橋本 明花
I&CO Tokyo / Design
スキルチャート
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。
25〜29歳, 経験年数3年のデータサイエンティスト 15名との比較です
スキル
仕事で使える開発言語
Python
85%
SQL
40%
R
22%
HTML
14%
C
11%
CSS
11%
C#
7%
C++
7%
Dart
7%
Rust
7%
Fortran
3%
Go
3%
Julia
3%
仕事で使えるAPI技術
REST
18%
WebSockets
7%
JSON API
3%
仕事で使える仮想化・コンテナ・サーバーレス技術
Docker
25%
AWS Lambda
14%
Cloud Run
14%
Cloud Functions
11%
Kubernetes
7%
Amazon ECS
3%
WSL2
3%
Vercel
3%
仕事で使えるミドルウェアサービス・製品
MySQL
22%
PostgreSQL
14%
SQLite
14%
MongoDB
11%
Microsoft SQL Server
7%
Airflow
7%
Oracle Database
3%
Elasticsearch
3%
Apache Hadoop
3%
扱えるモニタリング / オブザーバビリティツール
Datadog
3%
Splunk
3%
仕事で使えるAI開発プラットフォーム・製品
Vertex AI
11%
DataRobot
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
40%
MySQL
22%
PostgreSQL
14%
Amazon Redshift
3%
Databrics
3%
Amazon Athena
3%
仕事で使える BI ツール
Tableau
25%
Looker
14%
Looker Studio
14%
Redash
7%
Microsoft Power BI
3%
仕事で使えるデータ統合 / 変換 / 管理ツール
dbt
7%
Google Dataform
7%
Apache Airflow
3%
trocco
3%
英会話のレベル
初歩的な会話
22%
日常会話
11%
ネイティブレベル
7%
全くできない
3%
ビジネス会話
3%
仕事で使える英語
資料の読解
40%
メールのやり取り
33%
文書作成
25%
会議での発言・議事録作成
14%
商談・交渉
11%
情報関連学位
修士
37%
準学士
3%
学士
3%
博士
3%
競技プログラミング: AtCoder
緑〜水色（800〜1599）
3%
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
応用情報技術者試験
18%
基本情報技術者試験
11%
ITパスポート試験
7%
TOEFLのスコア（iBT基準）
TOEICの点数
650〜695点
11%
700〜745点
7%
750〜795点
7%
800〜845点
7%
950点以上
3%
IELTSのスコア
英検の資格
3級
3%
準2級
7%
1級
3%
クラウド系認定資格
Google: Professional Cloud Architect
3%
Google: Professional Data Engineer
3%
Kaggle Competitions Tier
Contributor
7%
Expert
3%
Master
3%
持っているデータサイエンス系資格
G検定
14%
統計検定準1級
11%
統計検定2級
11%
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
1
3%
6以上
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）
14%
家電・電子機器・精密機器
11%
コンサルティング・調査
7%
情報通信（基盤/SI/パッケージ）
7%
医療・製薬
7%
広告・販売促進
3%
メディア・出版
3%
人材・介護・サービス
3%
教育・研究
3%
流通・小売
3%
エンターテイメント
3%
金融・保険
3%
物流・運送・旅客
3%
自動車・重機
3%
インフラ・エネルギー
3%
携わったプロダクト・サービスの種類
BtoB
37%
BtoC
29%
携わったプロダクト・サービスの段階
導入期
29%
成長期
22%
成熟期以降
18%
経験したプロジェクトの契約形態
自社開発
33%
受託開発
14%
直接マネジメントしたことのある人数
1〜9人
22%
10〜49人
3%
経験のあるデータ関連業務
データ加工
74%
予測モデルの構築
59%
効果検証
51%
データ収集
44%
定量調査
40%
要件定義
40%
施策立案
37%
モニタリング
37%
デプロイ
33%
KPI設計
29%
レポーティング
29%
保守・運用
29%
定性調査
25%
分析経験のあるデータ形式
テーブルデータ
62%
時系列データ
48%
テキストデータ
33%
画像データ
22%
音声データ
11%
動画データ
11%
地理空間データ
11%
ネットワークデータ
3%
経験のあるデータ分析技術
機械学習
77%
統計分析
48%
自然言語処理
40%
深層学習
40%
時系列解析
40%
情報推薦
33%
コンピュータービジョン
22%
数理最適化
22%
異常検知
18%
強化学習
14%
音声・信号処理
11%
グラフ・ネットワーク分析
11%
情報検索
7%
経験した開発ライフサイクルモデル
スクラム
14%
ウォーターフォール
11%
カンバン
7%
リーン開発
7%
経験のあるポジション
データサイエンティスト
51%
機械学習エンジニア
22%
データアナリスト
22%
リサーチャー
11%
コンサルタント
7%
プロジェクトマネージャー
7%
現在の役職
一般社員
40%
主任・リーダー
3%