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解説
Facebookでシェア
X（Twitter）でポスト
LINEでシェア
※ 本コンテンツにはプロモーション（PR）が含まれています。また、詳しい最新情報については公式サイトをご確認ください。
一方で、ネットや世間の意見を見ると「データサイエンティストはやめとけ」といった辛辣な意見があるのも事実。この記事では、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、データサイエンティストに向いている人などを解説します。
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。
関連記事：理系に強い転職サイト・転職エージェント
関連記事：データサイエンスの独学勉強方法
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。
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。
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。関連記事：AIの勉強方法
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。
関連記事：AIが学べるプログラミングスクール
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。
関連記事：Pythonが学べるスクール
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。
関連記事：データサイエンティストになるには
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7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。データラーニングスクール
週に1回、1時間の個別メンタリングとグループ面談を受けることができ、ビデオやチャットでキャリア相談することも可能です。コーチングでは、講座中の学習支援や転職活動全般の支援、履歴書や職務経歴書の添削などの支援を受けられます。
未経験者でも、２０代でも、完全リモートでも転職・年収アップに成功しているということで、どのようなコーチング内容か気になる場合は、無料個別カウンセリングに参加してみましょう。
- 20代 男性
- メーカー/製造業
- 在籍生
多くの人におすすめしたい、分析で新たな気づきを教えてもらえる！
★★★★★
4.0
私自身未経験でも、半年で社内のプロジェクトで成果物だす事ができたので、興味を持って取り組める人であれば、おすすめしたい。詳細をみる
- 30代 女性
- サービス業
- 在籍生
キャリアチェンジや転職を考えられている方におすすめです
★★★★★
5.0
分からないことがあればメッセージでの質問にも対応してくださったので未経験でも学習を進めやすかったです。詳細をみる
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。
- 20代 女性
- メーカー/製造業
- 在籍生
未経験から、株式会社アイデミーのデータ分析講座を受講しました
★★★★★
5.0
学習が、小単元事に別れていて、学んだ後にすぐ確認テストがありました。 それが自分には合っていて、インプットだけでなくアウトプットしながら学習でき、定着も早かったかなと思います。詳細をみる
- 30代 男性
- 不動産
- 卒業生
【初学者からのススメ】プログラミング初学者は可能な限りオンラインを活用せよ
★★★★★
5.0
完全にオンラインで完結する、夕方から夜の時間帯に講師の方々に質問が出来る、スラックであればいつでも質問できる、など、学習意欲さえあればいくらでも学習できる環境が整っていました。詳細をみる
- 30代 女性
- 薬剤師
- 卒業生
先生方が素晴らしい！自分のペースで進められて育児中の母でも2コース修了できました
★★★★★
5.0
先生の質が高い。 完全オンラインのためモチベーションの維持が大変でしたが、先生のお陰で最後まで続けることができました。 転職活動中も励ましていただいたお陰で、アルバイトですがフルリモートで就職することができました。 講座が始まったばかりのころ、未経験でAIエンジニア、しかもフルリモートで働くのは厳しいと他の所で言われて凹んでいたのですが、Aidemyの先生がとてもポジティブに励ましてくださいました。 具体的にどのように転職活動すべきかアドバイスもくださり、その通り実践したところ内定をもらうことができました。 その後も、モチベーションが下がると先生方とカウンセリングして元気をもらい、当初予定していたデータ分析講座だけでなく、E資格講座も受講を終えることができました。詳細をみる
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。
- 30代 男性
- メーカー/製造業
- 在籍生
人生変えたい？本気で人生変えるなら、本気の侍エンジニア塾。
★★★★★
5.0
やる気さえあれば、値段以上の価値はある。どれだけ目標を持って臨めば、悪い結果は絶対にない。詳細をみる
- 40代 男性
- フリーランス
- 在籍生
プログラミングを初めたきっかけ、わたしの人生の分岐点
★★★★★
5.0
自分の専属インストラクターがすごくわかりやすく理解しやすいので。詳細をみる
- 30代 男性
- サービス業
- 卒業生
SAMURAI ENGINEERで未経験からフリーランスへ
★★★★★
5.0
ほとんどが初学者、プログラミング未経験の受講生が多かった為か、初学者向けのイベントが多くあり挫折することなく卒業ができたからです。詳細をみる
.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。
- 30代 女性
- 情報
- 卒業生
周辺知識も学びながら、楽しく対面で学びたい方には最適のスクールです！
★★★★★
5.0
文系で知識ゼロのところから始めたのですが、スクールで学んだ知識が、今まさに仕事で役立っています。 あのまま独学で続けていたら、早々に諦めてしまっていたと思います。 ドリル的にカリキュラムをこなすのではなく、講師の方の補助輪付きではありますが、卒業制作として自分で企画〜実装まで経験できたことは本当に有難かったです！詳細をみる
- 40代 男性
- フリーランス
- 卒業生
ドットプロの対面の質が良かったです！実際の現場で働く講師に対面で学べて大満足！
★★★★★
5.0
私はおすすめしたいです。 まず、講師の方々のコミュニケーション力が高く、授業中に様々な知識を吸収できたことは、とても大きかったと思います。 対面で学べたこともとても良かったです。 最初はオンラインでも良いと思ってましたが、実際にドットプロに通い対面で学べてとても良かったと感じています。詳細をみる
DMM WEBCAMP 学習コース
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。
キカガク
キカガクは、eラーニングアワード「AI人材育成特別部門賞」を受賞した経歴を持つ、AIを含めた最先端技術を学べる動画学習プラットフォームです。
Pythonの基礎・データの前処理・AIモデル構築など幅広い内容をハンズオン形式の動画で学ぶことができます。授業の最後には確認テストも行われるため、「分からないまま」次のステージに進むようなことはありません。
さらにキカガクの「AI人材育成長期コース」は、経済産業大臣の認定する第四次産業革命スキル習得講座の1つであり、条件を満たすと受講料の最大80%を給付金として受け取れます。また全てのコンテンツを期間無制限で閲覧できる点も魅力の1つ。
費用は他のデータサイエンススクールと比較してやや高めではありますが、これらの制度や学習サポートを上手に活用することで、高い費用対効果を期待できる学びが得られるでしょう。
- 40代 男性
- メーカー/製造業
- 卒業生
「AI人材育成長期コース」はプログラミング経験がほとんどない方にオススメ！
★★★★★
5.0
プログラミング経験やAI知識がほとんどない方には「AI人材育成長期コース」はとてもオススメです。やはりプログラミングは内容が難しく、習得する内容も多岐に渡ります。私はプログラミング経験がなかったため、特にそのように感じました。本コースは短期間で詰め込むのではなく、長期間かけて知識や技術を自分に落とし込むことを目的としているので、初学者向きだと思います。ただ、内容はかなり本格的でデータ取得からAIアプリ作製までの一貫の流れを学ぶことができ、プログラミング経験がない私でも最終的に実装する力を身につけることができました。途中で詰まってしまった場合でも、Slack上で質問したり、「オンライン講義」で講師と1対１で相談したりできたので、無理なく受講することができました。また受講期間終了後もコミュニティサイトで定期的にイベントが開催されますので、他の受講者の方と一緒にコンペに参加したり、資格や転職について情報交換したりできる点も魅力的です。詳細をみる
- 20代 男性
- アルバイト・接客業
- 卒業生
AI人材育成長期コースを楽しめたと感じた一例と学習スタンス
★★★★★
5.0
能動的に参加できる方であればお勧めできます。目標次第で満足度は変わるかと思いますが、「自分で基礎は何とかするからAIの面白いこと、より面白くするアイデアを教えて！」位の気概がよいかと思います。半年といってもやはりゼロからのスタートだと誰でも大変だと思います。実力と、どれだけ時間の確保ができるかだと思います。質問チャンネルや質問を講座の前に丁寧に質問すれば、ちゃんと把握した先生が回答してくださる印象です。講座開始直前になって難しい質問をすると質問ルームが埋まっていたり、分野に詳しい先生が先約で対応できなかったりするので注意は必要かと思います。 講座の内容は３カ月が目安ですが事前に受付を早くすませば、予習期間として早めに勉強できます。カリキュラムよりも予定が遅くなればモチベーションが低下すると感じ、10月スタートの講座を9月から毎日2h前後勉強し11月に終わるくらいでした。早めの学習が持続できたコツかなと感じます。独学の勉強でpython基礎、機械学習の操作はさっさと攻略して、実践的な操作にはつまずきつつ、質問を利用して実践的な内容に取り組む時間に当てるくらいがちょうど良かったです。詳細をみる
テックアイエス
マンツーマンの指導でデータサイエンティストを目指せるのはテックアイエスです。学習している中で分からないことがあれば、すぐに質問して疑問を解消できる体制があります。単に答えを教えてもらうだけでなく、考え方や解決方法から学べるため、仕事に生かせる実力を身につけられるのが特徴です。データサイエンティストコースでは、知識ゼロの状態から6ヶ月間で基礎から応用まで学び、解決したい問題やテーマを定めて取り組む自主制作を行います。集めたデータを用いて活用するためのスキルを身につけられる内容です。
学ぶことに加え、履歴書添削、職務経歴書作成、就職先の紹介といった転職支援で、キャリアのサポートも受けられます。
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・関連記事：職業情報提供サイト jobtag｜厚生労働省
関連記事：データサイエンティスト年収
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。
ビックデータや機械学習を用いたビジネスが普及しており、大規模なデータを扱えるデータサイエンティストの需要が高まっています。どんな職業か、必要な知識・スキルから気になる年収まで、特徴や概要を解説していきます。
2025/02/21 19:07
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。
|
データサイエンティスト求人数 (フリーランス) |
|
|---|---|
600件以上 |
|
求人ボックス |
912件 |
BIGDATA NAVI |
102件 |
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。
関連記事：データサイエンティストの年収はいくら？仕事内容も解説
関連記事：データサイエンティストでフリーランスになれる？
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。
関連記事：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。
関連記事：英語を話せるようになるには？
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。
WRITERこの記事を書いた人
RECOMMENDこの記事を読んだ方へおすすめ
-
データサイエンティストはなくなる？将来性や生き残りに必要なスキルを解説
DX推進等を目的にビッグデータの活用が進む現代、データ処理のプロである「データサイエンティスト」は多くの現場で活躍しています。一方で「そのうち仕事がなくなる」「やめとけ」といった声が散...
2025.01.24|コエテコ byGMO 編集部
-
ITエンジニアはきつい？転職のコツや未経験から目指す方法も解説
AIをはじめとする先端技術が発展したり、各企業がDX化に動き出したりしている昨今。そのシステム開発を担う「ITエンジニア」の需要はどんどん高まっています。需要が高く志す人も増えている一...
2025.03.04|コエテコ byGMO 編集部
-
データサイエンティストに副業案件はある？単価相場も解説
ビジネスにおけるデータの利活用が進んでいる今、その道のプロである「データサイエンティスト」には高い需要があります。プログラミングやAIに関する知見がある人の中には、自身のスキルを活かし...
2025.03.23|コエテコ byGMO 編集部
-
「Webエンジニアはやめとけ」の理由は？将来性やキャリアアップ戦略を紹介
デジタル技術の進化に伴い、Webコンテンツの需要は急速に高まっています。しかし、その一方で「Webエンジニアはやめとけ」という声も少なくありません。なぜ、Webエンジニアがこうしたネガ...
2025.03.04|コエテコ byGMO 編集部
-
未経験からプログラマーはきつい？実態を徹底解説
IT人材の需要が右肩上がりに高まっていることもあり、昨今は未経験からプログラマーを目指す人も急増しています。一方で「未経験でプログラマーはきつい」「やめとけ」といった声が散見されること...
2025.03.04|コエテコ byGMO 編集部
