データサイエンティストとしての就職を検討するにあたって「やめとけ」「きつい」と聞くことも多いのではないでしょうか？
\n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。
\n「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。
\n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。
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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。
\n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。
\n以下で詳しく解説します。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
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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。
\n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。
\n以下で詳しく説明します。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
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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。
\n| \n | データサイエンティスト | \nデータアナリスト | \n
| 平均年収 | \n647万円 | \n696万円 | \n
| 平均月収 | \n54万円 | \n58万円 | \n
\n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。
\n40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。
\n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。
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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。
\n以下の理由から、今後も需要はなくならないでしょう。
\n以下で詳しく解説します。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n\n\t\n\t\t\t「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。
\nAI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。
\n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。
\n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。
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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。
\n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。
\n以下で詳しく解説します。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
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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。
\n以下で詳しく解説します。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
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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。
\n以下で詳しく解説します。
\n最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。
\n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。
\n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。
\n以下の知識やスキルを習得しておくべきです。
\n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！
\nPython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。
\nPython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。
\n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。
\n\n\t\n\t\t\t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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
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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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
\n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。
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