データサイエンティストが「つらい」理由とは？解消する方法ややりがいも紹介

データサイエンティストは成果へのプレッシャーが大きかったり、常にスキルのアップデートが求められたりするので、「つらい」と感じる人が多いようです。しかし、データサイエンティストは世界で注目されており、今後さらに需要は高まります。

データサイエンティストが「つらい」と感じた時の対処法を知っておくことで、やりがいを持って働けたり楽しい部分に気づくことができるので、ぜひ本記事を参考にしてみてください。

データサイエンティストは本当に「つらい」のか？

データサイエンティストの仕事は大量の複雑なデータを活用し、売上を向上させるための施策を考えたり企業の経営状態を改善したりするため、「つらい」と言われることもしばしばあります。

データサイエンティストは比較的新しい職種であるため、具体的な仕事内容があまり知られていません。

企業の経営状態を左右する重要な職種であるため、華やかなイメージがありますが、実際は地味な作業が多く、理想とのギャップにつらさを感じる人もいるでしょう。

データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストの主な仕事内容は集めたデータを活用し、企業の問題や課題を解決することです。集めたデータから仮説を立て、検証や評価を繰り返して問題解決の施策を考えます。

自分の考えた施策が企業の経営状態に大きな影響を与えることもあるため、つらいこともありますがやりがいも大きい職種です。

IT業界のほかに金融や不動産などいろいろな業界で活躍が求められているデータサイエンティストは、今後の需要も高いと言えるでしょう。

データサイエンティストが「つらい」と感じる10の理由

華やかなイメージのあるデータサイエンティストの仕事ですが、つらい仕事だと感じる人もいるようです。本記事では、データサイエンティストがつらいと感じてしまう理由について詳しく見ていきましょう。

成果へのプレッシャーが大きい

データサイエンティストは高度で専門的な知識を持っており、データがあればすぐに問題の改善策を出せるというイメージを持たれがちです。そのため、成果へのプレッシャーが大きいでしょう。

また、分析結果がすべて成果につながるというわけではなく、試行錯誤を繰り返し時間をかけてもその努力が報われないこともあります。

周りからの期待に応えなくてはというプレッシャーがかかるため、プレッシャーに弱い人は仕事がつらいと感じる原因になるでしょう。

非常に地道な作業が多い

データサイエンティストは、データ分析のプロとして活躍する華々しい職種であるというイメージを持っている人も多いでしょう。

しかし、データを分析するにはデータを収集したり加工したりするなどの前処理が必要で、非常に細かく地道な作業が多いです。そのため、人によってはつらいと感じることもあるでしょう。

データサイエンティストは華やかさを求める人よりも、根気よく一つのことに打ち込める人に向いていると言えます。

専門分野のためスキルが習得しにくい

データサイエンティストは数学や統計学、AI、プログラミングなどのさまざまなスキルが求められます。

これらのスキルは専門分野であるため習得しにくく、とくに数学では回帰分析や微分積分など理系大学レベルの専門的知識が求められます。

専門分野のためスキルが習得しにくいというのも、データサイエンティストがつらいと感じる理由の一つだと言えるでしょう。

文系出身の人にはハードルが高い

データサイエンティストには上述したように数学や統計学、プログラミングなどの専門的な知識が必要とされます。

数学が苦手だったという文系出身の人は、多くの数学的知識が必要とされるデータサイエンティストの業務につらさを感じる可能性もあります。しかし、文系出身でも数学や統計学、プログラミングなどに興味がある人は業務を楽しく行えるでしょう。

常にスキルのアップデートが必要

データサイエンティストに求められる技術は日々進歩しているため、勉強して習得したスキルも時間の経過によって古いものになってしまうことがあります。

最新のスキルを身につけるために、常にスキルのアップデートが必要な点もデータサイエンティストがつらい理由として挙げられるでしょう。

周囲に相談できる相手が少ない

高度な知識やスキルを持つデータサイエンティストは一つの企業でたくさん採用される職種ではなく、社内に数名ほどしかいない場合が多いです。

人件費を抑えるために、小規模事業ではデータサイエンティストが一人しかいないこともあります。そのため周囲に相談できる相手が少なく心細い思いをしたり、孤独を感じたりすることもあるでしょう。

理想と現実のギャップが大きい

データサイエンティストは比較的新しい職種です。多くは新卒や研究職から転職する人で、データ分析の専門家として、華々しく活躍できるという大きな理想を持っているでしょう。

しかし実際に働いてみると地道な作業が多く、思っていたほど華やかな仕事ではなかったと感じることも多いようです。

このように理想と現実のギャップが大きいことも、データサイエンティストがつらいと感じる一因になっています。

「なんでも屋」にされがち

データサイエンティストは比較的新しい職種であるため、具体的な仕事内容や役割が周りに理解されていないことも多いです。

データサイエンティストはデータを扱う人という漠然としたイメージを持っている人も多く、データに関することは何でもデータサイエンティストの仕事だと思う人もいます。

そのため、本来ならデータサイエンティストではなくエンジニアなど別の職種の人がする仕事まで押しつけられ、仕事量が増えてしまうこともあるでしょう。

上司からの理解が得られにくい

データサイエンティストという職種は専門性が高く特殊な業務のため、専門外の人や管理職から理解が得られにくい場合があります。

上司自身がデータサイエンスに関わったことがなく、データサイエンティストの具体的な業務内容を知らない場合は、その働きを正当に評価できない可能性があるでしょう。

キャリアプランがイメージできない

企業で働く場合は上司や周りとの関わり方だけでなく、自身のキャリアプランも重要です。しかし社内にデータサイエンティストとして働く先輩がいない場合は、キャリアプランがイメージしにくいでしょう。

理由としては、将来どのような役割を担うのか、関連する部署との調整方法、マネジメントなどについて教えてくれる人がいないためです。

データサイエンティストは比較的新しい職種であるため、このような状況に置かれている人も多く、キャリアプランがイメージできずに悩む人も少なくありません。

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データサイエンティストの「つらい」を解消する3つの方法

データサイエンティストがつらいと感じる理由を解消し、やりがいを持って仕事を行うためにはどのようにすれば良いのか気になる人もいるでしょう。

ここでは、データサイエンティストの「つらい」を解消する方法について解説します。

周囲とのコミュニケーションを積極的に図る

データサイエンティストの具体的な仕事内容について、周囲の理解がないことでデータサイエンティストのつらさの原因となっている場合が多いです。

互いに理解がないことが原因で、人間関係に問題が生じることもあります。そのため、周囲の人と積極的にコミュニケーションをとり、ある程度腹を割って話せるようにしておくことが大切です。

転職を検討してみる

現状がどうしてもつらくて仕方がないという場合は、転職を検討してみるのも一つの方法です。データサイエンティストは需要が高いため、ほかの職種と比較して転職しやすいでしょう。スキルアップのために転職する人も増えてきています。

また、独立してフリーランスとして活躍する道もあります。自分で案件を獲得しなければなりませんが、十分なスキルを持っていれば会社員として働くより高い収入を得られる可能性もあるでしょう。

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フリーランスのデータサイエンティストになるには？メリット・キャリアパスも紹介

自分の理想とするキャリアを明らかにする

キャリアプランがイメージできないことがつらさの原因になっている場合もあるため、まずは自分が理想とするキャリアを明らかにすることが大切です。

データサイエンティストは経験とスキルを活かせる分野が多いため、上司にやりがいのある仕事を積極的に求めたりすると良いでしょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴

専門性が高いデータサイエンティストには、どのような人が向いているのか気になっている人もいるでしょう。

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について紹介するため、自分に適性があるかを判断する参考にしてみてください。

論理的思考力が高い

問題解決のために仮説を立てて検証し、データを分析、評価するのがデータサイエンティストの仕事です。そのため、物事を客観的に判断できる論理的思考力が高い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、データから規則性を見つけ予測を立てることが重要です。これまでの経験や個人的な意見を重視するようであれば正しい判断ができないでしょう。

データサイエンティストには物事を客観的に捉え、論理的思考で考えられるスキルが求められます。

忍耐力が強い

データサイエンティストの仕事はデータを分析するだけでなく、情報を収集したり加工したりなど地道な作業が多く、忍耐力が求められます。

膨大なデータの中から必要なデータを収集し分析することは、途方のない作業です。しかし地道な作業でも苦に感じない忍耐強さを持っていれば、データサイエンティストとして長続きするでしょう。

情報収集が苦にならない

情報収集が苦にならず、企業の問題解決に積極的に取り組む姿勢を持っている人は、データサイエンティストに向いている可能性があります。

データサイエンティストは必要な情報を集めて分析し、その結果に基づいて提案をしますが、情報収集には多くの時間を費やします。そのため、情報収集が苦にならず、データ分析をすることが好きな人はデータサイエンティスト向きでしょう。

データを分析するのが好き

データサイエンティストは物事のあらゆる面からアプローチして比較検証を行い、課題の克服や目標達成など与えられた任務をこなすのが仕事です。

そのため、データを分析するのが好きな人はデータサイエンティストに向いているでしょう。また、数学や統計学、プログラミングなどを扱うため、分析だけでなく数字が好きな人にも向いています。

データサイエンティストのやりがい

データサイエンティストにはつらいこともありますが、やりがいも大きい仕事です。データサイエンティストには経営状況の改善などの重要な役割があり、自分の考えた改善策が会社に大きな影響を与える場合もあります。

とくに困難な問題を解決したり、自分の出した案により新しいシステムが導入されたりするなど会社に大きな変化をもたらした場合は、大きなやりがいを感じられるでしょう。

データサイエンティストに今後の需要・将来性はある？

データサイエンティストは世界中で注目されている職種であり、今後さらに需要が高まる職種です。

情報収集や分析を行うことで競合他社に優位に立ち回れるため、現在データサイエンティストは人手不足だと言われています。

人工知能がデータサイエンティストの仕事を奪うのではないかという懸念の声もありますが、各業界の専門知識を用いたデータの分析は人工知能には難しいでしょう。そのため、データサイエンティストの仕事がなくなる可能性は低いでしょう。

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データサイエンティストの将来性とは？高い理由・懸念されることを紹介

データサイエンティストの「つらい」を解消しよう

データサイエンティストの主な仕事内容や、つらいと感じる理由、つらさを解消する方法などを詳しく解説しました。データサイエンティストにはつらいと感じる部分がありますが、それと同時に大きなやりがいを感じられる仕事でもあります。

データサイエンティスト特有のつらさを解消し、やりがいを感じられるようにするためには、周囲にデータサイエンティストの仕事を理解してもらうことが大切です。紹介した内容を参考に、データサイエンティストの「つらい」を解消する方法を知り、活躍できるデータサイエンティストになりましょう。

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