フリーランス求人を探すデータサイエンティストに向いている人・向いていない人
データ分析に関わる職業として人気の「データサイエンティスト」ですが、向いている人はどんな性格や経歴を持った人なのでしょうか。
一方、向いていない人は、どのような傾向があるのでしょうか。
本記事では、データサイエンティストへの適性や向き不向きについて分かりやすく解説します。転職や就職で必要なスキルについても確認しましょう。
目次
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への転職や学習を考える際、自分に適性があるのか不安になる人は少なくありません。大切なのは、実際の業務でどのような姿勢が求められ、どのような人が力を発揮しやすいのかを具体的に知ることです。
ここからは、データサイエンティストに向いている人の特徴を7つ紹介していきます。
▼ 向いている人の特徴（クリックで移動）
数学的・論理的に思考できる
データ分析では、感覚や思い込みに頼らず、数字や事実を順序立てて確認する力が欠かせません。起きている現象を小さな要素に分け、それぞれの関係を整理できる人は、実務で強みを発揮しやすいでしょう。
売上が下がった場合も、商品の人気が落ちたとすぐに決めつけるのではなく、客数・購入単価・季節・広告・在庫などに分け、どの要素が変化したのかを確かめます。普段から出来事の原因を考える、話の矛盾に気付く、複数の情報を整理するといった習慣がある人は、その思考を仕事に活かせます。
数学や統計学に関心と理解力がある
数学や統計学は、データから傾向や違いを読み取るためのツールです。その仕組みに興味を持ち、数字が示す意味を理解しようとする姿勢があれば、分析業務への適性があると考えられます。
文系出身でも、基礎から学び直し、数字を使って現実の出来事を説明することに面白さを感じられれば問題にはなりません。知識量は学習によって増やせます。知らない公式に出会ったときも、意味や使いどころまで理解しようとする人は、誤った判断を避けながら着実に成長できます。
問題解決能力に優れている
企業がデータ分析を行なう目的は、きれいなグラフを作ることではなく、売上向上や業務改善につながる答えを得ることです。そのため、課題を整理し、解決までの道筋を組み立てられる力は高い評価を得やすいです。
依頼者から「顧客を増やしたい」と相談された場合、新規客を増やしたいのか、離れていく客を減らしたいのか、購入回数を増やしたいのかによって、見るべきデータは変わります。目の前の数字だけで満足せず、相手が何に困っているのかを考え、実行できる改善策へつなげられる人ほど、現場から信頼される存在になれます。
情報収集や分析するのが得意
分析に必要な材料が、最初からすべてそろっているとは限りません。目的に合う情報を探して信頼できる内容を選び、そこから意味を読み取れる人であれば、データサイエンティストの業務と相性が良いといえるでしょう。
新商品の売れ行きを調べるなら、販売数だけでなく、季節・価格・販売地域・競合商品の動きなども集め、結果との関係を比べる必要があります。普段から疑問を放置せず、資料を見比べて自分なりの答えを考える習慣があるなら、その力は質の高い分析や提案に直結するはずです。
新しい知識や技術を学び続けられる
データ分析の分野では、新しい技術や手法が次々に登場します。一度覚えた知識だけに頼らず、必要なことを継続して学べる姿勢は、長く働くうえで大きな強みになります。
すべてを一度に覚える必要はありません。目の前の仕事に必要な知識を調べ、小さく試し、実際の作業で使う流れを繰り返すことが大切です。変化を負担と感じるだけでなく、できることを増やす機会として受け止められる人は、技術の進歩にも柔軟に対応できるはずです。
コミュニケーション能力が高い
データサイエンティストの仕事は、一人で数字を分析して終わるものではありません。依頼者の悩みを聞き、分析結果を関係者に伝え、次の行動を一緒に考える場面が多くあるからです。
質問の意図を確認しないまま作業を進めると、正確な分析ができても、相手が求めているものとは違った答えを出してしまいます。また分析結果を伝える場合、営業担当者には顧客の特徴、経営者には利益への影響というように、相手の立場に合わせて説明の内容や順番を考えます。コミュニケーションにおいては、相手の話を丁寧に聞き、相手が理解できたかを確かめながら進める姿勢が大切です。
タスクの進行・管理ができる
データ分析の仕事は、目的の確認から報告まで、いくつもの工程に分かれています。したがって、全体の流れを見渡し、作業の優先順位や期限を管理できることも重要な適性の一つです。
また、自分だけで解決できないときは、早めに関係者へ相談することも管理の一部です。普段から、作業一覧を作る・途中経過を定期的に確認する・問題を早めに共有するといった習慣を取り入れていれば、役立てられる可能性は大いにあります。自分の作業と周囲の動きを見ながら計画を調整できる人は、安定して成果を出せるでしょう。
データサイエンティストに向いていない人の特徴
データサイエンティストへの適性は、現在の知識や経歴だけで決まるものではありません。一方で、仕事の進め方や学び方が自分の性格と大きく合わない場合、業務を負担に感じやすくなります。
ここからは、データサイエンティストに向いていない人の特徴を6つ紹介していきます。
▼ 向いていない人の特徴（クリックで移動）
数学や統計学に苦手意識がある人
数学や統計学に強い苦手意識があり、数字を見るだけで避けたくなる場合は、データサイエンティストの仕事を負担に感じやすいでしょう。実務では、平均や割合・確率・相関などを使い、数値の意味を読み取る場面が日常的にあるからです。
ただし、現時点で数学が苦手でも、学び直す意欲があれば適性がないとは限りません。中学・高校レベルの基礎から復習し、身近なデータで意味を確かめることで理解は深まります。問題なのは苦手であることより、数字を理解する努力そのものを避け続けることです。
地道に取り組むことが苦痛な人
地道な作業を強い苦痛に感じる人は、データサイエンティストの実務との間に差を感じる可能性があります。分析の前には、欠けたデータを補う・表記の違いをそろえる・重複した記録を除くといった準備が必要で、華やかな予測モデルを作る時間よりデータを使える状態に整える時間のほうが長い場合もあるからです。
単調な工程をすべて好きになる必要はありませんが、すぐに目立つ成果が出なくても、手順を守って作業を続ける姿勢は求められます。地道な工程を価値のない雑用だと考える人は、仕事への不満が大きくなりやすいでしょう。
華々しいイメージのみに憧れる人
AIを使って大胆な予測を行なう、経営者へ重要な提案をするといった華々しい場面だけに憧れている人は、入社後にギャップを感じやすくなります。実際の業務では、依頼内容の確認・データの収集・誤りの修正・分析方法の検討といった準備の工程も多く、高度なAIばかりを使うわけではありません。
職種のイメージだけで進路を決めると、地味な作業や調整の多さに不満を持つおそれがあります。データを通じて課題を解決する過程そのものに関心を持てるかを確認しておけば、働き始めたあとのミスマッチを防ぎやすくなるはずです。
勉強が苦手な人
新しいことを学ぶ行為そのものを避けたい人は、データサイエンティストとして長く働くのが難しくなる可能性があります。この分野では、分析手法や使用する道具が変化し続けるので、PythonやSQLを一度覚えれば終わりではなく、担当する業界の知識や情報管理のルール・AIに関する新しい技術も学び続けることが求められます。
とはいえ、毎日長時間の勉強が欠かせないわけではなく、業務で出てきた疑問を調べる・短い教材を進める・学んだ方法を小さく試すといった積み重ねでも十分です。向いていないのは覚えるのが遅い人ではなく、わからない状態を放置し、学ぶ機会を避け続ける人です。
コミュニケーションが苦手な人
人と話すことや意見を伝えることを極端に避ける人は、データサイエンティストの仕事で苦労しやすいでしょう。分析を始める前には依頼者が何に困っているかの聞き取りが発生し、分析が終わったあとは数字の意味や提案内容を、専門知識のない相手へ説明しなければなりません。
明るく話し続ける性格や、優れた話術が必須と考えてしまうかもしれませんが、相手の話を最後まで聞く・わからない点を確認する・要点を順序立てて伝える、程度のことができれば業務は行えるでしょう。対話を完全に避けたい場合は不向きですが、伝え方を学ぶ意志があれば改善できます。
データサイエンティストの平均年収を鵜吞みにしている人
公開されている平均年収だけを見て、誰でも同じ水準の収入を得られると考えている人は注意が必要です。データサイエンティストの給与は、実務経験や担当業務・保有する技術・勤務先の規模や業界によって大きく変わり、経験者向けの条件であったり、管理職を含む数字であったりする場合も考えられます。
年収は職業選びの重要な基準ですが、年代・経験年数・地域など、数字の根拠を確認することが欠かせません。そのうえで、仕事内容や働き方・将来の成長も含めて判断するようにしましょう。また、収入だけでなく、業務への関心を持てるかも継続のポイントです。
データサイエンティストに適性があるか考える前に知っておくべきこと
データサイエンティストへの適性を考えるとき、現在の知識や経験だけで「向いている」「向いていない」と決めるのは早計です。仕事で求められる力には、入社前から備わっているものだけでなく、学習や実務を通して伸ばせるものも多くあります。
ここでは、挑戦するか迷っている人が最初に知っておきたい考え方を整理します。
▼ あなたの希望条件は？（クリックで移動）
高度な数学知識やプログラミングは必須ではない
データサイエンティストを目指す段階で、高度な数学知識やプログラミング能力が必須というわけではありません。未経験者向けの求人や初級業務では、基礎的な統計の考え方と、データを扱うツールの基本操作から始めることもできます。
一方で、数学やプログラミングを一切学ばなくてもよいという意味ではなく、仕事に必要な範囲を理解し、自分で確かめる力は求められます。現在の知識不足だけで不向きと決めず、基礎学習を続けられるかを基準に判断することが大切です。
向いている人の特徴すべてに当てはまる必要はない
向いている人の特徴に、最初からすべて当てはまる必要はありません。データサイエンティストの仕事は幅が広く、担当する業務や会社の体制によって、強く求められる力が異なるからです。
自分に足りない特徴が見つかったときは、すぐに不向きと判断せず、仕事に支障が出るほど苦手なのか、練習や工夫で補えるのかを分けて考えましょう。話すことが得意でなくても、資料を丁寧に作り、事前に説明の流れを準備することで補えます。すべての項目を満たす理想像を目指すより、自分の得意な部分を確認し、弱い部分を少しずつ改善するほうが、現実的に適性を判断できるはずです。
データサイエンティストに必要なスキルは今からでも身につけられる
データサイエンティストに必要なスキルの多くは、今から学び始めても身につけられます。数学や統計・Python・SQLは、生まれつきの才能だけで決まるものではなく、基礎から順番に学び、実際に使うことで理解が深まる分野です。
学習を続ける際は、知識を広く集めるだけでなく、目的を決めることが重要です。「顧客が離れる原因を調べる」「商品の売れ方を比べる」といった課題を設定すると、必要な知識が見えやすくなります。小さな課題から始め、自分が分析を楽しめるのか確かめながら進めましょう。
データサイエンティストとは？
データサイエンティストとは、データ分析を行い、企業の意思決定へ役立てていく専門家のことです。
ここでは、データサイエンティストの主な仕事内容・求められる役割について説明していきます。
データサイエンティストの主な仕事内容
データサイエンティストは、単にデータを分析するだけでなく、データ分析の結果をもとに、企業の戦略立案や課題解決をサポートしていくことが重要な仕事となります。
そのためデータサイエンティストは、データ利活用の戦略立案、データ分析、分析結果に基づいたビジネスへの助言・提案といった、広範にわたる仕事を行います。
したがって、データ分析に関する知識だけでなく、企業経営や課題解決に関する知識やスキルも求められる仕事であることを意識しておきましょう。
データサイエンティストが求められる役割
データサイエンティストに求められる役割とは、データ分析・活用の専門家として、企業の課題解決を行うことです。
データサイエンティストに求められる役割を果たすためには、データを活用して解決すべき課題の特定や、データ分析を行う目的の整理など、コンサルタントのような働きもする必要があります。
また、クライアントの関係者を巻き込んでデータ活用を推進していくためのコミュニケーション力や調整力も求められます。
ゆえに、データ分析に関するスキルに加えて、コンサルティング力やコミュニケーション力がある人は、データサイエンティストに向いている人であるといえるでしょう。
データサイエンティストに必要なスキル
性格的な適性も大切ですが、データを扱って世間の役に立てるためには、専門的な技術力が欠かせません。
データサイエンティストとして活躍するには、ITスキルの他に一定の学識、ビジネスへの理解など、多彩な能力が要求されます。
プログラミング
データサイエンスの実務では、PythonやRといった言語を使用してデータの解析をおこないます。
グラフや図などのわかりやすい形に可視化してレポートしたり、収集したデータを加工したり、とプログラミング技術が必要なケースが多々あります。
企業は様々なプラットフォームを使ってデータを管理しますので、社内に散在していますし、書式や拡張子が異なるファイルが混在するなど、そのまま利用できないケースも稀ではありません。
その時に、データを整理整頓する目的で、バッチを作り、プログラムで更新を行うことがあります。
ビッグデータが相手ですから、手作業で都度修正するのは現実的ではありません。
他にも色々な場面でITスキルが役立つので、ぜひ、習得しておきたいものです。
大量データの処理
大量のデータを扱うデータサイエンティストには、データベースやSQLといったデータを保管・抽出して処理するためのスキルも必要です。
クラウド上にデータをアップロードしてリアルタイムに解析をおこなったり、開発環境をプロジェクト毎に立ち上げたりといったことも実行できます。
チューニングなど高速化のノウハウやBIツールなどを駆使し、情報を表示する能力も重要です。
日常的に、数万または数億のデータを扱いますから、効率的に処理できなければ苦戦は避けられないでしょう。
各所からデータを集め、扱いやすい形に加工して集積し、効率的に分析を行うための仕組みを作り上げる必要があります。
数学と統計学
未加工のデータは、一見すると不規則で雑然とした、文字や記号の集合体のように感じるかもしれません。
そこから規則性や傾向を導き出すためには、数学の知識が重要です。データサイエンティストは数理モデルを駆使し、高度な計算に基づいた手法を使って情報を整理していきます。
また、統計的な視点により、データから得られた示唆を適切に扱い、事業上の判断や意思決定に有効性を示すことも可能です。
データ解析について設計や企画の知識があれば、解析の結果によって正しい答えが得られるかどうかも客観的に判断できます。
機械学習と人工知能
データサイエンスと人工知能（AI）は親和性が高い領域です。
そのため、データサイエンティストとして働くには、機械学習や深層学習などのAI技術を学ぶ必要があります。
公開されているオープンソースのライブラリやフレームワークを活用すれば、AIモデルを一から構築する必要はありません。
しかしながら、用途に応じたプログラムを作成して、精度高く稼働できるシステムに落とし込むためには、理論を学び実践することが欠かせません。
アルゴリズムの選定やデータの前処理、学習や評価方法など身につけておく必要があるでしょう。
データ分析
課題に対して必要な分析手法を検討し、調査や取捨選択を行いながら、データを読み解き、有用性が高い情報をあぶり出していくのが分析作業です。
単にデータを集めるだけでなく、仮説設定や検証方法を定めることが重要です。
そのため、有用な情報の見極めや、どのようなアプローチ方法を選ぶかなど、分析に関するノウハウは欠かせません。SPSSやSAS、Tableauといったツールにも慣れておくとよいでしょう。
実務では、思ってもみない結果が生じ、やり直しとなることが度々あります。
そのような時でも、問題解決のスキルがあれば、窮地を脱しやすくなります。
ビジネスでの活用
近年、データサイエンスはビジネスシーンでも利用されるケースが増えてきました。
この流れから考えると、マーケティングや自社の分析などのために、ビッグデータを活用するノウハウは重要と言えます。
ところが、経営者やマーケターはビジネスのことは理解しても、ITに関するエンジニア的知識は期待できません。
事業部門のスタッフにはITが苦手な方もしばしば見当たり、データ分析や情報解析が役立つことは知っていても、具体的に、どのように役立てるか、わかっていない可能性が高いのです。
逆に、データサイエンティストがビジネスのことを知らないと、事業部門との間で考え方に乖離が生じるおそれがあります。
そこで、データサイエンティストが現場に関わる知識を持っていると、より戦略的な提案を行えるでしょう。
例えば、KPIの改善や、売上、需要などの予測精度を高めるために、データサイエンスがどう役に立つかを具体的に説明できます。
具体性を伴う提言に対しては、経営者なども正確に判断を下せるはずです。よって、データサイエンティストがビジネス感覚を持っていると、組織での情報活用能力は高まると考えられます。
プレゼンスキル
分析した結果をビジネスに役立てるには、報告やレポートが欠かせません。
そのため、データサイエンティストの業務スケジュールには、定期的な会議や打ち合わせへの参加が含まれることが珍しくありません。
ミーティングの場でプレゼンを行い、他の部署や経営層などと、データをどう役に立てるのかを決めたり、成果物について説明したりします。
コンサルティングファームに所属するデータサイエンティストは、クライアントに向けた提案をおこなう機会も多くあります。
プレゼンスキルが問われる場面であり、施策の有効性やデータ解析の必要性を訴求し、相手からの納得を得られなければ、苦労が水の泡になりかねません。
具体的には、成果物を準備する際にグラフなどを使ったわかりやすい資料に落とし込む他、詳しくない人にも明確に理解できるように平易な言葉で説明することが大切です。
これら多岐にわたるスキルを習得することが、データサイエンティストへの第一歩です。
データサイエンティストを目指す上で役立つ資格
データサイエンティストになるために必須の資格はありませんが、取得しておくと役立つ資格はあります。データサイエンティストを目指す上で有用な資格を紹介していきます。
G検定・E資格
G検定・E検定とは、いずれも一般社団法人日本ディープラーニング協会の主催する、ディープラーニングに関する知識を問う資格です。
G検定はディープラーニングの理論に関する基礎知識や、ビジネスへの応用に関する知識を問われます。
一方で、E検定はディープラーニングの実装に関する知識が中心となって出題される、技術者向けの試験となっています。
データサイエンティストとして、データ分析の分野における主要な技術であるディープラーニングの知識を身につけておくことは必須ですので、取得しておくのがおすすめです。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の主催する国家資格です。
ITエンジニア初心者向けの試験となるため、データサイエンティストの分野に特化した資格ではありませんが、これからITスキルを身につけてデータサイエンティストを目指そうと考えている人は、取得しておくことが望ましいでしょう。
統計検定
統計検定とは、一般財団法人統計質保証推進協会の運営する、統計学に関する知識を問われる試験です。
統計学をビジネスに応用していくスキルも問われるため、取得しておくとデータサイエンティストに求められる能力を有していることをアピールできます。
試験は４級、3級、2級、準1級、1級の5段階に分かれているため、自分のレベルに合った資格から取得を目指していくとよいでしょう。
スキル習得の方法には、自分のペースで進める独学ルートと、短期間で実戦力を養うスクール活用の2通りがあります。
自分に合ったスタイルを選びましょう。
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として働くことには、どのようなメリットがあるのでしょうか。データサイエンティストの利点について説明していきます。
▼ どんなメリットがある？（クリックで移動）
高収入である
データサイエンティストの年収は、IT関連の職種の中でも高い水準となっています。
複数の求人サイトなどを参考にすると、データサイエンティストの平均年収は600万円〜650万円程度となっています。
また、高度な統計学の知識が求められる仕事や、リーダーとしてデータ活用プロジェクトを推進する仕事など難易度の高いポジションにつけば、年収1000万円以上を狙うことも可能です。
企業に貢献できる
前述の通り、データサイエンティストは企業の戦略立案や課題解決など、経営の意思決定に関わる仕事です。
そのため、データを活用して、企業のビジネスに貢献していきたいという人は、データサイエンティストに向いている人であるといえるでしょう。
責任が大きく難易度も高い仕事ですが、自身の手がけたデータ分析の結果が企業の経営に影響を与えるため、大きなやりがいや達成感を感じることができます。
市場価値が高く需要が多い
近年、あらゆる企業でビックデータ活用が推進されています。
そのため、データサイエンティストは業界・業種を問わず求められる、ニーズの高い職種となっています。
また、データサイエンティストは企業経営とデータ分析という、高度な専門知識を掛け合わせたスキルを持つことから、市場価値も高い人材であるといえます。
データサイエンティストの需要が少なくなる？
データサイエンティストを目指すうえで、今後も仕事として安定して続けられるのかは気になるポイントです。AIの進化が急速に進むなか、「データサイエンティストの需要が減るのではないか」と不安に感じる人もいるのではないでしょうか。
しかし、職種の需要を考えるときは、企業がデータをどのように活用し、人材に何を求めているのかを見ることが大切です。本章では、近年の市場の動きを踏まえながら、データサイエンティストの将来性について解説します。
データサイエンティストの将来性
データサイエンティストの需要が、今後すぐになくなる可能性は低いと考えられます。企業ではDXやAIの活用が進む一方、データを扱える人材が不足しており、集めた情報を事業に活かせる人の重要性は高まっているからです。
ですが、仕事内容は今後変化していくでしょう。AIの発達によって、データの集計や簡単な分析・グラフ作成などは自動化しやすくなっているため、「何を調べるべきか」「分析結果をどう活かすか」まで考えられる力が、今後はより重要になります。技術の変化に対応しながら課題解決まで担える人材であれば、将来も活躍しやすいでしょう。
データサイエンティストの需要が高まっている業界
データサイエンティストが活躍できる場所は、IT業界だけではありません。現在は多くの企業がデータやAIを事業に取り入れており、製造・金融・物流・小売・医療など、さまざまな業界でデータを分析できる人材が求められています。
例えば、製造業では工場の機械から得られるデータを分析し故障の予測や不良品の削減につなげ、小売業では購入履歴から売れやすい商品の傾向を調べ仕入れや販売促進に活かせます。営業やマーケティングなどの経験がある人は、その知識をデータ分析と組み合わせることで強みにできる可能性は高いです。就職先を検討するときは、IT企業だけに絞らず自分の経験を活かせる業界まで広げて探すと、選択肢を増やせます。
データサイエンティストに向いている人に関してよくある質問
データサイエンティストを目指すか判断するときは、向いているかの特徴に加えて、働き方や収入について抱きやすい疑問も解消しておくことが大切です。周囲の評判や一部の情報だけを見て決めると、必要以上に不安を感じたり、反対に期待を高く持ちすぎたりすることがあるからです。
ここでは、データサイエンティストの適性を考える際に気になりやすい疑問を取り上げ、回答していきます。
Q1. データサイエンティストになるのはやめとけと言われる理由は？
A. 「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、仕事に必要な学習量の多さや、実務と華やかなイメージとの違いがあります。
分析だけを担当するとは限らず、データの整理や欠損の確認・関係者との打ち合わせ・資料作成など、地道な作業も少なくありません。
統計学やプログラミング・AIに関する知識は一度覚えれば終わりではなく、技術の変化に合わせて学び続けることが求められます。ですが、これらはデータサイエンティストを目指すべきではないという意味ではありません。数字を使って課題を考えることが好きで、必要な学習や地道な作業を受け入れられる人なら、やりがいを感じやすい仕事です。
Q2. データサイエンティストの平均年収は？
A. データサイエンティストの平均年収は、約600万円が一つの目安で比較的高い水準にあります。
ただし、この数字には経験を積んだ人も含まれるため、未経験者が最初から同じ金額を得られるとは限りません。
実際の年収は、経験年数や扱える技術・担当業務・勤務する地域や企業規模によって変わります。年収を見るときは平均額だけで判断せず、自分と近い経験年数や応募条件の求人を比較することが大切です。年収は魅力の一つですが、仕事内容や学習の負担も含めて判断すると、就職後のミスマッチを防ぎやすくなるでしょう。
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