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データサイエンティストは辛い？｜業務内容や特徴を解説

データサイエンティストは辛い？｜業務内容や特徴を解説

2023.10.18

※当サイトは人材関連サービスを展開する株式会社エイジレスが運営しています。本ページは自社および提携先のPRを含む場合があります。

イワサキ

※頂いたコメントがベタ打ちだったため、一旦FBにしております ”お願いしたいこと” ・記事のタイトルには必ずメインKWを全て含めてください・出来るだけ多くライターさん独自の知識や経験に基づいた内容を盛り込んで頂きたい。（構成とずれる分には全然OKです、寧ろライターさんの方が業界に詳しく正しい知識をたくさん持っていらっしゃると思うので積極的に構成や書く内容を変更して欲しいです。）・記事の中でエイジレスのメディアの他の記事に内部リンクが飛ばせそうな時はお願いします！　　例１　〇〇エンジニアに必要とされるスキルというような小見出しの時は完結に内容をまとめて詳しい内容はそれに特化した記事へのリンクを貼っておく　　例２　文中に難解なIT用語が出てきたときは、〇〇とは？というような記事のリンクを貼っておい＜メインKW＞データサイエンティスト辛い＜サブKW＞＜ペルソナ＆検索意図＞ ①データサイエンティストへの転職を考えているエンジニア組み込みエンジニアの年収が高いと聞いて転職を視野に入れ始めているエンジニア。 ②進路に迷っていてデータサイエンティストに興味がある学生データサイエンティストに興味があるけど、本当に良い職業なのか確信を持てずに不安を感じている。あと、まだ専門用語には詳しくない。(文中で難しいIT用語が出てきた時に理解を助けるような記事のリンクを近くに貼っておくことで、メディアをまわって長く滞在してくれそう→SEO強くなる) ということで、難解なIT用語が出てきたときはエイジレスメディアの記事から解説になりそうなものを選んで内部リンクを貼って欲しいです。＜文字数＞ 6000-7000字程度

「データサイエンティストって辛い仕事なの？」「データサイエンティストで働くメリットは何？」

データサイエンティストは近年需要が高まっている職種です。

この記事では、データサイエンティストが辛いと言われる理由や働くメリットについて解説しています。

データサイエンティストへの転職を考えている方は、データサイエンティストの実態を理解することができるはずです！

データサイエンティストが辛いと言われる7つの理由

イワサキ

※頂いたコメントがベタ打ちだったため、一旦FBにしております＜データサイエンティストが辛いと言われる◯つの理由（3000程度）＞理由を冒頭で示したのち、H3見出しで、仕事内容と結びつけて具体的に説明して欲しいです。具体的な説明に入る前にもう一つH3タグを付け足して、[具体的な説明の前に…そもそもデータサイエンティストの業務内容とは？]のようなトピックで書いて欲しいです。

データサイエンティストは、ビジネスに関する多種多様なデータを分析・活用することで、自社の利益創出や業務改善に向けた施策を立案していく仕事です。

近年、データ活用が経営を左右すると言われており、データサイエンティストの注目度が高まっています。

データサイエンティストの仕事は事業運営においての重要度が高い一方、辛いと言われることも多いです。辛いと言われる理由はさまざまですが、下記の理由のような声がよくあがります。

成果責任が重い
専門性が高い
地味な作業も多い
理系分野の知識が必要になる
周囲に相談しづらい
キャリアパスが描きづらい
周囲からの期待値が高い

データサイエンティストが辛いと言われる理由について、具体的な仕事内容を交えながら解説していきます。

データサイエンティストの業務内容

そもそもデータサイエンティストはどのような仕事をしているのでしょうか。

データサイエンティストの主な仕事内容としては、統計やアルゴリズムを活用してデータを分析することです。

例えば、「自社の商品Aを買った30代の男性は商品Bも購入する傾向がある」というように、自社のビジネスに関するデータを活用します。自社の利益に紐付く施策を立案していくことが主なミッションです。

下記のような流れで仕事をしていきます。

仮説立案
データの収集・加工・分析
仮説の検証
検証結果を踏まえた改善策の提言

求められる役割の重要性が高く、仕事が辛いと感じる人も少なくないのが実状です。次からは、データサイエンティストが辛いと言われる理由について解説していきます。

成果責任が重い

データサイエンティストは、企業運営に関する様々なデータを取り扱います。データを収集し、仮説の立案と検証を繰り返していくことが求められます。

単にデータを分析をするだけでなく、経営にインパクトのある課題を設定し、トライアンドエラーを繰り返していくため、結果がすぐに出づらいというプレッシャーが常に存在します。

また、経営層や各部門からは「データを分析すれば問題と改善策がすぐに見つかる」というイメージを持たれがちです。

すぐに成果につながるアウトプットを期待されるため、プレッシャーに弱い人には、仕事が辛いと感じてしまうでしょう。

専門性が高い

データサイエンティストはデータを取り扱うことが主な仕事内容ですが、高度な知識やスキルが必要になり、専門性が問われる職種です。

下記のような様々なスキルを複合的に活用することが求められます。

数学
統計学
アルゴリズム
AI
プログラミング
マーケティング

上記のスキルは、専門性の高さが求められるスキルで、簡単に習得することができません。データ分析の際には、回帰分析や微分積分といった理系大学で学ぶようなレベルのスキルが必要になります。

また、データサイエンティストの分野では最新技術や知識が日々アップデートされており、常に勉強する必要があります。

常に情報をアップデートしていかなければ成果を残すこともできないため、業務時間外で勉強する必要もあるでしょう。自己研鑽や自己学習が苦手な人にとっては、データサイエンティストは辛い仕事と言えるでしょう。

地味な作業も多い

データサイエンティストはデータを分析して仮説検証したり、経営判断にも影響を与えるインパクトの大きい仕事ではありますが、実際はデスクワークが多く、黙々と地道に作業をこなしていきます。

データを分析する前には、社内に散らばるデータを集約し分析できるように加工していく必要があり、細かい前処理が業務の大部分を占めます。

社内にある膨大な数字やデータを取り扱うため、数字に抵抗がある人や細かい作業が苦手な人は辛いと感じてしまうでしょう。

理系分野の知識が必要になる

データサイエンティストの業務では、数学・統計学・プログラミングといった理系分野の知識やスキルを使うことが多いです。

業務で理系分野の知識を多用することになるため、文系出身で統計学やプログラミングに慣れていない人は、抵抗があるでしょう。

ただし、文系出身だからといって、データサイエンティストになれないわけではありません。数学や統計学に関心があり、知識習得に意欲的であればデータサイエンティストとして活躍することもできるでしょう。

周囲に相談しづらい

データサイエンティストは専門性の高い職種で希少性が高いため、企業が何名もデータサイエンティストを採用することは難しいです。

企業規模にもよりますが、データサイエンティストは社内に数名程度しかいないことが多く、規模感が小さい企業ではデータサイエンティストが一人ということもあります。

黙々と細かい作業をこなすことが多いという業務特性に加えて、悩みを分かち合える同僚が少ない点も辛いと言われる理由の一つです。気軽に相談できる相手が欲しい方やチームワークを重視して仕事をしたい方にとっては孤独感を感じやすい職種とも言えます。

キャリアパスが描きづらい

データサイエンティストは、近年注目度が高まっている職種で、キャリアパスを描きづらいといった特徴もあります。社内にデータサイエンティストが少ないのであれば、キャリアのロールモデルもいないため、自分のキャリアを描くことが難しいでしょう。

また、データサイエンティストとしてどのような役割を持たせていくか、マネジメントに上がっていくのかといったキャリアの選択肢は企業によって異なります。

データサイエンティストの採用実績が少ない企業であれば、社員のキャリアプランまで考慮できない場合も多く、注意が必要です。

周囲からの期待値が高い

データサイエンティストはエンジニア等の技術系職種と間違えられることも多く、「何でもできる」とイメージを持たれる傾向があります。

データサイエンティストは近年注目を集めている新しい職種であるため、周囲がデータサイエンティストの業務内容や役割を理解していないことも多いでしょう。

そのため、データ分析以外の業務もできると認識され、専門領域外の業務を依頼されることが多い点もデータサイエンティストが辛いと言われる理由の一つです。

ここまではデータサイエンティストが辛いと言われる理由を紹介してきました。次からは、データサイエンティストとして働くメリットを紹介していきます。

データサイエンティストとして働く4つのメリット

イワサキ

※頂いたコメントがベタ打ちだったため、一旦FBにしておりますデータサイエンティストとして働くことにはメリットも沢山あります。のような入りにする。

データサイエンティストは辛いことが多いと言われることが多い職種ですが、データサイエンティストとして働くメリットも沢山あります。比較的新しい職種ではあるものの、将来性が高いと言われる職種の一つです。

データサイエンティストとして働くメリットには下記のようなものがあります。

給与水準が高い
将来性が高い
業界・業種問わず活躍しやすい
転職や独立もしやすい

それぞれについて解説していきます。

給与水準が高い

データサイエンティストは、自社のビジネスに関する様々なデータを活用し経営の意思判断や戦略立案に関わる仕事のため、他の職種と比べると給与水準が高いというメリットがあります。

厚生労働省の調査によると、一般的な平均年収は443万円（2021年時点）です。

参考：

令和3年分民間給与実態統計調査

業界問わず多くの企業でデータ利活用の重要性が高まっている背景もあり、データサイエンティストは人手不足で売り手市場であると言えます。高い年収を払ってでも採用したいという企業も多く、他の職種と比較しても高い平均年収になっています。

また、単にデータサイエンティストとしてのスキルだけでなく、ビジネススキルや経営に関する知見があればより高い条件で採用されることもあるでしょう。

一方、データサイエンティストの平均年収は557万円と統計も出ており、高い給与水準であると言えます。

参考：

厚生労働省が運営する職業情報サイト

将来性が高い

データサイエンティストは企業がデータ活用に着目し始めた背景もあり、近年注目度が高まっている職種です。

アメリカのGLASSDOOR社の調査によると、アメリカの人気職業ランキング3位にデータサイエンティストがランクインしています。

参考：

GLASSDOOR

ビジネスの最先端を走るアメリカで人気の職業ということは、今後の将来性も高い職種であると言えるでしょう。

また、みずほ情報総研株式会社の調査によると、AI人材は14.5万人不足するというデータもあります。

参考：

みずほ情報総研株式会社 IT人材需要に関する調査

データサイエンティストに近しいAI人材が大幅な人手不足と言われており、今後も需要が増えていくことが予想されます。

業界・業種問わず活躍しやすい

データサイエンティストは数学や統計学を用いてデータを分析し、ビジネスチャンスを拡大していく仕事で、専門性は高いスキルが求められるものの、業界や業種問わず活躍することができる職種でもあります。

データサイエンティストというとIT業界での需要が高いというイメージをお持ちの方も多いのではないでしょうか。実際、IT業界以外でも下記のような業界で活躍するデータサイエンティストも多くいます。

金融業界：企業情報を総合的に分析し、投資判断やリスク管理をサポート
教育業界：学生一人一人の得意不得意分野を分析し、個別に最適化した学習カリキュラムを作成
マーケティング：顧客情報を分析し、顧客の購買行動に合わせた動線を設計

上記は一例になりますが、データサイエンティストの知見を活かすことで、さまざまな業界で活躍できるでしょう。

また、汎用性が高いスキルを活かすことで、幅広いキャリアの選択肢がある点もメリットです。一つの業界で専門性を高めながら、より経営の意思決定等の上流に関わっていくというキャリアの可能性もあります。

転職や独立もしやすい

データサイエンティストは市場価値が高く様々な業界・業種の企業で需要があると解説しました。加えて、データサイエンティストは転職や独立もしやすいというメリットがあり、理想の働き方を実現しやすい点もメリットの一つです。

データサイエンティストを欲している企業は多く、業界に関わらず活躍しやすいため、比較的売り手市場と言えます。需要が多い一方でデータサイエンティスト自体の希少性は高いため、自分が興味のある業界や企業への転職が叶いやすいでしょう。

また、フリーランスのデータサイエンティストとして活躍する人材も増えています。データサイエンティストとしてスキルを磨くことで、コンサルタント的な役割で業務委託として仕事を発注してもらうケースも多々あります。

専門性を磨いていくことで、市場価値が高くなり、転職や独立がしやすいのはデータサイエンティストならではのメリットでしょう。

ここまでは、データサイエンティストとして働く4つのメリットについて解説しました。次からは、データサイエンティストに向いている人の特徴をみていきましょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴4選

データサイエンティストは、専門性が高い職種であると解説してきました。

ここまでの解説で、データサイエンティストはごく一部の人しか向いていないのではないかとお考えの人も多いのではないでしょうか。

未経験からチャレンジしたり、他のエンジニア職種からデータサイエンティストへのキャリアチェンジに成功している人も数多くいます。以下は、データサイエンティストに向いている人の特徴です。

論理的思考力に長けている
数字に強い
学習意欲が高い
コミュニケーション能力が高い

それぞれ解説していきます。

論理的思考力に長けている

ロジカルシンキングが得意な人は、データサイエンティストに向いているでしょう。データサイエンティストは、データを分析することで、自社の問題を特定し解決を図っていく仕事です。

とくに、統計学や機械学習といった数学的な手法を多用し、自社のビジネスで起こっている事象について仮説を立てていきます。

例えば、自社商品の売上に影響のある要素を分析する際、相関関係や回帰分析といった分析手法を用いて、要因を特定していきます。

物事の因果関係を捉え、論理的に考えることで仮説を立てていくことが求められるため、論理的思考力に長けている人はデータサイエンティストに向いているでしょう。

数字に強い

データサイエンティストは、多種多様なデータを分析していきますが、扱うデータはほとんどが数字ベースの情報です。

数字の羅列を目にすることも多く、大量の数字を見ても拒否反応がない人はデータサイエンティストに向いているでしょう。

数字を扱う際は統計学等を用いることが多いため、数学の知識も必要です。数字に拒否反応がないだけでなく、分析対象である数字のデータがどのような意味を持つのかや、数字の背景にある事象を考えることが好きな人に向いているでしょう。

学習意欲が高い

学習意欲が高い人も、データサイエンティストに向いていると言えます。データサイエンティストは、数学や統計学、マーケティング等の幅広い知識を活用する必要があり、情報感度が高い人や学習意欲が高い人に向いているでしょう。

データサイエンティストは、自社の業界トレンドやAI等の最新技術など、新しい情報にキャッチアップしていくことも求められます。

日々技術が進歩していく領域だからこそ、業務外の時間でも意欲的に学習したり情報を集めたりできる人に向いている職種です。

コミュニケーション能力が高い

データサイエンティストは黙々と数字に向き合うというイメージを持たれがちですが、コミュニケーション能力の高さも重要な特徴の一つです。

データサイエンティストの分析対象は、経営の意思決定にも影響を与えるトピックであることが多く、経営層や各部門とコミュニケーションを取る機会も多くなります。

データ分析の依頼があった際、依頼者の考えや依頼の背景を汲み取り、適切なデータを取捨選択して分析していく必要があります。

また、データの分析結果を関係者に分かりやすく伝える能力も必要になるため、周囲とのコミュニケーションが得意な人はデータサイエンティストに向いていると言えるでしょう。

ここまでは、データサイエンティストに向いている人の特徴について解説しました。次の章では、データサイエンティストへの転職におすすめなエイジレスについて紹介していきます。

データサイエンティストへの転職ならエイジレスへ

データサイエンティストへの転職を考えているのであれば、エイジレスへの相談をおすすめします。

エイジレスは、エンジニアのキャリア支援を中心に事業展開しており、データサイエンティストのキャリア形成についての知見もあります。

また、エイジレスでは年齢不問の求人のみ取り扱っているため、あなたのキャリアプランにマッチした求人を見つけることができるでしょう。

エイジレスでは、転職者向けの「エイジレスエージェント」とフリーランス向けの「エイジレスフリーランス」の2つのサービスを提供しています。

各サービスの特徴は以下のとおりです。

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データサイエンティストへの転職を考えている方は、ぜひご活用ください！

まとめ｜データサイエンティストは将来性が高い

この記事を通して、データサイエンティストについて以下のことがわかりました。

専門性が高い職種で、統計学やプログラミング等の幅広い知識が必要
経営層とのコミュニケーションから地道な分析作業まで業務領域が幅広い
将来性が高く年収も高いといったメリットがある
ロジカルシンキングや数字に強い人はデータサイエンティストに向いている

本記事で紹介したように、データサイエンティストとして働くことには様々なメリットもあれば、辛いこともたくさんあります。

データサイエンティストへの転職を考えている人は、データサイエンティストのメリット・デメリットを理解した上で、適切な意思決定をするようにしましょう。

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