結論、以下のような人がデータサイエンティストに向いています。

データサイエンティストは一見華々しいイメージですが、実際は地道な作業が多く、忍耐強さが求められる職種です。

本記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴や向いていない人の特徴、仕事内容、必要なスキルや資格などについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

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データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を詳細に解説します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人
• 情報収集やデータ分析に興味がある人
• ビジネスの課題について興味がある人
• プログラミングが好きな人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストの職業は、長い時間をかけて模索しつつ作業を行うことが多いので、忍耐力のある人に適しています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を重ね、データの理解やモデルの調整を実施します。

データのクリーニングと前処理では、非常に地道な作業が必要です。

他にもビジネスの課題解決には、長時間を費やして解決策を見つけることが求められるため、データサイエンティストは忍耐強く責任感がある人に適しているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的思考力を活用して、データを解析することが求められます。

モデル構築の際には、その裏側の数学的な原理やアルゴリズムを理解し、適切に応用することが必要です。

モデルを評価する時にも、客観的かつ論理的なアプローチが重要です。

このように複雑な課題に直面した時、ロジカルシンキングで解決策を導き出せる人が、データサイエンティストとして活躍できます。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとしての収入を維持するためには、常に新しい知識やスキルを勉強し、追求する姿勢が大切です。

データサイエンスや機械学習の分野は急激に進歩・発展しており、新たな技術やツールが次から次へと出てきています。

新たな技術についての情報を蓄積し、スキルアップしなければ、稼ぎ続けるのは難しくなります。

そのため知的好奇心や探究心がある人や、自発的に学び続けられる人は、データサイエンティストに向いています。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データ分析をする際には、統計的手法や数学的モデルを使用します。

また、予測モデルの構築には、確率論や回帰分析などの統計学的な手法を用います。

このように、数学や統計学の知識を利用して仕事を進めるケースが多いです。

数学や統計学が好きな人や数字に強い人、理系の学部だった方は、それを仕事で使えるため、向いているでしょう。

逆に文系だった人は、新しく学ぶのが大変なため、向いていないかもしれません。

情報収集やデータ分析に興味がある人

データサイエンティストの仕事内容は、データの収集とデータ分析です。

そのためデータを集めること、分析することが好きな人に向いています。

例えば大学で統計学を学んでデータを研究した人や、日頃からマーケティング手法に注目している人は、向いているでしょう。

プライベートでもデータを集めて相関を見ているような人にとって、データサイエンティストはぴったりな仕事です。

ビジネスの課題について興味がある人

データサイエンティストの役割は、ビジネスの課題を解決するために、データを用いて改善策を導き出すことです。

そのためデータをただ分析するのではなく、課題に対しての解像度を高め、課題の原因を突き止めることが重要です。

数学や統計学の知識とは別に、課題を解決するためにはどうアプローチをすればよいかを考えられる力が必要なので、ビジネスの課題に興味がある人は、データサイエンティストに適正があるでしょう。

「この企業の業績が回復したのはなぜだろう？」のような視点を持てる人が企業に貢献できるので、経営課題について興味がある人にはぴったりな仕事です。

プログラミングが好きな人

データサイエンティストにはプログラミングのスキル・知識が必要です。

プログラミング言語だと、Python、R言語、SQLなどの習得が必要になります。

データの収集や解析、モデリングなど多くの場面でプログラミングを行うため、プログラミングが好きな人に向いているでしょう。

働きながら新しいツールやライブラリを学ぶ機会も多いです。プログラミングが好きだと、学び続けるのが苦ではないので、仕事を楽しく続けられるでしょう。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

「自分はデータサイエンティストに向いていないのではないか？」と不安に思う人も多いでしょう。

データサイエンティストに不向きな人の特徴は、以下の通りです。

• コミュニケーション能力が低い人
• 柔軟に考えられない人
• プログラミングにしか興味がない人
• データサイエンティストの華々しいイメージに憧れている人
• 直感や経験を重視して働く人

向いていない人の特徴は何なのか疑問に思う人に向けて、以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

データサイエンティストのタスクは1人で完了するものとは違い、顧客やプロジェクトチームとの関係性を築きながら進める必要があります。

また経営陣が直面している課題をしっかりとヒアリングし、期待値の調整や進捗の確認をすることも重要です。

コミュニケーションが苦手だと、要求とは違うアウトプットを提出し、時間やお金を無駄遣いする可能性があります。

コミュニケーション力は絶対に必要なスキルなので、人とのコミュニケーションに参加できない人はデータサイエンティストに適していないかもしれません。

柔軟に考えられない人

さまざまな問題に対して、柔軟な対処する力も重要です。

事実、データサイエンティストという立場で働いていると、予想外の問題に直面することがあります。

例えばデータにエラーが見つかったり、モデルの結果を間違って解釈したりなど、大小様々なトラブルが生じる可能性があります。

このような事情から、トラブルに対して適応する力も、働く上で必要な能力となります。

柔軟な思考力がない人は、働き始めた後に悩む可能性があります。

プログラミングにしか興味がない人

データサイエンティストはプログラミング以外の仕事も多いため、プログラミングにしか興味がない人には向いていません。

データサイエンティストの役割は綺麗なコードを書くことではなく、経営上の課題を解決することです。

そのような理由から、ビジネスの基礎知識や業界知識、事業に関する知識も必要になります。

プログラミングにしか興味がないと、ビジネスに関する学習が苦になってしまい、仕事をつらく感じてしまうかもしれません。

また、レポート作成やプレゼン資料の作成も業務に含まれます。

「できるだけプログラミングだけやっていたい」という人は、データサイエンティストよりエンジニアの方が向いているでしょう。

データサイエンティストの華々しいイメージに憧れている人

データサイエンティストのキラキラしたイメージだけで、データサイエンティストになるのはおすすめできません。

「データを活用してビジネスに貢献する」と聞くと響きはかっこいいですが、実際は泥臭く地道な作業も多いです。

例えばデータの前処理として、欠損値の処理や異常値の検出を行う際には、長時間にわたる地道な作業が必要になります。

それ以外にも、データを解析する際には試行錯誤が必要なので、華々しいイメージだけに憧れている人は、途中で挫折してしまうかもしれません。

忍耐強さが必要になる作業をこなせる自信がない人は、データサイエンティストに向いていないでしょう。

直感や経験を重視して働く人

直感や感覚、経験だけに頼ってしまうと、データに基づいた客観的な分析や予測を行えなくなる可能性があります。

データサイエンティストには、客観的なデータに基づいて解決策を提示することが求められるため、主観的な解釈が入るのは良くないです。

もちろん直感や経験が新たな洞察を生む可能性もありますが、時には間違った結論を出してしまい、企業の業績を落としてしまうリスクもあります。

そのため直感や経験を重視して働きたい人は、あまりデータサイエンティストに向いていないでしょう。

データサイエンティストとは？仕事内容や役割

ここでは、データサイエンティストの仕事内容を説明します。

データサイエンティストの役割は、「ビジネス上の問題に対し、データを活用して解決策を提案すること」です。

より良い改善策を提出するために、次の手順で作業を進めます。

1. データの収集と整理をする
2. データのクリーニングをする
3. 機械学習モデルの開発と評価をする
4. データを可視化して解釈する
5. 課題を発見して解決策を提案する

以下で詳しく解説します。

データの収集と整理をする

まず、データ分析を行う前に、データを集めます。

データベースからデータを抽出したり、スクレイピングを行うなど、目的や目標に合ったデータを収集する作業が求められます。

データの収集が終わったら、使用しやすいようにデータを整理します。

データの整理では、データのフォーマット変換やデータの統合、欠損値の修正などを実施します。

このように、はじめにデータの収集と整理が必要となります。

データのクリーニングをする

データを整理したら、次にデータのクリーニングを実施します。

データのクリーニングとは、データに混じっているノイズやエラーを消去することを言います。

クリーニングの実行により、異常値の修正、重複データの消去、不要なデータのフィルタリングができます。

データのクリーニングは、データ分析や機械学習モデルの構築に先立つ重要な作業です。

優れたデータを準備することで、より確実な結果を得ることが可能です。

機械学習モデルの開発と評価をする

データを準備したら、予測や分類を行うモデルを作り、そのパフォーマンスを評価します。

機械学習モデルの開発は、多数のデータからパターンや関連性を見つけ出すために大切です。

以下の流れで行います。

1. データを準備する
2. 機械学習アルゴリズムやモデルの選択をする
3. 予測モデルを構築する
4. 構築したモデルの性能を評価する
5. モデルの改良をする

モデルの作成は、結果の精度を上げるためにも重要な作業です。

データを可視化して解釈する

次にデータを集計して可視化して、解釈や検証をします。

データをグラフやチャートなど、見て分かりやすい形式に変えることで、データの構成やつながりを直観的に把握できます。

可視化されたデータを調査し、その意味を解読することにより、データの分散やトレンド、パターンの発見が可能になります。

これにより、データの傾向に一貫性を見出したり、ビジネス戦略に影響するデータを発見できたりするため、重要な仕事となります。

課題を発見して解決策を提案する

最後にデータを利用して、ビジネスの問題に対する解決策を見つけます。

ここで大切なのが、課題を明確に把握して仮説を立てたうえで、データを活用して解決できる問題を特定することです。

データを検索し、問題解決に有効な情報やパターンを発見することで、より高精度の改善案や施策を提言できます。

データを利用して会社の問題を解消するために、データサイエンティストは数々のプロセスを経てデータ分析を行うのが仕事です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解析や予測、意志決定の補助を行うときには統計学の知識が必要となります。

ある商品の販売データを分析するときに、統計学の方法を適用して需要の予測を行ったり、効果的なマーケティング戦略を設計することができます。

以下のような知識・スキルを獲得しておきましょう。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を用いてデータを分析し、意思決定のサポートや支援を行うことで、信頼を得られる確率が上がります。

学術的な知識と並行して、論理的思考力や戦略的思考力も要求されると認識しておきましょう。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

Python、R言語、PHPなどのプログラミング言語の理解も、データを分析や処理するための必要なスキルです。

PythonやR言語を用いることにより、データの可視化や統計分析、また機械学習の実装などが可能となります。

具体的にはPythonで顧客の購買履歴データを分析し、セグメンテーションを行いマーケティング戦略を最適化するなどです。

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要求に応えると同時に業務を効率化するためには、上記の言語やフレームワークのスキル獲得が必要です。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストは、多様なデータを取り扱います。

中には当然、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを分析し、結論を導く必要も出てきます。

顧客の移動履歴や購入履歴、気候情報など、過去の大量のデータを活用して、高性能な予測を提示することができます。

未来の予想図を描くスキルがあっても、ビッグデータの操作ができないと、数値を用いた有効な解決策を示すことはできません。

既存のビッグデータだけでなく、どの場所から、どのようなデータを取り込むかという設計段階から関わることができると、重要な存在になれます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムについても網羅的に理解しておきましょう。

データベースの知識がないと、データの取得や更新、クエリの実行などがスムーズに進みません。

例えば、クライアント企業の売上データを分析する際には、クエリを作成し、必要な情報を取得することが必要です。

また、データベースのパフォーマンスを高めるためには、適切なインデックスの設定が欠かせません。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの管理・操作がより効率的に行えるようになります。

問題解決能力

データサイエンティストは、与えられた問題に対し適切な手段を見つけ、解決策を示すことが要求されます。そのため、問題解決力は重要な能力です。

問題解決能力を持っていれば、データを分析し、洞察を得るための最適な手法やモデルを判断することができます。

また、データの欠落値の対応や、モデルの評価・改良を行うときも、問題に対応する力が必須です。

課題を適切に理解し、解消するためには以下の知識が役立ちます。

• 企業経営についての知識
• 自社の経営状況についての状況
• 戦略立案のノウハウ

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストやデータアナリストにおすすめの資格は、以下のとおりです。

• データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）
• G検定（ジェネラリスト検定）
• 統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）
• データ分析実務スキル検定（CBAS）
• Python 3 エンジニア認定基礎試験

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）

DS検定は、データサイエンティスト協会が実施している検定です。

でデータサイエンティスト協会が定める4段階のスキルレベルの中で、一番低いレベルである「アシスタント データサイエンティスト」に相当します。

難関資格ではないため、初心者におすすめの検定です。

まだスキルが浅い人は、まずDS検定から受験してみるのがよいでしょう。

G検定（ジェネラリスト検定）

G検定は、日本ディープラーニング協会が実施している検定です。

出題概要は、ディープラーニングや人工知能に関する基礎知識を問われます。

難易度が比較的低く、AIに関する基礎知識が出題範囲になるので、こちらも初心者におすすめです。

G検定の対策をしたい人は、以下の記事もあわせてご覧ください。

参考：【G検定】試験対策講座・スクールの12社比較！オススメは？評判や口コミも！ ｜株式会社テトラメディア

統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）

DS基礎は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施している検定です。

データサイエンスに関する基礎的な内容が出題されます。

高校数学と情報の内容から出題されるため、難易度は比較的低いです。

この検定をクリアしていれば基礎力の証明ができるので、ぜひ挑戦してみてください。

データ分析実務スキル検定（CBAS）

データ分析実務スキル検定（CBAS）は、現場で活きる実践的なスキルを学べる検定です。

CBAS試験には「プロジェクト・マネージャー級（PM級）」と「シチズン・データサイエンティスト級（Citizen級）」の二つがあります。

これからデータサイエンティストを目指している人は、Citizen級の受験がおすすめです。

Citizen級では、Excelによるデータクレンジングのスキルが重点的に出題されるため、データの加工や整形ができるようになります。

PM級はPMを目指している人や、コンサルティングスキルを身につけたい人におすすめです。

他の検定より実務に直結した内容なので、データサイエンティストを目指している人は受けておくとよいでしょう。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

この試験はPythonエンジニア向けの試験ですが、データサイエンティストはPythonを使ってプログラミングを行うことが多いため、受けておいて損のない検定です。

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施しており、Pythonの基礎について出題されます。

難易度はそこまで高くなく、基礎的な内容を学習できるため、Pythonについて学ぶ過程で受けてみるのがよいでしょう。

データサイエンティストのやりがい

ここでは、データサイエンティストのやりがいについて詳しく説明します。

以下のようなやりがいがあるため、データサイエンティストは人気のある仕事です。

• 企業に貢献できた時に達成感がある
• 学習したことが成果に反映されやすい
• 頑張りが給与に反映されやすい

以下で詳しく説明します。

企業に貢献できた時に達成感がある

データを用いてビジネス課題の解答を導き出したデータサイエンティストは、その提案を経営陣に行う可能性があります。

自分が提案した改善策が採用され、その結果業績が向上し、施策が成功した時には、大きな達成感を得ることができます。

データを使用して経営課題に取り組むことは、必ずしも簡単な事ではないです。

しかし、データサイエンティストの能力を利用して、企業に直接貢献できる事例が多いため、困難さがある一方で達成感も大きいです。

学習したことが成果に反映されやすい

データサイエンティストのやりがいは、学んだことを成果に反映させられることです。

学習により仕事の効率が上がったり、業務をスピードよくできるようになったり、効果的な改善案を提唱できるようになったりするでしょう。

成果を出すことで年収が上がったり、フリーランスになったりなどが可能なので、スキルアップすることによって、自分の生活を豊かにできます。

頑張りが給与に反映されやすい

頑張って成果を上げると、その分給料も上がりやすいです。

IT業界では、成果主義の文化があるので、業績や貢献度により給料が上がる傾向にあります。

昇給ペースも早いため、3年間で年収が300万円から500万円まで上がることも多いです。

頑張りが給与に反映されるので、やりがいを感じやすいでしょう。

未経験からデータサイエンティストになる方法

高度なスキルを身につける必要がありますが、しっかりと学習すれば未経験からデータサイエンティストを目指すことも可能です。

データサイエンティストを志望する人は、以下の3つの段階を踏むことをおすすめします。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データサイエンティストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

ビッグデータを扱うデータサイエンティストとして、R言語やPythonなどのプログラミングの基本を理解することは必須となります。

プログラミングスキル以外だと、転職活動に入る前にしっかりと事前情報を把握しておくことが大切です。

データサイエンティストの仕事で必要とされるスキルを把握していなかった場合、自分が理想とするところとは異なるところに就職してしまう可能性があるためです。

そして、どの業界でも同じことが言えますが、良い条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが求められます。

採用担当者は、ポートフォリオを確認し、次の項目をチェックしています。

• 業務についてこられるか
• どこまで一人で出来るのか

一度完成させたポートフォリオに満足しないで、転職活動の過程で受けた指摘や意見を素直に受け取り、改良していくことが重要です。

一般的な分析をするのではなく、具体的な案件を扱った状況を想定し、「私ならこのように行動する」「この種のデータがあればこう解釈できる」という独自の視点を提示することで、就活を有利に進められます。

ただし、未経験でデータサイエンティストを採用したいと考えている企業は、現在の市場にあまり多く存在しません。

経験不問の求人には、単なる名ばかりのデータサイエンティストであることもあるのです。

誰もができるタスクを任されることや、募集の詳細とは大幅に異なるタスクを任されることもあるので、現在勤務中の人々の口コミを見て、対策を立てるようにしましょう。

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

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『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

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まとめ

本記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴や、向いていない人の特徴を解説しました。

以下に当てはまる人は、データサイエンティストに向いているでしょう。

データサイエンティストは将来性のある仕事なので、向いていると思った人はぜひ挑戦してみてください。

データサイエンティストになって自分のライフスタイルに合った働き方ができるかどうかは、会社選びで決まります。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、希望の働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

The post データサイエンティストに向いている人の特徴7選｜向いていない人の特徴も解説 first appeared on インディバースフリーランスメディア.

そこで本記事では、データサイエンティストが「つらい」と言われる理由について解説します。

「データサイエンティストはつらい」と言われる理由は、以下の通りです。

一方で「つらい」と言われつつも、データサイエンティストはやりがいがあることから、人気な職種であることも間違いありません。

本記事では、データサイエンティストはつらい言われる理由や、つらさを解消する方法、データサイエンティストのやりがいなどについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

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データサイエンティストが「つらい」と悩む理由

ここでは、データサイエンティストが「つらい」「きつい」と感じる理由について解説します。

以下の理由から「つらい」と感じることが多いです。

• 成果に対する責任が重い
• 粘り強さが必要な地道な作業が多い
• 技術の習得が難しい
• スキルを学び続けなければならない
• 上司の理解を得られにくい
• 数学や統計学が苦手な文系にはつらい
• コミュニケーションスキルが必要
• 悩みを周囲に相談しにくい
• 業務量が多い
• 将来のキャリアをイメージできない

以下で詳しく解説します。

成果に対する責任が重い

データサイエンティストが集めたデータと改善案を用いて、ビジネスに関わる重要な意思決定を行うことがあるため、責任やプレッシャーを感じて「つらい」と思うことが多いです。

業績に寄与できることがやりがいですが、逆に誤った結果を提出すると、それにより大きな赤字を発生させる可能性もあります。

企業の業績に直結する仕事なので、精神的な負担は大きいです。

他にも個人情報や機密情報を含むデータを取り扱うので、責任が伴います。

粘り強さが必要な地道な作業が多い

データサイエンティストがつらいと言われる理由に、地道な作業が多いことが挙げられます。

データ分析をするためには、データの収集や前処理が必要で、このような作業は粘り強さが必要になります。

データの前処理は、欠損値の修正やデータの整理を繰り返し行うため、手間がかかる作業です。

またデータ分析後に可視化してわかりやすくする工程では、細かなレポーティングや説明のための資料作成を行います。

データを分析するだけが仕事と思われがちですが、実際は繰り返し地道な作業を行うことが多いです。

技術の習得が難しい

データサイエンティストが「つらい」と言われる理由に、技術習得が難しいことが挙げられます。

データサイエンティストは誰にでもできる仕事ではなく、以下のように専門的な知識・スキルが必要です。

• 統計学の知識
• PythonやR言語などプログラミングスキル
• データベース管理システムの知識

習得に時間がかかるという理由で、「つらい」と言われることが多いです。

スキルを学び続けなければならない

データサイエンスの分野は急速に発展し続けているため、データサイエンティストとして稼ぎ続けるためには学び続けなければなりません。

一度身につけた知識やスキルだけを使って働くのは難しく、常に最新技術を取り入れながら仕事をする必要があります。

「昨日まで使っていた技術が、新しい技術の登場により使えなくなった」ということもあるので、プラベートの時間を使って学習するのは必須です。

家に帰ってからも勉強する時間を取らなければならないことが多いので、つらいと感じる人も多いでしょう。

上司の理解を得られにくい

上司や上層部がデータサイエンスについてよく知らない場合、仕事内容や成果を理解してもらうのが困難になります。

例えばデータサイエンティストはデータの前処理やモデリング作業に時間を多く使いますが、理解のない上司の場合「成果が出ない業務をずっとやっている」と受け取られてしまう可能性があります。

また上司に報告や説明を行う際、専門用語を避けつつ誰でもわかるように説明する必要があるため、うまくコミュニケーションが取れないと、成果などを理解してもらうのが難しいでしょう。

このようにデータサイエンスに精通していない人が上司の場合、コミュニケーションにつらさを感じる人が多いです。

数学や統計学が苦手な文系にはつらい

データサイエンティストは「文系にはつらい」とよく言われます。

数学や統計学の知識がなければ仕事ができないため、これらを学生時代に学んでいない文系にはハードルが高いです。

理系であれば基礎知識は学生のうちに学んでいますが、文系の人は新しく学ばなければなりません。

もちろん文系でも統計学・数学の知識を学んだり、プログラミングのスキルを習得したりするのは可能ですが、難易度が高く、高度なスキルを求められるため「つらい」と言われています。

コミュニケーションスキルが必要

一人で淡々と作業をしているイメージのデータサイエンティストですが、本来コミュニケーションが求められます。

以下のような場面で、チームメンバーや上司、クライアントとコミュニケーションを取る必要があります。

• どのような結果・洞察が必要でデータの分析をするのか、ステークホルダーや上司とすり合わせる
• データの収集方法やモデリング手法について、現場でチームメンバーに共有する
• データからわかるビジネス課題の改善案を、データサイエンスに詳しくない人向けに説明する

一人で黙々と作業をしたい人は、コミュニケーションを取るのが大変で「つらい」と感じることも多いでしょう。

悩みを周囲に相談しにくい

データサイエンティストは扱う技術が専門的なので、悩みを理解してもらいにくい傾向があります。

社内の人に悩みを相談したい場合には、専門用語をニュアンスが異ならないように分かりやすく説明しなければならないため、ハードルが高いです。

また相談した場合にも、相手が技術的な背景を知らないことが多いため、求めていたアドバイスをもらえないこともあります。

このように相談して解決するのが大変なので、悩みを相談しにくいと感じる人も多いです。

業務量が多い

データサイエンティストの仕事は、以下のように多岐にわたるため、「つらい」とよく言われます。

• データの収集
• データの処理
• データの解析手法の選定
• データ分析
• 予測モデルの構築
• 報告のためのレポート作成
• ビジネスの改善案や企画の提出

データサイエンティストはデータ分析だけするのではなく、分析前にはデータの収集や前処理を行います。

分析が終わった後には、レポート作成のためのデスクワークやビジネス上の問題を解消する提案なども行うため、激務になる傾向があります。

将来のキャリアをイメージできない

近年AIの発達によってデータサイエンスが急速に進歩しているため、将来のキャリアを具体的にイメージできない人が多いです。

将来的にどんな技術や手法が登場するか分からないので、今のスキルのままキャリアを積み重ねられる確証はありません。

またデータサイエンスの分野は幅広く、企業や業務によって求められるスキルや知識が異なります。

全ての技術を習得するのは難しいため、長期的に多くのスキルを習得するイメージが湧きにくいのも、将来のキャリアをイメージできない要因の一つです。

データサイエンティストの「つらい」を解消する方法

ここでは、データサイエンティストが抱える「つらい」という悩みを解決する方法をご紹介します。

以下の方法を試してみるのがおすすめです。

• 自分のキャリアパスを明確にする
• 定期的にキャリアプランについて上司に相談する
• 周りの人とコミュニケーションを多く取る
• 転職を検討する

以下で詳しく解説します。

自分のキャリアパスを明確にする

将来どんなキャリアを歩みたいか明確にすることで、今すべきことが見えてきます。

例えば「将来的にデータサイエンスを活用できるコンサルタントになりたい」と決めると「今はつらいが、クライアント対応を頑張ろう」となるかもしれません。

今つらいと感じていることも将来の糧になるので、キャリアパスを明確にして、業務との向き合い方を変えるのがおすすめです。

定期的にキャリアプランについて上司に相談する

データサイエンティストの悩みとして、キャリアプランが想像できなかったり、上司に相談しにくかったりなどが挙げられます。

これらのつらさを解決するためには、定期的に上司に相談することが大事です。

定期的に時間を作って話すことで、一般の人には伝わりにくい専門知識を含む相談もしやすくなってきます。

またキャリアパスを理想通りに進めるためには、上司の協力も必要です。

将来のために今どんな仕事をしたいか、どんなプロジェクトに携わりたいかなど、定期的に相談するようにしましょう。

周りの人とコミュニケーションを多く取る

データサイエンティストのつらさを解消するためには、周囲の人と日々コミュニケーションを取ることが大切です。

データサイエンティストの仕事では、業務内でチームメンバーやクライアント、上司など、多くの人とコミュニケーションを取る機会があります。

その際に円滑にコミュニケーションを取れず孤立してしまい、つらい気持ちになることがあるため、業務外でもたくさん話して関係性を作っておきましょう。

データサイエンティストの業務内容は専門的なので、他の人に相談するハードルが高いです。しかし日頃からコミュニケーションを取っていれば相談しやすくなり、つらさも緩和されるでしょう。

転職を検討する

どうしてもつらい場合は、転職するのもよいでしょう。

ただし転職に踏み切る前に、つらさの原因が会社によるものなのか、自分によるものなのかを考えるのが重要です。

例えば、人間関係やブラックな職場環境など、自分ではどうすることもできない要因でつらい場合は、転職するのがおすすめです。

一方で自分のスキル不足やコミュニケーションの問題からつらい場合は、転職しても解決されない場合があります。

その場合は、つらさの原因を特定し、スキルアップや人との関わり方を改善していく方がよいでしょう。

以下の記事ではデータサイエンティストにおすすめの転職サイトを紹介しているので、転職を検討する人は、ぜひ参考にしてください。

関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

データサイエンティストのやりがい

ここでは、データサイエンティストのやりがいについて解説します。

以下のようなやりがいがあるため、データサイエンティストは人気の職業です。

• 企業に貢献できた時に達成感がある
• 学習したことが成果に反映されやすい
• 頑張りが給与に反映されやすい

以下で詳しく説明します。

企業に貢献できた時に達成感がある

データサイエンティストはデータによって導き出したビジネス課題の解決案を、経営陣に提案する機会があります。

その際に自分の提唱した改善案が採用され、取り入れた結果業績が伸びたなどの場合は、大きな達成感を味わえます。

経営の課題に対してデータを用いアプローチするのは、決して簡単ではないのが事実です。

しかしデータサイエンティストの力で、直接企業に貢献してインパクトを与えて活躍できるケースが多いので、大変な分やりがいも大きいです。

学習したことが成果に反映されやすい

データサイエンティストのやりがいは、学んだ内容を成果に反映させられることです。

学びを深めることで業務の効率が良くなり、スピーディーに仕事を進めたり、企業の課題に貢献できる洞察を導き出せるようになります。

学習したことを成果として反映しやすいので、やりがいを感じながら働けるのが、データサイエンティストの魅力です。

頑張りが給与に反映されやすい

データサイエンティストは、頑張って成果を上げると、その分給料も上がりやすいです。

IT企業では、成果を重視する風土が広く浸透しており、業績や貢献度に応じて給与が増加する可能性が高いです。

昇給ペースも早いため、3年間で年収が300万円から500万円まで上がることも多いです。

頑張りが給与に反映されるので、やりがいを感じやすいでしょう。

データサイエンティストの仕事内容は？

ここでは、データサイエンティストの仕事内容をご紹介します。

データサイエンティストの役割は、「ビジネス上の問題に対し、データを活用して解決策を提案すること」です。

より良質な改善策を導き出すために、以下のステップで仕事を行います。

1. データの収集と整理をする
2. データのクリーニングをする
3. 機械学習モデルの開発と評価をする
4. データを可視化して解釈する
5. 課題を発見して解決策を提案する

以下で詳しく解説します。

データの収集と整理をする

データ分析を始める前に、まずデータを収集します。 データベースから情報を引き出したり、スクレイピングを行ったりなど、必要なデータの収集が必要となります。

データの収集が完了した後、使いやすくするためにデータを整理します。

データの整理では、データのフォーマット変換やデータの統合、欠損値の修正などを実施します。

このように、まずはデータの収集と整理が必要です。

データのクリーニングをする

データの整理が終わったら、データのクリーニングを開始します。

データのクリーニングとは、データの中に存在するノイズやエラーを取り除く作業のことを指します。

クリーニングを行うことにより、異常値の修正、重複したデータの削除、不要なデータのフィルタリングが可能になります。

データのクリーニングは、データ分析や機械学習モデルを開発する前の重要なプロセスです。

優れたデータを準備することで、より確実な結果を得ることが可能です。

機械学習モデルの開発と評価をする

データが揃ったら、予測や分類をするモデルを作成し、その成果を評価します。

機械学習モデルの開発は、多数のデータからパターンや関連性を見つけ出すために大切です。

以下の流れで行います。

1. データを準備する
2. 機械学習アルゴリズムやモデルの選択をする
3. 予測モデルを構築する
4. 構築したモデルの性能を評価する
5. モデルの改良をする

モデル構築は、アウトプットの精度を高めるための重要なプロセスです。

データを可視化して解釈する

次にデータを可視化して、解釈します。

データをグラフやチャートなど、見て分かりやすい形式に変えることで、データの構成やつながりを直観的に把握できます。

データが視覚化されたものを解析し、その意味を解読することで、データの分布や傾向、パターンの見つけ出しができます。

これによって、データのパターンに一貫性を見つけたり、ビジネス戦略に影響を与えるデータを見つけたりすることができるため、重要な作業となります。

課題を発見して解決策を提案する

最後にデータを使って、ビジネスの問題に対する解決法を導き出します。

ここで大切なのが、課題を明確に把握したうえで、データを活用して解決できる問題を特定することです。

データの探索を通じて、課題解消に対する有益な情報やパターンを特定することで、より正確な改善策を提案できます。

データを用いて企業の問題を解決するために、データサイエンティストは様々なステップを踏みながらデータを分析します。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を詳細に解説します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストは、長い時間を必要とする試行錯誤の多い作業をすることが多いので、忍耐強い人に向いています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの調整を進行します。

データのクリーニングと前処理では、単純な繰り返しの作業が必要です。

他にもビジネス課題の解決には、長時間を費やして解決策を見つけることが求められるため、データサイエンティストは忍耐強い人に適しているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的な思考力を使ってデータを解釈することが求められます。

モデル構築するときには、その背後にある数学的な原則やアルゴリズムを理解し、適切に活用することが大切です。

モデルを評価する際にも、客観的で論理的なアプローチが不可欠です。

このように複雑な問題に直面した時、効果的な解決策を見つけ出す論理的思考力のある人が、データサイエンティストに向いています。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとしての収入を維持するためには、常に学び、追求する姿勢が大切です。

データサイエンスや機械学習は急速に成長しており、新しい技術やツールが立て続けに現れています。

最新の技術についての情報を常に収集し、スキルを進化させないと、継続的な収入を得るのは難しいです。

そのため、学習を困難と感じないで、自ら進んで学び続ける人にはデータサイエンティストが向いているでしょう。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データを解析するときは、統計的手法や数学的モデルを利用します。

さらに、予測モデルを構築するときには、確率論や回帰分析といった統計学の手法を利用します。

このように、数学や統計学の知識を用いて業務を実施することが多いです。

数学や統計学が好きな人は、それを仕事で利用できるので、向いているでしょう。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

次の2つが、データサイエンティストに向いていない人の特徴です。

• コミュニケーション能力が低い人
• 柔軟に考えられない人

以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

データサイエンティストの仕事は1人で達成するものではなく、顧客やプロジェクトのチームメンバーとの協力を通じて進行する必要があります。

経営陣が抱える課題をしっかりと聞き取り、期待値の調整や進捗の管理をすることも大切です。

コミュニケーションスキルが不足していると、期待とは違う結果を出してしまい、時間や費用を無駄にしてしまうリスクがあります。

コミュニケーション力は絶対に必要なスキルなので、コミュニケーションを得意としない人はデータサイエンティストに適していないかもしれません。

柔軟に考えられない人

様々な状況に対して、柔軟に対応する力も大切です。

データサイエンティストの仕事中には、予期せぬ問題に遭遇する可能性があります。

例えばデータにエラーがあったり、モデルの結果を誤認したりなど、大小さまざまな問題が起きる可能性があります。

このような問題に対して、柔軟に対応する力も仕事をするうえで必要です。

柔軟な思考ができない人は、仕事を始めた後で困難に直面するかもしれません。

データサイエンティストの将来性は？

結論、今後もデータサイエンティストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由により、今後も需要は続くでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データサイエンティストの仕事は、主にビッグデータなどをもとに、企業が抱える課題を解決することです。

現代では、多くの企業が自社システムやレジスターなどから集めた大量のビッグデータを保有していますが、それを効果的に活用する方法を見つけられないでいます。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績を改善できるデータサイエンティスは、今後も需要が高いでしょう。

また近年はフリーランスのデータサイエンティストの需要も高まってきているため、コンサルのスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

DAI

あわせてクラウドの知識を持ったデータサイエンティスなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても仕事はなくならない

「AIの発展によってデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIはデータ分析による予測はできますが、その分析結果を基に結論を導き出したり、新たな理論を提唱することはできない領域となります。

データサイエンティストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

ただし、スキルが不足していると仕事を得るのが難しくなる可能性があります。 スキルや知識を常にアップデートすることで、自分の市場価値を高めることが大切です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解読や予測、意思決定を行う状況で統計学の知識が必要です。

例えば、ある商品の売上データを分析するとき、統計学の手法を活用して需要予想を立てたり、有効なマーケティング戦略を策定することができます。

以下のような知識・スキルを獲得しておきましょう。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を用いてデータを分析し、意思決定のサポートを行うことで、信頼を得られる確率が上がります。 学術的な知識に加え、論理的思考力や戦略的思考力も求められます。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

Python、R言語、PHPなどのプログラミング言語の理解も、データを分析や処理するための必要なスキルです。

PythonやR言語を用いることにより、データの可視化や統計分析、また機械学習の実装などが可能となります。

具体的にはPythonで顧客の購買履歴データを分析し、セグメンテーションを行いマーケティング戦略を最適化するなどです。

DAI

要望に対応しながらも業務を効率的に進めるためには、上記の言語やフレームワークのスキルを習得しましょう。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストは、多様なデータを取り扱います。

中にはビッグデータと呼ばれる大量のデータを処理・解析し、結果を導き出す必要性も出てきます。

顧客の移動経歴や購入記録、天候情報など、過去の大量のデータを活用して、質の高い予測を行うことが可能です。

未来を予測するのが得意があっても、ビッグデータを管理できなければ、数値に基づく効果的な解決策を示すことができません。

既存のビッグデータだけでなく、どの位置から、どんなデータを取得するかという設計プロセスから関与できるようになると、大変重宝されます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムの知識も身につけておくことが大切です。

データベースの知識は、データの取得や更新、クエリの実行を円滑に行うために欠かせない要素です。

例えばクライアント企業のセールスデータを分析する場合には、クエリを設定し、必要なデータを取得することが必須です。

また、データベースのパフォーマンスを高めるためには、適切なインデックスの設定が欠かせません。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの操作と管理がより効率的に行えます。

問題解決能力

○○には指定された問題に対して適切な手法を見つけ、解決策を提供することが求められます。したがって、問題解決力は重要なスキルとなります。

問題解決力を持つことで、データを分析して洞察を得るための最適な手法やモデルを選択できるようになります。

さらに、データの欠損値を修正したり、モデルの評価や改良を行う際にも、問題解決能力が求められます。

課題をきちんと理解し、解決するためには以下のスキルが役立つでしょう。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

データサイエンティストになる方法

難しさはあるものの、きちんと勉強すれば未経験からでもデータサイエンティストになることができます。

データサイエンティストになるためには、以下の3つを行いましょう。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. ○○としての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

データサイエンティストとしてビッグデータを扱う上で、R言語やPythonといったプログラミングの基礎知識は必要です。

プログラミング以外で大切なこととして、転職活動に取り組む前に必要な情報をきちんと確認しておくことが挙げられます。

データサイエンティストに要求されるスキルを把握していない場合、自分の望むところとは違う就職先に行ってしまう可能性があるからです。

そして、どの分野でも共通していえることですが、優れた条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを見て、以下の内容を確認しています。

• 業務についてこられるか
• どこまで一人で出来るのか

一度作成したポートフォリオに満足しないで、転職活動中に得た指摘やフィードバックを素直に受け入れ、改善していくことが大切です。

一般的な分析や結果が明らかなものではなく、実際の案件を想定して、「私ならこう対応する」「このデータがあればこう解読できる」というオリジナルな視点を持つことが重要です。

しかし一般的には、未経験のデータサイエンティストを雇用したいと考える企業は、非常にまれです。

未経験可の求人は、形だけのデータサイエンティストである場合もあります。

誰もが行うことのできる仕事を割り当てられたり、求人情報とは全く異なる仕事を割り当てられることもあります。そのため、現在働いている人の口コミをチェックして、対応策を考えましょう。

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します（過去にはリクルート、サイボウズ、ビズリーチ、DMMなど）

求人の年収相場も600万円以上と高く、エンジニアとしてさらにキャリアアップを狙いたい方におすすめの転職エージェントです。

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『レバテックキャリア』の案件はユーザー登録すると閲覧することができるため、まずは30秒で無料登録してみるのがおすすめです！

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ワークポート | 未経験者の転職に強いエージェント

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

「ワークポート」は、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。大きな魅力は以下の2点です。

• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
• 未経験でも応募できる求人が多い

ワークポートは「ITビジネス領域に特化したエージェント」から「総合型エージェント」にサービスを拡大した背景もあり、特にIT領域において実績と知見が豊富です。

そのためIT業界の求人に強いことはもちろん、キャリアカウンセリングの専門性が高いことでも評判であるため、エンジニアとして、どうやってキャリアアップしようか悩んでいる方にもおすすめのエージェントです！

また一般的な転職エージェントでIT求人を探すと、「経験者向け」がほとんどで、未経験者が応募できる求人は少なくなっています。

そのため未経験からエンジニアへ転職を目指す方にとって、ワークポートは希少な転職エージェントになっています。

DAI

「ワークポート」は未経験からエンジニアへの転職を目指す方にとって特におすすめのエージェントです。登録は無料なので、ぜひ登録して実際の求人を見てみましょう！

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ユニゾンキャリア

ユニゾンキャリア公式サイト：https://unison-career.jp/

ユニゾンキャリアはIT・Web業界特化の転職エージェントで、優良企業の求人を5,000件以上所有しています。

未経験からITエンジニアを目指す方の転職を、IT業界を知り尽くしたキャリアアドバイザーが、エンジニアのキャリアプランや給料面なども包み隠さずお伝えし、業界・職種理解～入社後までサポートをしています。

キャリアアップやスキルアップが図れる企業が多いので、エンジニアとして成長したい人にぴったりのエージェントです。

DAI

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まとめ

本記事では、データサイエンティストはつらいと言われる理由や、つらさの解消方法、データサイエンティストのやりがいなどについて解説しました。

データサイエンティストは、つらさを感じる側面はありつつも、やりがいを感じながら働ける人気の職種です。

データサイエンティストが働きやすい環境を探す場合は、会社選びを妥協しないことが重要です。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

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結論、AIが進歩した現在でもデータサイエンティストの需要は高いため、将来性がある職種だといえます。

将来性があると言える理由は以下の通りです。

「将来なくなる」と言われつつも、データサイエンティストは需要が高く、注目されている職業です。

そこで本記事では、データサイエンティストの将来性はあると言われる理由や、将来なくなると言われている理由、データサイエンティストとして成功するためのスキルなどについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

DAI

データサイエンティストとして就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、将来稼ぎ続けられるスキルを身につけられる企業があるか探してみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介しています。
関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

データサイエンティストの将来性は高い？

結論、今後もデータサイエンティストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由により、今後も需要は続くでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データサイエンティストの主な仕事は、ビッグデータなどをもとに企業の課題を解決していくことです。

現代では、大量のビッグデータを自社のシステムに持っている多くの企業が、その有益な利用方法を見つけ出せずにいる状況です。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績改善を行えるデータサイエンティストは、今後もニーズが続くでしょう。

また近年の動向として、フリーランスのデータサイエンティストやデータアナリストの需要も高まってきているため、コンサルティングスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

DAI

あわせてクラウドのノウハウを持ったデータサイエンティストなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても需要はなくならない

「AIの影響でデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIはデータ分析による予想はできますが、その分析結果を基に結論を導き出したり、新たな理論を提唱することはできない領域となります。

データサイエンティストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

ただし、スキルが低いと仕事を獲得するのが困難になり得ます。 基盤となるスキルや知識を刷新し、市場価値を上げることが重要となります。

データサイエンティストが将来なくなると言われている理由

ここでは「データサイエンティストが将来なくなる」と言われている理由について解説します。

このように言われる理由は、以下のとおりです。

• AIの進歩で自動化が進んでいるため
• スキル習得の難易度が高いため
• 「つらい」「やめとけ」と言われているため

以下で詳しく解説します。

AIの進歩で自動化が進んでいるため

現代はAIの進歩により、データ解析やモデリングの一部が自動化されたツールが普及しています。

それによりデータ処理や、モデルの開発にかかる手動の作業が減少していることから「データサイエンティストは将来なくなる」と言われるようになりました。

ただしデータをどのように見て、どのようにビジネスの課題を解決するかなど判断することはAIにできないため、データサイエンティストがなくなることはないでしょう。

スキル習得の難易度が高いため

データサイエンティストの役割は「ビジネス課題を解決するために、データを用い分析して改善案を提唱すること」なので、レベルが高いです。

スキルをインプットする難易度が高く、データサイエンティストの人数が需要に対して少ないことが「データサイエンティストは将来なくなる」と言われる理由の一つになっています。

ただし現代においてもデータサイエンティストの需要は高いため、将来的になくなることはないでしょう。

「つらい」「やめとけ」と言われているため

データサイエンティストは「つらい」「やめとけ」と言われることが多いです。

そのことが、将来なくなると言われる理由の一つになっています。

データの解析には粘り強く試行錯誤する必要があり、企業の意思決定に関与する役回りを担うため「つらい」という声があるのは事実です。

しかし、その分給与が他の職種に比べて高く、企業に直接貢献できてやりがいがあることから、現在でも人気な職種となっています。

「将来なくなる」と言われることもありますが、現状人材不足でデータサイエンティストの仕事は需要が高いため、なくなることはないでしょう。

データサイエンティストとして成功するために必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解析や予測、意思決定をする際には統計学の知識が不可欠となります。

例えば、ある商品の売上データを分析する際、統計学のアプローチを用いて需要の見通しを立てたり、有効なマーケティング戦略を定義することが可能です。

以下のような知識・スキルを獲得しておきましょう。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を利用してデータを解析し、意思決定のサポート、支援や予測モデルの構築などを行うことで、信頼を得られやすくなります。 学術的な知識と並行して、論理的思考力や戦略的思考力も要求されると認識しておきましょう！

PythonやR言語などのプログラミングスキル

PythonやR言語、PHPといったプログラミング言語の扱えるスキルも、データ分析に必須のスキルです。

PythonやR言語を使用することで、データを可視化したり、統計分析を行ったり、機械学習を実装したりなどをすることができます。

具体的にはPythonで顧客の購買履歴データの分析をし、セグメンテーションを行ってマーケティング戦略を最適化するなどです。

DAI

要求に応えると同時に業務を効率化するためには、上記の言語やフレームワークのスキル獲得が必要です。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストの業務では、多くのデータを取り扱います。

中には、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを取り扱い、分析し、結論を導き出す必要も出てきます。

顧客の移動パターンや購入の履歴、気候データなど、過去の多量のデータを利用して、高度な予測を提供することができます。

どんなに未来予測が得意でも、ビッグデータの扱いができなければ、数値ベースの有効な解決策を提案することはできません。 既存のビッグデータだけではなく、どこから、どんなデータを取るかという設計段階から関与できるようになると、重要なポジションだと評価されます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムの知識も覚えておくべきです。

データベースの知識がないと、データの取得や更新、クエリの実行などがスムーズに進みません。

たとえば、クライアント企業の販売データを分析する場合、クエリを作成して必要なデータを取得することが求められます。

さらに、データベースのパフォーマンスを向上させるためには、適切なインデックスの設定が必要です。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの操作と管理がより効率的に行えます。

問題解決能力

データサイエンティストは事業の課題に対して適切なアプローチを見つけ、解決策を示すことが求められます。それゆえ、問題解決力は大事なスキルです。

問題解決力があると、データ分析から考察を引き出すための最良の方法やモデルを選択できるようになります。

さらに、データの欠損値を修正したり、モデルの評価や改良を行うときにも、問題を解消する能力が非常に必要です。

問題を正確に理解し、解決するためには以下のスキルが役立つでしょう。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

データサイエンティストの仕事内容は？

ここでは、データサイエンティストの仕事内容を紹介します。

データサイエンティストのミッションは「経営上の課題に対して、データを用いて改善策を提示すること」です。

より質の高い改善策を出すために、以下のようなステップで業務を行います。

1. データの収集と整理をする
2. データのクリーニングをする
3. 機械学習モデルの開発と評価をする
4. データを可視化して解釈する
5. 課題を発見して解決策を提案する

以下で詳しく解説します。

データの収集と整理をする

まずデータ分析をするにあたり、データを収集します。

SQLを使ってデータベースからデータを抽出したり、スクレイピングしたりなど、使用したいデータを集める作業が必要です。

データの収集が完了したら、データを使いやすくするために整理や加工をします。

データの整理では、データのフォーマット変換やデータの統合、欠損値の処理などを実施します。

このように、まずはデータを集めて整理する作業が必要です。

データのクリーニングをする

データの整理が完了したら、データのクリーニングを実施します。

データのクリーニングとは、データに含まれるノイズやエラーを除去することです。

クリーニングを実施することで、異常値の修正や、重複データの削除、不要なデータのフィルタリングを行えます。

データのクリーニングは、データ分析や機械学習モデルを構築する前段階として重要な作業です。

良質なデータを用意することで、より信頼性の高い結果を導き出せます。

機械学習モデルの開発と評価をする

データを用意できたら、予測や分類を行うモデルを構築し、性能を評価します。

機械学習モデルの開発は、膨大なデータからパターンや関係性を抽出するために重要です。

以下の流れで行います。

1. データを準備する
2. 機械学習アルゴリズムやモデルの選択をする
3. 予測モデルを構築する
4. 構築したモデルの性能を評価する
5. モデルの改良をする

アウトプットの精度を上げるためにも、モデル構築は重要な作業です。

データを可視化して解釈する

次にデータを可視化して、解釈します。

データをグラフやチャートなど、視覚的に分かる形式に変換することで、データの構造や関係性を直感的に理解することが可能です。

可視化されたデータを分析し、意味を解釈することで、データの分布や傾向、パターンの発見などができます。

これにより、データの傾向に規則性があることを発見できたり、経営戦略につながるデータを発見できたりするので、とても重要な作業です。

課題を発見して解決策を提案する

最後にデータを活用して、ビジネスの課題に対する解決策を導き出します。

ここで重要なのが、課題を曖昧にせず明確にしたうえで、データによって解決できる問題を特定することです。

データを探索し、課題解決に役立つ情報やパターンを見つけることで、より精度の高い改善案を出せます。

このようにデータを活用して企業の課題を解決するために、多くのステップを踏んでデータ分析を行うのがデータサイエンティストの仕事内容です。

データサイエンティストになるには？

難易度は高いですが、きちんと学習すれば未経験でも転職を目指すことができます。

データサイエンティストへの就職を目指すためには、以下の3つを行いましょう。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データサイエンティストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

ビッグデータを扱うデータサイエンティストとして、プログラミングの基本、特にR言語やPythonの習得は絶対条件です。

他にも機械学習やディープラーニングについて学んでおきましょう。

プログラミングスキル以外で大事なことは、転職活動を始める前に十分な情報を得ておくことです。

データサイエンティストに必要なスキルを把握しないと、自身の理想とは異なるところに就職してしまう可能性があるからです。

そして、どの業界でも共通することですが、良い条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを確認し、次の項目をチェックしています。

• 業務についてこられるか
• どの業務範囲を一人で出来るのか

一度作ったポートフォリオに満足しないで、転職活動中に受けたアドバイスや意見を素直に受け入れ改善したり、代替案を用意するのが大切です。

通常の分析や結果が一目で理解できるものではなく、実際のプロジェクトを想定して、「私ならこうするだろう」「このようなデータがあれば、こう読み取れる」という独自の意見を持つことがポイントです。

ちなみに「資格取得するべき？」と悩む未経験者もいるでしょう。

就職には資格より実務経験やポートフォリオのほうが重視され、資格はほとんど見られない企業が多いので、検定や試験を受ける必要はありません。

基本的に未経験者のデータサイエンティストを採用したいと考える企業は、極めて稀なケースです。

未経験OKの募集には、名ばかりのデータサイエンティストの募集であることもあります。

全員ができるような業務を任されたり、募集の内容とは異なる業務を任されることもあるので、現時点で働いている人の評価を見て、それに対応するための対策を立てましょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を説明します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人
• コミュニケーション能力がある人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストは、長時間試行錯誤を繰り返す作業が頻繁にあるため、忍耐力を持つ人に向いています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの調整を行います。

データのクリーニングと前処理では、単純で反復的な作業が必要となります。

他にもビジネス課題の解決には、長時間を費やして解決策を見つけることが求められるため、データサイエンティストは忍耐強い人に適しているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的な思考力を使ってデータを解釈することが求められます。

モデル構築の過程では、その背後にある数学的な原理やアルゴリズムを理解し、適切に適用することが重要です。

モデルの評価に際しても、客観的で論理的なアプローチが必要です。

このように複雑な課題に直面した時、有効な解決策を探し出せる論理的な思考力を持つ人が、データサイエンティストに適しています。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとして収入を得続けるためには、日々学習を続けることが重要です。

データサイエンスや機械学習の分野は急速に進化しており、最新技術やツールが次々と生まれています。

新たな技術についての情報を常に蓄積し、知識が不足しないようになければ、稼ぎ続けるのは難しくなります。

そのため、学習を苦痛と感じず、積極的に学習を続けることができる人にデータサイエンティストに向いています。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データを分析する時には、統計的手法や数学的モデルを使用します。

また、予測モデルを構築する際には、確率論や回帰分析といった統計学の手法を活用します。

このように、数学や統計学の知識を利用して業務を行う機会が多いです。

数学や統計学が好きな人や、大学で理系の学部にいた人は、それを職業に活かせるので、適していると言えます。

コミュニケーション能力がある人

データサイエンティストの仕事は一人でできるものではなく、顧客や社内のチームメンバーとの交流を持ちながら行う必要があります。

コミュニケーション能力が不十分だと、要望と一致しない結果を出し、時間や金を無駄にする可能性があります。

コミュニケーション能力は絶対必要なスキルなので、コミュニケーション能力がある人に向いています。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンティストには、以下のようにさまざまなキャリアパスがあります。

• データサイエンスプロフェッショナル
• データエンジニア
• データビジネスストラテジスト
• グロースハッカー
• プロジェクトマネージャー
• コンサルタント
• フリーランスのデータサイエンティスト

データ処理システムの設計に重点を置いて働きたい人は、データエンジニアの道に進むのがおすすめです。

戦略やビジネスへの価値提供に重点を置いて働きたい人は、データサイエンスプロフェッショナルやデータビジネスストラテジスト、グロースハッカー、コンサルタントが向いています。

マネジメントや育成、教育、進捗管理に興味がある人は、プロジェクトマネージャーやコンサルティングが向いているでしょう。

ワークライフバランスを重視したい人は、フリーランスとして独立するのもおすすめです。

データサイエンティストは多くのキャリアパスがあるので、自分の性格やライフスタイルに合った働き方を目指せます。

データサイエンティストが活躍する業界

ここでは、データサイエンティストが活躍する業界について紹介します。

データサイエンティストが活躍している業界は、以下のとおりです。

• IT・テクノロジー業界
• 金融業界
• 小売業界
• 製造業界
• ヘルスケア業界
• エネルギー業界
• マーケティング・広告業界
• 交通・物流業界

以下で、どのような目的でデータサイエンスが利用されているかを解説します。

IT・テクノロジー業界

IT・テクノロジー業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• SNSでの顧客の行動分析
• 製品の改善
• セキュリティの強化
• マーケティング施策の効果測定

金融業界

銀行、保険、証券会社などの金融業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• リスク管理
• 詐欺検出
• 顧客の分析
• 投資戦略の策定

小売業界

小売業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 顧客の購買行動分析
• 在庫管理
• 商品価格の最適化
• 顧客体験の向上

製造業界

製造業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 製品の品質管理
• 生産プロセスの最適化
• 需要予測
• サプライチェーン管理

ヘルスケア業界

ヘルスケア業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 患者データの分析
• 疾病の早期発見
• 治療方法の改善
• 医薬品開発

エネルギー業界

エネルギー業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 消費パターンの分析
• エネルギー効率の最適化
• 再生可能エネルギーの利用拡大

マーケティング・広告業界

マーケティング・広告業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• 顧客セグメンテーション
• キャンペーンの効果測定
• 顧客ロイヤルティの向上

交通・物流業界

交通・物流業界では、以下のような目的でデータサイエンスが利用されます。

• ルート最適化
• 需要予測
• 輸送コストの削減

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します（過去にはリクルート、サイボウズ、ビズリーチ、DMMなど）

求人の年収相場も600万円以上と高く、エンジニアとしてさらにキャリアアップを狙いたい方におすすめの転職エージェントです。

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『レバテックキャリア』の案件はユーザー登録すると閲覧することができるため、まずは30秒で無料登録してみるのがおすすめです！

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ワークポート | 未経験者の転職に強いエージェント

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

「ワークポート」は、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。大きな魅力は以下の2点です。

• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
• 未経験でも応募できる求人が多い

ワークポートは「ITビジネス領域に特化したエージェント」から「総合型エージェント」にサービスを拡大した背景もあり、特にIT領域において実績と知見が豊富です。

そのためIT業界の求人に強いことはもちろん、キャリアカウンセリングの専門性が高いことでも評判であるため、エンジニアとして、どうやってキャリアアップしようか悩んでいる方にもおすすめのエージェントです！

また一般的な転職エージェントでIT求人を探すと、「経験者向け」がほとんどで、未経験者が応募できる求人は少なくなっています。

そのため未経験からエンジニアへ転職を目指す方にとって、ワークポートは希少な転職エージェントになっています。

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ユニゾンキャリア

ユニゾンキャリア公式サイト：https://unison-career.jp/

ユニゾンキャリアはIT・Web業界特化の転職エージェントで、優良企業の求人を5,000件以上所有しています。

未経験からITエンジニアを目指す方の転職を、IT業界を知り尽くしたキャリアアドバイザーが、エンジニアのキャリアプランや給料面なども包み隠さずお伝えし、業界・職種理解～入社後までサポートをしています。

キャリアアップやスキルアップが図れる企業が多いので、エンジニアとして成長したい人にぴったりのエージェントです。

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まとめ

本記事では、データサイエンティストの将来性はある理由や、将来なくなると言われている理由を解説しました。

AIの進歩により「将来性がない」「需要がなくなる」と言われることが多いですが、データサイエンティストは現代でも需要が高く、人気な職業です。

以下の理由から、将来性があると言えます。

データサイエンティストになって将来稼ぎ続けられるスキルを身につけられるかどうかは、会社選びで決まります。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

The post データサイエンティストの将来性は？なくなると言われる理由や需要を解説 first appeared on インディバースフリーランスメディア.

結論、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由は、以下の4つです。

「やめとけ」と言われる一方、データサイエンティストは給与の高さや企業への貢献度から、人気な職業であることも間違いありません。

そこで本記事では、データサイエンティストはやめとけと言われる理由や、それでも人気が高い理由、平均年収、将来性などについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

DAI

データサイエンティストになって自分に合った働き方ができるかは、会社選びで決まります。就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介しています。
関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

データサイエンティストはやめとけと言われる理由

ここではデータサイエンティストが「やめとけ」「きつい」と言われる理由を解説します。

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は、以下のとおりです。

• 業務量が多い
• 業務の難易度が高い
• 技術習得が難しい
• 責任が重い

以下で詳しく解説します。

業務量が多い

データサイエンティストの業務内容は、以下のように多いため「やめとけ」と言われることが多いです。

• データの収集
• データの処理
• データの解析手法の選定
• データ分析
• 予測モデルの構築
• 報告のためのレポート作成やプレゼンテーション
• ビジネスの改善案や企画の提出

データサイエンティストはデータ分析だけするのではなく、分析前にはデータの収集や前処理を行います。

分析後にはレポートを作成したり、ビジネスにおける課題を解決するための提案なども行うため、業務量が多くなる傾向にあります。

業務の難易度が高い

データサイエンティストの役割は「ビジネス課題を解決するために、データを用い分析して改善案を提唱すること」なので、高度なスキルが求められます。

ただデータを分析すればよいだけではなく、抱えている課題を明確にして、改善案を出すための分析を行う必要があります。

以下のように考えながら作業するため、分析力だけでなく、論理的思考力や問題解決力が必要です。

• 課題を解決するためには、どのようなデータが必要か
• どのような解析手法を用いれば、効率的に欲しいデータを得られるか

企業の課題解決に直接貢献する業務なので、難易度が高く「やめとけ」と言われることが多いです。

技術習得が難しい

データサイエンティストがやめとけと言われる理由に、技術習得が非常に難しいことが挙げられます。

データサイエンティストは誰にでもできる仕事ではなく、以下のように専門的な知識・スキルが必要です。

• 統計学の知識
• PythonやR言語などプログラミングスキル
• データベース管理システムの知識

習得には時間がかかるため「やめとけ」と言われることが多いです。

責任が重い

データサイエンティストの集めたデータと改善案によって、ビジネスにかかわる大きな意思決定を行うことが多いため、責任が重いと感じる人が多いです。

業績に大きく貢献できるのがやりがいですが、逆に誤った結果を提出してしまうと、それによって大きな赤字出してしまうこともあり得ます。

企業の業績を左右する仕事なので、精神的にかかる負担は大きいです。

他にもデータは個人情報や機密情報を多く含むので、データを適切に取り扱うプレッシャーもあります。

データサイエンティストがそれでも人気な理由は？メリットを紹介

ここではデータサイエンティストとして働くメリットを紹介します。

以下のメリットがあるため、データサイエンティストは人気な職業です。

• 企業の課題解決に直接貢献できる
• 他の職種より平均年収が高い
• リモートで働ける職場が多い
• さまざまなキャリアパスがある

以下で詳しく説明します。

企業の課題解決に直接貢献できる

データサイエンティストは企業の課題解決のためにデータの分析を行います。

自分の集めたデータによって重要な意思決定をすることが多く、企業の業績に大きく関わる立ち回りを担います。

時にはデータに基づいた提案によって、業績が大きく改善することもあるでしょう。

このように企業の課題解決に直接貢献でき、やりがいを感じられるのが、データサイエンティストとして働くメリットです。

他の職種より平均年収が高い

データサイエンティストは他の職種と比較して平均年収が高いです。

求人ボックス給料ナビによると、データサイエンティストの平均年収は647万円、データアナリストの平均年収は696万円でした。

一方で令和４年分民間給与実態統計調査によると、全体の平均年収は458万円なので、データサイエンティストの方が年収が高いことがわかります。

必要とされる技術のレベルは高いですが、それに伴ってもらえる給料も高いのが魅力です。

リモートで働ける職場が多い

パソコンがあれば作業できる業務が多いため、リモートワークを導入している企業が多いです。

そのため「週3日は自宅で働き、週2日は出勤する」など、比較的フレキシブルに働けます。

通勤せずに働ける企業が多いのが、データサイエンティストの人気のポイントです。

さまざまなキャリアパスがある

データサイエンティストには、以下のようにさまざまなキャリアパスがあります。

• コンサルタントになる
• データエンジニアになる
• データサイエンスプロフェッショナルになる
• フリーランスのデータサイエンティストになる
• 他の職種のエンジニアになる

専門性をより高めて年収を上げたり、マネジメントスキルを活かして年収を上げたりなど、自分に合ったキャリアパスを選択できます。

将来を考えるうえで多くの選択肢があるのが、人気の理由です。

データサイエンティストの平均年収は？

正社員データサイエンティストの平均年収と月収は、以下の通りです。

引用：求人ボックス給料ナビ

データサイエンティストは、幅広い知識やスキルが必要になる場面が多くあります。必要とされる技術力が高くなる分、平均年収も高いです。

40代以降となるとマネジメントなどの業務に携わる機会も増えるため、より年収が上がる機会があります。

しかし、専門知識やスキルを習得している人と、していない人では年収に大きく差が開いてしまいます。

DAI

より高い年収を望む場合は、業務で必要とされる資格や技術を身につけましょう。

データサイエンティストの将来性は？

結論、今後もデータサイエンティストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由から、今後も需要はなくならないでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データサイエンティストの主な仕事は、ビッグデータなどをもとに企業の課題を解決していくことです。

現代では、自社のシステムやレジスターから集めた大量のビッグデータを所有している多くの企業が、その有効な利用法を見つけることができていない状況にあります。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績改善を行えるデータサイエンティストは、今後も需要が続くでしょう。

また近年はフリーランスのデータサイエンティストの需要も高まってきているため、コンテルティングスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

DAI

あわせてクラウドの知識を持ったデータサイエンティストなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても仕事はなくならない

「AIの発展によってデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIは確かにデータに基づく予測が可能ですが、その分析結果を基に結論を出したり、新たな理論を提案することは不可能です。

データサイエンティストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

とはいえ、スキルが足りないと仕事を手に入れるのが難しくなることもあります。 スキルや知識を絶えずアップデートし、自分自身の市場価値を高めることが大事です。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を解説します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストは長時間にわたって試行錯誤しながら作業をすることが多いため、粘り強い人に向いています。

例えば解析やモデリングは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの開発を行います。

データのクリーニングと前処理では、単調で繰り返しの作業が必要です。

他にもビジネス課題の解決のため、長い時間をかけて解決策を模索することも多いため、データサイエンティストは粘り強い人に向いているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析で成果を出すためには、論理的思考力を活かしてデータを解析することが必須です。

モデル構築の過程では、背後にある数学的理論やアルゴリズムを把握し、適切に活用することが大切です。

モデルを評価する際にも、客観的で論理的なアプローチが不可欠です。

このように複雑な課題に直面した時、有効な解決策を探し出せる論理的な思考力を持つ人が、データサイエンティストに適しています。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとして稼ぎ続けるためには、常に学び続ける姿勢が大切です。

データサイエンスや機械学習の分野は急速に進化しており、新しい技術やツールが次々と出ます。

最新技術の手法について情報を常に収集し、スキルアップしないと稼ぎ続けるのが難しいです。

そのため勉強が苦にならず、自発的に学び続けられる人にデータサイエンティストは向いています。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データを解析するときは、統計的手法や数学的モデルを利用します。

さらに、予測モデルを構築する際には、確率論や回帰分析といった統計学の手法を利用します。

このように、数学や統計学の知識を利用して業務を行う機会が多いです。

数学や統計学に興味がある人は、それを仕事に活かせるので、活躍できるでしょう。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

データサイエンティストに向いていない人の特徴は、以下の2つです。

• コミュニケーション能力が低い人
• 柔軟に考えられない人

以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

データサイエンティストの作業は1人でコツコツやるイメージがありますが、実際は顧客やプロジェクトメンバーと関わりながら作業する必要があります。

また経営陣が抱える課題をしっかりとヒアリングし、期待値の調整や、進捗の管理をすることも重要です。

もしコミュニケーション能力が低いと、要望と異なったアウトプットを出してしまい、時間やお金を無駄にしてしまう可能性があります。

コミュニーケーション能力は必須のスキルなので、コミュニケーションが苦手な人はデータサイエンティストに向いていないでしょう。

柔軟に考えられない人

さまざまな物事に対して、柔軟に対応できる力も重要です。

データサイエンティストとして働いていると、突発的なトラブルに巻き込まれることがあります。

例えばデータにエラーが判明したり、モデルの結果を誤解したりなど、大小さまざまなトラブルが起こる可能性があります。

このようなトラブルに対して、柔軟に対応できる力も働くうえで必要な力です。

柔軟に考えられない人は、働き始めてから苦労する可能性があります。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解析や予測、意志決定を行うときには統計学の知識が必要となります。

ある商品の販売データを分析するときに、統計学の方法を適用して需要の予測を行ったり、効果的なマーケティング戦略を設計することができます。

以下の知識やスキルを習得しておくべきです。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を利用してデータを解析し、意思決定のサポートや予測モデルの構築などを行うことで、信頼を得られやすくなります。 学術的な知識と一緒に、論理的思考力や戦略的思考力も求められます！

PythonやR言語などのプログラミングスキル

PythonやR言語、PHPといったプログラミング言語の扱えるスキルも、データ分析に必須のスキルです。

PythonやR言語を使用すると、データの可視化や統計分析、機械学習の実装などができます。

具体的にはPythonを用いて顧客の購買履歴データを分析し、セグメンテーションを行いマーケティング戦略を最適化するなどです。

DAI

上記の言語やフレームワークのスキルを身に着けることで、要望に応えつつも業務を効率良く進めることができます。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストの仕事は、多種多様なデータを取り扱います。

中にはビッグデータと呼ばれる大量のデータを処理・解析し、結果を導き出す必要性も出てきます。

顧客の移動履歴や購入経歴、気象情報など、過去の大量のデータを用いて、高い質の予測を提供することができます。

未来の予想図を描くのが得意でも、ビッグデータの取り扱いが不得意なら、数値に基づいた効果的な解決策を提供することはできません。 既存のビッグデータだけでなく、どの位置から、どんなデータを取得するかという設計プロセスから関与できるようになると、大変重宝されます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムに関する知識も持っておきましょう。

データの取得や更新、そしてクエリの実行を効率よく行うために、データベースの知識が必要です。

たとえば、クライアント企業の販売データを分析する場合、クエリを作成して必要なデータを取得することが求められます。

また、データベースのパフォーマンスを高めるためには、適切なインデックスの設定が欠かせません。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの管理・操作がより効率的に行えるようになります。

問題解決能力

データサイエンティストは問題に対する適切な対応方法を見つけ、解決策を提出することが必要なため、問題解決能力も大切なスキルとなります。

問題解決力があると、データ分析から考察を引き出すための最良の方法やモデルを選択できるようになります。

さらに、データの欠損値を修正したり、モデルの評価や改良を行うときにも、問題を解消する能力が必要です。

問題点を的確に把握し、克服するためには以下のスキルが重要です。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

未経験でもデータサイエンティストになれる？

難易度は高いですが、しっかりと学習すれば未経験から転職を目指すことも可能です。

データサイエンティストへの就職を目指すためには、以下の3つの段階を踏むことをおすすめします。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. データサイエンティストとしての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

ビッグデータを扱うデータサイエンティストとして、プログラミングの基本、特にR言語やPythonの習得は絶対条件です。

プログラミングスキル以外だと、転職活動に入る前にしっかりと事前情報を把握しておくことが大切です。 データサイエンティストに必要なスキルを把握しないと、自分の理想とは異なるところで働くことになり、後悔する可能性があるからです。

そして、どの業界でも共通することですが、良い条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを見て、以下の要素をチェックしています。

• 業務についてこられるか
• どこまで一人で出来るのか

一度作ったポートフォリオに満足せず、転職活動中に受けたアドバイスやフィードバックを素直に取り入れ、改良していくことが重要です。

一般的な分析をするのではなく、具体的な案件を扱った状況を想定し、「私ならこのように行動する」「この種のデータがあればこう解釈できる」という独自の視点を提示することが重要です。

ただし、基本的に未経験のデータサイエンティストを採用したいと考える企業は、稀です。

未経験可の求人には、形だけのデータサイエンティストであるケースもあります。

全員ができるような業務を任されたり、募集の内容とは異なる業務を任されることもあるので、現在働いている人の評価を見て、それに対応するための対策を立てましょう。

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します（過去にはリクルート、サイボウズ、ビズリーチ、DMMなど）

求人の年収相場も600万円以上と高く、エンジニアとしてさらにキャリアアップを狙いたい方におすすめの転職エージェントです。

DAI

『レバテックキャリア』の案件はユーザー登録すると閲覧することができるため、まずは30秒で無料登録してみるのがおすすめです！

おすすめサービス

【レバテックキャリア】IT・Web業界志望の方におすすめ

✓キャリアアドバイザーによるサポートが充実！非公開求人も多数紹介。

レバテックキャリア公式ページを見る

ワークポート | 未経験者の転職に強いエージェント

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

「ワークポート」は、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。大きな魅力は以下の2点です。

• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
• 未経験でも応募できる求人が多い

ワークポートは「ITビジネス領域に特化したエージェント」から「総合型エージェント」にサービスを拡大した背景もあり、特にIT領域において実績と知見が豊富です。

そのためIT業界の求人に強いことはもちろん、キャリアカウンセリングの専門性が高いことでも評判であるため、エンジニアとして、どうやってキャリアアップしようか悩んでいる方にもおすすめのエージェントです！

また一般的な転職エージェントでIT求人を探すと、「経験者向け」がほとんどで、未経験者が応募できる求人は少なくなっています。

そのため未経験からエンジニアへ転職を目指す方にとって、ワークポートは希少な転職エージェントになっています。

DAI

「ワークポート」は未経験からエンジニアへの転職を目指す方にとって特におすすめのエージェントです。登録は無料なので、ぜひ登録して実際の求人を見てみましょう！

おすすめサービス

【ワークポート】IT・Web業界志望の方におすすめ

✓キャリアアドバイザーによるサポートが充実！非公開求人も多数紹介。

ワークポート公式ページを見る

ユニゾンキャリア

ユニゾンキャリア公式サイト：https://unison-career.jp/

ユニゾンキャリアはIT・Web業界特化の転職エージェントで、優良企業の求人を5,000件以上所有しています。

未経験からITエンジニアを目指す方の転職を、IT業界を知り尽くしたキャリアアドバイザーが、エンジニアのキャリアプランや給料面なども包み隠さずお伝えし、業界・職種理解～入社後までサポートをしています。

キャリアアップやスキルアップが図れる企業が多いので、エンジニアとして成長したい人にぴったりのエージェントです。

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ユニゾンキャリアも未経験からエンジニアへ転職を目指す方におすすめの転職エージェントです。

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まとめ

本記事では、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由について解説しました。

データサイエンティストは業務の難易度が高いことや、責任が重いことから「やめとけ」と言われることも多い職種です。

一方で以下のようなメリットから、人気な職業であることも間違いありません。

データサイエンティストになって自分に合った働き方ができるかは、会社選びで決まります。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

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会社員

データサイエンティスト

現役データサイエンティストがもっと年収UPするには？

この記事では、そんな悩みを持つ人に向けて、データサイエンティストの年収や、必要スキルなどをお伝えします。

結論、データサイエンティストの平均年収は約557.5万円です。

2023年4月29日確認時点、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」より引用

ただし、個人のスキルや経歴、所属している業界などによって差があります。

DAI

データサイエンティストに転職するには、プログラミングや機械学習・統計分析などのスキルが必要です。

すでにデータサイエンティストとして働く人が年収を上げるには、より待遇の良い会社への転職がおすすめです。

転職エージェントを使えば手軽に求人を見ることができ、求められているスキルレベルもわかります。

まず登録すべきは「マイナビIT AGENT」です。サポート・求人数ともに充実しており、IT業界の事情にも詳しいです。

年収アップを重視する人は「ビズリーチ」、転職までのサポートを重視したい人には「レバテックキャリア」がおすすめです。

データサイエンティストの仕事に興味がある人や、データサイエンティストとして年収アップを目指す人はぜひ参考にしてください。

この記事を読んで分かること

• データサイエンティストの年収
• データサイエンティストの仕事内容・必要なスキル
• データサイエンティストに転職する方法
• データサイエンティストが年収アップする方法

データサイエンティストの平均年収は日本の平均年収より高め

データサイエンティストの平均年収について、以下の点を解説していきます。

（下記のご希望の見出しをクリックすると、該当箇所に飛べます）

• 全体平均
• 企業規模別の平均年収
• 年齢別の平均年収
• 雇用形態別
• 海外のデータサイエンティストとの年収比較
• 他のIT系の職種との比較

全体平均

厚生労働省がまとめた「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」によると、データサイエンティストの平均年収は約557.5万円でした。

2023年4月29日確認時点、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」より引用

また、2020年に国税庁が行った『民間給与実態統計調査（令和元年）』では、日本人の平均給与は436万円です。

引用　https://www.nta.go.jp/※民間給与実態統計調査（令和元年）より

このことから、データサイエンティストの年収は平均よりも高い水準にあると言えます。

経験を積んで30代を超えてくると、さらに年収をアップさせることが可能です。

民間の求人サイト等では平均年収が600万円台後半〜700万円台というデータもあります。

男性A

政府がまとめた資料と求人サイトのデータで違いがあるのはなぜ？

DAI

考えられる理由は、求人サイトが自社で掲載した求人情報をもとに平均データを算出していることです。

求人サイトには、「高い給与を払っても優秀な人に来てほしい」という企業からの求人が集まっています。

そのため、特に求人サイトや転職エージェントには高収入の求人が集まり、結果的に全国の平均年収を上回っていると考えられます。

企業規模別の平均年収

データサイエンティストの年収相場は、企業の規模によって変わります。

• 大手企業の場合
• 中小企業の場合

DAI

それぞれの相場を詳しく解説します。

大手企業の場合

大手企業の場合、800万円以上の給与を出す企業が多いです。

レバテックキャリアで調べてみると、次のような求人がありました。

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kUbn8aV2373M0T9f72iUm6V04y3mMdrwgUWP4G_JeQo/edit” class=”no-datatables”]

この求人は有名な大手企業の求人ですが、最大で2,000万円の年収を狙うことも可能とのことでした。

大手企業に転職できれば、スキル次第で一気に年収アップすることが可能です。

ただしその分、大企業では即戦力となるデータサイエンティストを求める傾向が強いのが実情です。

実務経験やスキルを充実してから挑戦しましょう。

中小企業の場合

中小企業の場合、年収600〜700万円前後が平均的です。

こちらは同じくレバテックキャリアの求人です。

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/12aaMjQQ7AJmRNaTwrS6zcFd7gRrbfZG3dTWw_F-Hogc/edit” class=”no-datatables”]

大企業よりも年収は落ちますが、中小企業の場合は大企業に比べると経験年数などの条件がやや緩い傾向にあります。

関連職種からデータサイエンティストを目指す場合は、こうした中小企業の求人を狙うのも作戦です。

年齢別の平均年収

以下は、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」にて掲載されていたデータサイエンティストの年齢別の平均年収をまとめたものです。

DAI

データを見ると、データサイエンティストの平均年収は55〜59歳が最も高く、694万円でした。この年齢を境に、段々と平均年収が下がっています。

2023年5月17日確認時点、職業情報提供サイト（日本版O-NET）より引用

雇用形態別

以下の表では雇用形態別のデータサイエンティストの平均年収をまとめました。

DAI

雇用形態別では、フリーランスのデータサイエンティストの年収相場が最も高く、900万円という結果になりました。

※1：2023年4月29日確認時点、厚生労働省の「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」より引用
※2：2023年5月8日時点、(データサイエンティスト派遣社員の平均時給2,606円)x(8時間/日)x(20日/月)x12ヶ月より算出、求人ボックス
※3：2023年5月10日時点、データサイエンティスト案件の平均単価75万円x12ヶ月より算出、レバテックフリーランス

海外のデータサイエンティストとの年収比較

以下は海外でデータサイエンティストの年収が最も高い国の平均年収をまとめました。

DAI

日本のデータサイエンティストの平均年収557.5万円と比べると、遥かに上回っています。

※1：2023年5月17日時点のレート（1アメリカ合衆国・ドル=136円）を元に換算
※2：2023年5月17日時点のレート（1オーストラリア・ドル=90円）を元に換算
※3：2023年5月17日時点レート（1ユーロ=149円）を元に換算
※4：2023年5月17日時点のレート（1スターリング・ポンド=170円）を元に換算
※平均年収のデータ引用：Datacamp（2022年12月時点のデータ）

他のIT系の職種との比較

以下はdodaがまとめた「技術系（IT／通信）の平均年収」のランキング一覧です。

DAI

データサイエンティストは6位という結果となり、他のIT系の職種の平均年収よりは高いことがわかります。

※2022年12月19日時点のデータを引用、doda

データサイエンティストの求人・案件例

なお、実際にエージェントで募集されているデータサイエンティストの未経験向け案件としては以下のようなものがあります。

案件例①

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/10GafNAkoyFwi9v9NFIOBJcuG-pmqJ01b-BR7t0MLiS0/edit” class=”no-datatables”]

案件例②

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RdIwR65oV3XbzFbYuQD1rXzNKPnHLmTqFsZg8CWiGNY/edit” class=”no-datatables”]

データサイエンティストの仕事内容と年収を上げるのに必要なスキル【分類別】

データサイエンティストの仕事は、複雑で膨大なデータの統計を取り、今後の課題解決に役立てることです。

DAI

例えば、「自社の公式Twitterを有名にしたい」という目標がある場合、「どんなツイートが拡散されやすいか」がわかれば、より効率的に会社の知名度を上げられます。

データサイエンティストの具体的な仕事は、次のように進行します。

1. データ分析で解決したい課題・明らかにしたい関係などを設定
2. 対象となるデータを収集
3. 集めたデータを処理・加工しながら、分析の枠組みを作る
4. データ分析する
5. 分析が適切かどうかを検証
6. 分析から今後の課題解決に活かす対策を考える

業務は課題設定からデータの処理・加工、分析までさまざまな過程をふまなければなりません。

データベース構築などのエンジニア的なスキルのほか、数的処理や統計の知識も必要です。

そこでこの記事では、データサイエンティストの仕事内容と必要スキルを3種類の領域に分けて定義しました。

ここからは、それぞれに求められるスキルや仕事内容について解説していきます。

• データサイエンティストのエンジニア的領域
• データサイエンティストのアナリスト的領域
• データサイエンティストのコンサル的領域

DAI

以下にて詳しく解説します。

データサイエンティストのエンジニア的領域

データサイエンティストとして仕事をする上で必須となる分野です。

機械学習やプログラミングの知識を応用して、データを加工したり環境を構築したりしていきます。

具体的には、以下の工程がこの領域に該当します。

• Pythonを利用した機械学習
• ディープラーニングなどを利用した予測アルゴリズムの実装
• 指示書に従ったシステム構築・運用
• 分析の内容に応じた初期データの投入、システム運用の要件定義
• データを保護するための環境設計
• 設計書をもとにしたデータ処理プログラミングの実装

この領域で必要なスキルは以下の通りです。

【エンジニア的領域の必要スキル一覧】

• プログラミング（よく使われる言語はPython・R）
• SQLの構文知識
• データの判別やデータベースに関する知識
• データ加工技術（ソート、結合、フィルタリングなど）

データサイエンティストのアナリスト的領域

膨大なデータから意味のある傾向を探るために必要なのが、統計分析の知識です。

分析方法の設定・改善のほか、分析から得られたデータの解釈も含まれます。

ときには何度も分析方法を変えて分析を繰り返すこともあり、忍耐力が必要な領域です。

【アナリスト的領域の仕事内容】

• PythonやRなどを利用し、統計ライブラリを用いたデータ解析をする
• SQLを利用したデータ解析
• 分析の結果を検証し、精度を評価する
• 解析したデータをもとに傾向を分析・予測する
• 基本統計量や分布をチェックする

【アナリスト的領域の必要スキル】

• 分析ツールが使える
• 必要なデータを見つけるための検証デザインおよび実装
• 機械学習・深層学習の知識
• 統計学の知識
• 線形代数、微分積分などの数学知識

DAI

統計学については、大学の学士修了程度の知識を求められます。

データサイエンティストのコンサル的領域

分析の結果として得られた知見を、ビジネスに応用するための領域です。

課題の特定から今後の施策提案まで、分析結果を実地で生かすための様々な工程がこの領域に含まれます。

【コンサル的領域の仕事内容】

• 分析結果をレポート化し、今後の施策を提案
• 施策の内容を整理し、KPIに落とし込む

【コンサル的領域の必要スキル】

• 適切な課題設定ができる
• データの扱いに関する法令知識・倫理観
• プレゼン力
• コミュニケーション能力
• レポート作成能力

男性A

必要スキルがすごく多い…やる前から挫折しそう！

DAI

ぜんぶ完璧にできる人はかなり珍しいので安心してください。

まず最低限、プログラミング・機械学習・SQL・統計学を学ぶところから始めましょう。

データサイエンティストとAIエンジニアの違いは？

データサイエンティストとよく混同される職種として、AIエンジニアがあります。

それぞれの違いは以下の通りです。

DAI

共通点としては、どちらもAIに関わる点です。ただし、データサイエンティストはコンサルタント業務を行うことに対し、AIエンジニアは製品開発などのエンジニアとして活躍するため、仕事内容が異なります。

（表は左右にスクロールできます）

※1：2023年5月8日時点、求人ボックスより引用
※2：2023年5月8日時点、求人ボックスより引用

年収はAIエンジニアよりもデータサイエンティストの方が約100万円も高いです。

AIエンジニアのキャリアパスの一つとして、スキルを活かしてデータサイエンティストを目指すのもおすすめです。

データサイエンティストに転職する方法について解説・年収は上がる？

男性A

異業種からデータサイエンティストに転職する人のキャリアを知りたいな。

異業種からデータサイエンティストに転職する人の多くは、エンジニアやアナリストなどの経歴を持っています。

それ以外だと、マーケターやコンサルなど、数字や分析を仕事にしている人も多いです。

男性A

異業種からデータサイエンティストに転職したら年収は上がるの？

DAI

結論からお伝えすると、年収が上がる可能性は高いです。

それぞれの平均年収を下記の比較表でまとめました。その結果、データサイエンティストは他の職種よりも高い平均年収となりました。

※1：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
※2：2023年2月3日時点のデータ、dodaより引用
※3：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
※4：2023年5月8日時点のデータ、求人ボックスより引用
※5：2023年5月21日時点のデータ、求人ボックスより引用

どんな仕事から転職する場合でも、実務に必要なスキルを備えていることが絶対条件です。

【データサイエンティストに求められるスキル】（太字は特に重要です。）

• プログラミング（Python、R）
• 機械学習の知識
• SQLの知識
• クラウドの知識
• 分析ツールが使える
• 統計分析の知識
• 数的思考力
• 適切な課題設定ができる
• プレゼン力
• コミュニケーション能力

特にIT分野以外から転職する場合はかなり難易度が高いと言えます。

その場合、まずはプログラミングや機械学習、統計などの知識から地道に勉強するのが重要です。

データサイエンティストが転職エージェントを利用するメリット・デメリット

次にデータサイエンティストが転職エージェントを使うメリットとデメリットについて紹介します。

以下、メリットとデメリットをそれぞれまとめました。

DAI

詳しく解説していきます。

メリット

データサイエンティストが転職エージェントを使うメリットは、以下の3点です。

• あなたに合った転職先を提案してくれる
• 応募書類の添削を受けられる
• 企業とのやり取りを代行してくれる

あなたに合った転職先を提案してくれる

転職エージェントを利用するメリットは、非公開求人などの求人情報の中から、あなたに合った転職先を提案してくれます。

非公開求人とは事業戦略などの理由から、一般的な求人情報サイトでは募集されない求人のことです。

公開募集してしまうと応募が殺到してしまうような好条件な求人であるケースが多いです。

なお、転職エージェントに登録することで、非公開求人を閲覧したり、応募したりできるようになります。

DAI

多様な求人を紹介してもらえるのは大きなメリットです。

応募書類の添削を受けられる

転職エージェントを利用すれば、応募書類の添削を受けられます。

エージェントがヒアリングを通してあなたの人柄や経歴を把握し、伝え方のコツも教えてくれます。

そのため魅力的な応募書類を作成することが可能です。

自己流で作成した応募書類は、採用側から見て、内容が不十分であったり、見せ方が適切でない場合も多いです。

転職のプロであるエージェントに直接教わるのが効率的です。

企業とのやり取りを代行してくれる

エージェントは、企業とのやり取りを代行してくれます。

エージェントが代行してくれるやり取りは以下の通りです。

• 各企業への応募
• 面接の日程調整
• 採用担当者への連絡

在職中に転職活動を行うとなると、細かいスケジューリングが困難になります。

特に複数社に応募している場合、それぞれの企業と並行してやり取りが必要です。

油断するとダブルブッキングなどトラブルが起きる可能性もあります。

DAI

転職活動に関するやり取りを、代わりに行ってくれるのは大きなメリットです。

デメリット

データサイエンティストが転職エージェントを使うデメリットは、以下の2点です。

• 担当者との相性次第でサービスの質が変わる
• 自分のペースで転職活動を進めづらい

担当者との相性次第でサービスの質が変わる

エージェントサービスの質に満足できるかどうかは、担当者のスキル次第です。

人材業界は離職率が高いので、入社間もない経験不足の新人が担当になる可能性も高いです。

また、いくらスキルがあったとしても、性格的に相性の悪い担当者がいる場合もあります。

相性の良くない担当者に当たってしまうと、転職活動が上手く進められない可能性もあります。

DAI

申し出れば担当者を変えて貰えます。気になることは何でも相談しましょう。

自分のペースで転職活動を進めづらい

転職エージェントは、自分のペースで転職活動を進めづらいという側面もあります。

たとえば、以下のような事例があります。

• 目先の売上やノルマのために、転職者の意向に沿わない提案をする
• 頻繁にメールが来る
• やや強引に転職させようとしてくる

これは、転職エージェントが、求職者を企業に紹介することで収益を上げる仕組みだからです。

エージェント側はできるだけ早く内定を決めて欲しいと考えています。

時間をかけて転職活動をしたいという方には、強引に感じる面はあるかもしれません。

データサイエンティストへの転職におすすめの転職エージェント6選

DAI

転職サービスは複数登録するのがおすすめです。何社か登録してみて、より使いやすく、要望にあった求人を紹介してくれるサービスを吟味していきましょう。

※2023年4月28日時点

マイナビIT AGENT

公式URL（https://mynavi-agent.jp/it/）※マイナビのプロモーションを含みます。

おすすめサービス

【マイナビIT AGENT】IT・Web業界志望の方におすすめ

✓キャリアアドバイザーによるサポートが充実！非公開求人も多数紹介。

マイナビIT AGENT公式ページを見る

※2022年3月時点

IT業界の様々な求人を扱っているため、エンジニアやデザイナーに限らず、求人を探すことができます。

マイナビIT AGENTは、もともとIT・Web分野の会社との繋がりが強いマイナビ転職が、IT業界向けの転職エージェントに特化して立ち上げられた転職エージェントです。

引用：　https://mynavi-agent.jp/it/

DAI

在籍するキャリアアドバイザーはIT系業界出身者も多く、Web業界への転職活動における正しい業界知識を教えてもらいながら、転職活動に専念できます。

マイナビIT AGENTに無料登録してみる

レバテックキャリア

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1hK8ElYhR8-FzfWJlZhDIj_QMhYNP1S2GMaVw0V7OGL4/edit” class=”no-datatables”]

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します。（リクルート, サイボウズ, ビズリーチ, DMMなど）

年収相場も平均600万円と高く、データサイエンティストの求人も多いです。

年収アップを叶えたい経験者におすすめのエージェントです。

レバテックキャリアの案件例

DAI

以下がレバテックキャリアのデータサイエンティスト案件例です。

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zq9maUZ61FjlApeSz7plmC9-4uudZRBf3YlwuyeX7s8/edit” class=”no-datatables”]

DAI

案件は、ユーザー登録すると閲覧することができます。まずは30秒で無料登録がおすすめできます！

レバテックキャリア公式サイト： https://career.levtech.jp/

ワークポート

ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1tgr-3cxkfu_3s7yw-Sb1agFcd6wCQhfdLTyX_tN464M/edit” class=”no-datatables”]

ワークポートは、IT業界の求人に強いことで評判の総合型エージェントです。

ワークポートの大きな魅力は、未経験でも応募できる求人が多い点と、キャリアアドバイザーがIT領域に詳しい点です。

実際に過去にワークポートを利用しましたが、キャリアアドバイザーの方がかなり領域に詳しい印象でした。

一般的なIT系求人は経験者向けの求人がほとんどですが、ワークポートには未経験OKの求人も多く、未経験者に対するサポートも充実しています。

異職種からデータサイエンティストへの転職を目指す人は、ぜひ登録しておきましょう。

ワークポートの案件例

DAI

以下がワークポートのデータサイエンティスト案件例です。

[gdoc key=”https://docs.google.com/spreadsheets/d/1uWMuL7G8Fsx6IMdKqWN9QqCUN57pADteKvkxZ_WXp28/edit” class=”no-datatables”]

ビズリーチ

おすすめサービス

【ビズリーチ】

✓高収入（年収600万円以上など）の方の転職に特化した転職サイト。

ビズリーチ公式ページを見る

※2022年3月現在

ビズリーチは、高年収層・ミドル層の転職に特化した転職エージェントです。

DAI

転職サイトのように、自分で求人案件を探して応募もできます。

その最大の特徴は、年収1,000万円以上の求人が3分の1以上であることです。

管理職や専門職、次世代リーダーなどのハイキャリアを主なターゲットに、年収の高い求人を紹介しています。

DAI

特にエンジニアやITコンサルタントの求人が多かったです。

データサイエンティストとしてキャリアアップ転職したい方は無料登録してみてください。

ビズリーチに無料で相談してみる

Tech Clips

Tech Clips公式サイト：https://agent.tech-clips.com/

※2022年3月現在

Tech Clipsは、首都圏（東京・神奈川・埼玉・千葉）限定の高収入＆高待遇に特化した転職エージェントです。

DAI

現役エンジニア兼任のコンサルタントによる転職サポートを受けることができます。「業界の状況や技術について深く話を聞きてみたい」という人におすすめです！

高収入＆高待遇に特化しているエージェントというと、結局どれくらい収入がもらえるの？と気になるところですが、Tech Clipsは年収500万円以上の求人のみ（2022年3月時点）を取り扱っています。

更に紹介企業としては、下記の画像のように大手企業も多数あります。

Tech Clips公式サイトより引用：https://agent.tech-clips.com/

DAI

1,000社以上の豊富な求人があり、紹介企業は事業会社に特化しています。自分の理想の条件に合った求人が見つかります。

Tech Clipsがおすすめな人の特徴は、以下の通りです。

• エンジニアとしての実務経験がある人
• 転職して年収を上げたいエンジニア
• 技術に詳しいエージェントを探している人

DAI

エンジニアに特化したエージェントなので、求められる技術や業界の情勢に詳しいのが特徴です。エンジニアとしてのキャリアを活かしてデータサイエンティストになりたい方は一度相談してみましょう！

TechClips公式ページを見る

リクルートエージェント

公式：https://www.r-agent.com/

リクルートエージェントは、求職者の8割が利用している大手総合型転職エージェントです。

IT企業の取り扱いも多く、はじめて転職エージェントに登録するならまずはリクルートエージェントがおすすめできます。

リクルートエージェントに登録するメリットは、IT系の求人数が多いことです。

※2022年3月現在

とにかく求人数が多いため、幅広い業界の求人を見ることができます。

「いろいろな求人を見て、スキルレベルや年収の相場感をつかみたい」という人はぜひ登録しておきましょう。

データサイエンティストの求人も一定数あるので、ぜひ一度相談してみるのがおすすめです！

リクルートエージェント公式： https://www.r-agent.com/

おすすめサービス

【リクルートエージェント】とにかく求人が豊富！最初に登録するべき転職エージェント

✓とにかく求人数の多い大手エージェント。幅広い選択肢の中から求人を探すことができます。

リクルートエージェント公式ページを見る

データサイエンティストが年収アップを目指すには？

データサイエンティスト

データサイエンティストが転職以外で年収アップする方法を知りたいな。

DAI

データサイエンティストが年収を上げるには、スキルアップして担当できる業務の幅を広げることが重要です。

特に、最終的な問題解決までを見据えた提案ができるようになれば、より上流の工程に携わることができ、年収アップに繋がります。

他に考えられるのは、プロジェクトマネージャーになるという方法です。

データサイエンティストのほぼ全ての業務工程に関わるため希少性が高く、年収も上がります。

しかし当然ながら、こうしたスキルを身につけるのはかなり難易度が高いです。

焦らず、まずは自分の苦手な分野・これまであまり関わりのなかった分野から学んでいきましょう。

DAI

転職エージェントでは、転職の話だけでなくキャリア相談のサービスもあります。

今は転職を考えてない人でも、登録して相談してみると良いです。

データサイエンティストで年収1,000万円以上を目指せる？

データサイエンティスト

データサイエンティストは年収1,000万円を目指せるのか？

DAI

結論からお伝えすると、目指せます。

IT系の求人を約4万件以上も保有するマイナビIT AGENTで年収1,000万円の求人を検索したところ、316件中173件もヒットしました。（2023年5月21日時点、マイナビIT AGENTより引用）

年収が高い分、求められるスキルや経験は高くなりますが、決して不可能ではないと言えるでしょう。

1,000万円以上の求人の特徴

年収1,000万円のデータサイエンティスト求人の特徴を以下、まとめてみました。

• 社員数500名以上／大手企業の求人
• マネージャー経験を求める求人
• グローバル規模の顧客対応をした経験を求める求人
• ビジネスレベルの英語力を求める求人

DAI

データサイエンティストとして、プログラミング言語を用いた情報解析の豊富な経験以外にも、上記のような経験を持っている場合は年収1,000万円を目指せる可能性は高くなります。

また、他にも以下のような方法でデータサイエンティストのスキルや経験を活かして年収1,000万円を目指せます。

年収1,000万円を稼ぐために、ぜひ参考にしてみてください。

• ベンチャー企業のCTOになる
• 独立してフリーランスになる
• 海外でデータサイエンティストになる

なぜデータサイエンティストはやめとけと言われるのか？

「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由を以下の通り、まとめました。

• 業務量が多い
• 業務の難易度が高い
• 技術習得が難しい
• 責任が重い
• 人間関係に疲れる（無茶な要求をされる、メンバー間の板挟みにされるなど）

データサイエンティストはコンサルタント業務がメインのため、エンジニア業務以外にもクライアントワークやチームマネジメントなど、幅広い役割を担います。

また、クライアントの課題を解決するために、AIの最新トレンドを常にキャッチアップし続けたり、学習し続けたりする必要があります。

そのため、データサイエンティストは業務量の多さや人間関係に疲れることもあり、「やめとけ」と言われる原因となります。

ただし、前述のように、データサイエンティストは高年収を目指せる職種です。

高度な分析技術を用いる専門的な仕事でもあるため、やりがいは非常にあると言えます。

未経験からデータサイエンティストになるのは可能？

結論として、未経験からデータサイエンティストを目指すのは、かなり難しいです。

データサイエンティストには幅広い領域の専門知識・スキルが求められます。

初心者がすぐ実務で通用するような仕事ではなく、就職できたとしても常に最新の技術を学び続ける向上心が必要です。

未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、以下のステップを踏むのがおすすめです。

ただし、数ヶ月単位で目指せるものではなく、年単位で挑戦することを覚悟しておきましょう。

1. 書籍や学習サイト、スクールなどを活用して必要スキルを身につける
2. 身につけた知識を、簡単なものでいいので実装してみる
3. 転職エージェントで求人を探す

DAI

未経験の場合も、最低限のプログラミングや統計などのスキルがあることは大前提です。

その上で「データサイエンスでどう課題を解決するか」をアピールできるかが鍵です。

データサイエンティストが持つと良い資格は？

データサイエンティストとして保有すべき資格はないですが、持っておくと良い資格を以下の通り、まとめました。

DAI

下記のような資格を持つことで、データサイエンティストとしてのスキルや知識を企業にアピールできるため、転職活動の際に有利になります。

• 統計検定
• 情報処理技術者試験
• データスペシャリスト試験
• Python3 エンジニア認定データ分析試験
• 統計士・データ解析士
• オラクルマスター
• OSS-DB技術者認定試験
• データサイエンティスト検定（DS検定）

データサイエンティストの年収・将来性は今後どうなる？

現状として、データサイエンティストを欲しがっている会社は多いです。

独立行政法人・情報処理推進機構がまとめた調査では、多くの企業が「データサイエンティストの量・質とも足りない」と回答しています。

引用：　https://www.ipa.go.jp/※デジタル時代のスキル変革等に関する調査（2021年11月1日更新）

またアメリカの大手求人情報検索サイト「Glassdoor」では、2019年時点で将来性のある職業の1位として、データサイエンティストが選ばれています。

引用：   https://www.businessinsider.com/※The 50 best jobs in America for 2019

そのため今後も一定程度の求人があり、ビッグデータと呼ばれる膨大な数のデータを集めて分析できるデータサイエンティストは多くの企業からの需要が高いです。

自社で優秀な人材を引き止めるため、給与などの待遇を改善する企業があることも予想されます。

DAI

実際、転職サイトを見てみると年収1000万円台のデータサイエンティスト求人もあります。

データサイエンティスト

「機械学習技術が向上すればデータサイエンティストは必要なくなる」と聞いたけど…

確かに、データ集積や分析だけなら人間より機械学習の方が優れています。

しかし、どんなに優秀なシステムでも人間が勝てる余地はまだ残っています。

例えば、人間の方が優れていると言われているのは、次のような仕事です。

• 分析結果を実際のビジネスに応用し、課題解決を提案する
• 今までにない新理論や分析手法の考案
• 既存技術を応用したシステム開発

将来性が気になる場合は、新しいスキルを身につけることが解決策になります。

ディープラーニング・機械学習に仕事を奪われたくないデータサイエンティストは、上記のようなスキルを積極的に身につけていきましょう。

まとめ：データサイエンティストの年収はスキルに比例する

この記事では、データサイエンティストの年収情報や将来性、データサイエンティストを目指す方法について解説しました。

より詳しい転職事情を知りたい場合、転職サイト・転職エージェントに登録するのがおすすめです。

実際の求人を見れば企業が求めているスキルレベルも分かりやすくなり、転職のイメージを具体的に固めることができます。

転職の条件や希望する業界が決まっている人なら、さらに具体的な情報が入手できる可能性もあります。

求人の検索やコンサルタントへの相談を通して年収アップを目指しましょう。

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