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  • 2019/02/22

全米最高の職業は「データサイエンティスト」で年収1200万円 IT系は恵まれている?

米Glassdoor「The Best Jobs in America 2019」

米国におけるすべての職業について年収の中央値と満足度と求人数を総合的に見たとき、最高の職業は「データサイエンティスト」であると、米国の求人情報サイトGlassdoorが示しています。

新野淳一(本記事は「Publickey」より転載)

新野淳一(本記事は「Publickey」より転載)

ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。大学でUNIXを学び、株式会社アスキーに入社。データベースのテクニカルサポート、月刊アスキーNT編集部 副編集長などを経て1998年退社、フリーランスライターに。2000年、株式会社アットマーク・アイティ設立に参画、オンラインメディア部門の役員として2007年にIPOを実現、2008年に退社。再びフリーランスとして独立し、2009年にブログメディアPublickeyを開始。現在に至る。

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年収の中央値と満足度と求人数をスコア化した職業ランキングが発表された
(©ra2 studio - Fotolia)

米Glassdoorが数百万の仕事について、年収の中央値と満足度と求人数をスコア化

 米Glassdoorは、登録者が自分の給料を教える代わりに他の人の給料を教えてもらうといった仕組みで、企業別、ポジション別の給料や企業の評判などをまとめているソーシャル求人情報サイトです。

 同社が公開した記事「The Best Jobs in America 2019」では、Glassdoorのサイトにポストされた数百万の仕事について、年収の中央値と満足度と求人数をスコア化し、それをもとにした職業のランキングが示されています。


全米で最高の職業はデータサイエンティスト、年収の中央値は約1200万円

 職業ランキングの1位は「データサイエンティスト」で、年収の中央値は10万8000ドル(1ドル110円換算で1188万円)、満足度は5点満点の4.3、求人数は6510件となっています。

 データサイエンティストはどんな仕事をする人なのでしょうか。たとえばVISAによる「Data Scientist / Sr. Data Scientist」の求人には次のように書いてあります。

  1. Be an out-of-the-box thinker who is passionate about brainstorming innovative ways to use our unique data to answer business problems

  2. Communicate with clients to understand the challenges they face and convince them with data

  3. Extract and understand data to form an opinion on how to best help our clients and derive relevant insights

  4. Develop visualizations to make your complex analyses accessible to a broad audience

  5. Partner with a variety of Visa teams to provide comprehensive solutions

  6. Find opportunities to craft products out of analyses that are suitable for multiple clients

 ビジネスの問題に対する解決策をデータを基にしつつ常識にとらわれずに考え、直面している課題についてデータをもとに説明する、などとなっています。

 Uberのデータサイエンティストの募集要項では、次のように書かれています。説明が長いので最初の3つだけ引用しましょう。

  1. Build production grade models on large-scale datasets to optimize marketing performance by utilizing advanced statistical modeling, machine learning, or data mining techniques and marketing science research.

  2. Leverage models to address key growth challenges and provide actionable insights on problems such as cross-channel optimization, market/individual level response modeling, targeting optimization, LTV modeling, and etc.

  3. Work with cross-functional teams to implement and deploy models and enhance analytical solutions by providing data-driven recommendations.

 大規模データをに対して統計モデル、機械学習、データマイニングなどを駆使してマーケティングパフォーマンスを最大化させること、クロスファンクショナルチームとともにデータドリブンなレコメンデーションを提供することで分析的ソリューションの実装や展開を行うこと、などが書かれています。

 ほかの求人なども組み合わせて考えると、データサイエンティストにはSparkやHadoopなどビッグデータを扱うソフトウェアを駆使するスキルを持ち、ビジネスを理解しデータ分析などの技術も理解した上で、ビジネス上の課題解決やパフォーマンスの向上に貢献することが期待されているようです。

6位のDevOpsエンジニアとは何をする人か?

 ランキングでは、2位は看護師長(Nursing Manager)、3位はマーケティングマネージャー、4位は作業療法士(Occupational Therapist)、5位はプロダクトマネージャーとなっており、2位と4位には医療関係の職業が入りました。5位のプロダクトマネージャはITに限らない意味でのプロダクトマネージャのようです。

 そして6位に入ったのが「DevOpsエンジニア」です。

【次ページ】6位にDevOpsエンジニア、8位にデータエンジニア、10位にソフトウェアエンジニアがランクイン、年収の中央値は?

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