データサイエンティストはつらい？理由や対処法、向いている人の特徴を解説
「データサイエンティストはつらい仕事？」転職先として人気のあるデータサイエンティストですが、「きつい」「やめとけ」と言われることがあります。今回はデータサイエンティストが「つらい」と言われる理由や対処法、向いている人の特徴を解説します。
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目次
データサイエンティストが「つらい」理由7選
そもそもデータサイエンティストとは
データサイエンティストとは、ビッグデータを分析してビジネス課題の解決や意思決定の支援を行う専門家です。
統計学・プログラミング・ビジネス知識を駆使して、データから課題解決のために価値ある情報を引き出します。
主な業務はデータの収集・分析、機械学習モデルの構築、分析結果の可視化やレポーティング、ビジネス課題解決に向けた提案などです。
高度な専門性が求められるうえにビジネスとデータ分析の橋渡し役としても期待されており、多岐にわたるスキルと責任が要求されます。
地道な作業が多い
データサイエンティストの仕事には、地道で細かい作業が多く含まれており、特にデータの収集・クリーニング・前処理などの作業は分析結果の精度に大きく影響するため、慎重に行うことが大切です。
またデータの特性を理解し、適切な分析手法を選択するためにも膨大なデータを丹念に調べる必要があります。
このような地道な作業の繰り返しによって、転職前に抱いていた華やかなイメージとのギャップから「つらい」と感じ、モチベーションの維持が難しくなるという人もいるでしょう。
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成果へのプレッシャーを感じやすい
データサイエンティストは企業の重要な意思決定に影響を与える立場にあるため責任が重く、成果へのプレッシャーが非常に大きい傾向があります。
分析結果が直接的にビジネスの成功や失敗に繋がる可能性があるため、常に高い精度と信頼性が求められます。
また分析結果をビジネスに活用可能な形で提示し、経営陣を説得する能力も求められることから、ストレス耐性や粘り強さ、プレッシャーをやりがいに変換する力がないと「つらい」と感じやすいでしょう。
社内に相談できる相手が少ない
データサイエンティストは比較的新しい職種であることから社内に数人しかいないケースが多く、専門的な問題に直面したときに、相談できる相手が限られています。
また、データサイエンティストの仕事内容や役割が社内で十分に理解されていないことも多いため、他の部署とのコミュニケーションに苦労することも珍しくありません。
専門性の高い分析手法や技術的な課題について、社外のコミュニティに参加したり、深い議論ができる相手との関係を自ら築くことがなければ、孤立感や不安を感じやすいでしょう。
コミュニケーションスキルが必要
データサイエンティストは分析結果を非技術者にも分かりやすく説明し、ビジネス上の意思決定に活かせるよう提案する必要があるため、高度な分析スキルだけでなく、優れたコミュニケーション能力も求められます。
しかし多くのデータサイエンティストは技術者的な思考が基本であり、複雑な分析結果を簡潔に説明することは簡単ではないため、ステークホルダーとの対話に苦労することも多いでしょう。
コミュニケーションを「つらい」と感じてしまう壁が生じないよう、日常的に円滑な関係構築ができるスキルが必要です。
常に最新技術・スキルのアップデートが必要
データサイエンスの分野は急速に進化しているため、最新の技術やトレンドに追いつくための自己研鑽が必須です。
次々と登場する新しい技術や手法を学び、専門知識と技術のアップデートを継続するためには膨大な時間を要するうえに、終わりのない学習へのストレスから「つらい」と感じることもあるでしょう。
専門分野のためスキルが習得しにくい
データサイエンスは高度に専門化された分野であり、必要なスキルの習得には多大な時間と努力が必要です。
特に、データサイエンティストとして必須とされる統計学・機械学習・プログラミング・ビジネス知識などのスキルは、どれも独学で習得するには根気が必要であり、多くの人にとって大きな障壁となるでしょう。
さらにデータサイエンスの各分野は内容が深く、1つの技術を完全に習得するだけでも長い時間がかかります。
専門性と学習難易度の高さから、データサイエンティストを目指すにあたり「やめとけ」といわれるケースもあります。
キャリアプランを立てにくい
データサイエンスは比較的新しい分野でキャリアの道筋が確立されていないため、企業によっては将来の展望が不透明になりがちです。
AIやツールの進化によって業務の自動化への不安を感じる人が増えており、多くのデータサイエンティストも「この会社で10年後に自分の仕事はあるか」「このまま続けてどこに向かうのか」といった将来性に対する懸念を抱えています。
また、データサイエンティストの役割は企業や業界によって大きく異なるため、キャリアの方向性を定めることも簡単ではないのが現状です。
スキルアップを続けても自社でキャリアアップできる見通しが立たなければ、年収への不安が生じてしまいます。
このように長期的なキャリアプランを立てることが難しいと感じる環境が多いことも、データサイエンティストが「つらい」「やめとけ」といわれる要因の1つでしょう。
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「つらい」と感じた時の対処法
周囲と積極的にコミュニケーションを取る
データサイエンティストの仕事で「つらい」と感じたときは、周囲と積極的にコミュニケーションを取ることで解決しやすくなります。
データサイエンティストは専門性が高い職種であることから、周囲の理解を得るためにまずは自分の役割や仕事内容を知ってもらうことが大切です。
特に上司や他部署の従業員とコミュニケーションを取り、データ分析の重要性や自分の業務の意義を説明すると効果的でしょう。
またクライアントとのコミュニケーションも、仕事での「つらい」に対処するために大切な要素です。
ビジネスの課題を正確に理解し、データ分析の結果がどのように役立つかを明確に示すことで、クライアントと信頼関係を構築できます。
理想のキャリアプランを立ててみる
データサイエンティストとして「つらい」と感じる場合は、理想のキャリアプランを考えることも重要です。
キャリアプランを立てることで、現在の「つらい」を乗り越えるモチベーションになり、将来への希望を持つことができるでしょう。
データサイエンティストからのキャリアプランには、マネージャーとしてチームをリードする道や、特定の分野のスペシャリストになる道、AIエンジニアへのキャリアチェンジなどが考えられます。
自分の強みや興味、価値観を見つめ直し、5年後、10年後にどのような立場になりたいかを具体的にイメージしてみることをおすすめします。
転職を検討してみる
今の環境での成長に限界を感じたり、やりがいを見出せない場合は、転職を検討することも1つの選択肢です。
データサイエンティストの需要は高く転職市場も活発なため、より好条件の企業を見つけられる可能性が高いでしょう。
転職を行う際は、データサイエンティストとしての自分のスキルセットや経験を棚卸しして市場価値を把握することが重要です。
また転職先の企業文化やデータ活用の方針、チーム体制なども十分に調査し、自分が希望する業務内容と合致しているかを確認しましょう。
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- ご年齢：30代前半
- ご経歴：システムエンジニア⇒システムエンジニア
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データサイエンティストに向いている人の特徴
情報収集や分析が得意
データサイエンティストはデータを基に企業の課題解決を行う役割があるため、情報収集や分析が得意な人はデータサイエンティストに向いているでしょう。
具体的には様々なソースからデータを収集し、集めたデータを効果的に整理・分類する能力が求められます。
また統計学や機械学習の知識を活用して、データの中に隠れたパターンや傾向を見出す能力も欠かせません。
総合的な情報収集や分析の力が備わっている人がデータサイエンティストに向いています。
論理的思考力が高い
データサイエンティストがデータを客観的に分析し、合理的な結論を導き出すためには、物事をロジカルに考える力が求められるため、論理的思考力に優れている人もデータサイエンティストの素質があります。
論理的思考力の高い人は、複雑なデータセットを体系的に理解し、因果関係や相関関係を正確に把握することができます。
またクライアントが抱えるビジネス上の課題に対して、データに基づいた適切な解決策を提案することも可能です。
地道な作業でも丁寧に取り組める
データサイエンティストには、地道な作業でも丁寧に取り組むことができる人も向いています。
大量のデータのクレンジングや前処理、モデルの調整、結果の検証など、データサイエンティストは忍耐強さと注意深さを要する作業を行います。
丁寧に、慎重に実施できる人であれば、分析の精度と信頼性も向上し、より価値のある洞察ができるでしょう。
また、データサイエンティストには最新のアルゴリズムやツールを習得し、業務で活用するスキルが求められるため、新しい技術や手法を学習する際も地道な努力と粘り強さが必要です。
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データサイエンティストに向いていない人の特徴
データサイエンティストに向いていない人の代表的な特徴の1つとして、数学や統計学、データ分析が苦手なことが挙げられます。
データサイエンティストの仕事は、複雑なデータを扱い、統計的手法を用いて分析することが多いため、数学スキルが求められます。
データサイエンティストの業務には、データの収集やクリーニング、仮説検証など細かくて時間のかかる作業が多いため、地道な作業が苦手な人にも向いていない可能性があります。
データサイエンティストはビジネス課題解決のためのデータ分析が目的であるため、ビジネスに興味がない人も、クライアントに適切な解決策を提案することは難しいでしょう。
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データサイエンティストのやりがいや魅力
年収が比較的高い
データサイエンティストの魅力の1つに、年収が高いことが挙げられます。
Geekly(ギークリー)の独自データによると、データサイエンティストの平均年収は570万円です。
これはシステムエンジニア全体の平均年収である465万円や、日本の給与所得者全体の平均年収である461万円と比較すると高い水準にあることがわかります。
データサイエンティストの年収が高い理由は、知識やスキル、経験などにおいて高いレベルが求められるためであり、実績を積むことでさらに年収を上げられるでしょう。
（参照：国税庁『1 平均給与』）
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成果を出した時の達成感が大きい
データサイエンティストは企業の経営戦略や課題解決に直接関わることができるため、成果を出したときの達成感が大きい点が魅力です。
分析データを基に具体的なビジネス戦略を提案して成功した場合、その影響は企業全体に及びます。
自分の分析が企業の成長や利益に直結するという実感は、他の職種では味わえない大きなやりがいでしょう。
需要のある職種である
データサイエンティストの仕事は、需要が高い点も魅力です。
ビッグデータやAIの活用が進む中で、データを分析し、ビジネスに活かす能力を持つ専門家は不足しています。
総務省の調査によるとAI市場規模は年々増加しており、2027年には1兆1,034億7,700万円まで拡大するという予測です。
これに伴い、データサイエンティストの需要も増加しています。
（引用：総務省『令和5年 情報通信に関する報告書の概要』）
データサイエンティストに将来性はある？
デジタル化が進む現代社会において、ビッグデータの活用は企業の競争力を左右する重要な要素となっていることから、データサイエンティストは非常に将来性の高い職種です。
データから価値ある洞察を引き出せるデータサイエンティストの需要は、今後も高まるでしょう。
ただし技術の進歩は速く、常に新しいスキルを習得し続ける必要がある点も事実です。
特に、AIや自動化ツールの発展によって今後は一部の基本的なデータ分析タスクは自動化される可能性が高いため、より高度な分析スキルや、ビジネス課題を理解し解決策を提案する能力が求められるようになるでしょう。
データサイエンティストの将来性は高いものの、競争も激しくなると予想できるため、専門分野を持つことや、コミュニケーション能力を磨くことで、他のデータサイエンティストと差別化を図ることが重要です。
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データサイエンティストの「辛い」を無くそう
地道な作業が多くプレッシャーを感じるシーンも多いことから、データサイエンティストの業務に「つらい」と感じる人もいますが、より高待遇の企業に転職することで悩みを解決できる可能性が高まります。
しかしデータサイエンティストは今後競争が激化すると予想されているため、転職を成功させるためにはIT業界に詳しい転職エージェントのサポートを受けることも有効です。
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この記事の監修者
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【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
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