データサイエンティスト求人の選び方｜見るべき7つのポイント

「データサイエンティストの求人を見ても、どれを選べばよいかわからない」「未経験でも応募できる求人はあるのか」と悩んでいる方もいるのではないでしょうか。

データサイエンティストの求人は、職種名だけで選ばず、仕事内容・必要スキル・担当範囲まで確認することが重要です。

同じ職種名でも、分析中心の求人もあれば、データ基盤や事業企画まで担当する求人もあります。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、データサイエンティスト求人の探し方や選び方、応募前に見るべきポイントを解説します。

データサイエンティスト求人とは

データサイエンティスト求人とは、企業が保有するデータを分析し、事業課題の解決や意思決定に活かす人材を募集する求人です。

ただし、データサイエンティストという職種名でも、実際の仕事内容は企業ごとに異なります。

例えば、求人によって次のような業務があります。

・データの収集や加工
・統計分析
・機械学習モデルの構築
・分析結果の可視化
・事業部門への報告や提案
・データ基盤の整備
・分析プロジェクトの進行管理

そのため、「データサイエンティストだから応募する」と判断するのではなく、実際の担当業務を確認する必要があります。

データサイエンティスト求人で見るべき7つのポイント

求人を選ぶときは、年収や企業名だけで判断しないことが大切です。

自分が経験したい業務と、求人で求められている役割が一致しているかを確認しましょう。

1. 実際の仕事内容

最初に確認したいのが、具体的な仕事内容です。

求人票には「データ分析」とだけ書かれている場合もありますが、実際には業務範囲が大きく異なります。

例えば、

・データを集計する
・分析結果を可視化する
・機械学習モデルを作る
・事業課題を整理する
・データ基盤を構築する

などがあります。

自分がどの業務を経験したいのかを先に整理すると、求人を比較しやすくなります。

2. 使用する技術・ツール

求人票では、使用する技術や分析環境も確認しましょう。

データサイエンティストには、プログラミング、データベース、統計など複数の知識が求められる場合があります。

重要なのは、すべての技術を使えることではありません。

自分が持っているスキルと、入社後に伸ばしたいスキルを分けて考えることが大切です。

経験のない技術が一つあるだけで応募を諦めるのではなく、必須条件と歓迎条件を分けて確認しましょう。

3. 必須条件と歓迎条件

求人票には、「必須」と「歓迎」が分けて書かれていることがあります。

必須条件は、業務を担当するうえで企業が最低限求めている経験です。

一方、歓迎条件は、持っていれば評価される可能性がある条件です。

例えば、

・分析業務の経験
・プログラミング経験
・統計の知識
・データベースの利用経験
・特定業界の知識

などです。

歓迎条件をすべて満たしていないからといって、応募できないとは限りません。

求人を読む際は、どこまでが応募条件なのかを整理しましょう。

4. 分析とデータ整理の割合

データサイエンティスト求人を見る際は、分析業務だけでなく、データ整理や前処理の割合も確認しましょう。

企業によっては、分析よりもデータを整える作業に多くの時間を使う場合があります。

例えば、

・欠損データの確認
・表記の統一
・複数データの結合
・分析対象の抽出

などです。

高度な分析だけをイメージして入社すると、仕事内容にギャップを感じることがあります。

5. 事業部門との関わり方

データサイエンティストは、技術部門だけで仕事をするとは限りません。

営業、企画、マーケティング、経営などと連携する求人もあります。

分析結果を事業上の判断につなげる役割を担う求人では、コミュニケーション力も重要です。

求人票では、

・誰から分析依頼を受けるのか
・誰に結果を報告するのか
・提案まで担当するのか

を確認しましょう。

6. チーム体制

データサイエンティストが一人だけなのか、専門チームがあるのかも重要なポイントです。

チーム体制によって、学べる内容や担当範囲が変わることがあります。

例えば、

・データエンジニアが別にいる
・分析担当と開発担当が分かれている
・事業部門と一体で進める
・一人で幅広く担当する

などです。

未経験や経験が浅い場合は、相談できる人がいるかどうかも確認しておきましょう。

7. 入社後のキャリアパス

転職時は、入社直後の仕事内容だけでなく、その先のキャリアも確認しましょう。

データサイエンティストからは、

・分析専門職
・データエンジニア
・機械学習エンジニア
・管理職
・ITコンサルタント

などへ広げられる可能性があります。

将来どのような経験を積める求人なのかを見ることが重要です。

未経験から応募できるデータサイエンティスト求人はある？

未経験でも応募可能な求人が見つかる場合はあります。

ただし、「未経験可」が「何も準備しなくてよい」という意味ではありません。

企業によっては、職種未経験でも次のような経験を評価する場合があります。

・ITエンジニアとしての開発経験
・データベースを扱った経験
・業務で数字を分析した経験
・統計やデータ分析の学習経験
・事業企画やマーケティング経験

例えば、システムエンジニアからデータ職種へ移る場合は、IT基礎やデータベースの知識を活かせる可能性があります。

完全未経験の場合は、求人への応募と並行して、統計やデータ分析の学習を進めましょう。

私たちが転職相談を受ける際も、「未経験だから何も活かせない」と決めつけず、現在までの業務経験を細かく確認します。

直接データ分析を担当していなくても、数字を使って改善した経験が応募時の材料になる場合があります。

データサイエンティスト求人の探し方

求人を探すときは、一つの職種名だけで検索しないことがポイントです。

企業によって職種名が異なるため、検索する言葉を広げると選択肢も増えます。

1. 関連する職種名でも検索する

データ領域では、似た仕事内容でも異なる職種名で募集されていることがあります。

例えば、

・データアナリスト
・データエンジニア
・機械学習エンジニア
・分析担当
・データ活用担当

などです。

職種名にこだわりすぎず、仕事内容を基準に探しましょう。

2. 希望する業務から探す

「データサイエンティスト」という言葉ではなく、担当したい業務から求人を探す方法もあります。

例えば、

・統計分析をしたい
・機械学習を扱いたい
・事業分析をしたい
・データ基盤にも関わりたい

などです。

自分がやりたい仕事を言葉にできると、求人検索もしやすくなります。

3. 転職エージェントを活用する

求人票だけでは、実際の仕事内容がわかりにくい場合があります。

その場合、企業側の採用背景や求める人物像を確認できる転職エージェントを活用する方法があります。

IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちも、求人票の職種名だけではなく、実際の担当業務や採用背景を確認しながら求人を紹介しています。

特に、「この求人は分析職なのか、データ基盤寄りなのか」といった違いは、応募前に確認しておくとミスマッチを防ぎやすくなります。

データサイエンティスト求人で求められやすいスキル

求人ごとに必要なスキルは異なります。

一方で、データサイエンティストでは複数分野の知識が求められる傾向があります。

すべてを完璧にするのではなく、自分の強みと不足分野を整理することが重要です。

スキル	主な内容	活かされる場面
統計・数学	データの傾向や関係を分析する	分析設計・結果の解釈
プログラミング	データ加工や分析を行う	分析・自動化
データベース	必要なデータを取得する	データ抽出・加工
可視化	結果をわかりやすく整理する	報告・提案
ビジネス理解	課題を整理する	分析テーマの設定
コミュニケーション	結果を説明する	他部署との連携

求人を見る際は、このうちどのスキルを特に重視しているのかを確認しましょう。

データサイエンティスト求人の年収を見るときの注意点

求人を見る際、年収は重要な条件の一つです。

ただし、金額だけではなく、その年収で求められる役割も確認しましょう。

データサイエンティスト固有の平均年収について、本記事で使用できる検証済みデータはありません。

関連IT職種として、システムエンジニアの年収を参考に紹介します。

指標	金額の目安
システムエンジニア（ウェブサービス開発）の平均年収	約574万円
システムエンジニア（基盤システム）の平均年収	約684万円
給与所得者全体の平均年収	約478万円

データサイエンティストとは職務が異なるため、上記は関連IT職種の参考値です。

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（Webサービス開発）」

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（基盤システム）」

出典：国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

求人年収を見る際は、「何ができればその条件になるのか」まで確認することが重要です。

例えば、

・分析だけを担当するのか
・機械学習モデルまで構築するのか
・プロジェクトを管理するのか
・事業部門への提案まで担当するのか

によって、求められる経験は異なります。

自分に合うデータサイエンティスト求人を探したい方へ

経験豊富なアドバイザーが、これまでの経験や希望を整理し、仕事内容や環境を踏まえて求人選びをサポートします。情報収集の段階での相談でもかまいません。

未経験からデータサイエンティスト求人に応募する5ステップ

未経験から目指す場合は、いきなり求人へ大量応募するより、準備を進めながら応募するほうが効率的です。

1. 仕事内容を理解する

まず、データサイエンティストが何をする職種なのかを確認しましょう。

求人を複数見ることで、企業ごとの役割の違いも理解しやすくなります。

2. 現在のスキルを棚卸しする

次に、これまでの経験を整理します。

例えば、

・プログラミング
・データベース
・数値分析
・業務改善
・顧客との調整

などです。

直接データサイエンティストを経験していなくても、活かせるスキルがないか確認しましょう。

3. 不足スキルを学ぶ

求人を見て、自分に足りないスキルを学びます。

統計、データ分析、IT基礎など、自分の経験によって優先順位は異なります。

4. 分析経験を作る

未経験者は、資格だけでなく実際にデータを扱った経験を作ることが重要です。

個人で取り組んだ分析でも、

・何を課題にしたか
・どのデータを使ったか
・どう分析したか
・何がわかったか

を整理しておくと説明しやすくなります。

5. 条件が合う求人から応募する

最後に、自分の経験と求人条件を照らし合わせて応募します。

すべての条件を満たしていなくても、必須条件を満たしている場合は応募を検討できます。

未経験の場合は、応募可能かどうかだけでなく、入社後に育成・経験を積める環境かを見ることも大切です。

求人の探し方や必要な準備を知ったうえで、まず情報収集から始めたい方もいるでしょう。データ職種のキャリアや求人を見る際のポイントをLINEでも確認できます。

データサイエンティスト求人で避けたい失敗

求人選びでは、条件だけを見て応募するとミスマッチにつながることがあります。

応募前に、よくある失敗を確認しておきましょう。

職種名だけで仕事内容を判断する

最も注意したいのが、データサイエンティストという名前だけを見て判断することです。

企業によっては、分析よりもデータ整備や開発が中心の場合があります。

必ず仕事内容を確認しましょう。

年収だけで求人を選ぶ

高い年収が設定されている求人ほど、高い専門性や経験を求められる場合があります。

年収だけでなく、担当業務と応募条件をセットで確認してください。

「未経験可」だけで判断する

未経験可でも、IT経験や分析経験を求めている場合があります。

「何が未経験でもよいのか」を確認しましょう。

入社後に積める経験を見ない

転職時の条件だけでなく、その会社で何を経験できるかも重要です。

ここで、自分のスキルが伸びない原因が知識不足なのか、現在の職場に経験機会がないのかを切り分けることが大切です。

環境が原因であれば、よりデータ分析を経験できる企業へ移ることも選択肢になります。

データサイエンティスト求人の需要と将来性

データサイエンティストだけに限定した求人倍率は、本記事で使用できる検証済みデータにはありません。

一方、IT人材全体では、2030年に最大約79万人不足する可能性が示されています。

データ活用を含むIT分野では、継続的に専門性を高めることが重要です。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

また、情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業計の1.12倍を上回っています。

データサイエンティスト固有の数値ではありませんが、関連するIT技術職の需要を見る参考になります。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

ただし、求人があるから必ず転職できるわけではありません。

今後は単にデータを集計するだけでなく、分析結果を事業課題の解決につなげる力も重要になります。

自分に合うデータサイエンティスト求人を探したい方へ

経験豊富なアドバイザーが、これまでの経験や希望を整理し、仕事内容や環境を踏まえて求人選びをサポートします。情報収集の段階での相談でもかまいません。

まとめ

データサイエンティスト求人は、職種名だけではなく実際の仕事内容まで確認することが重要です。

・企業によってデータサイエンティストの担当範囲は異なる
・必須条件と歓迎条件を分けて確認する
・未経験でも前職経験を活かせる求人がある場合がある
・年収だけでなく入社後に積める経験も確認する
・求人選びでは仕事内容と職場環境を切り分けて考える

自分がどのような仕事をしたいのかを整理したうえで、求人を比較していきましょう。

よくある質問

求人に応募する前に、職種研究や自分のスキル整理から始めても問題ありません。データ領域のキャリア情報をLINEでも確認できます。