【大学生向け】データサイエンティストとは？仕事内容から必要なスキル、大学生が今からできることまで徹底解説！

「最近、AIとかビッグデータって言葉をよく聞くな…」

「就活に役立つスキルとして、データサイエンティストが注目されてるらしい」

こんにちは！「大学生のためのIT活用ラボ」へようこそ。

あなたも、そんな風に「データサイエンティスト」という職業に、なんとなく興味を持っているのではないでしょうか？

でも同時に、「名前はかっこいいけど、一体何をする人なの？」「ゴリゴリの理系じゃないと無理なんじゃない？」「文系の自分には縁のない世界かも…」なんて不安や疑問も感じていますよね。

何を隠そう、僕も最初はそうでした。

でも、安心してください。この記事を読み終える頃には、そんなモヤモヤはすっかり晴れているはずです。

この記事では、現役で情報を学ぶ僕が、データサイエンティストという仕事をどこよりも分かりやすく解説します。

この記事を読めば、

データサイエンティストの仕事内容が、まるで自分のことのように具体的にイメージできる
文系・理系関係なく、大学生のあなたが今から何をすべきかが分かる
将来のキャリアを考える上で、強力な選択肢が一つ増える

はずです。さあ、一緒に未来の可能性を広げにいきましょう！

結論：データサイエンティストは「データから未来を読み解く探偵」だ！

色々な説明の仕方がありますが、まずは一番シンプルなイメージを持ってください。

ズバリ、データサイエンティストとは、「データという宝の山から、ビジネスや社会の課題を解決するための『知恵』を見つけ出す探偵のような専門家」のことです。

散らばったデータ（＝証拠）を集め、
専門的な知識やツール（＝科学捜査）で分析し、
ビジネス上の課題（＝事件）を解決に導くヒントを見つけ出す。

どうでしょう？少しワクワクしてきませんか？まずはこの「探偵」のイメージを持ったまま、読み進めてみてください。

データサイエンティストの仕事を「サークルの新歓」に例えてみよう！

「探偵って言われても、まだピンとこないな…」

そんなあなたのために、大学生なら誰もが経験する（かもしれない）「サークルの新歓」を例に、データサイエンティストの仕事の流れを見ていきましょう！

あなたのサークルが抱える課題： 「去年の新歓、全然人が集まらなかったな…。今年こそ、たくさんの新入生に入ってもらって、人気サークルになりたい！」

この課題を、データサイエンティストならどう解決するでしょうか？

Step1: データ収集（証拠集め）

まずは、勘や経験だけに頼らず、客観的な「証拠」を集めます。

去年の新歓に来てくれた人、入部してくれた人へのアンケート結果
サークルのSNS（InstagramやX）の投稿ごとの「いいね」数やコメント
大学が公開している学部ごとの男女比や学生数のデータ
ライバルサークルの人気の理由の分析

など、使えるデータは何でも集めてきます。

Step2: データ分析（証言の分析と推理）

次に、集めたデータをじっくりと分析し、隠れたパターンや傾向（＝犯人の手がかり）を見つけ出します。

「アンケートを見ると、対面の体験イベントの満足度がオンライン説明会より圧倒的に高いな」
「SNSでは、普段の活動風景より、メンバーの紹介投稿の方が『いいね』が多いぞ」
「新入生の多いA学部とB学部の学生は、平日の夕方より土日の方がイベントに参加しやすいみたいだ」

こんな風に、データから今まで気づかなかった事実を読み解いていきます。

Step3: 施策の提案（犯人を追い詰める）

分析結果という強力な根拠をもとに、具体的なアクションプランを提案します。

「オンライン説明会は回数を減らして、その分、週末に対面の体験会を増やしましょう！」
「SNSでは、新入生が親近感を持てるように、部員の趣味や特技を紹介するシリーズ投稿を始めませんか？」
「A学部とB学部のキャンパスで、重点的にビラを配りましょう！」

Step4: 効果検証（事件解決、そして未来へ）

提案した企画を実行したら、それで終わりではありません。

今年の入部者数は何人だったか？
どの企画が一番人を集めたのか？
新入部員へのアンケートで、何が決め手になったのか？

これらの結果を再びデータとして分析し、「今回の成功（または失敗）の要因はこれだ」と結論づけます。そして、その学びを来年の新歓活動に活かしていくのです。

…どうでしょうか？この「課題設定 → データ収集 → 分析 → 施策提案 → 効果検証」という一連の流れこそ、データサイエンティストの基本的な仕事そのものなのです。

実際のシゴトは？データサイエンティストの具体的な仕事内容と活躍の場

サークルの例でなんとなくイメージが湧いたところで、実際のビジネスの世界ではどんな仕事をしているのか、もう少し詳しく見ていきましょう。

ビジネスの現場での仕事内容

実際の仕事も、先ほどの新歓の例と本質は同じです。

ビジネス課題のヒアリングと目標設定
- 「売上を10%アップさせたい」「サービスの解約率を下げたい」といった、企業の課題を理解するところから始まります。
データの収集と前処理
- 売上データ、顧客データ、Webサイトのアクセスログなど、社内外の様々なデータを集めます。多くの場合、データはそのままでは使えないため、「前処理」という分析しやすい形に整える作業が必要です。これが意外と地味で大変な作業だったりします。
データの可視化と分析、モデリング
- データをグラフなどにして目で見て分かる形（可視化）にし、傾向を分析します。さらに、機械学習（※）などの専門的な手法を使って、将来の売上を予測するモデルや、顧客におすすめ商品を提案するモデルを作ったりします。
- （※）機械学習：コンピュータが大量のデータからパターンを自動で学習し、予測や分類を行う技術のこと。AIの一分野です。
分析結果の報告と施策提案
- 分析して分かったことを、専門家ではないビジネスサイドの人にも分かるように、グラフや資料を使って報告します。「だから、こういうキャンペーンを打ちましょう」と、具体的なアクションに繋げることがゴールです。

意外と広い？活躍できる業界

データが全くない企業は、今やほとんどありません。つまり、データサイエンティストは、あなたが思っている以上に幅広い業界で活躍できるんです。

IT・Web業界: YouTubeのおすすめ動画、Amazonのレコメンド機能、Instagramの広告配信の最適化など、皆さんが普段使うサービスの裏側で活躍しています。
製造業: 将来の製品需要を予測して無駄のない生産計画を立てたり、工場のセンサーデータから故障の予兆を検知したりします。
金融業界: クレジットカードの不正利用をリアルタイムで検知したり、顧客のデータから最適な金融商品を提案したりします。
医療業界: 過去の症例データから病気の早期発見を支援したり、新しい薬の開発に貢献したりと、人の命を救う現場でも活躍しています。

データサイエンティストになるには？大学生のうちに身につけたい3つのスキル

「なんだか面白そう！でも、自分にもなれるのかな？」そう思ったあなたへ。データサイエンティストには、大きく分けて3つのスキルが必要だと言われています。

ビジネス力
- データ分析は、それ自体が目的ではありません。ビジネス上の課題を解決してこそ価値があります。目の前のデータから「そもそも何を解決すべきなのか？」を考える力、そして分析結果をビジネスの言葉で説明する力が重要です。
データサイエンス力
- 統計学や数学、機械学習といった、データを正しく分析するための専門知識です。なぜこの分析手法を使うのか、結果をどう解釈すべきかを理論的に理解する力です。
データエンジニアリング力
- データを集め、加工し、分析するためのITスキルです。具体的には、Python（パイソン）やRといったプログラミング言語を扱う能力や、データベース（※）を操作する知識などが含まれます。
- （※）データベース：大量のデータを整理して保存し、簡単に検索や利用ができるようにした仕組みのこと。

「うわ、全部必要なんて大変…」と思いましたか？大丈夫。最初から全てを完璧にできる人はいません。

そして、ここが重要なのですが、文系・理系は関係ありません。

文系学生なら、社会問題への関心や論理的思考力を活かして「ビジネス力」を伸ばしやすいかもしれません。
理系学生なら、大学で学ぶ数学やプログラミングの知識を「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」に直接活かせます。

それぞれに得意な出発点があるだけ。足りない部分を大学生活の中で意識的に学んでいけば、誰にでもチャンスがあるんです。

【運営者の体験談】僕がデータ分析の面白さに気づいた瞬間

ちなみに僕自身、最初はプログラミングに苦手意識がありました。統計学の授業もちんぷんかんぷんで、「自分には向いてないかも」と諦めかけたこともあります。でも、ある時、サークルのメンバー募集で集めたアンケートの回答を、授業で習ったばかりのPythonを使って集計してみたんです。手作業では見えなかった「イベント参加者の7割が一人暮らし」という事実が、たった数行のコードでグラフとして表示された瞬間、「うわ、面白い！」と鳥肌が立ちました。データとプログラムが繋がって、現実の問題を解決するヒントが見えたあの時の感動が、今のプログラミングを学ぶ原動力になっています。