と伝え方
- ビッグデータとクラウドコンピューティング
- データ倫理、プライバシー、法律
身につくスキル
- データを整理・分析・モデル化するコードを書く力
- 統計手法を正しく選び、適用する力
- 機械学習モデルを構築し、検証する力
- ビジネスや研究の問いをデータの問題に置き換える力
- グラフと平易な言葉で結果をわかりやすく伝える力
- データを責任をもって倫理的に扱う力
国による学位の違い
データサイエンスは学士課程としては比較的新しい分野で、今も多くの人が数学、統計学、コンピュータサイエンス、経済学、理系の分野を学んだ後、修士課程を経てこの分野に入っています。学士課程は、英国やヨーロッパの多くの国では通常3年、米国、カナダ、アジアの多くの国では4年です。数学系の学科が運営するプログラムは統計学に重点を置く傾向があり、情報系の学科やビジネススクールのプログラムはより応用的なので、科目を注意深く比較しましょう。入学には通常、数学の高い学力が必要です。情報系や統計系の団体の認定を受けたプログラムもあります。
データサイエンスの卒業生の就職状況は？
国別の収入と就業率
OECDは卒業生を専攻分野別に比較しています。この専攻は「自然科学・数学・統計学」に分類されます。最初の列は、この分野で高等教育を修了した成人の収入の中央値を、高等教育修了者全体と比べたものです（平均＝100）。
| 国 | 収入指数（卒業生全体＝100） | 就業率（この分野） | 就業率（卒業生全体） |
|---|---|---|---|
| コスタリカ | 138 (2023) | 77.1% (2024) | 79.2% |
| チリ | 125 (2023) | 84.3% (2022) | 85.7% |
| アメリカ合衆国 | 117 (2023) | 84.8% (2017) | 84.3% |
| ノルウェー | 111 (2023) | 86.5% (2024) | 89.3% |
| デンマーク | 111 (2023) | 82.4% (2021) | 87.8% |
| メキシコ | 109 (2023) | 78.3% (2024) | 81.5% |
| スロベニア | 108 (2020) | 93.2% (2024) | 90.8% |
| 韓国 | 106 (2023) | — | — |
| エストニア | 105 (2023) | 89.2% (2024) | 89.2% |
| カナダ | 105 (2020) | 80.1% (2021) | 80.4% |
| スイス | 104 (2023) | 87.7% (2024) | 89.5% |
| フィンランド | 103 (2022) | 88.4% (2024) | 88.8% |
| オーストラリア | 103 (2020) | 86.2% (2024) | 88.4% |
| オーストリア | 102 (2023) | 82.6% (2024) | 86.4% |
| ポルトガル | 101 (2020) | 86.1% (2024) | 90.7% |
| スウェーデン | 100 (2023) | 85.3% (2024) | 89.6% |
| ドイツ | 97 (2020) | 86.1% (2024) | 88.7% |
| ルーマニア | 96 (2023) | 92.4% (2024) | 91.5% |
| ルクセンブルク | 94 (2023) | 79.5% (2024) | 85.7% |
| ラトビア | 93 (2023) | 89.3% (2024) | 87.7% |
| イギリス | 92 (2020) | 83.2% (2021) | 84.6% |
| アイスランド | — | 92.0% (2016) | 93.6% |
| ポーランド | — | 91.5% (2024) | 91.6% |
| フランス | — | 91.1% (2024) | 87.3% |
| リトアニア | — | 90.6% (2024) | 90.4% |
| チェコ | — | 90.0% (2024) | 88.4% |
| オランダ | — | 89.0% (2024) | 90.6% |
| アイルランド | — | 87.2% (2021) | 86.9% |
| スロバキア | — | 86.7% (2024) | 90.5% |
| クロアチア | — | 86.1% (2024) | 89.7% |
| スペイン | — | 84.5% (2024) | 83.9% |
| ベルギー | — | 83.9% (2024) | 88.5% |
| ギリシャ | — | 82.9% (2024) | 82.3% |
| イタリア | — | 82.9% (2024) | 84.7% |
| ペルー | — | 80.5% (2024) | 81.7% |
| トルコ | — | 72.6% (2016) | 72.9% |
出典：OECD「図表でみる教育」。高等教育を修了した25〜64歳の成人が対象で、入手可能な最新年のデータです。公表されている場合はフルタイム就業者の収入を用いています。数値はこの専攻単独ではなく、専攻分野全体のものです。
データサイエンスの学位はあなたに向いている？
こんな人に向いています
- 数学や統計学が好きで、それを実際の問題に使いたい。
- プログラミングや、情報の中からパターンを見つけることが好きだ。
- 医療からスポーツ、ビジネスまで、さまざまな分野に好奇心がある。
よく考えたほうがよい人
- 統計学が苦手だ（この分野の土台となる科目）。
- 仕事の中心はAIだと期待している（実際には多くの時間をデータの整理や準備に費やす）。
- 長時間にわたる細かいコンピュータ作業に疲れを感じる。
大学院などへの進学
データサイエンス、統計学、機械学習、人工知能の修士号は非常に一般的で、専門職や研究職に役立ちます。AI研究所や大学の研究職では、博士号が求められることがよくあります。アクチュアリーを目指す卒業生は、働きながら専門試験を受けます。ツールの変化が速いため、多くのデータ専門職は、オンライン講座やクラウド・分析ツールの認定資格を通じて学び続けています。
データサイエンスを学ぶ人のよくある質問
データサイエンスの学位を活かせる仕事は？
一般的な仕事には、データサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスアナリスト、データエンジニア、BIアナリスト、AIエンジニアがあります。統計に強い卒業生は統計家になり、専門試験を経てアクチュアリーになる人もいます。クオンツ（金融工学）、マーケティング分析、スポーツアナリティクス、公衆衛生、不正検知のほか、さまざまな業界の研究の分野で働く人もいます。
データサイエンスとコンピュータサイエンスの違いは？
コンピュータサイエンスはより範囲が広く、プログラミング、アルゴリズム、ネットワーク、セキュリティなど、ソフトウェアやコンピュータシステムの仕組みに重点を置きます。データサイエンスは、統計学、プログラミング、機械学習を使って、データで問いに答えることに重点を置きます。データサイエンスは通常、統計学の比重が大きくシステム設計の比重が小さいですが、どちらの学位もデータやAIのキャリアにつながります。
データサイエンスを学ぶには数学が得意である必要がありますか？
はい、数学に抵抗がないことは必要です。統計学、確率、線形代数、微積分はこの分野の中心であり、特に機械学習では欠かせません。数学者である必要はありませんが、ほとんどのプログラムは高校数学の十分な学力を求めており、数学は毎週使うことになります。
データサイエンティストはAIに取って代わられますか？
AIツールはすでに、コードの作成、データの整理、標準的なモデルの構築など、仕事の一部を自動化しています。これは仕事をなくすというより、仕事の中身を変えるものです。適切な問いを設定し、結果を検証し、統計を理解し、意思決定者に分析結果を説明できる人は今後も必要とされる可能性が高いでしょう。ただし、雇用主が若手に求める水準は高くなっています。
関連する専攻
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コンピュータサイエンス
コンピュータサイエンスの学位では、プログラミングやアルゴリズムからネットワーク、人工知能まで、ソフトウェア、データ、コンピュータシステムの仕組みを学びます。卒業生の多くはソフトウェア開発者、データサイエンティスト、サイバーセキュリティの専門家、ITコンサルタントになり、そのスキルは世界中のほぼすべての業界で活かされています。
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数学
数学の学位では、代数学や解析学などの純粋数学と、統計学、数理モデリング、計算などの応用分野を通じて、高度な論理的思考力と問題解決力を養います。身につけたスキルは金融、テクノロジー、科学、行政の分野で幅広く活かされており、卒業生はアクチュアリー、統計専門家、データサイエンティスト、金融アナリスト、ソフトウェア開発者、教員などになることが多くあります。
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経済学
経済学の学位では、人、企業、政府が限られた資源の中でどのように選択するのか、そして市場、お金、政策が雇用、物価、経済成長にどう影響するのかを学びます。数学、統計学、データを使う学問です。卒業生はエコノミスト、財務アナリスト、データアナリスト、経営コンサルタント、政策担当者、アクチュアリーになり、銀行、政府機関、国際機関、企業で働いています。
出典
- OECD — 図表でみる教育（Education at a Glance）：労働市場での成果 — 専攻分野別の収入と就業率（25〜64歳の成人）
- UNESCO — ISCED-F 2013 — ISCED-F 0542, 0613
このページの引用方法: CourseToJob (2026). データサイエンスの学位を活かせる仕事は？就職先と卒業生のデータ. https://coursetojob.com/ja/subjects/data-science/ (2026年9月26日閲覧)