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ざっくり言うとどんな仕事？
データを分析してお客さんにこんなふうに業務を改善したら良いですよってアドバイスする仕事です
もう少し詳しい仕事内容
1：課題の抽出
まずゴールを決めて、何を達成すれば良いのかを話し合い、それに向けて何が課題なのかを抽出し、その課題に向けて何をする必要があるのかを洗い出します。
2：データの収集・整理
課題の抽出によって必要とされるデータが決まったらそれを収集して、分析しやすいように、データの形を変えたり、いらないデータは捨てたりして整理していく。
3：データの分析
今回の課題に必要なモデル(AIのことです)を作ってそれが完成したら、そのモデルに整理されたデータを入れて分析する
4：課題の解決
データの分析の結果お客さんにをわかりやすく伝えるために、グラフなどを使って資料を作り、課題に対しての提案を行う。
必要なスキル
1：ビジネススキル
課題を背景を理解したうえで、ビジネス課題を整理し、解決する力。
わかりやすく伝える力
2：データサイエンススキル
情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知識を理解し、使う力。
情報処理→パソコンなどの機械を使って情報を高速に処理していく力。
3：データエンジニアスキル
データを意味のある形に使えるようにし、実施、運用できるようにする力。
・環境構築
・データの収集、加工
・プログラミング
・ITセキュリティ
などなどまだまだあります笑
データサイエンティストとデータアナリストの違い
簡潔に言うと、会社によって両者の違いはバラバラなのでここが違う！と言う境界線ははっきりとありません。
しいて言えば、データサイエンティストの方が業務範囲が広く、上記の三つのスキルを持っているのに対し、データアナリストはデータ分析の専門職です。
データサイエンティストの年収
平均年収は500万円です。（indeed調べ）
範囲としてはは350万〜1000万と幅広く、高いスキルが必要となってくるため、日本の平均年収よりも高いです。
データサイエンティストになるための必要な資格
結論、資格は必要ありません。何一つ資格を持っていなくてもスキルさえ持っていればなれる職業であり、現役のデータサイエンティストの方で資格を持っていない人も多いです。
なのでここからはデータサイエンティストになるために少しでも役立つ資格を紹介していきます
統計検定
この資格が一番転職の時にアピールになる資格だと思われます。ですが役立つのは2級からで、3級までの資格だと少しパワー不足だと思います。実際、求人の募集要項でも頻繁に統計検定2級の文字が入っています。
資格内容は大学基礎課程（１・２年次学部共通）で習得すべき統計学について、グラフからデータを読み取る力やある現象について確率分布を使って仮設検定を行い、どの程度の確率でその現象が起こるのかを導き出したりする能力を試験します。
G検定
G検定は人工知能(AI)とは何なのか、人工知能の歴史、機械学習の具体的手法、ディープラーニングの概要や手法などについての試験となっています。
E資格
E資格はG検定と違い、受講資格があります。 それはJDLA認定プログラムを試験日の過去2年半（2年と180日）以内に修了している方のみ資格を受けることができます。
E資格の大きな特徴の一つとしてして過去問がありません。なのでどのような問題が過去に出題されたのかを知ることはできません。
試験内容は線形代数、確率と統計、機械学習の基礎、ディープラーニングとなっており、G検定と似ているのですが、G検定は管理職やコンサルタント向けの資格となっており、E検定はAIエンジニアやデータサイエンティストのような実際にディープラーニングを搭載したシステムを作る人向けのようです。
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