「データサイエンティストがつらい」
「データサイエンティストの仕事でやりがいを感じない」そんな悩みを持っている、そこのあなた。
この記事を参考に、悩み解決へつなげましょう。
データサイエンティストは、ビッグデータを分析して経営に貢献する重要な仕事です。
華やかに見える仕事でも、実は業務でつらいと感じることもあるようです。
データサイエンティストがつらいと感じる理由と、対処法をまとめました。
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目次
データサイエンティストがつらい8つの理由
データサイエンティストがつらいと感じるわけには、おもに以下の8つがあります。
- 勉強が常に必要
- 仕事の成果への重圧が大きい
- 地道に進める業務がほとんど
- タスクが多くなんでも頼まれる
- 仕事への理解がされにくい
- 頼れる人が少なく孤立することがある
- 理想と現実のギャップが大きい
- 仕事の結果がすぐに出ない
それぞれの理由について、くわしく確認しましょう。
1.勉強が常に必要
データ収集やITの技術は常に進化しているため、最新技術を活用するために勉強が欠かせません。
データサイエンティストはプログラミングの技術はもちろん、統計学やマーケティングなど高度な知識が求められる仕事です。
専門用語も非常に多く使われるので、全てを覚えていないと最新技術が仕事に反映できないでしょう。
スキルアップのためには、プライベートの時間を割いて自主的に勉強する必要があります。
勉強が苦痛に感じたり、スキルアップの意識が薄い人は、データサイエンティストをつらいと感じる可能性があります。
2.仕事の成果への重圧が大きい
データサイエンティストの中には、仕事の成果に大きく期待されることがあり、プレッシャーに感じる人もいるようです。
経緯や売り上げに直結する分析の仕事は、上層部の期待が大きいので責任を感じる可能性があるでしょう。
上層部には「データがあればすぐに結果が出る」と考える人もいるおそれがあり、短期間での成果を求められることも考えられます。
データサイエンティストとして活躍するためには、プレッシャーに負けないタフな精神を持ってください。
3.地道に進める業務がほとんど
経営や商品開発に貢献するデータサイエンティストの仕事は、華やかな職業というイメージを持つ人もいるのではないでしょうか。
しかし、実際の業務はデータ収集や情報整理のほか、プログラミング作業などのデスクワークが中心です。
データサイエンティストは地道に進める作業が多いため、目立つような仕事が少ない傾向です。
クライアントや関係者との打ち合わせのほか、課題解決のプレゼン業務もありますが、表舞台で活躍するような仕事はほとんど担当しません。
4.タスクが多くなんでも頼まれることがある
データサイエンティストの人数が少ない会社では、広いジャンルで複数のタスクを受け持つ可能性があるでしょう。
本来の担当とは違う業務を任されることもあり、自分のやりたいデータ解析の作業に没頭できるとは限りません。
「データに関することならデータサイエンティストの仕事」と判断されて、担当外の業務を頼まれることに注意してください。
5.仕事への理解がされにくい
データサイエンティストの業務内容について、一般的な認知度は高くないことが考えられます。
漠然としたイメージで、仕事を誤解する人がいることに注意しましょう。
経営や売上を立て直すために重要なデータサイエンティストですが、周囲から仕事について理解されにくい可能性があります。
6.頼れる人が少なく孤立することがある
データサイエンティストの採用人数は、大企業が出している求人から見ても多いとはいえません。
中小企業の場合自分以外にデータサイエンティストがいないばかりか、仕事の担当が明確にされない可能性があります。
そういった環境で働いてしまうと、仕事で頼れる人が少ない状況に陥ってしまいます。
とくに、データサイエンティストとして活躍を始めたばかりの人材は、仕事で行き詰まってしまうことがあるでしょう。
サポートしてもらえる同僚や先輩がいない勤務先では、仕事で不安感や孤独感を感じてしまうおそれに注意が必要です。
7.理想と現実のギャップが大きい
データサイエンティストは経営のためにデータを分析したり、プログラミングの高いスキルを活用したり、プロフェッショナルとして活躍できる仕事です。
しかし、現実は依頼主の期待値が高すぎたり、上層部の方向転換に振り回されたり、自分の好きな仕事だけを続けられるわけではありません。
一人で仕事に没頭できる職種ではなく、コミュニケーション能力も求められる業務も担当します。
理想と現実のギャップが大きいことで、データサイエンティストとしての活躍に悩む人もいるのではないでしょうか。
8.仕事の結果がすぐに出ない
データサイエンティストの仕事は、すぐに成果が出ることはほとんどありません。
データ分析の準備から、結果を出すまでに何ヶ月もかかる可能性があります。
長期間の時間をかけられたからといって成果を出せるわけではなく、適切な分析結果をだすまでにトライアンドエラーを繰り返すこともあるでしょう。
昨今は、企業もデータサイエンティストの仕事内容を理解して採用するため、以前に比べると業務がしやすい環境になっています。
しかし、仕事が上手くいかずに結果が出せない時期が続くと、精神的な負担が少なからずかかってしまうことに注意が必要です。
仕事を辞めるきっかけに多いもの
「データサイエンティストがつらい」と考え、実際に退職に踏み切る人もいるのではないでしょうか。
ここからは実務経験を重ねるうちにつらさを感じ、データサイエンティストを退職するきっかけやタイミングを紹介します。
目標にするキャリアがわからないとき
データサイエンティストとしてキャリアパスはとても重要な項目です。
年収と人生の設計に関わるため、上司や周囲との関わり方を勉強したいという人もいるのではないでしょうか。
しかしデータサイエンティストとして活躍している先輩が周囲にいないと、キャリアのロールモデルが分からない可能性があります。
社内にお手本がいないと、将来的な役割や関連部署の対応について、迷ってしまうこともあるでしょう。
データサイエンティストは比較的新しい仕事なので、ロールモデルが確立せずに悩んでしまう場合があります。
スキルアップしたいとき
データサイエンティストの業務でも、技術革新は日々行われて新しいスキルが生み出されています。
仕事の時間以外に新しいスキルを磨くためには、退勤後や休日に勉強にすることが必須です。
しかし、データサイエンティストは作業量が多く仕事に追われることがあり、スキルアップの時間が取りにくい傾向です。
仕事が多く、新しい技術を勉強できないことに歯がゆさを感じて、転職を決める人もいるでしょう。
上司の理解が得られなかったとき
専門性が高く特殊性がある業務を担当するのが、データサイエンティストの特徴です。
管理職の中には理解があるとは言い難い人がいるため、思うように上司から評価されない可能性があるでしょう。
データサイエンティストに関わった経験がない上司からは、専門性が高い業務をし、具体的なスキルを持っていても過小評価されるおそれもあります。
仕事にやりがいを感じられないため、退職してしまうデータサイエンティストも少なくありません。
データサイエンティストはやりがいもある
データサイエンティストはつらいと感じる一方で、大きなやりがいも感じられる仕事です。
AIやビッグデータに関する仕事であれば、将来性も期待できるでしょう。
ここからはデータサイエンティストのやりがいと具体例を紹介します。
平均年収が高い傾向
データサイエンティストの年収目安は700万円から800万円程度で、高い水準を誇っています。
大規模な企業からの需要が高いため、就職先や転職先によってはさらに高い年収が期待できるでしょう。
フリーランスで働く場合も一つの案件あたりの単価が高いため、スキルがあれば高年収を稼ぐことも可能です。
将来的な需要がある
データサイエンティストとしてスキルを磨けば、長年にわたって活躍できるでしょう。
データをビジネスに落とし込んだり、企画の提案のためにAIを使いこなしたり、システムが苦手な分野は人が対応する必要があります。
自動化ツールやシステムではカバーできない業務のスキルを磨けば、将来的な需要に対応できる可能性が高いです。
一方で、データの分析や解析技術だけに特化しているデータサイエンティストは、今後も安定した需要が見込めるとはいい難いでしょう。
多様な業界で仕事ができる
現代は、ビッグデータの活用やデータ収集や業務の自動化が必須となりつつあります。
データ社会といえる昨今は、高いスキルを持つデータサイエンティストは幅広い業界からの需要がある人材です。
とくに、以下の就職先は、データサイエンティストがスキルを発揮しやすい仕事がそろっています。
- 不動産
- 金融
- 製造
- 広告
- IT業界
人材不足が進んでいる業界では、能力のあるデータサイエンティストは転職や就職がしやすい傾向です。
データサイエンティストとして実績があれば選択の幅が広いため、自分に合う仕事を選びやすいでしょう。
上流工程に関わる仕事
データサイエンティストの業務内容は、ビジネスの上流工程に携わることが多いです。
ビジネスの上流工程とは
企業の経営戦略や業務改善などに対する仕事
経営者に近い視点が求められ高いスキルが必須
企業が抱える問題は解決が難しい一方で、結果を出せた後の達成感が大きいです。
経営に関わる仕事は大きなやりがいを感じられるでしょう。
責任感や緊張が求められることもある上流工程の仕事ですが、担当することで高い年収も期待できます。
経験者が独立しやすい
データサイエンティストは独立しやすい職種です。
企業の問題解決に貢献できる人材や、データ分析の専門的な高いスキルがある人は、個人でも活動できるでしょう。
フリーランス向けの案件が多く単価も高いため、独立しても高収入を得られる傾向です。
自由な働き方ができて、稼ぎやすいフリーランスはメリットが大きいといえます。
仕事内容を選ぶことも可能なため、キャリアアップを図ることも不可能ではありません。
ライフワークバランスも調整できるため、データサイエンティストとして独立しても、自分らしく働ける可能性が高いです。
データサイエンティストに向いている人は？
データサイエンティストはつらいだけではなく、やりがいを感じられる仕事です。
データを扱える人材が重宝され、能力によっては更なる活躍が期待できるでしょう。
ここからは、データサイエンティストに向いているタイプや、適性を紹介します。
データの分析や情報収集が得意
データサイエンティストになる上で、データ分析や統計学は欠かせない知識です。
データの多くは数字で出来ているため、計算の能力も求められるでしょう。
経営を改善するための情報収集能力も、仕事に発揮できるスキルです。
論理的思考がある
データ分析では論理的な判断も重要です。
一般論やこれまでの経験から考えずに、現状を把握して整理し、シンプルに受け止める能力が必須と考えましょう。
論理的思考はロジカルシンキングともいわれ、トレーニングによって鍛えられるスキルです。
日頃から、主張と根拠に合わせて本質的な疑問を抑えるクセをつけましょう。
ビジネススキルがある
データサイエンティストは、オフィスワークで必須なパソコンスキルのほかに、コミュニケーション能力や対人スキルも求められます。
データ分析の仕事を担当するだけでなく、社内の上層部やクライアントと話し合う場面もあるため、対応力を身につけてください。
データサイエンティストが業務について説明が求められることも多いので、AIやビッグデータついてわかりやすく伝える能力も必須です。
仕事を進める忍耐力がある人
仕事を進める忍耐力は、データサイエンティストに必要なスキルです。
データ分析は、1度の仕事で結果に結びつくとは限りません。
業務で成果を出すためには、何度も繰り返して試行錯誤する忍耐力が求められるでしょう。
ほかにも、資料作成やプログラミングなどのデスクワークもあるため、データ分析のスキルだけでは業務に対応できない可能性があります。
試行錯誤できる人
データサイエンティストとして試行錯誤できる人は、将来も需要が高く生き延びられる可能性があるでしょう。
そもそも仕事のベースとして、目標を達成するために試行錯誤をする姿勢が大切です。
好奇心が強く科学的な研究のような仕事に抵抗がない人は、データサイエンティストとしての活躍が期待できます。
エンジニアのスキルがある
データサイエンティストは、エンジニアやプログラマーとしてのスキルが求められます。
データサイエンティストとして活躍するためには、期待される役割に答えてアウトプットするためにプログラミングが必須です。
仕事で扱うプログラミング用は、PythonやR言語が主流のためどちらかの技術は身につけておきましょう。
つらいと感じたら転職エージェントに相談
データサイエンティストの仕事につらいと感じ、転職を考える場合はエージェントへの相談をおすすめします。
同業種や異業種への転職も可能なため、新しいキャリアにチャレンジできるでしょう。
転職エージェントには、以下のサービスがあります。
- 転職で悩んだときに相談できる
- 経験やスキルにマッチする仕事を紹介してもらえる
- 転職先との面接や職場見学などのスケジュール調整
- 書類の添削や模擬面接などのサポート
- 内定後の会社との条件の交渉
エージェントごとにサービスは異なりますが、提供してもらえる内容に大きな違いはありません。
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マイナビIT AGENTは、IT業界の転職を熟知したアドバイザーから、支援してもらえるサービスです。
登録後は非公開求人を紹介してもらえる可能性があり、自分の希望にマッチする仕事が見つけられるでしょう。
第一印象から好感を持たれる応募書類の書き方の指導や、不安を解消するためのカウンセリングが受けられるため、新しい仕事へスムーズに挑戦できます。
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dodaは、求人数が多くさまざまな職種に対応している転職サポートです。
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エージェントサービス登録後はサイトに記載されていない公開求人を紹介してもらえます。
企業に合わせて応募書類の添削をしてもらえたり、内定後は入社時期を調整してもらえたり、転職に関わる総合的なサポートが受けられます。
データサイエンティストはつらいけれどやりがいがある
データサイエンティストはつらいけれど、やりがいがある仕事です。
目標を達成するまでの期間はやや長い仕事ですが、経営に関わる業務のため高収入が得られるでしょう。
独立できる仕事のため、より高い収入やライフワークバランスの調整を目指して、現在勤めている会社で実績を積むことも可能です。
