データサイエンティストに向いている人の9つの特徴とは？「やめとけ」と言われる理由についてもご紹介！

データサイエンティストは、データ収集や整理、データを用いた分析を行うことで、課題を特定したり施策を提案したりすることが主な仕事です。

この記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴、向いていない人の特徴から、仕事のやりがいや未経験からデータサイエンティストを目指す方法についても紹介しています。データサイエンティストになることを検討している人はぜひチェックしてみてください。

データサイエンティストに向いている人の9つの特徴

データサイエンティストとは、データの収集・分析を行うことで、ビジネス上の課題解決や意思決定のサポートを行う仕事です。近年注目を集めている仕事の一つですが、データサイエンティストという仕事には、人によって向き不向きがあります。

データサイエンティストに興味がある場合、どのような人がデータサイエンティストに向いているのか把握しておくと良いでしょう。

データサイエンティストに向いている人にある特徴を紹介していくため、参考にしてみてください。

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• 論理的思考が得意
• プログラミングが好き
• 情報収集・分析力がある
• 数字や数学が得意
• 問題解決が得意
• コミュニケーション能力が高い
• 締め切りを厳守する
• 忍耐力がある
• 地道に作業できる

論理的思考が得意

論理的思考とは、物事の筋道を立てて考え、結論を導き出す思考能力を指します。

論理的思考が得意な人であれば、ロジカルに検証することができるため、データサイエンティストに向いている人と言えるでしょう。

プログラミングが好き

データサイエンティストは、データの加工や可視化のためにプログラムを使用することがあります。企業のデータは多様で、バラバラのフォーマットが混在することもあり、その整理のためにバッチを作成しプログラムで更新を行う場面もあります。

データサイエンティストとして効率よく仕事を行うためには、プログラミングスキルが必要なので、プログラミングの学習が好きな人に向いています。さまざまな場面でITスキルが役立つため、積極的に習得することをおすすめします。

情報収集・分析力がある

データサイエンティストはデータ収集も重要な仕事です。

目的に応じて最適な情報を集め、物事の要素や側面を分析する能力が必要です。仮説を立てて事実を探求し、目標達成や課題解決に向けてミッションを遂行します。

データ分析はビジネスの拡大や施策立案に寄与しますが、基本的には意思決定のサポートを担います。地道な作業とデータ整理に取り組むのを楽しむ方にとって、この仕事は適していると言えるでしょう。

数字や数学が得意

データサイエンティストの仕事として「データ分析」があります。データ分析では確立や統計学、微分積分、行列、回帰分析といったさまざまな大学レベルの数学の知識が必要になります。

基本的に、数学的知識のうえに成り立っているものであるため、数学が得意な人の方が向いていると言えるでしょう。

問題解決が得意

データを分析し有用な情報を抽出するためには、仮説を立案し検証方法を設定する必要があります。

しかし、実際の業務では予想外の結果ややり直しが発生することもあります。そんな時でも問題解決のスキルがあれば、自ら解決して目標達成できます。データサイエンティストには、知識と経験だけでなく、柔軟性と創造性を備えた問題解決能力が重要です。

SPSSやSAS、Tableauなどのツールにも習熟しておくと役立つでしょう。

コミュニケーション能力が高い

データサイエンティストはデータの分析結果を他の人にわかりやすく伝え、相手の考えをきちんと理解する必要があるため、コミュニケーション能力が必要になります。

また、分析結果やそれをもとにした提案をプレゼンテーションすることもあるでしょう。

プレゼンテーションではメッセージを明確にし、根拠を示し、相手からの質問にわかりやすく回答する必要があるため、コミュニケーション能力が高い人の方がデータサイエンティストに向いています。

締め切りを厳守する

データサイエンティストの業務は、限られた時間の中で行われるケースがほとんどで、その中で多くのタスクをこなしていく必要があります。

さらには、業務の途中で新しいデータが追加されたり、モデルの仕様が変更されたりするケースもあるでしょう。このような状況でも、データサイエンティストは時間を守る必要があるため、締め切りを厳守できる人はデータサイエンティストに向いています。

忍耐力がある

データサイエンティストは業務でも細かい作業が必要になります。さらに、同じようなデータ解析作業を繰り返し長時間行わなければいけないため、根気強さが必要とされます。

結果が出るまで、長時間にわたって仮説の立案と検証を繰り返して行えるような忍耐力のある人は、データサイエンティストに向いている人と言えるでしょう。

地道に作業できる

データサイエンティストという仕事に華やかなイメージを持つ人も多いでしょうが、実際には地道にデータを集計する地味な仕事になります。

たとえば、データの集計や分析には時間がかかります。また、同じような作業を繰り返して行うことも多いため、根気強く地道に作業ができる人はデータサイエンティストに適性があるといえるでしょう。

細かくデータを分析して管理し、作業を繰り返して行うことが好きであれば、データサイエンティストへの適性があります。

データサイエンティストに向いていない人の3つの特徴

ここまで、データサイエンティストに向いている人の特徴を紹介してきましたが、逆にデータサイエンティストに向いていないという人もいます。

データサイエンティストは専門性が高く、求められるスキルも多い専門職であるため、向いていない人がデータサイエンティストになれば苦労する可能性もあります。

ここからは、データサイエンティストに向いていない人の特徴を紹介していくため、参考にしてみてください。

• 細かい作業が嫌い
• 数学やデータ処理が苦手
• 華やかなイメージを好む

細かい作業が嫌い

データサイエンティストは、膨大な量のデータの管理や計画の作成といった細かな作業も仕事となります。そのため、細かな作業が嫌いな人はデータサイエンティストには向いていないと言えるでしょう。

普段から細かなデータの入力作業を行い、特徴のある箇所などを確認してアルゴリズムなどを検討することになるため、細かい作業が苦手な人だと苦労することがあるでしょう。仕事でストレスを溜めることも多くなる可能性があります。

数学やデータ処理が苦手

データサイエンティストには大学レベルの数学の知識が必要になります。データサイエンティストとして仕事をする場合、高度な数学の知識は必須のため、数学が苦手な人はデータサイエンティストには向いていません。

また、データサイエンティストの仕事はデータ処理を行うことも必須です。データの処理に苦手意識があるような人も、データサイエンティストに向いていないといえるでしょう。

華やかなイメージを好む

データサイエンティストは華やかなイメージを持たれやすく、比較的新しい職業であるため、最先端の技術を扱う職業として注目もされています。

しかしながら、華やかなイメージに憧れて、データサイエンティストになりたいと考えているような人は、データサイエンティストには向いていないと言えるでしょう。

実際のデータサイエンティストの仕事には細かい作業が多く、レポートの作成や会議など付随する業務も多いです。そのため、単に華々しいイメージだけに憧れている人がデータサイエンティストになると、ミスマッチが発生する可能性が高いでしょう。

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データサイエンティストの役割

データサイエンティストの役割とは膨大な量のデータを収集、分析し、活かせる形に整形して、課題解決案を提案することです。

単にデータ分析を行い、結果を提示するだけでなく、クライアント企業の抱えているビジネス上の課題解決や経営戦略に活かすための提案を行うところまでが仕事となります。そのため、データサイエンティストに対して求められる知識やスキルは専門性が高くなります。

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データサイエンティストに必要なスキル・能力

データサイエンティストを目指す場合は、データサイエンティスト協会が設定しているスキルを獲得しておく必要があるでしょう。

データサイエンティスト協会では、必要なスキルを3つ提示しています。ここでは、データサイエンティストに必要なスキル、能力を紹介するため、ぜひ参考にしてみてください。

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データサイエンス力

情報処理やAI、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力のことを言います。

データサイエンティスト協会では、データサイエンティストのことを「データサイエンス力やデータエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」であると定義しています。

そのため、データエンジニアには、データサイエンスに必要な基礎的な数学、データへの理解や検証、機械学習技法、AIなどの知識が必要です。

データエンジニアリング力

データサイエンスを意味のある形として使えるようにし、実装や運用ができるようにする力のことです。

具体的には、環境構築やプログラミング、ITセキュリティ、データ加工といった能力が求められます。

ビジネス力

課題背景を理解したうえで、ビジネス課題を整理し、解決する力のことです。

データサイエンティスト協会が定義しているデータサイエンティストのビジネス力とは、社会に役に立つ意味のある活動全般を指します。またマネジメントやコミュニケーション、プレゼンテーションの能力も必要です。

データサイエンティストになるのを「やめとけ」と言われる理由

本記事でも紹介してきた通り、データサイエンティストに対して求められる知識やスキルはとても高度で幅広いです。そのため、データサイエンティストになるのはやめとけと言われることもあります。

データサイエンティストに興味を持っている人の中には、具体的になぜやめとけと言われているのか知りたい人もいるでしょう。ここでは、データサイエンティストになるのを「やめとけ」と言われる理由を紹介していきます。

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必要な知識が高度で多過ぎ

データサイエンティストに必要とされる知識は専門性が高く、求められるスキルも高度です。データサイエンティストが業務で行うタスクには、データの収集や分析、可視化、モデリング、予測と言ったさまざまなものがあります。

また、求められる知識も機械学習やプログラミング言語の知識、ビジネス知識など、非常に幅広いのが特徴です。このように、求められる知識が高度かつ多過ぎることから、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。

責任が重い

データサイエンティストは、クライアント企業のビジネス上の課題解決のためにデータ分析を行います。データサイエンティストが出した結果は企業の経営にも影響を与えるため、ミスのない完璧なデータが期待されています。

万が一間違ったデータを出してしまえば、それだけでも企業にダメージを与えかねないことから、データサイエンティストは責任が重い仕事であると言えるでしょう。

仕事量が膨大

データサイエンティストは、仕事の範囲が明確化していないことから基本的に業務量が多く、複数の仕事を頼まれるケースも多いです。

そのため、自分でしっかりとタスク管理をしなければ日々の仕事をこなすことはできません。このように、一人で膨大な量の仕事をこなさなければいけないこともあります。

継続的に学習する必要がある

IT業界は技術革新のスピードが速く、日進月歩で発展しています。データサイエンティストが扱う領域でも、新しい技術や分析手法などが登場するため、データサイエンティストになってからも継続的な学習が必要です。

データサイエンティストは、業務と並行して常に新しい技術や情報をキャッチアップしていく必要があるため、やめとけと言われることがあります。

学習のための費用が大きい

データサイエンティストは業務に携わるようになってからも、自分で積極的に学習を進めていく必要があります。

オンライン学習やセミナー、書籍など、データサイエンティストは学習のためのコストも大きくかかることがあります。

学習教材の中には無料で利用できるものもありますが、データサイエンティストに求められるようなクオリティの高い学習を望む場合は、有料のものが良い場合があります。

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はやめとけ」と言われることもありますが、この仕事は需要が高く、データ分析によって得られた知見を社会や企業に活かせる仕事です。そのため、データサイエンティストとして働くことにはさまざまなやりがいがあります。

ここでは、データサイエンティストのやりがいを紹介していくため、データサイエンティストを目指している人は、ぜひ参考にしてみてください。

難題を解決したときの達成感

データサイエンティストが関わるミッションは、企業の経営に関わる重要なものであるため、仕事にはプレッシャーもかかります。

しかし、自身のスキルを活かして大きな問題を解決へと導くことができれば、それだけ人から感謝もされるでしょう。データサイエンティストは誰でもなれる仕事ではないため、自分にしかできない仕事を果たせるということは、大きなやりがいに繋がります。

需要が大きい

IT業界は現在人材不足の状態になっていますが、その中でも先端分野を担うデータサイエンティストは需要に対して供給が足りていない状態です。そのため、さまざまな企業から必要とされる仕事であるというやりがいがあります。

人手不足の状態であるため、今後も仕事に困るようなことはないでしょう。また、需要が高い職種であることから、しっかりとスキルを身につけて経験を積んでおけば転職先も見つかりやすいです。

会社の経営に貢献できる

データ分析の結果をもとに、企業の課題解決をサポートすることも仕事の一つです。そのため、経営戦略にも大きな影響を与える重要な仕事となっており、会社の経営に貢献できるというやりがいがあります。

仕事をしていると、経営者に近い目線で物事を考える機会は多いです。直接企業の上層部と意見を交わす機会もあるため、ビジネススキルも磨きやすく、成果によっては直接評価にも繋がりやすいと言えるでしょう。

幅広い分野で活躍できる

近年ではデータの重要性が増してきており、蓄積したデータの活用を進める企業が業界を問わず増えてきています。そのため、データサイエンティストであれば、さまざまな分野で活躍できる点もやりがいです。

データを活用することで業務効率化を進めることも可能なため、データサイエンティストの需要はさまざまな業界で存在しています。そのため、自分が興味のある分野、業界でも活躍することができるでしょう。

将来性がある

今後、AI技術の発展によって人の仕事はAIに代替されていくとも言われています。データサイエンティストの場合も、技術の発展によって今よりも便利なデータ分析ツールが登場する可能性があるでしょう。

しかし、データサイエンティストはデータ分析の結果をビジネスに活かすという役割があるため、将来的に仕事がなくなることは考えにくいでしょう。

データサイエンティストの仕事には人の力が必要であるため、データサイエンティストには将来性があると言えます。

転職やフリーランスとして独立しやすい

データサイエンティストは、クライアント企業のビジネス上の課題解決をサポートすることが仕事です。このような業務はフリーランスでも対応可能であるため、努力次第で独立もしやすいというやりがいがあります。

スキルを磨いて実績を積んでおけば、独立してフリーランスのデータサイエンティストとして活躍することも視野に入れられるでしょう。フリーランスになれば、年収の大幅な上昇も期待できます。

また、市場価値が高くデータサイエンティストは転職もしやすい傾向があるため、自分の希望条件に合った職場への転職もしやすいでしょう。

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未経験からデータサイエンティストになる方法

データサイエンティストは、専門性の高い知識やスキルを数多く習得しなければいけない仕事であるため、未経験からデータサイエンティストを目指すのは簡単ではありません。

未経験からデータサイエンティストになろうとした場合、その方法としては勉強してから就職する方法と、近い職種に転職して経験を積む方法の2種類があります。

ここでは、未経験の状態でデータサイエンティストとしてキャリアを築く方法を紹介していくため、どのような方法があるのか参考にしてみてください。

知識を身につけてから就職する

未経験からデータサイエンティストを目指す場合、勉強してある程度の知識を身につけてから就職するという方法もよいでしょう。データサイエンティストの知識を学ぶには、勉強会やワークブックなどを利用する方法があります。

勉強会やスクールなどを利用すれば、わからないことがあった場合に直接講師に質問することができるため、独学で学ぶよりも挫折するリスクが少なくて済みます。

また、周りには一緒に勉強する仲間がいるため、学習に対するモチベーションを保ちやすいでしょう。

類似の職種で経験を積んでから挑戦する

近い職種で経験を積んでからデータサイエンティストになる方法も視野に入れましょう。データサイエンティストに近い職種としては、マーケターやアナリスト、エンジニアなどが挙げられます。

これらの仕事に転職して経験を積めば、データサイエンティストに必要とされるスキルのいくつかは習得することが可能です。また、社内の教育制度がある会社であれば、業務では習得できないようなスキルも磨きやすいでしょう。

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データサイエンティストに役立つおすすめの資格

データサイエンティストには数多くの知識やスキルが求められます。そのため、資格取得を通してこれらの知識やスキルを習得するのがおすすめです。

資格を取得すれば、知識やスキルを客観的に証明できるようになります。ここでは、データサイエンティストに役立つおすすめの資格を紹介するため、どのような資格があるのか参考にしてみてください。

G検定

G検定とは、ディープラーニングやAI技術に関する検定試験です。日本ディープラーニング協会が認定している資格で、理論を中心としたジェネラリスト向けの資格となっています。

G検定を取得することで、ディープラーニングの基礎知識を習得しており、知識を活かして適切な活用方針を決定し、事業に活用できるスキルを持つことの証明になります。

E資格

E資格とは、G検定と同様に日本ディープラーニング協会が認定しているディープラーニングやAI技術に関する資格です。こちらはエンジニア向けの資格となっているため、ディープラーニングの実装を目的としているエンジニアにおすすめです。

E資格を取得すれば、ディープラーニングの理論について理解し、適切な手法を選択、実装できるスキルを持っていることの証明になります。

ただし、E資格を受検するには、協会が指定している教育プログラムを修了しておく必要があることに注意しましょう。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITエンジニアの登竜門とされているIT系の国家試験です。IPAが認定している情報処理技術者試験の1区分で、コンピューターの仕組みやプログラミング、データベースや経営など幅広い知識が求められます。

試験勉強を通してITエンジニアに必要とされる幅広い知識の学習ができるため、データサイエンティストに必要なIT知識を習得することができます。

出典｜参照：基本情報技術者試験(FE)｜IPA

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基本情報技術者試験の難易度は？偏差値や勉強時間もご紹介！

統計検定

統計検定とは、統計に関する知識を証明できる検定試験です。統計検定には4級から1級までの5段階の種別が設けられているため、自分のレベルに合った試験を受験できます。

統計検定ではデータに基づいた客観的な判断を行い、課題を解決するためのスキルを評価します。統計学はデータサイエンティストに必須の知識であるため、独学で習得するよりも資格取得を通して勉強すると良いでしょう。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験とは、データベースに関係する知識やスキルを認定するIT系の国家資格です。基本情報技術者試験と同じく、情報処理技術者試験の1区分ですが、非常に難易度の高い試験となっています。

データベースの専門家としてのスキルを証明できるデータベース管理者やインフラエンジニア向け資格であるため、データサイエンティストにもおすすめです。

出典｜参照：データベーススペシャリスト試験｜IPA

AI実装検定

AI実装検定とは、AIの基礎から実装まで学べる資格です。ディープラーニングの実装能力や知識を測る検定試験となっており、B級、A級、S級という3つの認定レベルが設けられています。

G検定やE資格の実装レベルを意識した構成になっており、試験に合格することで「ディープラーニング実装師」という称号を得ることができます。

データサイエンティストは向いている人でなくても挑戦するメリットがある仕事

データサイエンティストは高度なスキルが必要ですが、挑戦する価値のある仕事です。

向いているかどうかは重要ですが、記事で紹介したデータサイエンティスト向きの特徴や必要なスキルを参考にして、自分に足りないスキルを把握しましょう。

必要なスキルを身につけて進めば、データサイエンティストの道が開けるでしょう。自分に向いているかわからなくても、挑戦することで新たな可能性を発見できる可能性があります。データサイエンティストにはやりがいもありますので、ぜひチャレンジしてみてください。

＼＼未経験からでもデータサイエンティストを目指せます／／