データサイエンティストがつらいのは本当か？

データサイエンティストはビッグデータを活用して企業の経営状況を改善したり、売上向上のための施策を考えたりする重要な職種です。近年のIT技術の進歩に伴い、データ活用や分析がビジネスにおける重要なテーマとなっています。

そんなデータサイエンティストですが、「つらい」「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がつらい理由として、仕事内容が周りに理解されにくい・地味な作業が多く華やかさがないなどがあります。また、比較的新しい職種のため業務内容が定まっておらず、データサイエンティストとは関係ないようなことを任されることがあります。

データサイエンティストは、企業の経営状況を左右することもある責任重大な職種です。そのため表舞台で活躍してそうな華やかなイメージがありますが、実際はデータ収集・整理など改善策を出すまでの準備作業が大半です。

実際にデータサイエンティストとして就職したあと、実務を経験して理想と現実のギャップに苦しんで後悔した人も多いでしょう。

データサイエンティストはつらいがやりがいも大きい

データサイエンティストはつらいこともありますが、同時にやりがいも大きい職種です。データサイエンティストには商品開発や経営戦略などの改善という重要なミッションがあり、自分が出した改善策が企業の売上に大きな影響を与えることもあります。

特に難しい課題を試行錯誤して解決したときは、達成感も大きく周りからの評価も大きいでしょう。また、自分が出した案によって新製品が開発された・新しいシステムが導入されたなどといった大きな変化をもたらしたときも、やりがいを感じることができます。

改善策を出すには、データを集め分析し仮説を立てて試行錯誤するといった長い工程が必要です。苦労も大きいですが、結果が報われたときは喜びも大きいでしょう。データサイエンティストはさまざまな業界で活躍が求められており、今後も需要は高いと言えます。

データサイエンティストの具体的な仕事内容

ここでは、データサイエンティストの具体的な仕事内容を紹介します。データサイエンティストの仕事の最終目的は、企業が抱える問題・課題の解決です。集めたデータから立てた仮説の立証・評価を繰り返し、問題解決のための施策を出します。

また、データサイエンティストはIT業界だけではなく、金融・広告・不動産・通販などあらゆる業界で活躍しています。そのため、ITの知識だけでなく各業界の専門知識も併せ持っています。各業界に関する知識を身に着けることで、より精度の高い分析と改善案の立案が可能です。

なお、データサイエンティストは大量且つ複雑なデータを整理・分析する必要があるため、統計検定・情報処理技術者試験といった資格に勉強に励むのも良いでしょう。

【参考】：統計検定とは｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate

【参考】：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：スケジュール、手数料など

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

マイナビエージェントでは職種別の年収ランキングを公開しています。データサイエンティストの年収はランキングに含まれていませんが、似た職種であるシステムコンサルタントの平均年収は610万円となっています。これはあくまで平均であり、業種・業界によっては平均年収がさらに高い可能性もあります。

【参考】：職種別平均年収ランキング｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント

【参考】：データサイエンティストの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント

データサイエンティストがつらい理由3つ

ここでは、データサイエンティストがつらいと感じる理由を3つ紹介します。データサイエンティストは華やかなイメージがありますが、デメリットも理解した上で転職や就職の参考にしてください。

データサイエンティストの仕事内容はデータの収集・分析をし、仮説を立ててトライ&エラーを繰り返してやっと結果に辿り着きます。しかし、上層部の人の中にはデータさえあればすぐに改善策を出すことができると思っている人もいるかもしれません。

そのため、無理難題を出されたり期待が大きすぎたりすることがあります。また、分析結果がすべて成果につながるわけではないため、時間をかけたにも関わらず努力が報われないこともあるでしょう。

「周りからの期待に応えなければ」というプレッシャーがあるため、精神的にタフな方でないとつらいと感じるかもしれません。

データサイエンティストという職種の歴史はまだ浅く、具体的な仕事内容や役割が周知されていません。そのため、「データに関することならデータサイエンティストの仕事だ」と思っている人もいます。

また、データサイエンティスト自体の人口も少ないため、社内で複数のタスクを受け持つこともあるでしょう。本来の業務とは違うことを任されてしまうため、自分のやりたいことができずに不満に感じることもあります。

データサイエンティストはデータを分析して経営戦略や商品開発に貢献するといった、表舞台で活躍するようなイメージがあります。しかし、実際の業務のメインはデータの収集や整理、システムのプログラミング作業などのデスクワークです。

課題解決のためのプランをプレゼンしたりクライアントや関係者と打ち合わせをしたりもしますが、目立つような仕事は思っているよりも少ないです。

データサイエンティストに向いている人の特徴3つ

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3つ紹介します。ネガティブなイメージもあるデータサイエンティストですが、以下の特徴がある方なら、データサイエンティストとして楽しく仕事ができるでしょう。

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

課題解決のための改善案を出すには、できるだけ多くの情報が必要です。また、情報の質にもこだわる必要があります。あらゆる面からアプローチをして情報を探し、さまざまな側面から分析できる人なら、データサイエンティストとして活躍できます。

対象となる業界や物事によっては情報が少ない場合もありますが、黙々と作業をするのが好きな人であればそれほど苦ではないでしょう。

データを見て客観的に物事を判断できる論理的思考力がある人は、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データを分析し、規則性を見つけ予測を立てることが大切です。そのため、個人的な感想や今までの経験などを重視するような人だと、正しい判断ができない恐れがあります。

物事を客観的にとらえ冷静な判断ができる人なら、データサイエンティストの仕事を楽しいと感じるでしょう。

課題解決のためには、何度も仮説を立てて最適な答えを出す必要があります。そのため、最適な答えが出るまで試行錯誤ができる人がデータサイエンティストに向いています。また、苦労して導き出した答えが期待したものと大きく異なることもあるでしょう。

その場合も、0から情報収集をやり直すという激務に耐える忍耐力も重要です。

【参考】：データサイエンティストの求人｜求人・転職エージェントはマイナビエージェント

データサイエンティストは今後需要が高まり、将来性もある

データサイエンティストにはつらいと感じることもありますが、一方で企業の今後を左右するような重要なポジションであり、やりがいも大きいです。今後もあらゆる業界で重宝される存在となるでしょう。

なお、AI技術の進歩によるデータ分析の自動化や、ITブームによる求人の飽和状態でデータサイエンティストの将来が懸念されています。

しかし、各業界の専門知識を取り入れたデータ分析はAIには難しく、AIがデータサイエンティストの代わりとなるのはまだまだ先でしょう。今後はデータサイエンティストとしての仕事が正しく認知され、活躍の場が広がると予想されます。

そこでぜひご活用いただきたいのがマイナビIT エージェントです。 

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