データサイエンティストはつらいと言われる理由は？解消方法・やりがいも解説

データサイエンティストとしての就職を検討するにあたって「データサイエンティストはつらい」「悩むことが多い」との声を聞き、心配になることも多いでしょう。

そこで本記事では、データサイエンティストが「つらい」と言われる理由について解説します。

「データサイエンティストはつらい」と言われる理由は、以下の通りです。

一方で「つらい」と言われつつも、データサイエンティストはやりがいがあることから、人気な職種であることも間違いありません。

本記事では、データサイエンティストはつらい言われる理由や、つらさを解消する方法、データサイエンティストのやりがいなどについて詳しく解説します。ぜひ参考にしてください。

DAI

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監修
河合大

株式会社インディバース

SEOコンサルタント/Webエンジニア

新卒で株式会社ワークスアプリケーションズにて、QAエンジニアとして主に認証基盤のテスト担当。OAuth2.0の認証基盤の品質保証業務に従事。
その後株式会社アイデミーにてアフィリエイト広告を利用したマーケティングを、広告主としてリード。
のちに株式会社ポジウィルにて、アフィリエイト広告、その他マーケティングを担当。CMOに就任。
2019年8月に株式会社インディバースを創業。IT系のキャリア領域のメディア運営・アフィリエイトメディア向けのSaaSサービス/Webサイト制作などを行う。

データサイエンティストが「つらい」と悩む理由

ここでは、データサイエンティストが「つらい」「きつい」と感じる理由について解説します。

以下の理由から「つらい」と感じることが多いです。

• 成果に対する責任が重い
• 粘り強さが必要な地道な作業が多い
• 技術の習得が難しい
• スキルを学び続けなければならない
• 上司の理解を得られにくい
• 数学や統計学が苦手な文系にはつらい
• コミュニケーションスキルが必要
• 悩みを周囲に相談しにくい
• 業務量が多い
• 将来のキャリアをイメージできない

以下で詳しく解説します。

成果に対する責任が重い

データサイエンティストが集めたデータと改善案を用いて、ビジネスに関わる重要な意思決定を行うことがあるため、責任やプレッシャーを感じて「つらい」と思うことが多いです。

業績に寄与できることがやりがいですが、逆に誤った結果を提出すると、それにより大きな赤字を発生させる可能性もあります。

企業の業績に直結する仕事なので、精神的な負担は大きいです。

他にも個人情報や機密情報を含むデータを取り扱うので、責任が伴います。

粘り強さが必要な地道な作業が多い

データサイエンティストがつらいと言われる理由に、地道な作業が多いことが挙げられます。

データ分析をするためには、データの収集や前処理が必要で、このような作業は粘り強さが必要になります。

データの前処理は、欠損値の修正やデータの整理を繰り返し行うため、手間がかかる作業です。

またデータ分析後に可視化してわかりやすくする工程では、細かなレポーティングや説明のための資料作成を行います。

データを分析するだけが仕事と思われがちですが、実際は繰り返し地道な作業を行うことが多いです。

技術の習得が難しい

データサイエンティストが「つらい」と言われる理由に、技術習得が難しいことが挙げられます。

データサイエンティストは誰にでもできる仕事ではなく、以下のように専門的な知識・スキルが必要です。

• 統計学の知識
• PythonやR言語などプログラミングスキル
• データベース管理システムの知識

習得に時間がかかるという理由で、「つらい」と言われることが多いです。

スキルを学び続けなければならない

データサイエンスの分野は急速に発展し続けているため、データサイエンティストとして稼ぎ続けるためには学び続けなければなりません。

一度身につけた知識やスキルだけを使って働くのは難しく、常に最新技術を取り入れながら仕事をする必要があります。

「昨日まで使っていた技術が、新しい技術の登場により使えなくなった」ということもあるので、プラベートの時間を使って学習するのは必須です。

家に帰ってからも勉強する時間を取らなければならないことが多いので、つらいと感じる人も多いでしょう。

上司の理解を得られにくい

上司や上層部がデータサイエンスについてよく知らない場合、仕事内容や成果を理解してもらうのが困難になります。

例えばデータサイエンティストはデータの前処理やモデリング作業に時間を多く使いますが、理解のない上司の場合「成果が出ない業務をずっとやっている」と受け取られてしまう可能性があります。

また上司に報告や説明を行う際、専門用語を避けつつ誰でもわかるように説明する必要があるため、うまくコミュニケーションが取れないと、成果などを理解してもらうのが難しいでしょう。

このようにデータサイエンスに精通していない人が上司の場合、コミュニケーションにつらさを感じる人が多いです。

数学や統計学が苦手な文系にはつらい

データサイエンティストは「文系にはつらい」とよく言われます。

数学や統計学の知識がなければ仕事ができないため、これらを学生時代に学んでいない文系にはハードルが高いです。

理系であれば基礎知識は学生のうちに学んでいますが、文系の人は新しく学ばなければなりません。

もちろん文系でも統計学・数学の知識を学んだり、プログラミングのスキルを習得したりするのは可能ですが、難易度が高く、高度なスキルを求められるため「つらい」と言われています。

コミュニケーションスキルが必要

一人で淡々と作業をしているイメージのデータサイエンティストですが、本来コミュニケーションが求められます。

以下のような場面で、チームメンバーや上司、クライアントとコミュニケーションを取る必要があります。

• どのような結果・洞察が必要でデータの分析をするのか、ステークホルダーや上司とすり合わせる
• データの収集方法やモデリング手法について、現場でチームメンバーに共有する
• データからわかるビジネス課題の改善案を、データサイエンスに詳しくない人向けに説明する

一人で黙々と作業をしたい人は、コミュニケーションを取るのが大変で「つらい」と感じることも多いでしょう。

悩みを周囲に相談しにくい

データサイエンティストは扱う技術が専門的なので、悩みを理解してもらいにくい傾向があります。

社内の人に悩みを相談したい場合には、専門用語をニュアンスが異ならないように分かりやすく説明しなければならないため、ハードルが高いです。

また相談した場合にも、相手が技術的な背景を知らないことが多いため、求めていたアドバイスをもらえないこともあります。

このように相談して解決するのが大変なので、悩みを相談しにくいと感じる人も多いです。

業務量が多い

データサイエンティストの仕事は、以下のように多岐にわたるため、「つらい」とよく言われます。

• データの収集
• データの処理
• データの解析手法の選定
• データ分析
• 予測モデルの構築
• 報告のためのレポート作成
• ビジネスの改善案や企画の提出

データサイエンティストはデータ分析だけするのではなく、分析前にはデータの収集や前処理を行います。

分析が終わった後には、レポート作成のためのデスクワークやビジネス上の問題を解消する提案なども行うため、激務になる傾向があります。

将来のキャリアをイメージできない

近年AIの発達によってデータサイエンスが急速に進歩しているため、将来のキャリアを具体的にイメージできない人が多いです。

将来的にどんな技術や手法が登場するか分からないので、今のスキルのままキャリアを積み重ねられる確証はありません。

またデータサイエンスの分野は幅広く、企業や業務によって求められるスキルや知識が異なります。

全ての技術を習得するのは難しいため、長期的に多くのスキルを習得するイメージが湧きにくいのも、将来のキャリアをイメージできない要因の一つです。

データサイエンティストの「つらい」を解消する方法

ここでは、データサイエンティストが抱える「つらい」という悩みを解決する方法をご紹介します。

以下の方法を試してみるのがおすすめです。

• 自分のキャリアパスを明確にする
• 定期的にキャリアプランについて上司に相談する
• 周りの人とコミュニケーションを多く取る
• 転職を検討する

以下で詳しく解説します。

自分のキャリアパスを明確にする

将来どんなキャリアを歩みたいか明確にすることで、今すべきことが見えてきます。

例えば「将来的にデータサイエンスを活用できるコンサルタントになりたい」と決めると「今はつらいが、クライアント対応を頑張ろう」となるかもしれません。

今つらいと感じていることも将来の糧になるので、キャリアパスを明確にして、業務との向き合い方を変えるのがおすすめです。

定期的にキャリアプランについて上司に相談する

データサイエンティストの悩みとして、キャリアプランが想像できなかったり、上司に相談しにくかったりなどが挙げられます。

これらのつらさを解決するためには、定期的に上司に相談することが大事です。

定期的に時間を作って話すことで、一般の人には伝わりにくい専門知識を含む相談もしやすくなってきます。

またキャリアパスを理想通りに進めるためには、上司の協力も必要です。

将来のために今どんな仕事をしたいか、どんなプロジェクトに携わりたいかなど、定期的に相談するようにしましょう。

周りの人とコミュニケーションを多く取る

データサイエンティストのつらさを解消するためには、周囲の人と日々コミュニケーションを取ることが大切です。

データサイエンティストの仕事では、業務内でチームメンバーやクライアント、上司など、多くの人とコミュニケーションを取る機会があります。

その際に円滑にコミュニケーションを取れず孤立してしまい、つらい気持ちになることがあるため、業務外でもたくさん話して関係性を作っておきましょう。

データサイエンティストの業務内容は専門的なので、他の人に相談するハードルが高いです。しかし日頃からコミュニケーションを取っていれば相談しやすくなり、つらさも緩和されるでしょう。

転職を検討する

どうしてもつらい場合は、転職するのもよいでしょう。

ただし転職に踏み切る前に、つらさの原因が会社によるものなのか、自分によるものなのかを考えるのが重要です。

例えば、人間関係やブラックな職場環境など、自分ではどうすることもできない要因でつらい場合は、転職するのがおすすめです。

一方で自分のスキル不足やコミュニケーションの問題からつらい場合は、転職しても解決されない場合があります。

その場合は、つらさの原因を特定し、スキルアップや人との関わり方を改善していく方がよいでしょう。

以下の記事ではデータサイエンティストにおすすめの転職サイトを紹介しているので、転職を検討する人は、ぜひ参考にしてください。

関連記事：データサイエンティストにおすすめの転職エージェント12選

データサイエンティストのやりがい

ここでは、データサイエンティストのやりがいについて解説します。

以下のようなやりがいがあるため、データサイエンティストは人気の職業です。

• 企業に貢献できた時に達成感がある
• 学習したことが成果に反映されやすい
• 頑張りが給与に反映されやすい

以下で詳しく説明します。

企業に貢献できた時に達成感がある

データサイエンティストはデータによって導き出したビジネス課題の解決案を、経営陣に提案する機会があります。

その際に自分の提唱した改善案が採用され、取り入れた結果業績が伸びたなどの場合は、大きな達成感を味わえます。

経営の課題に対してデータを用いアプローチするのは、決して簡単ではないのが事実です。

しかしデータサイエンティストの力で、直接企業に貢献してインパクトを与えて活躍できるケースが多いので、大変な分やりがいも大きいです。

学習したことが成果に反映されやすい

データサイエンティストのやりがいは、学んだ内容を成果に反映させられることです。

学びを深めることで業務の効率が良くなり、スピーディーに仕事を進めたり、企業の課題に貢献できる洞察を導き出せるようになります。

学習したことを成果として反映しやすいので、やりがいを感じながら働けるのが、データサイエンティストの魅力です。

頑張りが給与に反映されやすい

データサイエンティストは、頑張って成果を上げると、その分給料も上がりやすいです。

IT企業では、成果を重視する風土が広く浸透しており、業績や貢献度に応じて給与が増加する可能性が高いです。

昇給ペースも早いため、3年間で年収が300万円から500万円まで上がることも多いです。

頑張りが給与に反映されるので、やりがいを感じやすいでしょう。

データサイエンティストの仕事内容は？

ここでは、データサイエンティストの仕事内容をご紹介します。

データサイエンティストの役割は、「ビジネス上の問題に対し、データを活用して解決策を提案すること」です。

より良質な改善策を導き出すために、以下のステップで仕事を行います。

1. データの収集と整理をする
2. データのクリーニングをする
3. 機械学習モデルの開発と評価をする
4. データを可視化して解釈する
5. 課題を発見して解決策を提案する

以下で詳しく解説します。

データの収集と整理をする

データ分析を始める前に、まずデータを収集します。 データベースから情報を引き出したり、スクレイピングを行ったりなど、必要なデータの収集が必要となります。

データの収集が完了した後、使いやすくするためにデータを整理します。

データの整理では、データのフォーマット変換やデータの統合、欠損値の修正などを実施します。

このように、まずはデータの収集と整理が必要です。

データのクリーニングをする

データの整理が終わったら、データのクリーニングを開始します。

データのクリーニングとは、データの中に存在するノイズやエラーを取り除く作業のことを指します。

クリーニングを行うことにより、異常値の修正、重複したデータの削除、不要なデータのフィルタリングが可能になります。

データのクリーニングは、データ分析や機械学習モデルを開発する前の重要なプロセスです。

優れたデータを準備することで、より確実な結果を得ることが可能です。

機械学習モデルの開発と評価をする

データが揃ったら、予測や分類をするモデルを作成し、その成果を評価します。

機械学習モデルの開発は、多数のデータからパターンや関連性を見つけ出すために大切です。

以下の流れで行います。

1. データを準備する
2. 機械学習アルゴリズムやモデルの選択をする
3. 予測モデルを構築する
4. 構築したモデルの性能を評価する
5. モデルの改良をする

モデル構築は、アウトプットの精度を高めるための重要なプロセスです。

データを可視化して解釈する

次にデータを可視化して、解釈します。

データをグラフやチャートなど、見て分かりやすい形式に変えることで、データの構成やつながりを直観的に把握できます。

データが視覚化されたものを解析し、その意味を解読することで、データの分布や傾向、パターンの見つけ出しができます。

これによって、データのパターンに一貫性を見つけたり、ビジネス戦略に影響を与えるデータを見つけたりすることができるため、重要な作業となります。

課題を発見して解決策を提案する

最後にデータを使って、ビジネスの問題に対する解決法を導き出します。

ここで大切なのが、課題を明確に把握したうえで、データを活用して解決できる問題を特定することです。

データの探索を通じて、課題解消に対する有益な情報やパターンを特定することで、より正確な改善策を提案できます。

データを用いて企業の問題を解決するために、データサイエンティストは様々なステップを踏みながらデータを分析します。

データサイエンティストに向いている人の特徴

ここでは、データサイエンティストに向いている人の特徴を詳細に解説します。

以下のような人は、データサイエンティストに向いています。

• 粘り強く業務に取り組める人
• 論理的思考力がある人
• 自発的に学習を続けられる人
• 数学や統計学が好きな人

以下で詳しく解説します。

粘り強く業務に取り組める人

データサイエンティストは、長い時間を必要とする試行錯誤の多い作業をすることが多いので、忍耐強い人に向いています。

例えば、解析やモデリングでは、何度も試行錯誤を繰り返し、データの理解やモデルの調整を進行します。

データのクリーニングと前処理では、単純な繰り返しの作業が必要です。

他にもビジネス課題の解決には、長時間を費やして解決策を見つけることが求められるため、データサイエンティストは忍耐強い人に適しているでしょう。

論理的思考力がある人

データサイエンティストは論理的思考力が必要な仕事です。

データ分析では、論理的な思考力を使ってデータを解釈することが求められます。

モデル構築するときには、その背後にある数学的な原則やアルゴリズムを理解し、適切に活用することが大切です。

モデルを評価する際にも、客観的で論理的なアプローチが不可欠です。

このように複雑な問題に直面した時、効果的な解決策を見つけ出す論理的思考力のある人が、データサイエンティストに向いています。

自発的に学習を続けられる人

データサイエンティストとしての収入を維持するためには、常に学び、追求する姿勢が大切です。

データサイエンスや機械学習は急速に成長しており、新しい技術やツールが立て続けに現れています。

最新の技術についての情報を常に収集し、スキルを進化させないと、継続的な収入を得るのは難しいです。

そのため、学習を困難と感じないで、自ら進んで学び続ける人にはデータサイエンティストが向いているでしょう。

数学や統計学が好きな人

数学や統計学の知識は、データサイエンティストに必須です。

データを解析するときは、統計的手法や数学的モデルを利用します。

さらに、予測モデルを構築するときには、確率論や回帰分析といった統計学の手法を利用します。

このように、数学や統計学の知識を用いて業務を実施することが多いです。

数学や統計学が好きな人は、それを仕事で利用できるので、向いているでしょう。

データサイエンティストに向いていない人の特徴

次の2つが、データサイエンティストに向いていない人の特徴です。

• コミュニケーション能力が低い人
• 柔軟に考えられない人

以下で詳しく解説します。

コミュニケーション能力が低い人

データサイエンティストの仕事は1人で達成するものではなく、顧客やプロジェクトのチームメンバーとの協力を通じて進行する必要があります。

経営陣が抱える課題をしっかりと聞き取り、期待値の調整や進捗の管理をすることも大切です。

コミュニケーションスキルが不足していると、期待とは違う結果を出してしまい、時間や費用を無駄にしてしまうリスクがあります。

コミュニケーション力は絶対に必要なスキルなので、コミュニケーションを得意としない人はデータサイエンティストに適していないかもしれません。

柔軟に考えられない人

様々な状況に対して、柔軟に対応する力も大切です。

データサイエンティストの仕事中には、予期せぬ問題に遭遇する可能性があります。

例えばデータにエラーがあったり、モデルの結果を誤認したりなど、大小さまざまな問題が起きる可能性があります。

このような問題に対して、柔軟に対応する力も仕事をするうえで必要です。

柔軟な思考ができない人は、仕事を始めた後で困難に直面するかもしれません。

データサイエンティストの将来性は？

結論、今後もデータサイエンティストの需要の高い状態が続くといえます。

以下の理由により、今後も需要は続くでしょう。

• 会社の業績を改善するために必要だから
• AIが発達しても仕事はなくならないから

以下で詳しく解説します。

会社の業績を改善するために必要な職種

データサイエンティストの仕事は、主にビッグデータなどをもとに、企業が抱える課題を解決することです。

現代では、多くの企業が自社システムやレジスターなどから集めた大量のビッグデータを保有していますが、それを効果的に活用する方法を見つけられないでいます。

眠っているデータは資源なので、その資源を掘り起こし、会社の業績を改善できるデータサイエンティスは、今後も需要が高いでしょう。

また近年はフリーランスのデータサイエンティストの需要も高まってきているため、コンサルのスキルなどを身につければ、独立することも視野に入ってきます。

DAI

あわせてクラウドの知識を持ったデータサイエンティスなら、今後も重宝される人材になるでしょう。

AIが発達しても仕事はなくならない

「AIの発展によってデータサイエンティストの仕事は将来的になくなるのでは？」と心配になっている人もいるでしょう。

AIはデータ分析による予測はできますが、その分析結果を基に結論を導き出したり、新たな理論を提唱することはできない領域となります。

データサイエンティストは人間にしか行えない領域を扱う職業なので、AIによって仕事がなくなるとは考えにくいです。

ただし、スキルが不足していると仕事を得るのが難しくなる可能性があります。 スキルや知識を常にアップデートすることで、自分の市場価値を高めることが大切です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは、以下の5つです。

• 統計学の知識とスキル
• PythonやR言語などのプログラミングスキル
• ビッグデータに関する知識
• データベース管理システムの知識
• 問題解決能力

以下で詳しく解説します。

統計学の知識とスキル

最も欠かせないのは、統計学の知識とスキルです。

データの解読や予測、意思決定を行う状況で統計学の知識が必要です。

例えば、ある商品の売上データを分析するとき、統計学の手法を活用して需要予想を立てたり、有効なマーケティング戦略を策定することができます。

以下のような知識・スキルを獲得しておきましょう。

• 確立や微積分などの数学全般の知識
• 統計処理のテクニックやデータマイニング手法の知識
• SPSSやExcelやRなどのデータ分析ソフトウェアのスキル
• TableauなどBIツールを扱うスキル

統計学を用いてデータを分析し、意思決定のサポートを行うことで、信頼を得られる確率が上がります。 学術的な知識に加え、論理的思考力や戦略的思考力も求められます。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

Python、R言語、PHPなどのプログラミング言語の理解も、データを分析や処理するための必要なスキルです。

PythonやR言語を用いることにより、データの可視化や統計分析、また機械学習の実装などが可能となります。

具体的にはPythonで顧客の購買履歴データを分析し、セグメンテーションを行いマーケティング戦略を最適化するなどです。

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要望に対応しながらも業務を効率的に進めるためには、上記の言語やフレームワークのスキルを習得しましょう。

ビッグデータに関する知識

データサイエンティストは、多様なデータを取り扱います。

中にはビッグデータと呼ばれる大量のデータを処理・解析し、結果を導き出す必要性も出てきます。

顧客の移動経歴や購入記録、天候情報など、過去の大量のデータを活用して、質の高い予測を行うことが可能です。

未来を予測するのが得意があっても、ビッグデータを管理できなければ、数値に基づく効果的な解決策を示すことができません。

既存のビッグデータだけでなく、どの位置から、どんなデータを取得するかという設計プロセスから関与できるようになると、大変重宝されます。

データベース管理システムの知識

データベース管理システムの知識も身につけておくことが大切です。

データベースの知識は、データの取得や更新、クエリの実行を円滑に行うために欠かせない要素です。

例えばクライアント企業のセールスデータを分析する場合には、クエリを設定し、必要なデータを取得することが必須です。

また、データベースのパフォーマンスを高めるためには、適切なインデックスの設定が欠かせません。

データベース管理システムの知識を習得すると、データの操作と管理がより効率的に行えます。

問題解決能力

○○には指定された問題に対して適切な手法を見つけ、解決策を提供することが求められます。したがって、問題解決力は重要なスキルとなります。

問題解決力を持つことで、データを分析して洞察を得るための最適な手法やモデルを選択できるようになります。

さらに、データの欠損値を修正したり、モデルの評価や改良を行う際にも、問題解決能力が求められます。

課題をきちんと理解し、解決するためには以下のスキルが役立つでしょう。

• 企業経営についての知識
• 戦略立案の知識などビジネススキル

データサイエンティストになる方法

難しさはあるものの、きちんと勉強すれば未経験からでもデータサイエンティストになることができます。

データサイエンティストになるためには、以下の3つを行いましょう。

1. プログラミングの基礎を学ぶ
2. ○○としての業界知識をつける
3. 既存企業の分析レポートを作り、ポートフォリオを準備する

データサイエンティストとしてビッグデータを扱う上で、R言語やPythonといったプログラミングの基礎知識は必要です。

プログラミング以外で大切なこととして、転職活動に取り組む前に必要な情報をきちんと確認しておくことが挙げられます。

データサイエンティストに要求されるスキルを把握していない場合、自分の望むところとは違う就職先に行ってしまう可能性があるからです。

そして、どの分野でも共通していえることですが、優れた条件の企業ほど、高品質なポートフォリオが必要とされます。

採用担当者は、ポートフォリオを見て、以下の内容を確認しています。

• 業務についてこられるか
• どこまで一人で出来るのか

一度作成したポートフォリオに満足しないで、転職活動中に得た指摘やフィードバックを素直に受け入れ、改善していくことが大切です。

一般的な分析や結果が明らかなものではなく、実際の案件を想定して、「私ならこう対応する」「このデータがあればこう解読できる」というオリジナルな視点を持つことが重要です。

しかし一般的には、未経験のデータサイエンティストを雇用したいと考える企業は、非常にまれです。

未経験可の求人は、形だけのデータサイエンティストである場合もあります。

誰もが行うことのできる仕事を割り当てられたり、求人情報とは全く異なる仕事を割り当てられることもあります。そのため、現在働いている人の口コミをチェックして、対応策を考えましょう。

データサイエンティストにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

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そのため未経験からエンジニアへ転職を目指す方にとって、ワークポートは希少な転職エージェントになっています。

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まとめ

本記事では、データサイエンティストはつらいと言われる理由や、つらさの解消方法、データサイエンティストのやりがいなどについて解説しました。

データサイエンティストは、つらさを感じる側面はありつつも、やりがいを感じながら働ける人気の職種です。

データサイエンティストが働きやすい環境を探す場合は、会社選びを妥協しないことが重要です。

就職するか悩んでいる人は、まず転職サイトに登録して、憧れの働き方ができる企業があるか見てみましょう。おすすめの転職エージェントは以下で紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

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