データサイエンティストはデータ分析の専門家です。華やかなイメージを持たれがちですが、活躍している人の中には、仕事がつらいと感じている人もいます。データサイエンティストの仕事がつらいといわれる理由や、対処法について解説します。
この記事のポイント
- データサイエンティストがつらいといわれるのはなぜ？
- データサイエンティストは、プレッシャーが多い割に地味な作業が多く、常に学び続ける必要があります。
- つらくなったときの対処法
- 孤独になりがちなため、周囲と積極的にコミュニケーションを取ったり、今後のキャリアパスをじっくり考えたりするとよいでしょう。
- データサイエンティストは将来性がある
- まだ新しい分野の仕事であるものの、データサイエンティストは企業にとって欠かせない存在です。
データサイエンティストがつらい5つの理由
データサイエンティストは、大量のデータを分析し、経営に有益なデータを収集・解析する専門家です。華々しいイメージを持たれがちですが、つらいという声もよく聞かれます。データサイエンティストがつらいといわれる5つの理由を見ていきましょう。
知識・スキルの習得が難しい
データサイエンティストは、非常に専門的かつ幅広い知識を求められます。働く上で必要となる知識を習得するためには、多くの時間を学びに費やさなければなりません。主に、以下の分野でのスキルや知識が必要です。
- 統計学
- プログラミング
- ビジネスの知識 など
このように、理数系に強いだけでなく、ビジネスの知識を網羅する必要もあります。複数の分野を広範に学ぶ根気が求められるため、つらいと感じる人がいるようです。
責任・プレッシャーが大きい
データサイエンティストは、データ分析を通じて企業の成果に貢献する専門職です。しかし、その責任の重さや周囲からの過度な期待につらいと感じてしまう人もいます。
まず、企業にとって本当に必要なデータ収集・分析ができているのかという大きなプレッシャーがあります。自分の分析が企業の意思決定にも直結するため、その責任は重大です。
中には、データを使って何とかしてくれると考える管理者やクライアントもいます。期待に応えられなければ失望されるかもしれないと、人によってはそのプレッシャーに押しつぶされてしまうこともあるでしょう。
地味な仕事が多い
データサイエンティストに華やかなイメージを持つ人も少なくありませんが、実際の仕事は地味な作業の連続です。
企業のデータ自体は、文字や数字が並べられているのみで、それ単体では意味を成しません。これらの文字や数字を解析・変換し、経営陣に分かるように提出することで、価値のあるデータとなります。
このデータを解析する前に、データ収集・加工など、さまざまな手順を踏む必要があります。そのため、非常に地味な作業を続けなければならず、華やかさを求めていた人にとってはつらいと感じてしまうこともあるでしょう。
学び続ける必要がある
近年、文部科学省は、小中学校でもデータサイエンスやAI教育の充実を目標に取り組んでいます。しかし、データサイエンティストの分野自体はまだ新しく、技術やツールは日々進化し続けています。
データサイエンティストとして一線で活躍するためには、最先端の知識にアップデートすることが必要なため、継続して学び続けなければなりません。
データサイエンティストの仕事量は膨大です。業務の合間に学習時間を確保するのは、並大抵の努力では難しいかもしれません。
仕事量が多くて大変
データサイエンティスト自体がまだ少ないため、必然的に1人当たりの仕事量が多くなる傾向にあります。データ分析にとどまらず、分析結果を分かりやすく伝えるためのプレゼンテーションや資料作成など、多岐にわたる業務を抱えることも少なくありません。
また、データに関する専門家というイメージから、本来の業務範囲ではない依頼がくるケースもあります。社内に他のデータサイエンティストがいれば、業務の分担や相談もできますが、いないケースも多くあります。
業務が自分1人にのしかかるばかりか、相談する相手もいないため、孤独でつらいと感じてしまう人もいるでしょう。
つらく感じやすい？向いていない人の特徴
データサイエンティストは、単にデータを扱っていればよいというわけではありません。コミュニケーション能力や、地味な作業をコツコツと行う根気強さが求められます。データサイエンティストに向いていない人の特徴を見ていきましょう。
コミュニケーションに苦手意識がある
データサイエンティストは、データ解析だけが仕事ではありません。経営陣と話し合いを重ねながら、現状の課題や必要なデータなどを決定していきます。
解析した結果は企業内で報告し、それについての議論も必要なため、コミュニケーション能力が欠かせません。また、データ解析の過程で予想外の結果が出た場合、方向転換をすることもあります。
その都度、ビジネスチームと細やかな連携を取りながら方向性を決めるため、コミュニケーションに苦手意識がある人は、データサイエンティストを目指すのは難しいかもしれません。
華々しい仕事に就きたい
データサイエンティストはデータ解析のプロであり、企業にとって重要な存在です。しかし、その業務内容は決して華々しいものではありません。
ビッグデータやAI（人工知能）分野に携わるため、華やかなイメージを持たれがちですが、基本的には地味な作業の連続です。実際の業務では、データ分析・解析に関する処理のほか、必要に応じて論文や記事を調べたり、ビジネスにおけるトレンドなどのリサーチを行ったりします。
華々しく活躍したいと考えている人は、「思っていたのと違う」と感じてしまうこともあるでしょう。
これなら大丈夫？向いている人の特徴
データサイエンティストは、地道な作業が得意な人や、好奇心が強い人などに向いています。データサイエンティストに向いている人の特徴を解説します。
忍耐力がありコツコツとした作業が得意
データサイエンティストの業務内容は地道なものが多いため、強い忍耐力が必要です。
データ分析とひと言でいっても、その作業は多岐にわたります。データ分析の前には、分類やデータクリーニングなどの処理をしたり、解析結果が出た後には、仮説を立てて再検証したりもします。
数字や文字とじっくり向き合い、経営陣の役に立つ分析結果が出るまで地道に続けなければなりません。そのため、我慢強くコツコツと、面倒がらずに作業を進められる人に向いているでしょう。
好奇心が強く、新しい知識を学ぶことが好き
先述の通り、データサイエンティストは常に新しい知識やスキルを学ぶことが必要です。もともと好奇心が強く、学ぶことが好きな人は、つらいと感じることなく新しい知識を取り入れられるでしょう。
データサイエンティストはビジネスに有益なデータを提供しなければならないため、興味のある分野以外も知識として習得する必要があります。そのため、広い範囲で学ぶ意欲のある人に向いています。
ロジカルシンキングが得意
データサイエンティストは、膨大な量の数字や文字の羅列から必要なデータを抽出し、分析します。そのため、データを論理的に分析し、根拠に基づいた提案を行う能力が求められます。
また、データ分析の過程では、新たな仮説を立てて検証したり、問題が発生したりすることもあります。そのような場面でもロジカルに物事を考え、根気強く作業に取り組める人は、データサイエンティスト向きといえるでしょう。
仕事をつらいと感じたときの対処法
どの職種にもいえることですが、仕事をしていく上でつらいと感じる場面は多々あります。そうなったときにうまく乗り越えられるよう、対処法を知っておきましょう。
周囲と積極的にコミュニケーションを取る
データサイエンティストとして仕事をする上で、孤独感を覚えたり、相談相手がいなくてつらいと感じたりしたら、まず積極的にコミュニケーションを取ってみましょう。
自分では理解されていると思っていても、実際にはデータサイエンティストの業務・立場・悩みについて、周囲が理解していないケースもあります。例えば、管理者やチームメンバーと気軽に話せる機会を設けてもらうなど、提案してみるのもよいかもしれません。
近寄りにくいというイメージが付いている可能性もあるので、明るく笑顔で接するなど、コミュニケーションの取りやすい雰囲気や環境を整えておくことも大切です。
キャリアプランを明確に考えておく
業務をたんたんとこなす日々がつらくなったら、キャリアプランを明確にし、目標を設定してみるのもおすすめです。
データサイエンティストの主なキャリアパスには、以下が挙げられます。
- データサイエンティストのマネージャー
- データサイエンティストのスペシャリスト
- データサイエンティストとして転職する
データサイエンティストのマネージャーやスペシャリストを目指す過程で、それでもつらいと感じる人は、転職という選択肢もあります。いずれにせよ、自分が将来どうなりたいのかを明確に描くことが大切です。
データサイエンティストの「つらい」を乗り越えよう
データサイエンティストは人気の職種であり、将来的にも需要が見込める職種です。企業にとっては欠かせない存在となるため、やりがいを感じる仕事でもあるでしょう。
その一方、膨大な量の作業をこなさなければならない、華やかさに欠けるなど、デメリットを感じる人も少なくありません。相談相手が企業内におらず、孤独でつらいと感じる人もいます。つらいと感じたら、転職を視野に入れるのも1つの方法です。
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