【完全ガイド】データサイエンティストの仕事内容と必要スキル・年収

データサイエンティストって、結局どんな仕事？Pythonでモデルを作れれば十分？

答えはNO。モデルは“手段”。価値は「意思決定」を変えたときに生まれます。

データサイエンティストの仕事内容と必要スキル【年収レンジ付き】——“業務再現”で見える実務像とT字スキルの作り方

結論：データサイエンティストはモデル職ではなく意思決定職。日々の仕事は、課題定義→データ収集・整形（SQL/ETL）→分析・機械学習（Python）→可視化・説明→施策のA/Bや閾値運用→モニタリングと改善の反復です。この記事では仕事内容の具体例、必須スキルのT字図、年収レンジ、1日のタイムライン、ポートフォリオの型、面接質問例、学習ロードマップまでを、現場視点でまとめます。

まず押さえるべき3つの誤解

• 「Kaggle入賞＝即戦力」ではない…実務の7割はSQL/ETL/説明責任。
• 「モデル精度が高ければ価値」ではない…価値は導入速度×意思決定の改善幅。
• 「ツール列挙でOK」ではない…評価されるのは再現性（Git/テスト/CI）と保守性。

解決策：学び方を“業務再現”に寄せること（要件→実装→レポート→運用）。そのまま面接の証拠になります。

仕事内容の全体像（CRISP-DM × 実務）

• 事業課題の定義：仮説・KPI・成功条件 → One-pager（課題定義書）
• データ収集・整形：SQL/ETL、スキーマ把握、特徴量基盤 → ETLスクリプト/テーブル
• 探索・仮説検証：欠損/異常、相関、可視化 → Notebook＋図
• モデル化：ベースライン→CV±std→過学習対策 → train.py/evaluate.py
• 打ち手設計：閾値/施策群、A/B設計 → 施策設計書
• 導入・監視：バッチ/CI、再学習、ダッシュボード → 監視指標・アラート

1日のタイムライン（例）：08:45 朝会 → 09:00 SQL抽出 → 11:00 可視化レビュー → 13:00 事業MTG → 15:00 モデルCV → 17:00 PR作成 → 18:00 施策メモ共有。

役割タイプと“主戦場”

• Biz-DS（ビジネス寄り）：要件定義、KPI設計、ダッシュボード、A/B。
• ML-DS（モデル寄り）：特徴量・学習・評価・チューニング、軽いMLOps。
• DA/DEと重なりながら働くのが普通です。

必須スキルのT字図（深さ×広さ）

縦（深さ）：Python＋SQL＋統計/ML＋可視化/説明　／　横（広さ）：Git/テスト/CI、クラウド、BI、業界知識

年収レンジの目安（日本市場）

業界別“実務例”と評価される成果物

• 小売/EC：需要予測、在庫最適化、RFM/CLV、レコメンド → 在庫表×閾値と誤差（MAE）推移
• 広告/メディア：配信最適化、アトリビューション、キャンペーン効果 → Lift/CPA差分、A/B設計書
• 製造：異常検知、歩留まり改善、予防保全 → アラート基準と誤警報率、監視ダッシュボード
• SaaS/アプリ：解約予測、課金最適化、オンボーディング → 閾値×施策表（例：スコア>0.8にSMS）

[内部リンク：データレポート納品の型]／[内部リンク：可視化ベストプラクティス集]／[内部リンク：需要予測ミニプロジェクト]／[内部リンク：勤怠/売上の異常検知]

ポートフォリオの型（採用が見たいのはこれ）

• 構成：README.md（目的/KPI/データ/再現手順/結果/限界/次アクション）＋Makefile＋tests/＋ci.yml
• 指標：CV±std、分類はPR-AUC、回帰はMAE、そして意思決定への翻訳（閾値・在庫・価格）
• レビュー運用：Issue/PRテンプレ、差し戻し率

→ 詳細は[内部リンク：スクール卒業後の実力は？GitHub課題のレベルを評価]／[内部リンク：ポートフォリオ完全ガイド]

面接でよく聞かれる質問（抜粋）

• 課題定義：ビジネスKPIをモデルの目的関数に落とした事例は？
• データ：欠損・外れ値の扱いと根拠は？
• 評価：なぜPR-AUC（またはMAE）？CV設計は？
• リーク対策：どのように防いだ？
• 意思決定：モデルの閾値はどう決めた？施策運用は？
• 可視化：伝わる図とは？禁じ手は？
• 運用：再現性、Git/テスト/CIは？

全50問は [内部リンク：面接で刺さる発表の作り方] に掲載。

6ヶ月で到達する学習ロードマップ

• 1–2ヶ月：Python基礎/pandas/SQL/可視化
• 3–4ヶ月：モデル基礎/評価/ハイパラ、小さな需要予測
• 5–6ヶ月：業務再現PF、README/CI/pytest、面接LT

→ 詳細は[内部リンク：未経験からデータサイエンティストへ：6ヶ月ロードマップ]

スクール選びの提案（伴走レビューで“実務化”を最短に）

質問初動とレビュー（差し戻し）が速い環境は、学習→実務化までのTime-to-Valueを短縮します。無料カウンセリング/体験でサンプル課題とレビュー基準を見せてもらいましょう。

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読者タイプ別の“勝ち筋”

• 社会人（転職）：Git/pytest/CIの証跡と面接LTを最短で作る。
• 副業目的：Excel自動化×レポート→単価×稼働のシミュで回収設計
• 主婦/夫（在宅）：非同期SLAが強い伴走を選び、詰まり時間を最小化

今日のチェックリスト（30分）

1. 職種マップを決める（Biz-DS/ML-DSどちらに寄せるか）。
2. PFテーマを1本選ぶ（需要予測/解約/異常検知/レポート自動化）。
3. README雛形＋Makefile＋testsで土台を作る。
4. 無料相談を2校予約し、サンプル課題とレビュー基準を文面でもらう。

README雛形（コピペ可）

# 顧客解約予測（業務再現PF）
## 目的/KPI
- 解約率の低減（KPI: PR-AUC, Lift@Top10%）
## データ
- 疑似データ生成スクリプト／データ辞書
## 再現手順
- python -m pip install -r requirements.txt
- make all  （features→train→evaluate→report）
## 結果/打ち手
- 閾値0.7でRecall 0.6 → CS架電対象に設定
## 限界/次の一手
- データ粒度、セグメントの追加、実運用でのリードタイム

この記事から次に読むべきもの

• [内部リンク：未経験からデータサイエンティストへ：6ヶ月ロードマップ]
• [内部リンク：ポートフォリオ完全ガイド]
• [内部リンク：スクール卒業後の実力は？GitHub課題のレベルを評価]
• [内部リンク：面接で刺さる発表の作り方]
• [内部リンク：受講費の投資回収シミュレーション]