結論：データサイエンティストの本質はモデル作成そのものではなく、意思決定を速く・正しくすることです。実務は (1)要件定義 → (2)ETL/整形 → (3)分析/モデル → (4)検証/実験 → (5)レポート/運用 の5ステップで進み、必要スキルは技術×ビジネス×運用の三位一体。年収は貢献領域と再現性で決まり、成果を「母数×率×単価」で語れるほど上振れします。
この記事でわかること
- 5ステップで見る仕事内容と成果物
- 技術・ビジネス・運用の必須スキル
- レベル別の年収レンジと到達条件
- 1日の仕事の流れと90日ロードマップ
- 履歴書テンプレ／面接で刺さる図
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よくあるつまずき：なぜ「仕事内容が曖昧」に見えるのか
「モデル＝仕事」と思いがちですが、実務の多くは要件定義・整形・検証・翻訳です。評価指標がバラバラだと、精度は高いのに意思決定に効かないアウトプットになりがち。さらに、アナリスト／エンジニア／サイエンティストで期待値が異なるため、役割の境界が曖昧に感じられます。そこで本記事では、5ステップ×スキルマップで「何を・どこまで」を可視化し、成果を事業の言葉に翻訳する方法を示します。
現場メモ（ふみと）
大手で10年・100件超の案件を伴走。ざっくり時間配分は、要件定義10%／ETL・整形40%／分析・モデル20%／検証・実験15%／レポート・運用15%。特に「整形と翻訳」が半分以上。ここをテンプレ化できると年収が伸びます。
仕事は5ステップ：成果は“増分”で語る
1) 要件定義（Business Question → Analytics Question）
誰の・どの判断を・いつ・どう良くするかを明確にし、KPI分解（売上＝流入×CVR×単価）で目的・制約・納品を1ページに落とします。
要件1ページ（テンプレ・コピペOK）
目的：解約率改善（来期-1pt）
意思決定者：カスタマーサクセスMgr
指標：PR-AUC／増分売上
制約：個人情報匿名化、週次運用
納品：PDF＋スコアリングCSV→ [内部リンク：実案件型ポートフォリオ]
2) ETL/整形（SQL×pandas）
主キー・粒度・時点を揃え、欠損・外れ値・リークを潰す。成果物は feature_store.parquet とデータ辞書。→ [内部リンク：SQL入門]／[内部リンク：pandas基礎]
3) 分析/モデリング（scikit-learn／LightGBM ほか）
ベースライン→特徴量→CV（KFold/TimeSeries/Group）でOOFを確認。成果物は学習曲線・OOF分布・特徴量重要度。→ [内部リンク：scikit-learn基礎]／[内部リンク：モデル評価]
4) 検証/実験（A/B・CUPED・差分の差）
統計検定と増分売上で施策の有効性を定量化。成果物はエラーバー付き棒やウォーターフォール。→ [内部リンク：マーケティング分析再現：RFM/CLV/キャンペーン効果]
5) レポート/運用（自動化・監視）
papermill → nbconvertでPDF自動生成、監視・通知を用意。成果物は週次PDF・Runbook・SLA。→ [内部リンク：データレポート納品テンプレ]
役割の違い（仕事内容マップ）
| フェーズ | データアナリスト | データサイエンティスト | MLE/MLOps |
|---|---|---|---|
| 要件定義 | ○ | ◎ | △ |
| ETL/整形 | ○ | ◎ | ◎（パイプライン化） |
| モデル | △（軽微） | ◎ | ◎（本番最適化） |
| 検証/実験 | ○ | ◎ | ○ |
| 運用/監視 | △ | ○ | ◎ |
ポイント：サイエンティストは検証と翻訳に強いほど評価が上がる。運用の知見があると、上流〜下流をつなぐ人材として希少価値が高まります。
必要スキルマップ（技術×ビジネス×運用）
技術（Tech）
Python：pandas/NumPy/scikit-learn、例外・ログ・pytest。[内部リンク：例外処理とログ設計]／[内部リンク：単体テストpytest入門]
SQL：JOIN/集計/ウインドウ、時点管理。[内部リンク：SQL入門]
可視化：Matplotlib/Plotly、図の型（推移/寄与/関係/意思決定）。[内部リンク：可視化ベストプラクティス集]
統計/評価：仮説検定/CV/ROC/PR、A/B。[内部リンク：モデル評価]
ビジネス（Biz）
KPI分解（売上＝母数×率×単価）、要件定義（意思決定者・期日・納品）、施策翻訳（増分売上・回収期間）。
運用（Ops）
自動化（cron/APScheduler、papermill→nbconvert）[内部リンク：自動化：スケジューリングと業務改善の型]、監視/アラート（閾値＋統計、抑止/デダプ）[内部リンク：勤怠/売上の異常検知]、再現性（Docker/requirements/seed固定）[内部リンク：Docker超入門]。
年収レンジ（目安）と到達条件
※会社/地域/為替/職務範囲で変動。“成果を円で語れる”ほど上振れします。
| レベル | 役割/ミッション | 年収レンジ（目安） | 到達条件（例） |
|---|---|---|---|
| ジュニア | データ整形/可視化/単純モデル | 400–650万円 | pandas/SQL、図3枚、Notebook→PDF納品が安定 |
| 中堅 | 需要予測/AB検証/要件整理 | 600–900万円 | CV設計、検定→増分売上、週次運用を回せる |
| シニア | 事業KPI設計/モデル戦略/レビュー | 900–1,200万円 | 上流〜下流を統合、教育・レビュー、SLA設計 |
| TL/アーキ | 横断最適化/MLOps/予算責任 | 1,200–1,500万円+ | 本番最適化、組織設計、投資対効果の説明 |
→ 詳細の考え方は[内部リンク：年収と案件単価の実際：価値を生むスキルの育て方]
1日の仕事（サンプルスケジュール）
09:00 スタンドアップ（昨日の結果/今日の一手を共有）
09:30 データ抽出（SQL）→前処理（pandas）
11:00 CV設計とベースライン学習→OOF確認
12:30 ランチ
13:30 A/B進捗レビュー→CUPED案の検討
15:00 レポート更新→PDF出力→Slack配信
16:00 施策会議（増分売上の見通しを説明）
17:30 監視アラート対応、Runbook更新転職ロードマップ（未経験→実務投入までの90日）
Day1–30：基礎と可視化
pandas/SQL/図の型、CSVクリーニングCLIを作る。→ [内部リンク：pandas基礎]
Day31–60：検証と自動化
時系列CV/A/B、Notebook→PDF自動化。→ [内部リンク：データレポート納品テンプレ]／[内部リンク：需要予測ミニプロジェクト]
Day61–90：実案件テンプレ
需要予測 or 異常検知をRunbook付きで完成。[内部リンク：勤怠/売上の異常検知]／10分LTを準備。[内部リンク：面接で刺さる発表の作り方]
提出物：GitHub（README1画面）＋PDFレポ3本 → [内部リンク：ポートフォリオ完全ガイド]
よくある落とし穴 → 回避策
| 落とし穴 | 症状 | 回避策 | 参照 |
|---|---|---|---|
| 精度至上主義 | 事業に効かない改善に時間を使う | 増分売上で翻訳／やめる指標を決める | [内部リンク：マーケティング分析再現] |
| リーク | 本番で性能劣化 | Group/TimeSplit、TEはFold内で | [内部リンク：Kaggleの賢い使い方] |
| 再現性なし | 人が変わると壊れる | Docker/requirements/seed固定 | [内部リンク：Docker超入門] |
| 孤独学習 | 詰まりで離脱 | 質問テンプレ＋週2レビュー | [内部リンク：未経験向けサポートの比較] |
履歴書・職務経歴書の“型”（コピペOK）
【要約】
データサイエンティストとしてCRM改善/需要予測/異常検知を担当。
増分売上と回収期間で意思決定を支援、週次運用の安定化を主導。
【実績（抜粋）】
・需要予測：SARIMAX/LightGBM、時系列CVでMAPE-12%、在庫損失-2%。
・A/B検証：CUPED導入で分散-25%、施策Bの増分売上+¥12.3M/月。
・運用：papermill→PDF自動化、SLA/Runbook整備、MTTR24h。
【スキル】
Python（pandas/NumPy/scikit-learn/LightGBM）、SQL、Matplotlib/Plotly、Docker、Git
【ポートフォリオ】
GitHub：案件テンプレ3本（需要予測/異常検知/レポ自動化）→ [内部リンク：未経験転職の障壁を乗り越える：職務経歴書の書き方と実例]
面接で刺さる“5枚の図”
- KPI分解（母数×率×単価）
- データモデル図（粒度/主キー/時点）
- 学習曲線とOOF分布
- ファネル/エラーバー（A/BのCI）
- ウォーターフォール（増分売上の内訳）
→ [内部リンク：面接で刺さる発表の作り方]
読者タイプ別の第一歩（最短ルート）
- 社会人キャリアチェンジ：週10h×12週で実案件テンプレを1本完成、PDF化して提出。→ [内部リンク：【テンプレ配布】週10時間×12週間 学習スケジュール]
- 副業志向：定例レポ自動化から開始、3プラン見積りを作成。→ [内部リンク：Python副業の始め方]／[内部リンク：見積り・契約・著作権]
- 主婦/夫×在宅：朝活1h＋チャット質問重視でスクール選び。→ [内部リンク：主婦/夫に優しいスクール比較]
今日やること（45分）
- 要件1ページを書く（あなたの身近なKPIで）。
- CSVクリーニングCLIを作る（入出力と日付整形だけ）。
- KPI分解→増分売上を1枚図にする。
- 無料カウンセリング/体験を2社予約（質問体制/レビュー/返金の文面確認）。
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