データサイエンティストはやめとけ？向いている人や年収を紹介
・「データサイエンティストがやめとけと言われる理由は何だろう？」
・「データサイエンティストはどんな人が向いているのだろう？」
・「データサイエンティストはどんな人が向いているのだろう？」
という疑問をお持ちではありませんか？
本記事では、そんな疑問の解決に役立つ内容を
本記事では、そんな疑問の解決に役立つ内容を
- データサイエンティストがやめとけといわれる理由
- データサイエンティストになるメリット
- データサイエンティストの適性診断
の順番に解説していきます。
データサイエンティストを目指すか悩んでいる人には役立つ記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
データサイエンティストを目指すか悩んでいる人には役立つ記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
データサイエンティストは後悔する？やめとけといわれる理由
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。
その理由は、以下の5つが挙げられます。
その理由は、以下の5つが挙げられます。
【データサイエンティストはやめとけと言われる理由】
・一人に対する仕事が多く、責任も重いから
・マルチタスクをこなす必要があるから
・地道な作業が多いから
・専門性が高いスキルが求められ、学び続ける必要があるから
・データサイエンティストが飽和するという見解もあるから
・一人に対する仕事が多く、責任も重いから
・マルチタスクをこなす必要があるから
・地道な作業が多いから
・専門性が高いスキルが求められ、学び続ける必要があるから
・データサイエンティストが飽和するという見解もあるから
それぞれ1つずつ確認していきましょう。
責任が大きいから
データサイエンティストは、黙々とデータ分析を行う裏方というイメージがありますが、企業の方針を決める役割を担う責任が重い仕事と言えます。
現代のビジネスにおいてデータは、企業の課題を解決したり新たな事業を進めたりするための貴重な財産です。
データサイエンティストは、膨大なデータを活用して、企業が成果を出せるような解決策やビジネスモデルを創出する責任ある仕事なのです。
現代のビジネスにおいてデータは、企業の課題を解決したり新たな事業を進めたりするための貴重な財産です。
データサイエンティストは、膨大なデータを活用して、企業が成果を出せるような解決策やビジネスモデルを創出する責任ある仕事なのです。
マルチタスクをこなす必要があるから
データサイエンティストは、データ分析以外にも解析結果の提案や新たなデータ収集など、複数の業務をこなすことが必要です。
特に、プロジェクトによっては、上流から下流までを担う場合もあり、幅広い知識が求められます。
データサイエンティストは、マルチタスクで業務を進める場合が多い職業と言えるでしょう。
特に、プロジェクトによっては、上流から下流までを担う場合もあり、幅広い知識が求められます。
データサイエンティストは、マルチタスクで業務を進める場合が多い職業と言えるでしょう。
地道な作業が多いから
データを活用するという意味で花型の職業というイメージが強いデータサイエンティストですが、中には地道な作業があります。
データの集計や分析は、多くの時間がかかることがほとんどで、さらには単調な作業をしなければならない場合もあります。
地道な作業が苦手な人にとっては、データサイエンティストの仕事はきつく感じるかもしれません。
データの集計や分析は、多くの時間がかかることがほとんどで、さらには単調な作業をしなければならない場合もあります。
地道な作業が苦手な人にとっては、データサイエンティストの仕事はきつく感じるかもしれません。
専門性が求められ、学び続ける必要があるから
データサイエンティストは、数あるデータを適切に収集・分析する専門職です。
分析結果を伝えるための資料作成やプレゼン能力といった、一般的なビジネススキルはもちろんのこと、統計学や情報工学、人工知能の知識など、理工学系の高いスキルが求められます。
また、IT関連の分野は日々進歩を続けているため、仕事のために新しい知識やスキルを学び続けることが大切です。
分析結果を伝えるための資料作成やプレゼン能力といった、一般的なビジネススキルはもちろんのこと、統計学や情報工学、人工知能の知識など、理工学系の高いスキルが求められます。
また、IT関連の分野は日々進歩を続けているため、仕事のために新しい知識やスキルを学び続けることが大切です。
データサイエンティストが飽和するという見解もあるから
データサイエンティストは、その需要に対して人材が不足していると言われますが、一方で、データサイエンティストが飽和するのではないかという見解もあります。
その理由は、データを収集・分析する業務内容はAIの得意分野であるため、AIに仕事が取られると考えられるからです。
しかし、データサイエンティストの仕事では、分析したデータでどのように課題を解決できるか、どのような課題が考えられるかという人間的思考が必要な場面が多くあります。
そのため、全ての仕事がAIに取って代わられてデータサイエンティストが飽和状態になることは、あまり考えられないと言えるでしょう。
その理由は、データを収集・分析する業務内容はAIの得意分野であるため、AIに仕事が取られると考えられるからです。
しかし、データサイエンティストの仕事では、分析したデータでどのように課題を解決できるか、どのような課題が考えられるかという人間的思考が必要な場面が多くあります。
そのため、全ての仕事がAIに取って代わられてデータサイエンティストが飽和状態になることは、あまり考えられないと言えるでしょう。
データサイエンティストになるメリット
データサイエンティストは、現代ビジネスにおいて欠かせない存在です。
ここからは、データサイエンティストになるメリットを5つ紹介します。
ここからは、データサイエンティストになるメリットを5つ紹介します。
【データサイエンティストになるメリット】
・経営に関わることができる
・さまざまな業界から求められる
・フリーランスとして活動しやすい
・効果が目に見えるため、やりがいが大きい
・年収が高い
・経営に関わることができる
・さまざまな業界から求められる
・フリーランスとして活動しやすい
・効果が目に見えるため、やりがいが大きい
・年収が高い
経営に関わることができる
データサイエンティストは、分析結果による課題発見や改善提案を行う仕事柄、経営に関わるケースが多い職業です。
経営陣に混ざって業務を行える数少ない仕事であると言えます。
企業の経営などに興味がある人や独立を目指す人にとって、データサイエンティストとして働くことは大きなメリットとなるでしょう。
経営陣に混ざって業務を行える数少ない仕事であると言えます。
企業の経営などに興味がある人や独立を目指す人にとって、データサイエンティストとして働くことは大きなメリットとなるでしょう。
さまざまな業界から求められる
最近では、IT業界に限らずさまざまな業界で業務プロセスを改善するためにDXを推進しており、それに伴いあらゆる企業でデータ分析ができる人材が必要とされています。
また、新しい商品やサービスを創出するためにも、過去に蓄積されたビッグデータを分析する必要があるため、あらゆる業界から求められているのです。
このように、データサイエンティストへの需要は高まっており、人材不足が懸念されている状況であるため、データサイエンティストの市場価値は高いと言えます。
データサイエンティストは業界を問わずあらゆる分野で活躍できるため、自身が興味のある分野に携われるチャンスが高まるでしょう。
また、新しい商品やサービスを創出するためにも、過去に蓄積されたビッグデータを分析する必要があるため、あらゆる業界から求められているのです。
このように、データサイエンティストへの需要は高まっており、人材不足が懸念されている状況であるため、データサイエンティストの市場価値は高いと言えます。
データサイエンティストは業界を問わずあらゆる分野で活躍できるため、自身が興味のある分野に携われるチャンスが高まるでしょう。
フリーランスとして活動しやすい
データサイエンティストはあらゆる企業で求められる人材であることから、フリーランスとして独立しやすいというメリットもあります。
独立すれば、複数のクライアントの案件を受けることができるため、さまざまな案件に関わってみたいと感じる人に合った働き方です。
また、フリーランスは時間や場所に縛られずに働くことができます。
さらに、場合によっては正社員よりも高い収入を目指すこともできるでしょう。
独立すれば、複数のクライアントの案件を受けることができるため、さまざまな案件に関わってみたいと感じる人に合った働き方です。
また、フリーランスは時間や場所に縛られずに働くことができます。
さらに、場合によっては正社員よりも高い収入を目指すこともできるでしょう。
効果が目に見えるため、やりがいが大きい
データサイエンティストは、会社の経営に影響するほどの大きな責任があるため、結果が目に見えやすいやりがいのある仕事だと捉えることができます。
経営陣に意見する場面などがあり、責任は重大ですが、その分良い結果を出せた時の達成感は大きいものです。
経営に関わりたい人や、大きなやりがいを仕事に求める人に合う仕事だと言えるでしょう。
経営陣に意見する場面などがあり、責任は重大ですが、その分良い結果を出せた時の達成感は大きいものです。
経営に関わりたい人や、大きなやりがいを仕事に求める人に合う仕事だと言えるでしょう。
年収が高い
データサイエンティストの平均年収は、厚生労働省の令和4年賃金構造基本統計調査によると558万円です。
こちらは、未経験採用者込みの年収であるため、実際にはもっと年収が高い可能性があります。
一方、日本の給与所得者の平均年収は、国税庁の令和4年分民間給与実態統計調査によると458万円です。
データサイエンティストの平均年収は、日本の給与所得者と比較すると、100万円高く、年収の高い職業の一つと位置付けられるでしょう。
また、市場価値の高さから好待遇や転職による年収アップが期待できる職業です。
さらに、専門性やスキルを高めることでさらなる高収入を狙える可能性も高まります。
こちらは、未経験採用者込みの年収であるため、実際にはもっと年収が高い可能性があります。
一方、日本の給与所得者の平均年収は、国税庁の令和4年分民間給与実態統計調査によると458万円です。
データサイエンティストの平均年収は、日本の給与所得者と比較すると、100万円高く、年収の高い職業の一つと位置付けられるでしょう。
また、市場価値の高さから好待遇や転職による年収アップが期待できる職業です。
さらに、専門性やスキルを高めることでさらなる高収入を狙える可能性も高まります。
データサイエンティストはいらない？なくなる？将来性は？
データサイエンティストは市場価値が高く、将来性がある職業だと言えます。
データ集計や分析などのアナリティクス的な業務だけで言えば、AIの方が得意でしょう。
しかし、データサイエンティストの仕事は、データ分析に留まらず、分析結果から課題を発見したり創造的なアイデアを提言したりしなければなりません。
そのような人間にしかできない業務を行う必要があるため、データサイエンティストは今後も求められるでしょう。
実際、データ活用はさまざまな企業で重要視され始め、需要は高まってきています。
データサイエンティスト育成のための教育も広く行われ始めており、引き続きデータサイエンティストは需要のある職業であり続けるでしょう。
データ集計や分析などのアナリティクス的な業務だけで言えば、AIの方が得意でしょう。
しかし、データサイエンティストの仕事は、データ分析に留まらず、分析結果から課題を発見したり創造的なアイデアを提言したりしなければなりません。
そのような人間にしかできない業務を行う必要があるため、データサイエンティストは今後も求められるでしょう。
実際、データ活用はさまざまな企業で重要視され始め、需要は高まってきています。
データサイエンティスト育成のための教育も広く行われ始めており、引き続きデータサイエンティストは需要のある職業であり続けるでしょう。
データサイエンティストの適性診断！向いている人は？
データサイエンティストは、向き不向きがある職業です。
もしも、データサイエンティストに向いている人に当てはまらない場合、「やめておけばよかった」と後悔することになりかねません。
これから紹介するデータサイエンティストに向いている人の例を自分に当てはめながら、事前にチェックしておきましょう。
もしも、データサイエンティストに向いている人に当てはまらない場合、「やめておけばよかった」と後悔することになりかねません。
これから紹介するデータサイエンティストに向いている人の例を自分に当てはめながら、事前にチェックしておきましょう。
【データサイエンティストに向いている人】
・責任の重圧に耐えられることができる人
・分析能力が高い人
・計画通りに進めることができる人
・コミュニケーション能力が高い人
・責任の重圧に耐えられることができる人
・分析能力が高い人
・計画通りに進めることができる人
・コミュニケーション能力が高い人
責任の重圧に耐えられ、向上心がある人
データサイエンティストは大きな責任を負う職業です。
そのため、責任の重圧に耐えられるメンタルが必要だと言えます。
経営に関わる責任感と大きなやりがいの両方を経験できる仕事であるため、向上心や野心溢れる人が特に向いているでしょう。
そのため、責任の重圧に耐えられるメンタルが必要だと言えます。
経営に関わる責任感と大きなやりがいの両方を経験できる仕事であるため、向上心や野心溢れる人が特に向いているでしょう。
分析能力が高い人
データサイエンティストは、高い分析能力が求められる仕事です。
さらに、論理的思考や統計学などの専門的な知識、問題解決力など、さまざまなスキルが求められます。
もともと論理的思考が苦手な人がデータサイエンティストになると、分析を進める上で苦労することが多くなる可能性があります。
データサイエンティストになるには、ある程度の分析能力や論理的思考が求められることを頭に入れておきましょう。
さらに、論理的思考や統計学などの専門的な知識、問題解決力など、さまざまなスキルが求められます。
もともと論理的思考が苦手な人がデータサイエンティストになると、分析を進める上で苦労することが多くなる可能性があります。
データサイエンティストになるには、ある程度の分析能力や論理的思考が求められることを頭に入れておきましょう。
計画通りに進めることができる人
データサイエンティストに限らず仕事には納期があり、計画的に仕事を進めることが大切です。
データサイエンティストはマルチタスクになることが多く、さまざまな仕事を計画的に進める能力が特に求められます。
フリーランスとして独立を考えている場合は尚更、自分一人でも計画を立てて遂行する自己管理能力が必要です。
データサイエンティストはマルチタスクになることが多く、さまざまな仕事を計画的に進める能力が特に求められます。
フリーランスとして独立を考えている場合は尚更、自分一人でも計画を立てて遂行する自己管理能力が必要です。
コミュニケーション能力が高い人
データサイエンティストは意外にも、コミュニケーション能力の高さが求められる仕事です。
データを黙々と分析する仕事だけではなく、分析結果を上司や経営陣などに的確に伝えなければなりません。
相手に分かりやすくプレゼンできるコミュニケーション能力は、欠かせないスキルです。
データを黙々と分析する仕事だけではなく、分析結果を上司や経営陣などに的確に伝えなければなりません。
相手に分かりやすくプレゼンできるコミュニケーション能力は、欠かせないスキルです。
データサイエンティストに必要な資格は？
データサイエンティストに必要な資格はありません。
資格がなくてもデータサイエンティストにはなれますが、スキルアップや信頼度を高めるために、例えば、以下の資格などを取得しておくと良いでしょう。
資格がなくてもデータサイエンティストにはなれますが、スキルアップや信頼度を高めるために、例えば、以下の資格などを取得しておくと良いでしょう。
- 基本情報技術者試験
- 応用情報技術者試験
- 統計士
- データ解析士
- データスペシャリスト試験
- オープンソースデータベース技術者認定試験
- オラクルマスター
- データ分析試験
- Python 3 エンジニア認定基礎試験
- 画像処理エンジニア検定
データサイエンティストに必要な資格の区分を大別すると、ITスキル、データを扱うスキル、プログラミングスキルの3つだと言えます。
自身の仕事内容や必要なスキルに合った資格を見つけ、取得してみてください。
資格を取得することで、仕事に自信が持てたり、新たな仕事にチャレンジできたりなど、自身のキャリア形成に大きく活かせるでしょう。
以下の記事では、データサイエンティストに役に立つ資格を紹介していますので、参考にしてください。
自身の仕事内容や必要なスキルに合った資格を見つけ、取得してみてください。
資格を取得することで、仕事に自信が持てたり、新たな仕事にチャレンジできたりなど、自身のキャリア形成に大きく活かせるでしょう。
以下の記事では、データサイエンティストに役に立つ資格を紹介していますので、参考にしてください。
まとめ
データサイエンティストは、近年需要が高まりつつある職業です。
経営に直接的に関わる責任の重圧はありますが、その分大きなやりがいを感じられ、自身の市場価値も高められる仕事だと言えます。
これからデータサイエンティストを目指す人は、紹介した適性診断で適性をチェックしたり、資格取得を目指したりして自身のキャリア形成を検討してみてください。
テクノジョブサーチでは、ICT・通信業界におけるエンジニア職を豊富に取り揃えています。
IT業界経験者だけでなく、未経験者でも応募可能な案件を用意しています。
これから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、ぜひテクノジョブサーチで紹介している求人を覗いてみてください。
経営に直接的に関わる責任の重圧はありますが、その分大きなやりがいを感じられ、自身の市場価値も高められる仕事だと言えます。
これからデータサイエンティストを目指す人は、紹介した適性診断で適性をチェックしたり、資格取得を目指したりして自身のキャリア形成を検討してみてください。
テクノジョブサーチでは、ICT・通信業界におけるエンジニア職を豊富に取り揃えています。
IT業界経験者だけでなく、未経験者でも応募可能な案件を用意しています。
これから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、ぜひテクノジョブサーチで紹介している求人を覗いてみてください。
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