データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由とは？活躍できる業界もご紹介！

データサイエンティストは「スキルの習得が難しい」「責任が重大」「複数のタスク管理が求められる」などの理由から目指すのは「やめとけ」と言われることもあります。一方で、経営者に近い目線で課題解決や経営戦略の検討に携われるため、「やりがい」は非常に大きいでしょう。

本記事では、データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由を中心に、データサイエンティストとして働くメリット、未経験から目指す方法について詳しく解説します。

データサイエンティストは本当に「やめとけ」と言われる仕事なのか？

データサイエンティストは、データ分析によって得られた知見から企業が抱えている問題を解決する方法を検討し、立案する仕事です。近年注目されている新しい職種ですが、「やめとけ」と言う声が聞かれないわけではございません。

データサイエンティストとしてこれから活躍したい方も、今後も継続して仕事を続けていきたい方も、不安に感じる部分は払拭したうえで、仕事に取り組めるようにしましょう。

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データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事はデータの収集、分析によって、ビジネスの課題を解決することです。また、データサイエンティストは企業の意思決定者が合理的な判断を行うためのサポートを行います。

似た職種としてデータアナリストがありますが、データアナリストの場合は分析方法などがすでに決まっており、分析を行うことが仕事です。そのため、データサイエンティストの方がより幅広い業務を担っています。

データサイエンティストが「やめとけ」と言われる9つの理由

データサイエンティストは多くの企業が求めているニーズの高い職種ですが、一方で「データサイエンティストはやめとけ」という声があることも確かです。

データサイエンティストがどのような点でやめとけと言われているのか把握することにより、自分がデータサイエンティストに向いているかどうか判断しやすくなるでしょう。

ここではデータサイエンティストが「やめとけ」と言われる9つの理由を紹介していくため、参考にしてみてください。

スキルの習得が難しい

データサイエンティストとして仕事をするためには、数字や統計学、論理学、プログラミングなど専門的な知識が必要です。たとえば、数学だけでも微分積分や行列、回帰分析など理系大学レベルの知識が必要になります。

このようにスキルの習得が難しいため、データサイエンティストはやめとけと言われることがあります。さらにデータサイエンティストは分析結果をビジネスに活用する必要があるため、非常に高度なスキルが求められる仕事だと言えるでしょう。

地味な仕事なので向いていないときつい

データサイエンティストの仕事はデータや数字を扱います。また、業務は基本的にデスクワークとなるため、毎日パソコン上の数字と向かい合うことになります。

作業内容も地味であるため、データサイエンティストに向いていないときつい仕事だと言えるでしょう。このように、データや数字に興味が持てないと仕事が大変であるため、データサイエンティストはやめとけと言われています。

過大な期待を持たれやすく責任が重い

データサイエンティストは近年新しく登場した職種であるため、企業の中には具体的にどのような業務を行うのか業務範囲が明確になっていないケースがあります。また、企業はデータサイエンティストに完璧な仕事を求めるため、プレッシャーも大きい仕事です。

このように過度な期待を抱かれやすく、さらに業務範囲も明確になっていないため、責任が重たいと感じるケースも多いでしょう。本来データサイエンティストの業務範囲ではない仕事まで任されることがあるため、データサイエンティストはやめとけと言われることがあります。

将来性に不安を感じる時がある

データサイエンティストは近年需要が高まってきている職種ですが、将来性について懸念する人もいます。現在、データ収集やモデル構築はデータサイエンティストの仕事ですが、技術の発展によって自動化される可能性もあるでしょう。

実際にデータ分析を行うBIツールも開発されています。このようにデータサイエンティストは将来性に不安が残るため、データサイエンティストはやめとけと言われることがあります。

デスクワークが中心なので忍耐力が必要

データサイエンティストの仕事は、基本的にパソコンを使用したデスクワークになります。一日中地味な作業を続けなければいけないため、忍耐力が必要な仕事です。

一人で作業を行うことも多いため、場合によっては一日中誰とも喋らないこともあるでしょう。データ分析は一度で上手くいくとは限らないため、繰り返し作業を行ってもなかなか成果が得られない可能性もあります。

このように、忍耐力が必要な仕事であるため、データサイエンティストはやめとけと言われることがあります。

ビジネス思考が不可欠である

データサイエンティストはデータ分析を行うだけでなく、データ分析によって得られた知見をビジネスに活かすところまでが仕事です。そのため、経営の知識やビジネスへの理解など、エンジニアの領域以上の知識が求められます。

このように、データサイエンティストにはビジネス思考が必要不可欠であるため、データサイエンティストはやめとけと言われることがあります。

データ分析のスキルがあってもビジネス的な視点がなければ、データサイエンティストとして活躍することは難しいでしょう。

文系出身者にはハードルが高い

データサイエンティストとして仕事をするには、最低でも理系大学レベルの数学や統計学の知識が必要です。文系出身者だとデータサイエンティストに就職、転職するハードルが高いため、データサイエンティストはやめとけと言われることがあります。

理系出身者であれば確率や統計などデータサイエンティストに必要とされる数字の知識は大学で習いますが、文系の場合は一から学ぶ必要があります。

また、加えてIT全般の知識やプログラミングスキルなども習得する必要があるため、文系出身の場合は困難な道だと言えるでしょう。

ミスを起こさない慎重さが求められる

データ分析を行う際には、多くの数字を扱うことになります。もしもミスを起こせば、結果も本来得られるものとは違ってくるため、与える影響は甚大です。

特にデータサイエンティストは企業の課題解決や発展を目的にデータ分析を行うことになるため、責任も重大です。このように、データサイエンティストにはミスを起こさない慎重さが求められるため、データサイエンティストはやめとけと言われることがあります。

企業の将来を左右するポジションだと言えるため、プレッシャーも大きい仕事だと言えるでしょう。

複数のタスクを管理しなければならない

データサイエンティストの業務範囲は明確になっていないケースも多く、基本的に一人あたりの業務量は多いです。複数の仕事を頼まれることもあるため、タスク管理が必須になります。

たとえば、ビッグデータの分析一つをとっても、新しくプロジェクトを立ち上げる必要があるでしょう。場合によっては、一人ですべての業務をこなさなければいけないこともあります。

このように業務量が多くタスク管理が大変なため、データサイエンティストはやめとけと言われることがあります。

データサイエンティストに将来性はある？

前述のとおり、データサイエンティストには将来性を懸念する声もあります。技術の発展により、データ分析のためのツールが登場する可能性もあるでしょう。

しかしデータ分析によって得られた知見をビジネスに活かすには人の力が必要になるため、データサイエンティストの仕事がすべて代替されるとは考えにくいです。

そのため、データやAIを活用するスキルを身に付けたプロフェッショナルなデータサイエンティストになることができれば、今後も需要がなくなる可能性は少なく、将来性も高いと言えます。

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データサイエンティストとして働くメリット

ここまで紹介してきたとおり、データサイエンティストには「やめとけ」というネガティブな声が聞かれることもあります。しかしデータサイエンティストとして働くことには、データサイエンティストならではのメリットがあることも事実です。

ネガティブな意見だけで諦めるのではなく、メリットがある点も理解した上で、データサイエンティストを目指すことを検討してみてはいかがでしょうか。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するため、参考にしてみてください。

上流工程の仕事を担うことができる

データサイエンティストはデータ分析の結果を元に、経営者に近い目線で企業の課題の解決策や経営戦略などを検討することになります。そのため、データサイエンティストであれば、企業の経営陣が携わるような上流工程の仕事を担えるというメリットがあります。

実際に経営陣と直接意見を交わすシーンも多いため、プレッシャーもかかるでしょう。また、企業の方向性を左右することから、責任重大な仕事です。

しかし、その分成果が出れば評価につながりやすいため、やりがいを得やすい仕事だと言えます。

需要が高く転職に有利

IT業界全体で人材不足の状態が続いていますが、データサイエンティストはその中でも特に不足している職種です。需要に対して供給が足りていない状態であるため、仕事に困るということは考えにくく、代わりとなる人材も見つかりにくいです。

このように需要が高い職種であることから、スキルを身に付けて実績を積んでおけば、転職もスムーズになるというメリットがあります。データサイエンティスト自体の専門性が高く、企業からの需要も高いため、データサイエンティストは転職しやすい仕事です。

努力次第で独立も可能

データサイエンティストの仕事は企業の課題を解決することであるため、フリーランスとしても活躍できる職種です。実際に、フリーランス向けのデータサイエンティスト案件も存在しています。

そのため、データサイエンティストとして課題解決を行ってきた実績を積むことで、独立してフリーランスになることも可能です。フリーランスになれば自由な働き方ができるようになるため、ワークライフバランスを保ちながら自分らしく働くことも可能になります。

将来的にフリーランスとして働きたい人には、メリットが大きいと言えるでしょう。

活躍できる業界が多い

近年では業界を問わず、ビッグデータの活用を進める企業が増えてきています。そのため、データサイエンティストになれば、さまざまな業界で活躍できるというメリットが挙げられるでしょう。

業務効率化のためにビッグデータを利用できるため、業界を問わず多くの企業でデータサイエンティストの需要があります。

金融業界や不動産業界、広告業界などでもデータサイエンティストの活躍は見込まれるため、自分の興味のある業界で仕事をしやすいと言えます。

データサイエンティストに求められる能力・スキル

データサイエンティストを目指すのであれば、データサイエンティストに必要とされる能力やスキルを身に付ける必要があります。データサイエンティストは専門性の高い職種であるため、どのようなスキルが必要になるのか把握し、早い段階から学習を始めることが大切です。

ここではデータサイエンティストに求められる能力やスキルを紹介するため、参考にしてみてください。

IT全般に関するスキル

データサイエンティストはデータベースやソフトウェアを扱うため、IT全般に関するスキルが必要です。普段の仕事もパソコンを使用することになるため、ITスキルは必須になります。

データサイエンティストに必要とされるITスキルとしては、データベースを扱うスキルやソフトウェアに関するスキル、データを処理するスキルなどが挙げられます。また、データ処理に関連した知識としてオープンソース群の知識も必要です。

プログラミングに関するスキル

データサイエンティストにはプログラミングスキルも必要です。機械学習や収集したデータの加工などを行う際はPythonやR言語を使用して実装することになるため、これらの言語でプログラミングができるようになっておきましょう。

プログラミングは独学でも習得することは可能ですが、スクールに通うと効率的に学ぶことが可能です。また、Pythonの方が習得難易度は低いため、まずはPythonを学ぶと良いでしょう。

ビジネススキル

データサイエンティストは企業の抱えている課題を解決することが使命であるため、ビジネススキルが求められます。

特にデータサイエンティストに求められるビジネススキルとしては、クライアントからヒアリングするためのコミュニケーションスキルや傾聴力、経営陣に企画を提案するためのプレゼンテーションスキル、マネジメントスキルや交渉力などが挙げられます。

このようなスキルを習得するには時間がかかるため、早い段階からビジネススキルを身に付けていきましょう。

コミュニケーション力

企業の経営戦略を策定したり、課題解決を行ったりするためには、まずは企業からヒアリングを行い、どのような悩みを持っているのか引き出す必要があります。そのため、データサイエンティストにはコミュニケーション力が必要です。

相手が話しやすいように相手の話を聞くスキルや、わからない点があった場合には自分から尋ねられる自主性なども必要です。また、企業の業界や経営についても把握しておかなければ、課題解決へ繋げることは難しいでしょう。

プレゼンテーション能力

データサイエンティストは報告会などで、企業の上層部や経営陣、クライアントなどに対して企画を提案することになります。そのため、相手に対して分かりやすくプレゼンテーションを行うプレゼンテーション能力が必要になります。

また、報告会では資料を用意することになるため、資料作成能力も必要です。

数学・統計学に関するスキル

データサイエンティストは数字や計算などを行い、データ分析を行います。そのため、データサイエンティストには数学や統計学に関するスキルが求められます。

前述のとおり、確率や微分積分、行列、回帰分析といった内容に抵抗がなく、意欲を持って学べる人であれば、データサイエンティストに向いていると言えるでしょう。

また、得られた成果をデータサイエンスへの理解がない人に説明する必要があるため、わかりやすく可視化するスキルも求められます。

エンジニアスキル

データサイエンティストには、エンジニアに必要な知識やスキルが求められます。データサイエンティストはデータ分析の際にBIツールを使用することがあります。

また、機械学習の際にはプログラミング言語のPythonやR言語を使うこともあるため、これらのエンジニアスキルを身に付ける必要があるでしょう。

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未経験からデータサイエンティストになるには？

データサイエンティストには数学や統計学、プログラミング、経営についての知識など、幅広い知識やスキルが必要になります。そのため、未経験からデータサイエンティストに転職することは簡単ではありません。

データサイエンティストを求めている企業は即戦力を期待しているため、実務経験がないと転職するのはハードルが高いと言えるでしょう。ここでは未経験からデータサイエンティストになる方法を紹介していくため、参考にしてみてください。

関連分野の仕事に従事して実績を積む

未経験のままデータサイエンティストになることは難しいため、まずは関連した分野の仕事を経験して実績を積むことが大切です。データサイエンティストに関連した職種としては、プログラマーやデータエンジニア、AIエンジニアなどが挙げられます。

たとえばプログラマーとして経験を積めば、PythonやR言語を使ったプログラミングスキルを身に付けられます。Pythonを使用するフリーランス案件などもあるため、副業としてPythonの案件を受けておけば、実践的なスキルを身に付けられるでしょう。

必要な知識・スキルを身に付ける

データサイエンティストになるためには、必要な知識やスキルを事前に学習しておく必要があります。本記事でも紹介してきたとおり、データサイエンティストは求められる知識やスキルが幅広いです。

未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、事前に数学や統計学、プログラミングスキルなど必要なスキルをしっかりと身に付けておく必要があるでしょう。

転職エージェントを利用する

データサイエンティストは専門性の高い職種であるため、データサイエンティストの求人を扱っている転職エージェントを活用して転職活動を行うのがおすすめです。

IT業界に特化した転職エージェントであれば、データサイエンティストに関連した求人を扱っているでしょう。

データサイエンティストが活躍する業界とは

前述のとおり、データサイエンティストはさまざまな業界で活躍できる職業です。データサイエンティストになることはハードルが高いですが、データサイエンティストになることができれば、転職の際にあらゆる業界を選択肢に入れられるでしょう。

ここではデータサイエンティストが活躍する業界を紹介していくため、参考にしてみてください。

金融・保険業界

金融や保険業界はデータサイエンティストが活躍しやすい業界の一つです。金融や保険業界では収集した統計データから保険商品などの収益性、リスクを分析することになるため、新しい商品開発などを行う際にデータサイエンティストの力が必要です。

金融業界や保険業界への理解が深く、データサイエンティストとしてのスキルを持った人材であれば、金融・保険業界への転職も難しくはないでしょう。

IT・Web業界

IT業界やWeb業界は、マーケティングにおけるデータサイエンティストの需要が高い業界です。たとえば消費者向けのサービスを開発する場合、まずはユーザーのニーズを把握するためにデータ分析を行うことになります。

また、Webサービスを運営している企業の場合、より利益を高めるために定期的なユーザー分析が必須になります。このように、IT業界やWeb業界ではサービス開発やマーケティングでのデータ分析の需要があるため、データサイエンティストも活躍しやすいでしょう。

製造業

製造業も生産管理でデータを扱うことになるため、データサイエンティストが活躍できる業界です。品質やコストに関する蓄積したデータを分析することで、問題解決にもつながる可能性があります。

このようなデータ分析や課題解決には、データサイエンティストの高度なスキルが必須です。

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データサイエンティストに役立つ資格【3選】

データサイエンティストは資格が必須の職業ではないため、資格を持っていなくてもデータサイエンティストになることは可能です。しかし資格を保有することで、データサイエンティストとして業務を行うための知識やスキルを持っていることの証明になります。

ここでは最後に、データサイエンティストに役立つ資格を紹介していきます。

OSS-DB技術者

OSS-DB技術者は、オープンソースのデータベースシステムに関する資格です。「PostgreSQL」を基準とした試験で、合格することでオープンソースデータベースシステムに関する技術力の証明になります。

試験には「Silver」と「Gold」の2種類がありますが、基本的な知識やスキルを証明するものであるため、難易度はそこまで高くはありません。

統計検定

統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する資格です。通常の統計検定の他に、「データサイエンス基礎（DS基礎）」「データサイエンス発展（DS発展）」「データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）」というデータサイエンス分野の検定が用意されています。

基礎は大学入試レベルとされているため、発展やエキスパート取得を目指すと良いでしょう。

ディープラーニング検定

ディープラーニング検定は、日本ディープラーニング協会が主催しているAIや機械学習に関する検定試験です。検定にはE資格とG検定がありますが、E資格はエンジニア向けの資格となっているため、データサイエンティストとしてのスキルを証明するのに役立ちます。

なお、G検定はディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して活用するスキルがあるかどうかを測るジェネラリスト向けの資格です。

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データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由を理解しておこう

データサイエンティストはやめとけと言われることもありますが、あらゆる業界で活躍できる需要の高い仕事です。

ぜひ本記事で紹介したデータサイエンティストがやめとけと言われる理由や、データサイエンティストとして働くメリット、求められるスキルなどを参考に、データサイエンティストになることを検討してみてはいかがでしょうか。

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