株式会社Logbii / 機械学習エンジニア
スキルチャートの見方
棒グラフの数値は、比較対象ユーザーがスキルを保有する割合です。%が高いほど人気、低いほど希少なスキルといえます。
35〜39歳のデータサイエンティスト 26名との比較です
スキル
仕事で使える開発言語
Python
86%
SQL
58%
R
21%
C++
19%
JavaScript
19%
CSS
17%
HTML
13%
C
11%
C#
9%
Java
9%
VBA
9%
MATLAB
7%
TypeScript
7%
Julia
5%
PHP
5%
Shell
5%
PowerShell
3%
Dart
1%
Go
1%
Kotlin
1%
Swift
1%
Visual Basic
1%
仕事で使えるAPI技術
REST
19%
JSON API
13%
WebSockets
3%
gRPC
1%
仕事で使える仮想化・コンテナ・サーバーレス技術
Docker
33%
AWS Lambda
15%
Amazon ECS
13%
Cloud Functions
11%
Kubernetes
5%
WSL2
5%
Vercel
5%
VMware vSphere/ESXi
3%
Cloud Run
3%
containerd
1%
Netlify
1%
Azure Functions
1%
仕事で使えるミドルウェアサービス・製品
MySQL
37%
PostgreSQL
29%
SQLite
17%
Oracle Database
11%
Airflow
7%
Apache Hadoop
5%
Apache Tomcat
5%
Amazon SQS(Simple Queue Service)
5%
Microsoft SQL Server
3%
Redis
3%
MongoDB
3%
Elasticsearch
3%
Microsoft IIS(Internet Information Services)
3%
Apache HTTP Server
3%
Nginx
3%
Google Cloud Pub/Sub
3%
MariaDB
1%
Amazon Aurora
1%
AWS Step Functions
1%
Digdag
1%
扱えるモニタリング / オブザーバビリティツール
Datadog
7%
Grafana
7%
Elasticsearch
3%
Amazon CloudWatch
3%
Prometheus
1%
Google Cloud Operations Suite
1%
仕事で使えるAI開発プラットフォーム・製品
Vertex AI
21%
Amazon SageMaker
11%
SAS
11%
Azure Machine Learning
3%
IBM Watson
3%
仕事で使えるデータプラットフォーム製品・ベンダー
Google BigQuery
31%
MySQL
31%
PostgreSQL
25%
Amazon Redshift
7%
Treasure Data
7%
Amazon Athena
5%
Oracle
3%
Databrics
3%
Snowflake
1%
Teradata
1%
仕事で使える BI ツール
Tableau
27%
Looker Studio
19%
Redash
17%
Looker
13%
Microsoft Power BI
5%
Domo
1%
Amazon QuickSight
1%
Salesforce CRM
1%
仕事で使えるデータ統合 / 変換 / 管理ツール
Apache Airflow
5%
Apache Spark
5%
Google Dataform
5%
dbt
3%
Google Cloud Data Catalog
3%
Amazon EMR
1%
Apache Hadoop
1%
AWS Glue / AWS Glue Data Catalog
1%
embulk
1%
Google Dataflow
1%
Google Datastream
1%
Amazon Kinesis
1%
digdag
1%
英会話のレベル
日常会話
17%
ビジネス会話
15%
初歩的な会話
13%
仕事で使える英語
メールのやり取り
43%
資料の読解
39%
文書作成
31%
会議での発言・議事録作成
13%
商談・交渉
9%
情報関連学位
修士
17%
博士
9%
学士
7%
競技プログラミング: AtCoder
灰〜茶色(0〜799)
1%
緑〜水色(800〜1599)
1%
競技プログラミング: TopCoder
競技プログラミング: Codeforces
持っているIT資格
基本情報技術者試験
15%
応用情報技術者試験
9%
ITパスポート試験
5%
ネットワークスペシャリスト試験
1%
TOEFLのスコア(iBT基準)
60点未満
1%
90〜99点
1%
TOEICの点数
500〜545点
1%
550〜595点
1%
600〜645点
1%
650〜695点
3%
700〜745点
3%
750〜795点
3%
800〜845点
1%
850〜895点
7%
900〜945点
3%
950点以上
3%
IELTSのスコア
7.0〜7.5
1%
英検の資格
3級
1%
準2級
1%
2級
3%
準1級
1%
1級
1%
クラウド系認定資格
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
3%
Microsoft Certified: Azure Fundamentals
1%
Google: Professional Data Engineer
1%
Kaggle Competitions Tier
Expert
3%
Novice
1%
Contributor
1%
持っているデータサイエンス系資格
G検定
7%
統計検定2級
5%
E資格
5%
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
5%
統計検定準1級
3%
統計検定4級
1%
データサイエンス関連の国際会議における論文採択の数
2〜5
3%
持っているデータベース関連の資格
働いたことがある業界
情報通信(Web/モバイル)
19%
教育・研究
17%
金融・保険
17%
情報通信(基盤/SI/パッケージ)
15%
流通・小売
7%
医療・製薬
7%
家電・電子機器・精密機器
7%
コンサルティング・調査
5%
メディア・出版
5%
化学・鉄鋼・製紙・素材
5%
広告・販売促進
3%
エンターテイメント
3%
公官庁・団体
3%
人材・介護・サービス
1%
ファッション・美容
1%
商社・卸売
1%
外食・フードサービス
1%
食品・飲料・農林水産
1%
物流・運送・旅客
1%
インフラ・エネルギー
1%
携わったプロダクト・サービスの種類
BtoB
41%
BtoC
29%
CtoC
3%
CtoB
1%
携わったプロダクト・サービスの段階
導入期
31%
成長期
25%
成熟期以降
17%
経験したプロジェクトの契約形態
受託開発
29%
自社開発
23%
直接マネジメントしたことのある人数
1〜9人
35%
10〜49人
11%
経験のあるデータ関連業務
データ加工
78%
予測モデルの構築
68%
データ収集
56%
レポーティング
50%
要件定義
49%
デプロイ
41%
モニタリング
41%
保守・運用
41%
効果検証
35%
定性調査
29%
施策立案
29%
KPI設計
27%
定量調査
27%
分析経験のあるデータ形式
テーブルデータ
66%
時系列データ
47%
画像データ
41%
テキストデータ
39%
動画データ
21%
地理空間データ
17%
音声データ
9%
ネットワークデータ
7%
経験のあるデータ分析技術
統計分析
66%
機械学習
66%
時系列解析
33%
自然言語処理
31%
深層学習
31%
コンピュータービジョン
25%
異常検知
23%
数理最適化
17%
音声・信号処理
13%
グラフ・ネットワーク分析
9%
情報検索
7%
強化学習
5%
情報推薦
5%
経験した開発ライフサイクルモデル
スクラム
29%
ウォーターフォール
27%
カンバン
5%
リーン開発
5%
スパイラルモデル
1%
経験のあるポジション
データサイエンティスト
49%
データアナリスト
31%
機械学習エンジニア
21%
リサーチャー
15%
チームリーダー
13%
プロジェクトマネージャー
11%
プロダクトマネージャー
7%
コンサルタント
5%
テクニカルリード
5%
数理最適化エンジニア
3%
ソリューションアーキテクト
1%
エンジニアリングマネージャー
1%
現在の役職
一般社員
25%
主任・リーダー
7%
係長
5%
課長・マネージャー
3%
部長
1%
社長
1%