如何成為資料科學家

官方職業名稱：Data Scientist

為開發新產品和服務或革新業務流程，分析大量積累的資料（大數據）。

主要任務

• 向分析物件業務的負責人（其他公司時為客戶）瞭解情況，確定分析目標
• 向資料負責人瞭解情況，確認待分析的資料是怎樣的
• 一邊加薪資料一邊進行建模（建立最合適的統計模型）
• 建模完成後進行效果驗證，判斷模型是否合適
• 判斷模型對新資料是否同樣有效
• 模型有效時，作為服務實現（作為功能落地）
• 反覆進行資料分析和建模
• 從公司或團體的日報、月報等收集資料
• 與其他資料工程師和產品開發團隊商討
• 策劃和開發系統
• 管理和運維繫統
• 提出資料分析平臺方案
• 驗證資料分析平臺的效果
• 講授統計和機器學習課程
• 開發新的分析工具和演算法

如何入行

從事這份工作的人往往在研究生階段學習過統計學、數學或電腦科學。也有人來自環境科學或生物學等其他理科領域，以及文科。研究生階段獲得的資料收集和分析基礎對工作很有用。

應屆畢業生進入許多行業，常見的是大型IT企業、製造業和服務業。中途入行者往往是資訊科技工程師、通訊工程師、市場調研人員或製造業研究人員。也有一些擁有博士學位的人（博士後研究人員）成為資料科學家。

除了IT、資料分析和商業方面的專業知識和技能，還需要溝通能力和創造性思維。資料分析涉及的主題很廣，因此要發揮自己的擅長領域開展工作。

從事這份工作的人表示，大學學士或碩士學歷的人較多。 來自 job tag 對各職業從業者的調查（可多選）。它反映的是從業者的看法，而不是持有各學歷的人所佔的比例。

入行途徑

• 大學: 數學與統計學位, 日本有 45 所大學開設
• 大學: 電腦與資訊科技學位, 日本有 96 所大學開設

薪資 · 職位空缺 · AI 與這份工作

• 平均年收入：¥6,119,400 僅限民營部門（僱員 10 人以上的單位），不包括公立學校教師、警察等公務員。
• 每月基本薪資（不含加班費和獎金）：中位數 ¥335,600，中間一半的人每月 ¥267,400 至 ¥433,700。
• 按薪資調查的職業組統計：Engineers not elsewhere classified
• 在 Hello Work（日本公共職業介紹所），每位求職者對應 5.57 個職位空缺（2025 年）。 這是當前的需求訊號，而不是預測。它只統計在 Hello Work 登記的職位和求職者，很多大學畢業生和專業人士的招聘並不經過這裡。
• 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的許多任務，這通常是重塑工作，而不是取代工作。

相關職業

• 核能工程師
• 陶瓷工程師
• 精細陶瓷製造技術人員
• 航天開發技術人員
• 工業廢棄物處理技術員
• 作業環境測定士

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常見問題

如何成為資料科學家？

從事這份工作的人往往在研究生階段學習過統計學、數學或電腦科學。也有人來自環境科學或生物學等其他理科領域，以及文科。研究生階段獲得的資料收集和分析基礎對工作很有用。

資料科學家在日本能賺多少錢？

民營部門的平均年收入（含獎金）為 ¥6,119,400（厚生勞動省）。 該資料針對涵蓋多個職業的薪資調查職業組：Engineers not elsewhere classified。

成為資料科學家需要學位嗎？

通常需要。在該職業所屬的人口普查職業組中，62% 的從業者是大學畢業生。

AI 會改變資料科學家的工作嗎？

根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的許多任務，這通常是重塑工作，而不是取代工作。

資料來源

• Ministry of Health, Labour and Welfare: Basic Survey on Wage Structure (賃金構造基本統計調査) 2025: earnings by occupation（2025 survey (June 2025 pay, 2024 bonus), published 2026-03-24），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
• Ministry of Health, Labour and Welfare: Employment Referrals for General Workers (一般職業紹介状況): Hello Work job-openings-to-applicants ratio by occupation（2025 annual (release of 2026-10-02)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
• Statistics Bureau of Japan (MIC): 2020 Population Census (令和2年国勢調査) detailed sample tabulation: employed by occupation, sex, age and education（2020 Census (tables 9-1 and 15-1, published 2022-12-27)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
• JILPT (職業情報データベース) via MHLW job tag: job tag download data: 解説系 (descriptions, how to become, related qualifications) and 簡易版数値系 (interests, tasks, education)（解説系 ver.7.01 (2026-06-04); 簡易版数値系 ver.7.00 (2026-03-17)），取得於 2026年10月4日
• International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日

職業名稱、描述和主要任務由 Peernovo 根據 job tag（日本勞動政策研究與研修機構職業資訊資料庫，厚生勞動省）翻譯成中文。

独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成 職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ（IPD_DL_description_7_01.xlsx）ver.7.01 職業情報提供サイト（job tag）より2026年10月4日にダウンロード（https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）を加工して作成

独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成 職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ（IPD_DL_numeric_7_00.xlsx）ver.7.00 職業情報提供サイト（job tag）より2026年10月4日にダウンロード（https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）を加工して作成

Sources: JILPT Occupational Information Database download data via job tag (解説系 ver.7.01 and 簡易版数値系 ver.7.00, downloaded 4 October 2026), processed by Peernovo; MHLW, Basic Survey on Wage Structure 2025; Statistics Bureau of Japan, 2020 Population Census; MEXT, School Basic Survey 2025; MHLW, Employment Referrals for General Workers (Hello Work statistics). Figures processed by Peernovo. English job names, translations and the matching of jobs to statistical groups, schools and degree fields by Peernovo.

更新於 2026年10月4日