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データサイエンティストはやめとけと言われる理由は?実態と将来性を解説

データサイエンティストはやめとけと言われる理由は?実態と将来性を解説

業務の課題を解決するためにさまざまなデータを活用し、目標設定や意思決定をサポートするデータサイエンティスト。企業の運営方針に携わる重要な仕事ですが、「データサイエンティストはやめとけ」という声を聞いて不安に感じている人も多いのではないでしょうか。

本記事ではデータサイエンティストはやめとけといわれている理由を解説するとともに、将来性の有無やメリット、向いている人の特徴などを紹介します。データサイエンティストに必要なスキルを知り、自分が目指してよい職業か判断したい人はぜひ参考にしてみてください。

2024年03月01日更新
佐々木里緒
ガイド
マイベスト サービスチーム マネージャー
佐々木里緒

脱毛・病院クリニック・サブスクリプション・レンタル・買取業者などのサービス分野において、幅広いジャンルのコンテンツ制作に5,000本以上携わる。自身のモットーとして「選ぶのが難しいジャンルだからこそ、実際の検証や調査でしかわからない情報を届けること」を心掛け、情報発信を行っている。

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「データサイエンティストはやめとけ」という声は気にしすぎる必要はない

「データサイエンティストはやめとけ」という声は気にしすぎる必要はない
データサイエンティストはやめとけといわれることはあっても、すべての人にあてはまるわけではないため、気にしすぎる必要はありません。

データサイエンティストは人によって向き不向きがあり、適正があって活躍している人もいるため、業務内容を調べたうえで自分に合うと感じるなら目指す価値があるといえます。


コツコツ学び続ける姿勢や慎重に作業を進める性格、データ分析や数字が好きなどの特性があれば、データサイエンティストとしての適正はあると考えることは可能です。


一方で地道な作業や数字を扱う仕事が苦手な人には、データサイエンティストは向かない可能性があります。転職後に後悔しないためにも、自分に合う仕事かしっかり見極めることが大切です。

データサイエンティストはやめとけといわれる理由を解説

データサイエンティストは業務の特性上、やめとけといわれることが少なくありません。もともと高度な専門スキルが必要な仕事ですが、継続的に学び続けなければならない、データ分析以外のスキルも求められるなど、データサイエンティストはやめとけといわれる理由を確認してみましょう。

スキルの習得が難しく学び続けなければならない

スキルの習得が難しく学び続けなければならない
データサイエンティストは実際になるまでのスキルの習得が難しいため、やめとけといわれることがあります。膨大なスキルを習得すること自体が大変で、その後も新しい技術を学び続けなければなりません。

データサイエンティストとして活躍するにはプログラミングだけでなく、統計学・微積分・線形代数などの理系大学レベルの高度な知識を求められることが一般的です。理系科目が苦手な人や学習し続けることが苦痛だと感じる人は、データサイエンティストは向かない可能性があります。

マルチタスクを常にこなし続ける必要がある

マルチタスクを常にこなし続ける必要がある
マルチタスクをこなし続けなければならない点も、データサイエンティストはやめとけといわれる理由です。


データ分析やプログラミングだけできればいいのではなく、データ分析を元にさまざまなタスクを同時進行させる必要があります。人によっては向かない作業にも対応しなければならず、大変な思いをするでしょう。


例えば分析結果を報告したり、得た情報を元に新しいデータを収集したりすることも、データサイエンティストの仕事です。ほかにも、プロジェクトの立ち上げや業務改善などの作業を任されることもあります。

人材不足で1人あたりの仕事量が多くなりやすい

人材不足で1人あたりの仕事量が多くなりやすい
データサイエンティストは人材不足で、1人あたりの仕事の負担が多くなりやすい点も大変なポイントです。経済産業省の「IT 人材需給に関する調査」による調査では、データサイエンティストなどのAI人材は2030年に最大で14.5万人不足するとの結果が出ています。


データサイエンティストはもともとマルチタスクが多い仕事ですが、人材不足が深刻な職場ではさらに複数の業務を任される可能性も考慮しなければなりません。


データ分析以前の課題点の発見や、改善策の提案などを任されるケースもあります。想定していた仕事ができず、ストレスを感じることも考えられるでしょう。

責任が重く常にプレッシャーを感じなければならない

責任が重く常にプレッシャーを感じなければならない
データサイエンティストの業務内容は責任が重く、プレッシャーに弱い人には向かない仕事です。データ解析などは、企業の運営方針や経営戦略の決定といった上流工程の初期段階で使われることがほとんど。少しのミスが経営に大きな悪影響を与える可能性があります


周囲からの期待に応えなければならない、絶対にミスをなくさなければいけないと気にするあまり、プレッシャーに耐えられなくなる人もいるでしょう。反対にプレッシャーをやりがいと感じられる人は、データサイエンティストの仕事を続けやすいといえます。

将来性が低く転職が難しくなる可能性がある

将来性が低く転職が難しくなる可能性がある
データサイエンティストは将来性が低い仕事だと考える人もいます。近年のAIの発展は目覚ましく、データサイエンティストの仕事をAIに取られてしまうと想定することもできるでしょう。

実際に、データを分析するツールやクラウドの技術は向上し続けています。人材不足をAIで補おうと考える企業もあり、今後も技術が発展すれば人を雇うこと自体が必要なくなる可能性も出てくるでしょう。


ただしデータ分析の結果をビジネスに取り入れる、これまでにない企画を提案する、作業の問題点を見つけて改善するなど、人にしかできない作業もあります。データサイエンティストの仕事がすべてなくなってしまう可能性は低いでしょう。

データサイエンティストは将来性が高い仕事?

データサイエンティストに将来性はあるのか、国の教育方針や今後の働き方の観点から解説します。将来性が不安でデータサイエンティストになることをためらっている人は、今一度データサイエンティストの需要をよく理解しておきましょう。

国がデータサイエンスの教育を推奨している

国がデータサイエンスの教育を推奨している
日本国内でデータサイエンス教育は広まりつつあり、今後も需要が伸びると期待できるため、データサイエンティストの将来性は高いといえます。

実際に文部科学省が、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度の公布を発表しました。この制度は、大学・短期大学・高等専門学校などで数理・データサイエンス・AIに関する知識や技術を習得し、課題解決の実践的な能力の育成を奨励するものです。


東京工業大学や名古屋大学など多くの教育機関が、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度の認定を受け、データサイエンスに関連する学部を新設しています。


データサイエンスを学べる場所が増えつつあることからも、データサイエンティストは需要が高くて将来性のある職業といえるでしょう。

ほかのデータサイエンティストとの差別化が必要

ほかのデータサイエンティストとの差別化が必要
データサイエンティストは将来性が高い職業ですが、活躍し続けるためにはほかの技術者との差別化を考える必要があります。データサイエンス教育は進んでいるものの人材不足は続いており、即戦力となる人材の需要は高いでしょう。

今後AI技術が発展すると、AIに関する知識だけでなく人にしかできない仕事の技術も必要です。データサイエンスの知識を高めるだけでなく、論理的思考・ビジネス的思考・提案力・マーケティング力なども身につけることが重要といえます

データサイエンティストを目指す魅力的なメリットもある!

データサイエンティストは人によって向き不向きのある仕事ですが、さまざまなメリットもあります。キャリアアップ・転職・独立など、今後データサイエンティストとして活躍し続けたい人はメリットも確認しましょう。

給料が上がる可能性がある

給料が上がる可能性がある
データサイエンティストは給料が高い傾向にあり、スキルアップや転職によってさらに収入を上げることも可能です。デジタル化が急速に進む日本ではデータサイエンティストの需要が高く、対応できる人材が少ない業務内容なら給料が高く設定されやすいでしょう。

国税庁の「令和3年分 民間給与実態統計調査 」では、給与所得者の平均年収は443万円でした。一方で、厚生労働省の「職業情報提供サイト jobtag」によると、データサイエンティストの平均年収は557.5万円。平均年収よりもデータサイエンティストの年収が高いことがわかります。


専門的なスキルが必要なデータサイエンティストは需要が高く、給料が高額に設定されやすい傾向です。スキルを磨いて待遇のよい職場に転職すれば、さらに収入を高められるでしょう。

さまざまな業界で活躍できる

さまざまな業界で活躍できる
データサイエンティストはさまざまな業界で活躍でき、転職しやすい点が大きなメリットです。データ分析やプログラミングなどは業界を問わず必要な仕事であり、一度身につけたスキルはさまざまなシーンで活用できます。


製造・金融・不動産・広告など、興味のある業界や未経験の業界にも、データサイエンスの豊富な知識があれば飛び込みやすいでしょう。今後もデータサイエンスの分野で人材不足の状態が続けば、自分の希望する待遇の仕事を選びやすい点も特徴です。

独立・開業のステップアップがしやすい

独立・開業のステップアップがしやすい
データサイエンティストの知識が身につけば、独立や開業して活躍することも可能です。業界を問わず活躍できるデータサイエンティストは、1つの企業に縛られずさまざまな案件を獲得できます。

フリーランス向けの単価の高い案件を選べば、正社員として働き続ける以上の収入を目指せるでしょう。独立や開業をすれば、場所や時間に捉われない働き方が可能です。家事や育児と両立する、趣味を満喫しつつ作業をするなど、自分らしく働きやすくなるでしょう。

企業の中心で規模の大きな仕事ができる

企業の中心で規模の大きな仕事ができる
データサイエンティストは、すべての業務のなかでも上流工程に携われる点もメリットです。データ分析は企業の経営方針を左右することもあり、経営者の視点に近い立場で働けるでしょう。

企業全体の課題を解決に導く、商品の売り上げをアップさせる、新事業のプロジェクトを立ち上げるなど、大きなやりがいを感じながら働くことも可能です。


業務の責任が重くプレッシャーが強い点は、データサイエンティストのデメリットのひとつ。一方で簡単にはいかない難しい仕事で自分を成長させたい人にとっては、このデメリットが大きなメリットとなるでしょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴

データサイエンティストは向き不向きがあるため、自分に適性があるかしっかり見極める必要があります。エンジニアとしてのスキルだけでなく、ビジネススキルや学び続ける姿勢など、データサイエンティストへの適正が自分に備わっているか確認してみましょう。

数字を扱って論理的に判断することが得意

数字を扱って論理的に判断することが得意
数字に強い人はデータサイエンティストに向いています。データ分析には、数学や統計学などの知識は欠かせません。数字に向き合う作業が得意な人なら、データサイエンティストの仕事も無理なく続けられるでしょう。

データサイエンティストの仕事には数学に対する知識だけでなく、データ分析の結果を論理的に判断する思考も必要です。先入観や主観で判断せずに、データを元に客観的に考えるスキルがある人も、データサイエンティストの仕事は向いています

エンジニアの知識やスキルが豊富

エンジニアの知識やスキルが豊富
エンジニアの知識やスキルがある人は、データサイエンティストとして活躍しやすいでしょう。データ分析などに必要やAIツールを使いこなすには、エンジニアの知識やスキルが求められます

データ解析やシステムの開発には、プログラミング言語の知識が必要です。PythonやR言語などのプログラミング言語を使いこなせれば、即戦力の高いデータサイエンティストとしてさまざまなシーンで活躍できるでしょう。

学び続けることが苦にならない

学び続けることが苦にならない
幅広い知識や新しい技術を学び続けられる人は、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常にさまざまな知識を学び、仕事に還元する必要があります。

統計学・数学・プログラミングなどを学び続け、スキルを磨くことを意識しましょう。書籍やスクールで学ぶほかに、国内外の論文を読むことなどが考えられます。

また企業などのデータベースの構築や運用の知識が求められる国家資格、データベーススペシャリストなどの専門性の高い資格を取得するといったスキルアップ方法も有効です。

高いビジネススキルを持っている

高いビジネススキルを持っている
データサイエンティストには、高いビジネススキルが必要です。データ分析はビジネスの課題を解決するために行われることが多く、データサイエンティストは課題を発見し、改善を行って解決するまで対応を求められます

経営者・取引先の顧客・他部署の社員などと関わりながら、相手の悩みをヒアリングしたり提案したりするスキルも大切です。わかりやすい資料を作成する能力や、論理的に説明するプレゼンテーション能力を求められるケースもあるでしょう。

データサイエンティストとして成功するならIT転職サイトを活用しよう

データサイエンティストとして成功するならIT転職サイトを活用しよう

データサイエンティストとして成功するためには、自分に合う求人を見つけることも大切です。職場が合わずに、データサイエンティストになることをやめておけばよかったと後悔してしまうこともあるでしょう。


以下の記事では、IT業界の求人が豊富な転職サイトを実際に使用して比較検証を行いました。さまざまな選択肢のなかから自分に合う仕事を見つけたい人は、ぜひ参考にしてみてください。

サポートを受けて転職活動をしたいならIT転職エージェントもおすすめ

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サポートを受けながらデータサイエンティストを目指すなら、転職エージェントの利用もおすすめです。エンジニア経験のない人や経験が浅い人がデータサイエンティストを目指すなら、自己分析のアドバイスや求人の紹介などのサポートを受けながら転職活動を進めましょう。


以下の記事では、データサイエンティストの求人が豊富な転職エージェントを多数比較しました。おすすめ人気ランキング」の絞り込み機能を使えば、データサイエンティストを希望する人向けの転職エージェントをピックアップできます。


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