データサイエンティストになると後悔する？

データサイエンティストと言えば、ビッグデータの分析をもとに有益な情報を生み出すデータのスペシャリストですが、高年収で需要も高い華やかなイメージを持っている方も多いでしょう。しかし、インターネット上では「つらい」や「やめとけ」という声も多く聞かれます。

その言葉通り、データサイエンティストは、なって後悔するような職種なのでしょうか。本記事では、データサイエンティストの仕事内容や年収を紹介するとともに、なぜ後悔する人がいるのか、反対にどのようなメリットがあるかを解説します。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データサイエンティストは要求レベルが高いがスキルアップできる職種

データサイエンティストになって後悔する大きな理由に、想像以上に幅広いスキルを求められることが考えられます。

データサイエンティストは、データ分析のプロフェッショナルであり、数学や統計学、AIに特化したエンジニアというイメージが強いかもしれません。しかしその実態は、上記スキルだけでは到底業務を進められず、ビジネス思考やプレゼンテーション力、コミュニケーション力も強く求められています。企業によっては何でも屋という扱いを受けることもあるでしょう。

加えて、主となるデータ分析技術も日々進歩しており、キャッチアップのためには多大な学習時間も必要です。このように、データサイエンティストの業務は想像以上に様々なことをしなければならず、転職前に描いていたイメージとのギャップが大きくなりがちと言えます。

しかし、その一方で、上記は幅広いスキルを身につけられることの裏返しでもあるので、スキル習得が苦にならないのであれば、より付加価値の高いエンジニアになれるというメリットがあるとも言えます。

データサイエンティストについて

本題である後悔する理由を説明する前に、まずはデータサイエンティストについておさらいしていきましょう。

データサイエンティストとは、企業の持つビッグデータを分析することで有益な情報を抽出し、ビジネス価値を創出するデータ分析のスペシャリストです。

AI技術の発展とともに注目が高まっている本職種は、年々需要も高まっており、今後不足するのではという声も聞かれるほどです。AIを使った高度なデータ分析を通して企業に利益をもたらすというエンジニアの花形とも言えるイメージから、データサイエンティストを目指している方も多いのではないでしょうか。

似た職種にデータアナリストがありますが、こちらはデータサイエンティストと異なり、データの分析のみを担当する職種です。そのため、データサイエンティストの業務の中の一部分を行うようなイメージです。

データサイエンティストの主な業務内容は、以下の4つに分類できます。

取り組む課題の決定 まずは企業が抱えている課題の中から、データ分析によって解決に導きたい課題をビジネス視点から設定します。課題に対してどのようなデータを収集すればよいかもここで決定されます。

データ収集 設定した課題解決に必要なデータ収集を実際に行う重要なフェーズです。データ収集方法についても検討する必要があり、場合によってはプログラムを設計します。ここで有用なデータを大量に取得できるかどうかが後々のフェーズで重要になってきます。

データ分析 収集したデータを分析し、課題解決に必要な情報を抽出します。多くのケースではビッグデータの分析が求められており、高度なAI技術や統計学が必要であるため、データサイエンティストの腕の見せ所です。場合によっては、クレンジングと呼ばれるデータの加工を行うこともあります。

分析結果の報告 分析により得られた結果をレポートにまとめ、経営層に報告するフェーズです。自らの成果をわかりやすく明確に伝えられなければ、今までの業務が無駄になることもあります。プレゼンテーション力やコミュニケーション力が必要となるフェーズと言えます。

データサイエンティストの年収は、類似職種であるアナリストの年収を参考にすると「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

このように比較的高い年収のデータサイエンティストは、それに見合ったスキルが求められ、仕事の難易度も高くなるでしょう。しかし、他業種から転職することができれば、企業によっては年収アップが期待できるため、スキルを身に付けて転職する価値はあります。

【参考】：マイナビエージェント職業別年収ランキング ※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

データサイエンティストになって後悔する理由

データサイエンティストになって後悔する理由にはどのようなことがあるのでしょうか。ここでは代表的なものを紹介していきます。

データサイエンティストの実態として、学習に要する時間が非常に多く、継続的な学習を業務と並行して行わなければなりません。したがって、上記が難しい方はこれらを後悔する可能性があります。

データサイエンティストの主な業務内容であるデータ分析は、数学や統計学をベースにしており、それらを勉強していくことが必須です。通常のエンジニアではあまり縁がなく、難易度も高いこれらを勉強していくことは、適性のない方にとって後悔したくなる要因になるでしょう。

加えて、必要不可欠なAI技術は日々進歩しており、論文を読んだり、業務の中で試したりするなどして、常にキャッチアップをしていかなければなりません。こうした勉強は業務中だけでは足りず、業務外でも勉強を行う必要が出てきます。

データサイエンティストは単なるエンジニアではなく、ビジネス思考力を持ったエンジニアであることが業務内容から求められています。

エンジニアとしての技術分野に関する知識だけでなく、会社を取り巻く環境、ユーザの視点、利益創出の方法を考えなければならず、難しく感じるエンジニアも多いことでしょう。こうした業務のハードルの高さを職に就いてから気付き、後悔することも多いのではないでしょうか。

コミュニケーション力もデータサイエンティストにとって必須であり、技術分野は得意でも左記が苦手なエンジニアであれば、後悔する要因に繋がります。

データサイエンティストの業務の性質上、企画からその実施までを担当しなければならず、その過程で多くの人と協力しなければなりません。また、報告の際には経営層のメンバーへわかりやすく説明をすることが求められるため、プレゼンテーション力も求められることにもなるでしょう。

データサイエンティストになるメリット

ここまで後悔する理由を述べてきましたが、データサイエンティストには、それらのデメリットを打ち消すメリットがあります。ここでは代表的なものを紹介していきます。

データサイエンティストの主な仕事はビッグデータから価値のある情報を生み出すことですが、この分野はまだまだ発展途上であり、社会から大きく注目されている分野です。また、ビッグデータから生み出される価値も、単なる一企業の利益創出にとどまらず、新たな社会常識を作り出してしまう可能性も秘めています。

このような社会を大きく動かせる仕事ができる点で、データサイエンティストは非常にやりがいのある仕事であると言えるでしょう。今の仕事よりももっと難易度が高く挑戦的な仕事をしたいと考えている方にとっては向いている職種と言えます。

後悔する理由として挙げましたが、データサイエンティストの業務をこなすには幅広いスキルが必要です。それは逆に言えば、継続して仕事を続けられれば幅広いスキルを身に付けられることにもなります。

AIを使いこなすのに必要な数学や統計学の知識を始め、データ分析を実装するコーディングスキル、製品への組み込み開発スキルは代表的な技術分野であり、これらを習得するチャンスがあります。さらに、ビジネス思考やコミュニケーション力、プレゼンテーション力も鍛えることができるでしょう。

データサイエンティストには3つのスキルが必要？年収や資格も解説

IoTが浸透し、ビッグデータ分析の需要が高まり続けている今、データサイエンティストの需要も高まっています。しかし、ここ日本ではデータサイエンティストが不足していると言われています。

データサイエンティスト協会が2022年に行った採用動向に関する調査によると、データサイエンティストを目標通り確保できなかった企業は62%となっており、前年よりも拡大しているようです。

このような飽和とは程遠い状況では、データサイエンティストとしてのキャリアを積み、それに見合ったスキルを持つことができれば、その後の転職で有利になるでしょう。

【参考】：データサイエンティスト協会による調査

データサイエンティストを目指すには企業選びが重要

本記事では、データサイエンティストになったエンジニアがなぜ後悔するのか、その理由を解説していきました。確かに同職種は、幅広いスキルが求められ、技術分野も専門性が強く、難易度が非常に高い職種であると言えるでしょう。

しかし、昨今のデータサイエンティスト不足やその高度なスキル要件から、高年収を狙うことができ、エンジニア市場における転職も有利な条件で行うことができます。

では、データサイエンティストを目指すにあたって、スキル要件を身に付けたあとはどのようにして求人を探せばよいのでしょうか。数ある求人サイトの中から自分に合った会社を見つけることは容易ではありません。

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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