IT技術を使ってデータを分析し、クライアントに課題の把握〜解決の提案を行う「データサイエンティスト」。
企業への需要が高まっていることもあり、今後ますます活躍の場が広がると言えます。
データサイエンティストの将来性も期待できることから「データサイエンティスト」になりたいという人は増えています。
しかし、中には「データサイエンティストになるのはやめとけ」という声もあります。
なぜ「データサイエンティスト」になるのはやめておいた方が良いのでしょうか？
この記事ではデータサイエンティストはやめとけと言われる理由と、実際にデータサイエンティストに転職した人の声を調査しました！
データサイエンティストに転職を考えている方はぜひ参考にしてみてくださいね。
データサイエンティストの基本的な情報は、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストはやめとけ？
データサイエンティストという職種は、近年注目を集めており魅力に惹かれて転職やキャリアアップを考える方が増えてきています。
しかし、一方で以下のような2つの理由で「やめとけ」と検索する人が多いです。
転職ハードルが高いから
データサイエンティストという職種は、専門的な知識や技術を必要とするため、入門する際には高いハードルがあります。
そのため、最初は副業や在宅ワークから働こうと勉強を始めたものの、実際に学習が難しいと気づいた人が、ネット上で「データサイエンティストやめとけ」と検索するケースもあります。
求人票と業務内容が乖離しているから
既にデータサイエンティストとして働いている人が検索している場合です。
データサイエンティストは、現在企業において非常に需要の高い職種ですが、実際に働いて見ると求人票に明記された内容と実際の業務内容が乖離していると感じる人もいます。
そのため、「データサイエンティストやめとけ」という検索キーワードは、求人票に書かれた業務内容や労働環境と現実が乖離していると感じた人たちが共感を求めて検索するケースもあります。
データサイエンティストとは？
そもそも、データサイエンティストとはどういった業務でしょうか。
データサイエンティストとは、データを集めて分析したり仮説を検証し、課題解決の方法をクライアントに提案する業務です。
簡単に言うと、IT技術を使ってデータを分析し、クライアントの課題把握〜解決の提案までを行っていきます。
そのため、データを活用できるプログラミングなどの技術や知識はもちろんコミュニケーション能力が求められる仕事になります。
データサイエンティストの仕事内容
「データサイエンティスト」の主な仕事内容は、IT技術を使って大量に蓄積したデータを分析・解析し、クライアントの課題の把握〜解決を行う業務です。
データ分析に詳しい「ITコンサルタント」という捉え方をしても良いでしょう。
データサイエンティストはやめとけと言われる5つの理由
では「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由は何でしょうか？
ここからは、やめとけと言われる理由を5つ紹介します。
①マルチタスクをこなさなければいけない
1つ目はマルチタスクをこなす必要がある点です。
「データサイエンティスト」はデータに向き合うだけでなく、クライアントの課題を理解して提案するまでが「データサイエンティスト」の仕事なのでスキルだけでなくビジネス能力も問われます。
- プログラミングなどの技術を使いデータ利活用できる「データエンジニアリング力」
- 統計学や数学的な知識を使い、データ解釈できる「データサイエンス力」
- クライアントの課題背景を理解し、整理・解決できる「ビジネス力」
の3つの力が必要となってくるため、マルチにこなさなければいけません。
ですので、様々な能力を目指さなければいけないことから「大変なのでやめとけ」という人も多いようです。
②コミュニケーション能力も必要になる
前述の通り「データサイエンティスト」はクライアントのやり取りが多いことからコミュニケーション能力も必要になります。
人と話さない仕事だと思って「データサイエンティスト」を選ぶとクライアントとのやり取りでつまずいてしまい、仕事がうまく進まない場合があります。
そういった仕事上のコミュニケーションが得意でない場合は「やめとけ」と言えるでしょう。
③根気のいる業務なのでハード
前提として「データサイエンティスト」はデータを集めて分析したり仮説を検証するため、最適なインサイトを導き出すまでに根気のいる業務になります。
仮説検証の段階で何度も想定した結果が出せず、思うようなインサイトが導き出せないことも多くあるでしょう。
そういったトライアンドエラーを繰り返しながら根気強く作業を行っていくため、業務としてはハードになります。
こういった作業が辛いと感じる人にとっては「やめとけ」と感じる職種になります。
④数字と常に向き合う必要がある
「データサイエンティスト」は統計学や機械学習、プログラミングを使ってデータを利活用します。
ですので、常に数字と向き合う必要があります。
数字に触れるのが苦手な人は「データサイエンティスト」の作業自体が苦痛となるため続けるのは難しいでしょう。
⑤技術の向上が求められる
AIの技術は目まぐるしく進歩していきます。
どんどん最新技術が出てくることもあり、従来の使い方や知識では通用しなくなる可能性も出てきます。
ですので、転職に成功して「データサイエンティスト」として活躍できたとしても学習意欲がなければどんどん遅れを取ってしまいます。
就職後も技術の向上を行い、他の優秀な「データサイエンティスト」と競争しなくてはいけません。
「データサイエンティスト」である以上はずっと向上心が求められるためモチベーションを保てない場合は、「やめとけ」と言われても仕方がないかもしれません。
現役データサイエンティストに聞く！転職はやめとけと思う？
しかし実際に「データサイエンティスト」になった人の中では「やめておけば良かった」と思う人はほとんどいません。
理由としては、学習意欲が高く勉強を苦痛としない人が多いからです。
当メディアを運営しているエスタイルのメンバーは9割以上が未経験からのスタートです。
経験者よりも学習することが多く、円滑に業務が進まないこともありますが、モチベーションを持って取り組んでいるためポジティブに仕事に取り組む人が多いです。
とにかく学習意欲が高く、「データサイエンティスト」としてのスキルの向上心が高い人は業務を楽しむことができるため「やめとけ」と言った声はないようです！
データサイエンティストに転職するのを「やめとけ」と言われるタイプ
現メンバーでは「やめとけ」と感じる人はいませんが、もちろん全ての人におすすめと言えるわけではありません。
「データサイエンティスト」のキラキラしたイメージから転職したいと考えている人はミスマッチになる可能性があるためやめておいた方が良いでしょう。
「データサイエンティスト」はAIを使った華やかな業務に見えますが、最新技術のキャッチアップだけでなく細かいデータ加工や人間関係の調整などの仕事が求められます。
そういった技術面以外での役割もあることを覚えておきましょう。
データサイエンティストに向いている人
「データサイエンティスト」は様々な役割が求められていることから、バランス良く学習できる人におすすめの職種です。
どの分野も苦手とせず、様々なスキルを底上げできる人は「データサイエンティスト」に向いていると言えます。
エンジニアとしてのスキルを持ちつつ、クライアントの課題を把握することで一人前の「データサイエンティスト」を目指すことができます！
データサイエンティストになるための資格は、以下の記事で詳しく解説しています。
AIエンジニアのやりがいについては、以下の記事で詳しく解説しています。
これができないならやめとけ！？データサイエンティストで活躍する方法
データサイエンティストになるには様々なスキルや知識が求められるため、転職へのハードルが高いと感じる方も多いでしょう。
ですが、データサイエンティストの業務自体は需要が高く、今後も活躍の場を広げられるチャンスがある業種でもあります。
ここからは、データサイエンティストで活躍するための方法を解説いたします。
①継続的な学習とスキルアップをする
データサイエンティストとして実績を積むことで、機械学習エンジニアやデータアーキテクトといった技術面で上流の業種に就くことも可能です。
スキルアップして新しいスキルを習得することで、より高度な職務に就くチャンスが増えるでしょう。
また、スキルアップすることによってデータサイエンティストとしての自分の価値を高めることができます。
自分自身の需要が高まることから、ほかのデータサイエンティストの中でもより活躍できる機会が多くなります。
一般的にデータサイエンティストは給料が高い職業と言われていますが、より今後給与アップが期待できるのもメリットです。
②プロジェクトに積極的に参加する
プロジェクトに積極的に参加することで、現実のビジネス環境で起こる問題を解決する機会を経験することができます。
実際に問題を解決することで対応能力の向上にもつながるでしょう。
様々なプロジェクトで提案や問題解決の経験をすることで、コンサルタント業務に転身したい場合やクライアントワークを広げたい場合にも役に立ちます。
③ビジネスに興味を持つ
ビジネスに興味を持つことで、経営者として必要なスキルを身につけられるメリットがあります。
例えば、企業の戦略や財務管理、マーケティング、人材管理など、幅広い分野のスキルを磨くことができます。
ビジネスの知識やスキルを持つことで、データサイエンティストとしてだけでなく、起業家や経営者、マーケター、コンサルタントなど様々なステップアップの選択肢が広がります。
そのため、未経験でデータサイエンティストになった場合でも、活躍の場を広げられる可能性があります。
データサイエンティストに求められるスキルは？
データサイエンティストに求められるスキルは、以下のものが挙げられます。
- データ分析のスキル
- プログラミングのスキル
- ビジネス理解力
- コミュニケーション能力
データサイエンティストはAIを使ったクライアントワークのため、スキルや知識面とコミュニケーション能力の両方を求められます。
更に、上のステップで活躍を目指すのであれば、クラウド関連のスキルを磨くこともおすすめです。
データ分析の経験を積むことで、上流の仕事に就ける可能性もあります！
データサイエンティストになるメリットは？
「データサイエンティスト」になるメリットは、難しい課題の解決に関わることができ、最先端技術の実装に取り組むことができる点です。
また、仕事の成果が実際に社会を動かすことにも繋がるのでやりがいを感じる業務でもあります！
例えば、ネットフリックスのレコメンドシステムは大量のデータから構築された機械学習モデルを基に構成されていますが、このシステムを実装するのは「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」の役割です。
このように、難解ではあるものの社会的インパクトの大きい仕事ができることは大きなメリットと言えるでしょう。
ですので「将来的にこういうことがしたい」「こういう夢を叶えたい」という思いがあればモチベーションにも繋がるため、ぜひ目指してみるのをおすすめします！
エスタイルでは未経験からデータサイエンティストに転職可能！
この記事では「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由を解説しました。
最新技術のキャッチアップに興味がない人や、マルチタスクをこなすのが苦手な人は「データサイエンティストはやめとけ」となる場合もあります。
しかし、学習意欲があれば独学でどんどん学ぶことができるため「データサイエンティスト」として活躍できる見込みはあるでしょう！
エスタイルでは未経験から「データサイエンティスト」を目指したい人を募集しています。
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▼エスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
