データサイエンティストはやめとけ？向いている人の特徴も徹底解説

データサイエンティストはやめとけは本当？

結論として「データサイエンティストとしてやりたい仕事がある」という強い気持ちを持っているのであれば、まわりからの「やめとけ」なんて声を気にする必要はないでしょう。

どんな仕事でも万人に受け入れられるものはないからです。中には「AIに仕事を取られる」なんて具体的な意見もあるものの、データサイエンティストはむしろAIを活用する側。

AIを扱える人材はまだまだ不足している状態のため、将来性も申し分ありません。

一方で、当然ながらデータサイエンティストには向き・不向きがあることも確か。

記事後半では「どんな人にデータサイエンティストがおすすめか？」といった内容にも触れていますので、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストはやめとけと言われる理由

ここでは、なぜ「データサイエンティストはやめとけ」と言われているのか、その理由について探ってみました。

実際にデータサイエンティストとなったときのことを想像してみて「これは耐えられなさそうかも…」といったポイントがないか、チェックしてみてください。

高度な理系知識が求められる

一言で「データ分析」と聞くと簡単そうに聞こえますが、データを分析・活用するためにはさまざまな理系の知識が求められます。

• 統計学
  数学、各種データ分析手法
• 情報工学
  プログラミングスキル、ビッグデータ処理、データベース
• その他ビジネススキル
  プレゼン作成、データ共有など　

高校卒業～理系大学初級レベルの数学・解析学はほぼ必須と言われているため、数学に力を入れてこなかった人、そもそも文系の学校に通っていた人などは、まずスタート地点に立つまでが相当な壁になるでしょう。

もちろん理系を専攻していた人であっても、必ずしもデータサイエンティストに必要な知識をすべて網羅しているとは限りません。

高度なデータ分析手法、未習得のプログラミング言語など、根気強く学習を継続していける人でなければ、たどり着けない仕事と言えそうです。

データサイエンスを独学で習得したいと考えている方は、下記記事をご覧ください。

初心者の方におすすめの勉強方法やデータサイエンティストになるまでのロードマップなどを詳しく解説しています。

データサイエンスは独学で習得可能？おすすめの勉強方法やロードマップを解説

業務の責任が重い

データサイエンティストが分析したデータ類は、企業の運営や経営戦略といった上流工程で扱われる場合がほとんど。

ほんのちょっとミスを起こしてしまうだけで、誤った結果をもとにビジネスを回してしまい、その結果企業の経営悪化…なんて最悪の事態も起こりかねません。

それだけデータサイエンティストは重責を担うことになるため「周囲からの圧力が強すぎて耐えられない」「ミスが心配で気が気ではない」といった理由から、やめとけと言われてしまっているようです。

上流工程を担う仕事に「不安」よりも「やりがい」を強く感じられるかどうか。

この点がデータサイエンティストを目指すうえでは重要となるでしょう。

膨大なタスクを一人で抱えがち

データサイエンティストの仕事は、なにもデータ分析だけに留まりません。

分析したデータをもとにした解析・提案業務、新規データ収集・分析に向けたプロジェクト立ち上げ、データ活用以前の経営の課題点の洗い出し、などなど…やらなければいけない業務が非常に多い仕事なのです。

請け負える人が複数いるのであれば分担ができるのですが、昨今のデータサイエンティストの需要の増加に対して、残念ながら供給は追いついていない状況。

経済産業省の調査によれば、データサイエンティストをはじめとしたAI人材は、2030年までに最大で14.5万人も不足するとのデータも出ています。

参考：IT 人材需給に関する調査 ｜経済産業省

マルチタスクを要領よくこなせる人でなければ、過大な業務負荷に押しつぶされてしまうかもしれません。

生成AIを学ぶことができるスクールも増えているため、自らスキルアップしていく必要があるでしょう。

生成AIスクールを本格的に学びたい方は、下記記事をご覧ください。

下記記事ではコエテコおすすめの生成AIスクールも掲載しています。

生成AIスクールおすすめ講座まとめを徹底比較【最新版】

人との交流が少ない

データサイエンティストの仕事は、さまざまなデータを整理・分析したり、データベースの構築、資料の解析など、基本的にデスクワークが主体となります。

人と会話しない時間が必然的に多くなるため、人と話すのが好きという人にとっては苦痛な働き方と言えるかもしれません。

またリモートワークが可能な職場も増えていることから、社内だけでなく社外の人と交流する機会も少なくなる可能性があります。

 AIや自動化ツールが普及している

近年はAIや自動化ツールの技術革新が目覚ましく、広く普及することでデータサイエンティストの仕事自体が必要なくなるのではないかと心配する声も聞かれます。

このような危機感が、データサイエンティストはやめとけと言われる一因になっていることは間違いありません。

しかしデータサイエンティストの仕事には、データの分析や加工を通じて課題を抽出したり、課題に対する解決策を検討・提案するなど、人間の思考が必要な部分も多々あります。

この先技術がさらに進化することで、AIや自動化ツールを活用する機会は増えると考えられますが、だからといってデータサイエンティストの仕事が完全になくなることはないと言えるでしょう。

データサイエンティストが向いている人の特徴

ここまでデータサイエンティストのメリット・デメリットを解説してきましたが、具体的にどんな人に向いているのか「データサイエンティストがおすすめな人の特徴」を3点にまとめました。

データサイエンティストに向いている人は、「数学やデータ分析に抵抗がない・もしくは得意な人」「AI、プログラミングなどのエンジニアスキルに興味がある」「論理的思考ができる」「コミュニケーション力などのビジネススキルに長けている人」といった特性があります。 

何度も説明してきた通り、データサイエンティストと数学・統計学といった知識は切っても切り離せない存在です。

高校・大学レベルの数学は問題なくこなせる、数字を扱うこと・学習することが苦ではないという人は、データサイエンティストとしての適性が高いでしょう。

また、データ分析にはAI・機械学習が用いられるので「プログラミング」ができる人も有利。

特に「R言語」「Python」の2つはデータサイエンティスト必須ともいえる言語のため、すでに習得済みだと軌道に乗せやすいはず。

Pythonのスキルを習得したい方は、下記のPythonが学べるプログラミングスクール一覧をご覧ください。

Pythonが学べるプログラミングスクール一覧

そのほか、分析したデータをもとにプレゼン資料を作ったり、経営陣とディスカッションしたりするのもデータサイエンティストの仕事。一般的なビジネススキルもしっかり身につけておきたいところです。

データサイエンティストは未経験からでもなれる

データサイエンティストは、特別な資格や経験が必要なものではないため、未経験からでも目指すことができます。

ただし、データサイエンティストの仕事内容は多岐にわたり、かつ幅広い知識とスキルが求められる点に注意が必要です。

未経験からデータサイエンティストになるためには、まず情報処理や統計学などのデータサイエンスに関わる知識が不可欠です。

書籍やオンライン教材などを通じて独学しても良いですが、内容が難しいため挫折しやすいので、継続して学習できる環境づくりを心がけましょう。

独学が難しいと感じたら、オンラインスクールを検討するとよいでしょう。

データサイエンティストを目指せる、サポートが手厚いスクールおすすめ4選

本項目では、データサイエンスを学べるおすすめスクールを紹介します。

データサイエンススクールについて詳しく知りたい方は、下記記事もあわせてチェックしてみてください。

下記記事ではデータサイエンススクールの費用相場や安く通う方法についても解説しています。

データサイエンススクールおすすめ講座まとめ比較【最新版】

侍エンジニア

侍エンジニアは、実践型を謳うプログラミングスクールです。

データサイエンティストを目指す人には、同スクールが提供する『データサイエンスコース』の受講がおすすめ。

データの取得、データクレンジングなど実務で必須となる前処理を経験できる他、データからビジネス課題に結び付ける考え方や課題解決法まで学びます。

なお、学習期間は半年間となっており、最後の1ヶ月間はじっくりと実践学習に取り組みます。

実践学習では、テーマ選定からデータ分析、報告レポート作成までを一気通貫で取り組むため、一連の流れも学ぶことができるでしょう。

さらに転職サポートも提供されているため、データサイエンティスト転職を目指す人は、ぜひ受講を検討してみてはいかがでしょうか。

.Pro

.Proは、未経験からAIスキルを学べるPython特化型のITスクールです。

同スクールが提供する『AIリスキリングコース』は、最先端の技術が学べるにもかかわらず、受講料は228,000円（税込）のみ。

リーズナブルな価格ではありますが、講義は全て対面で行われる他、講義以外の時間もチャットサポート機能でしっかり学習をフォローしてくれます。

加えて、転職活動やフリーランス活動に必要なポートフォリオ制作・転職サポートも提供しているとのこと。

また、カリキュラムの後半は、学習したい内容に応じて講師がオリジナルのカリキュラムを組み立ててくれるそうです。

目的に応じて、臨機応変に学びたいスキルや技術をチェンジできるため、卒業時にはなりたいエンジニア像に必要な基礎スキルが身に付いている状態になっていることでしょう。

DMM WEBCAMP 学習コース

未経験からデータサイエンティストを目指すときには、基礎知識の習得が難しく挫折する人もいます。

独自カリキュラムでも未経験からでもスピーディーに上達を目指せるのはDMM WEBCAMP 学習コースです。

独自カリキュラムでは学習内容を、教材で知識を学ぶ段階、各チャプターごとの課題を通してつながりを見出し生かす段階、獲得した知識を用いて応用問題にチャレンジする段階に分けて学んでいきます。

データサイエンスコースは、プログラミング言語の1つであるPythonの基礎的な文法を習得し、統計の知識を学習して、集めたデータを活用できる知識やスキルの獲得を目指す内容です。

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Aidemy

Aidemyは、AIの基礎から学ぶことができるPythonに特化したAIプログラミングスクールです。

初学者には、Python入門講座・機械学習入門講座・ディープラーニング基礎講座が無料で提供されています。

「学習についていけるか不安」と感じる人は、試しに無料講座を受講してみると良いでしょう。

また「AIアプリ開発講座」では、Pythonや機械学習の基礎から、Webアプリ実装までの手順を学べます。

さらに期間内に選んだ講座が終了すると、他の講座も受講できるため、興味のある他の分野の知識も習得できるでしょう。

加えてAidemyには、24時間対応のチャットサポートがあり、わからないことをすぐに質問できる体制が整っています。

そのため、1つひとつの疑問点を解決しながら学習を進めていくことができるでしょう。

他にも就職支援サポートが提供されています。データサイエンティストへの転職を視野に入れながらデータ分析を学びたい人には、ピッタリのスクールです。

データサイエンティストが向いていると感じた方におすすめの転職エージェント

「データサイエンティストが向いている」と感じているのであれば、転職エージェントを活用してみましょう。
適性があっても未経験から自分の力だけで転職するのは難しいため、転職エージェントを活用して成功率を高めるのがおすすめです。

マイナビ転職IT AGENT

マイナビ転職IT AGENTには、豊富なIT・Webエンジニア求人が揃っています。

そのため、希望条件や価値観に合う求人が見つかりやすいでしょう。

キャリアアドバイザーがサポートしているため、求人の探し方や転職の軸、転職活動の進め方がわからない人でも心配いりません。

ヒアリング内容にもとづく求人紹介はもちろん、応募書類の添削や面接対策なども一貫してサポートしてもらえます。

キャリアアドバイザーはさまざまな業界に精通しており、未経験からデータサイエンティストを目指せる求人の紹介も可能です。

興味があるなら、面談を通して今後のキャリアプランから相談してみましょう。

面談は、夜間や土曜も対応してもらえます。

Direct type

「データサイエンティストへの転職を機に柔軟な働き方を実現したい」と考えている人には、Direct typeがおすすめです。

IT特化型かつスカウト型の転職サービスなので、フルリモートのデータサイエンティスト求人を探しやすいでしょう。

経験や希望条件を細かく設定できるため、自身に合うスカウトが届きます。

スカウト受信率は、97.8％。

自身で求人を探す必要がないため、働きながらでも少ない労力で転職活動を進められます。

ただし、望むようなスカウトが来ない場合は、スクールでスキルを習得してから再トライした方がいいかもしれません。

データサイエンティストの年収・将来性

ここでは、データサイエンティストの年収と将来性について詳しく見ていきましょう。

 データサイエンティストの年収は約554万円

厚生労働省の統計情報によると、データサイエンティストの年収は約554.3万円です。

年齢別で見ると50～54歳が689.03万円ともっとも高く、平均値に近いのは35～39歳の585.43万円、40〜44歳は598.56万円とほぼ600万円です。

出典：職業情報提供サイト jobtag｜厚生労働省

また有効求人倍率は2.83倍と非常に高く、多くの企業がデータサイエンティストを求めている現状が分かります。

 データサイエンティストは将来性のある仕事

デジタル技術が進化した現代において、データは非常に重要な存在です。

ビッグデータをはじめとする各種データを利活用することが、企業の業績や存続を大きく左右し、私たちの暮らしをより豊かにする一助にも繋がります。

一方で、データを専門的に扱えるデータサイエンティストの数はそれほど多くありません。

需要が高いのに対して人材の供給が追い付いていないということであり、データサイエンティストの希少性はかつてないほどに高まっています。

この先もデータの重要性はさらに高まっていくことが予想されており、希少価値のあるデータサイエンティストの需要もさらに高まっていくことでしょう。

このため、データサイエンティストの将来性は非常に高いと言えます。

データサイエンティストとして働くメリット

データサイエンティストのネガティブな部分ばかり触れてきましたが、当然魅力的な部分も多々あります。

ここでは、データサイエンティストとして働くことのメリットをまとめました。良い点・悪い点を総合的に判断したうえで「自分はデータサイエンティストとしてやっていく自信があるか」を自問自答してみるといいですね。

• 実力次第で高年収を狙える
• 会社全体に影響を与えられる
• 需要が高く転職・独立しやすい

実力次第で高年収を狙える

専門的な知識を要するうえ、上流工程の業務を請け負うデータサイエンティストは、その難易度に見合った報酬を受け取れる場合が多いです。

データサイエンティストの平均年収を、各種求人サイトなどのデータをもとにまとめてみました。


いずれのサイトに掲載されている数字も、全国平均年収である433万円を大きく上回っていることがわかります。

実力次第ではあるものの、年収1,000万円を超える案件も珍しくはありません。

当然一筋縄ではいきませんが「ハイスキルが求められるIT・AI系の職業に挑戦したい」「できれば高収入も狙っていきたい」という人は、データサイエンティストに挑戦する価値は十分あるでしょう。

会社全体に影響を与えられる

先ほど「データサイエンティストは上流工程に当たるため責任が重い」とデメリットを述べました。

これはつまり、裏を返すと「会社全体の売上・経営を管理できるほど規模の大きい仕事をできる」というメリットとも取れます。

「下流工程での仕事は企業に貢献できているのかわかりづらい」といった悩みを抱える人も多いはず。

その点、企業の経営陣と一緒に「会社をよりよくするためにはどうするか？」を模索していくデータサイエンティストの業務内容は、やりがいが大きく魅力的です。簡単にはいかないからこそ、良い成果が出たときの喜びはひとしおでしょう。

「会社を動かすほど大きな仕事をしたい」「責任の大きい業務で自身を成長させたい」といった野心がある人は、データサイエンティストが向いているかもしれません。

需要が高く転職・独立しやすい

先述したように、データサイエンティストは需要に対して供給がまだまだ追いついていない状態。

どこの企業もデータサイエンティストを欲しているため、実務経験を積み十分なスキルを習得した人であれば、別業界への転職やフリーランスとして独立することもそう難しくはないでしょう。

以下は、フリーランス向け求人検索サービスに掲載されている、データサイエンティスト案件の数をまとめたものです。

決して少なくないことがわかります。


また総務省の情報通信白書によれば、中小企業621社のうち、実に50.6%が「データ活用を始めたものの、データ分析が専門でない人が担当している」と回答したとのデータが出ています。

多くの中小企業でデータ分析担当が不足していることは明らか。データサイエンティストの需要の高さがうかがえるでしょう。

参考：情報通信白書｜総務省

活躍できるデータサイエンティストになるためのポイント

将来にわたって活躍できるデータサイエンティストになるためには、どのようにすればよいのでしょうか。

ここでは、活躍できるデータサイエンティストになるためのポイントについて詳しく見ていきましょう。

英語力を身につける

日本から海外へ拠点を移せば、活躍できる場をさらに広げることも可能になります。そのために必要なのが英語力です。

米国労働統計局（BLS）のデータによると、アメリカのデータサイエンティストの給料は約1,500万円で、日本の倍以上の額になっていることが分かります。

参考：Data Scientists｜U.S. BUREAU OF LABOR STATISTICS


このことから、アメリカをはじめとする海外でデータサイエンティストとして働ければ、将来にわたって高いキャリアを築くこともできるでしょう。

下記記事では英語を話せるようになりたい初心者がやるべきことを解説しています。

英語を学びたい方はぜひ下記記事をご覧ください。

英語を話せるようになるには何から始める？勉強法も解説

トレンドを理解して活用する

データサイエンティストの扱うデータのアルゴリズムやAI技術は、日々すさまじい速度で進化を続けています。

また情報をとりまく状況、セキュリティやガバナンス、法規制なども刻々と変化しています。

このためデータサイエンティストには、トレンドをいち早くキャッチアップし、知識や仕事として取り入れていくことが求められるでしょう。

政府や公共機関はもちろん、企業のマーケティングや生産・管理部門、学術、医療など、幅広い視野に渡って情報を収集し、トレンドの傾向を理解して活用していくことが大切です。

ビジネス力を強化する

ビジネス力とは、論理的思考や組織マネジメントなど、事業を円滑に進められるスキルのことを言います。

データサイエンティストの仕事には課題の解決や提案などがあり、企業や組織と深く関わる機会があるため、高いビジネス力も求められるでしょう。

ビジネスアーキテクトを理解し、課題解決に向けて的確なアドバイスを行い事業を円滑に進めることができれば、データサイエンティストとしての評価が高まります。

データサイエンティストはやめとけ？向いているなら挑戦しよう！

当記事では、データサイエンティストが「やめとけ」と言われている理由について、仕事のメリット・デメリットに触れつつ詳細に解説してきました。

高度な数学知識やプログラミングスキルが求められるデータサイエンティストは、当然簡単な仕事ではありません。

文系出身で数字を扱うことに抵抗がある人、足りない知識を習得する時間や意欲のない人は「やめとけ」と言われてしまうでしょう。

一方で「自分は絶対データサイエンティストになる」「データサイエンティストを目指して勉強を積み重ねてきた」といった熱意溢れる人であれば、周りが何と言おうと突き進んでOK。

将来性も申し分なく、活用の幅も広い職業なので、見事実現できれば自身のキャリアが大きく開けるはずですよ。