データサイエンティストはやめとけ？向いてる人や就活を【楽】にする方法を解説！

「データサイエンティストになりたいけど、私にできるかなぁ…」と考えたことはありませんか？

今回はそんな人のために、「やめとけ」と言われる理由や向いてる人の特徴を労働条件や将来性の観点から調査しました！

一言に「やめとけ」と言われても、その背景には様々な理由が存在します。

それらの背景をもとにメリット、デメリット、向いてる、向いていないを調査•考察したため、今あなたがデータサイエンティストを目指すべきなのかどうかの判断が行えます。

また、就活は不安やプレッシャー、めんどくささの塊です。
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データサイエンティストはやめとけは嘘？
目指すべき？

「データサイエンティストはやめとけ！」と言われるのはなぜでしょうか？

ここでは「やめとけ」と言われる背景と目指すべき理由の概要を解説します！

「データサイエンティストはやめとけ」を言われる背景

「データサイエンティストはやめとけ」と言われる背景には以下の二つの観点が存在します。

• 労働条件や収入といった情報から「やめとけ」と言われる場合
• あなたの性格や特徴からは向いていないから「やめとけ」と言われる場合

データサイエンティストという職業は、高度な技術や知識が必要とされ、それに伴い多くのプレッシャーが伴うものだよ。

過度な労働時間や高い専門知識の要求、そして長期間にわたる結果を待たれる状況。

これらは、データサイエンティストの日常において、避けられない課題となっているんだ。

だからこそ、この職種を選ぶ際には、これらの点をよく理解して、自分自身がそれに耐えられるかどうかを慎重に考える必要があるんだよ。

データサイエンティストの職種は、常に新しい知識の取得、細かいデータ分析、そして高いプレッシャーが伴います。

学ぶことへの熱意がない、細かい作業や緻密な思考が苦手、そしてプレッシャーに弱い人は、この職種には向いていないかもしれません。

データサイエンティストとしてのキャリアを考えている人は、これらの特徴と自身の性格や得意なことをしっかりと照らし合わせて、職種選びを進めていくことが大切だと思いますよ。

項目	平均
賃金（年収）	557.5万円
労働時間	164時間
年齢	43.7歳

参考：データサイエンティスト – 職業詳細 | job tag（職業情報提供サイト（日本版O-NET））

データサイエンティストを目指すべき理由

データサイエンティストという職業は、現代ビジネスの中心に位置し、その将来性は非常に豊かです。

この職種では、高収入の可能性や多様な業界での活躍が期待されています。

また、データを使って直接的に社会貢献することや、絶えず自分自身を成長させる機会も持てるのが魅力です。

一方で、この仕事に向いている人は、好奇心旺盛で論理的思考力があり、コミュニケーション能力にも秀でています。

さらに、高度なテクニカルスキルと問題解決能力も必要とされる。

データを駆使してビジネスの成長をサポートするデータサイエンティストは、今後も注目される職種となるでしょう。

⬇︎データサイエンティストを目指すべき理由

「データサイエンティストはやめとけ」なら
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ここまでの段階で「私にはデータサイエンティストは向いてないなぁ」と感じたら、就活エージェントに相談することをオススメします！

次項よりデータサイエンティストにさらに興味を持った人向けに、「やめとけ」と言われる理由と「目指すべき」理由を詳しく解説します！

また、必要となるスキルやオススメの準備、就活サイトも併せて紹介します！

⬇︎データサイエンティストを目指すために必要なスキル

⬇︎データサイエンティストを目指す人にオススメの準備

⬇︎スカウト型サービスで「めんどくさい」就活を「楽」に乗り越えよう！

「データサイエンティストはやめとけ」
と言われる３つの理由

「データサイエンティストはやめとけ！」と言われる理由を詳しく解説していきます！

過度な労働時間

データサイエンティストとしての仕事は、膨大なデータを処理・分析するものであり、それに伴い、期待される結果を得るための時間がかかることが多いのです。

このため、終わりの見えない業務が続き、残業が増えることがよくあります。

業界内でも過労が問題視されており、健康を害することも。長時間の作業は心身への負担となるため、注意が必要だと言われているんだよ。

高度な専門知識が求められる

データサイエンティストは、数学やプログラミング、ビジネス知識など、多岐にわたる知識が求められる仕事。そのため、学び続ける姿勢が必要とされます。

しかし、常に最新の情報や技術を追い求めることは、精神的なストレスにつながることがあるんだ。そういった点から、一部の人々はこの職業を避けるよう助言しているんだよ。

結果を出すまでが長い

データを収集し、処理し、分析するまでのプロセスは時間がかかるもの。

期待される結果が出るまでには長い時間が必要となることが多く、その間にプレッシャーを感じることも少なくありません。

そのため、短期間での成果を求められる場面が増えることもあり、そのストレスに耐えられるかどうかが問われることもあるんだ。

「データサイエンティストはやめとけ」な
向いていない人の3つの特徴

以下のような特徴があるとデータサイエンティストとして成功するのは難しいかもしれません。

新しい知識を学ぶことが苦手な人

データサイエンティストは常に最新の技術や方法を取り入れる必要があります。

技術の進化はとても速く、その変化に追いつくためには、新しい知識を積極的に学ぶ姿勢が求められます。

もし学ぶことが苦手、または新しい知識を受け入れるのが難しいと感じる人は、この職種での成功が難しいかもしれませんね。

細かい作業や緻密な思考が得意ではない人

データを分析する作業は、非常に細かく、緻密な思考が求められます。データの中から意味ある情報を引き出すためには、注意深くデータを見る必要があります。

細部に目を向けるのが難しい、あるいは大まかな視点で物事を進めるのが得意な人には、この職種は向いていないかもしれないですね。

プレッシャーに弱い人

データサイエンティストの仕事は、ビジネスの意思決定に影響を与えることが多いです。そのため、結果を出すプレッシャーが高まることも。

プレッシャーが高い状況での業務が苦手、またはストレスを感じやすい人には、この仕事はおすすめできないかもしれません。

「データサイエンティストはやめとけ」ではない！目指すべき5つの理由

ここでは実際にデータサイエンティストを目指した方が良い理由を紹介します！

将来性が豊富

データサイエンティストは現代ビジネスにおいて、非常に求められる職種となっています。

データを駆使してビジネスの意思決定をサポートする役割は、これからの時代も増え続けるでしょう。そのため、この職種には将来性が豊富です。

高収入の可能性

データの扱いに長け、分析能力が高い人材は希少。そのため、データサイエンティストとしてのキャリアは高収入を期待できる職種となっています。

多様な業界での活躍

データはあらゆる業界で利用されているため、データサイエンティストとしては多種多様な業界での仕事のチャンスが広がります。

興味やスキルに応じて業界を選ぶことができるのは魅力的ですね。

社会的な貢献

データを使って新しいサービスや製品を生み出し、人々の生活を向上させることができる。

データサイエンティストとして、直接社会に貢献する仕事をすることが期待されます。

自己成長の機会

データ分析のスキルは、日々の業務を通じて磨かれます。また、新しい技術や手法を学ぶ機会も豊富。自分自身の成長を実感しながら働ける職種と言えるでしょう。

データサイエンティストは「やめとけ」ではない
向いている人の5つの特徴

続いて、データサイエンティストが向いている人の5つの特徴を解説します！

好奇心旺盛

データに隠された事実やトレンドを探るのが好きな人。新しいデータや技術に対して好奇心を持ち、研究や分析を楽しむことができる人が向いています。

論理的思考力

データを元に論理的に考え、分析結果をもとに意思決定をサポートするため、論理的な思考力が求められます。

コミュニケーション能力

分析結果を他の部門や上層部に伝える際に、わかりやすく伝えるスキルは必須です。

テクニカルスキル

データを扱うためのプログラミングスキルや、専門的な知識が必要です。技術的な面に興味を持ち、学び続ける姿勢がある人には向いています。

問題解決能力

データを元にビジネスの課題を明確にし、その解決策を提案する能力。チャレンジングな問題に対して、積極的に取り組む姿勢が必要とされるでしょう。

データサイエンティストを目指すのに
必要な3つのスキル

続いて、データサイエンティストに必要なスキルや資格を解説します！

プログラミングスキル

データサイエンティストには、PythonやRなどのプログラミング言語を使用する能力が求められます。

これにより、データの収集や処理、分析を効率的に行うことができます。多くのデータ解析ツールがこれらの言語で作成されているため、必須のスキルとなっています。

プログラミングの基礎をしっかり身につけることで、より高度な分析が可能となります。

統計知識

データの背後にある傾向やパターンを理解するためには、統計の知識が不可欠です。

回帰分析や確率論、機械学習のアルゴリズムなど、データ解析の基本的な手法を理解し、適切に適用することが求められます。

統計学はデータサイエンティストの基盤となる知識の一つと言えるでしょう。

データベースの理解

SQLやNoSQLなどのデータベース技術についての知識も重要です。これにより、大量のデータを効率的に取り扱い、適切な情報を抽出することができるようになります。

また、データの保存や管理の方法も理解することで、データの質を保つことができます。

データサイエンティストを目指す人への
オススメ準備3選

「私はデータサイエンティストに向いている！」と感じれた人は以下の方法での準備をオススメします！

専門書の学習

データサイエンスや機械学習に関する専門書を読むことで、基礎知識を深めることができます。これにより、実務での応用力も上がるでしょう。

専門書を手に取ることで、理論だけでなく実践的な知識も身につけることができます。

オンラインコースやセミナーの参加

多くの大学や教育機関がデータサイエンスに関するオンラインコースを提供しています。これらのコースを受講することで、専門家から直接学べる機会が得られます。

また、実際の業務での適用例なども学べるセミナーやワークショップも多数存在します。

データ解析ツールの習得

実際にデータ解析を行うためのツールやソフトウェアを習得することがオススメです。

例えば、Jupyter NotebookやPandas、Scikit-learnなどのライブラリを使用して、実際のデータ分析を行う経験を積むことで、理論と実践のギャップを埋めることができます。

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