データサイエンティストの仕事内容を種類別に解説！仕事例や向いている人、やめとけ・つらいといわれる理由は？
データサイエンティストは仕事内容が多岐にわたるため、安易に目指すとキャリア形成に失敗するリスクがあります。そこで今回は、データサイエンティストの仕事内容を種類別に解説します。職業に対する理解度を高められるよう、仕事例とともに必要なスキルや向いている人・向いていない人もまとめました。さらにデータサイエンティストの仕事はやめとけ・つらいといわれる理由にも触れているので、職業に対する不安がある方もぜひ参考にしてみてください。
データサイエンティストの仕事内容は4種類のタイプで分かれる
データサイエンティストとは、データを収集・処理・分析して業務やビジネスを変革する職業です。
データ分析の専門家というイメージを持つかもしれませんが、企業が求める役割は多岐にわたります。
実際に求人を確認すると、データベースの構築やプログラミング、アルゴリズムの開発など、仕事の内容や役割にさまざまな種類があるとわかります。
結局、どのような職業なのか把握しづらい方も多いのではないでしょうか。
データサイエンティストの職業について理解を深めるには、仕事内容の種類をおおまかに把握しておくことが重要です。
データサイエンティストの仕事内容は主に下記の4種類のタイプで分けられます。
・エンジニアタイプ ・研究者タイプ ・アナリストタイプ ・コンサルタントタイプ
各タイプの仕事内容や仕事例、必要なスキル、向いている人・向いていない人などを知ることで、データサイエンティストという職業をより正確に把握できます。職業を目指すときのミスマッチを減らせるので、データサイエンティストのキャリアを安心して形成していけるでしょう。
エンジニアタイプのデータサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストの仕事内容は4つのタイプで分かれることをお伝えしました。
まずはエンジニアタイプのデータサイエンティストの仕事内容がわかるよう、業務内容や具体的な仕事例、必要なスキル、向いている人・向いていない人などについて解説します。
業務内容
エンジニアタイプのデータサイエンティストは、AIの機械学習アルゴリズムをシステムに実装して課題を解決します。活躍の場はWeb系企業などです。
会社やサービスの課題を抽出し、関連するデータを分析し、機械学習による効率化を行います。
自然言語処理をベースとした業務効率化ツールを開発したり、データ基盤を開発したりすることもあります。
既存サービスに機械学習・AIを取り入れて機能を追加することも仕事です。
分析より開発に比重がおかれる職種といってよいでしょう。
具体的な仕事例
エンジニアタイプのデータサイエンティストの仕事例としては、ECサイトの開発が挙げられます。
ECサイトで構築してきたデータを利活用し、サイト内検索やレコメンド精度を向上させ、サービスを発展させる仕事です。
機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインの構築、フロントエンジニアとの連携などが業務に含まれます。
必要なスキル
エンジニアタイプのデータサイエンティストは、データ基盤を開発する縁の下の力持ちのような存在です。
ホームページの見た目を作成するフロントエンジニアに必要なデザインスキルではなく、サーバサイドを開発するバックエンジニアに必要なデータ処理スキルが求められます。
データサイエンスに関する基本知識やAI開発で主流のPythonのほか、javascriptによる開発スキルや、MySQLによるデータベースの処理スキルが必要になるケースも少なくありません。ほかのタイプと比較して求められるプログラミングスキルの幅は広くなるでしょう。
向いている人
エンジニアタイプの仕事内容が向いている人は下記の通りです。
・データ分析だけでなく開発に興味がある人 ・プログラミングが好きな人 ・アルゴリズムを考えるのが楽しい人 ・習得していない技術に抵抗がない人 ・機械学習に関するフレームワーク、開発環境の経験がある人 ・裏方での仕事にやりがいを感じる人
エンジニアタイプは、基本的にシステムへの組み込み実装を任されるので、分析スキルよりも開発スキルが求められます。求人では、ほかのタイプと比較してさまざまなフレームワーク、開発環境を扱える技術が歓迎される傾向です。幅広い技術を抵抗なく使いこなせる方に向いています。
向いていない人
エンジニアタイプの仕事内容が向いていないかもしれない人は下記の通りです。
・プログラミング言語を学ぶのに苦労した人 ・ツールやシステムの開発経験がない人 ・保守性まで意識したコーディングができない人 ・プログラマーとしての働き方に興味がない人 ・華々しいポジションを求める人
エンジニアタイプの仕事は開発がメインであるため、プログラミングやコーディングに自信やこだわりがないと、目指すのが難しいかもしれません。実際に開発の実務経験を求める求人もあり、ツールやシステムの開発経験が少ないと応募できない場合もあります。プログラミング言語を学ぶのに苦労している方や、プログラマーとしての働き方に興味がない方などには適していないかもしれません。
研究者タイプのデータサイエンティストの仕事内容
研究者タイプのデータサイエンティストの仕事内容がわかるよう、業務内容や具体的な仕事例、必要なスキル、向いている人・向いていない人などを解説します。
業務内容
研究者タイプのデータサイエンティストは、高度なデータ分析を駆使する研究によって新技術を実用化します。活躍の場は企業の研究開発部門などです。
仕事内容は、最新の研究論文調査やAI技術戦略の策定、社内外データを用いた新規解析手法の提案、大学に対する講義などが挙げられます。データサイエンスに関する長年の実務経験が求められるだけでなく、特定の専門分野に関する知識まで求められます。
データ分析以外の専門知識が必要になるため、データサイエンティストの中でも極めて高難度の職種といえるでしょう。
具体的な仕事例
研究者タイプのデータサイエンティストの仕事例としては、新薬創出の研究が挙げられます。
多種多様な機械学習アルゴリズムを開発し、再生医療製品用の細胞の培養条件最適化に向けた実験の立案や、遺伝子制御ネットワークの推定による疾患発生要因の解明などを行います。
データサイエンス分野以外に、医学や薬学、生物学などライフサイエンス分野の知識が必要です。
必要なスキル
研究者タイプのデータサイエンティストは、企業が蓄積したビッグデータを利用できる場合が多いので、役割としてデータ取得よりも解析に比重がおかれます。
そのため、機械学習・統計モデルに関する知識、関連するデータ解析スキルなどが特に不可欠です。
最新の研究論文も読まなくてはならないため、英語力や読解力、リサーチ力などがあると望ましいでしょう。
向いている人
研究者タイプの仕事内容が向いている人は下記の通りです。
・研究開発職の経験がある人 ・修士号あるいは同等の学位を持つ人 ・データサイエンス以外に専門分野を持つ人 ・論文執筆や学会発表などの経験がある人 ・英語の論文を読みなれている人 ・データ分析のコンペに参加した経験がある人
研究者タイプは、企業の研究機関でデータ分析を主軸とした高度な研究開発を行うため、研究開発の経験がある理系出身者に向いています。論文執筆や学会発表の経験があれば、企業から信頼して仕事を任せてもらえるでしょう。
向いていない人
研究者タイプの仕事内容が向いていないかもしれない人は下記の通りです。
・研究開発の経験がない人 ・論文を読むのが苦手 ・データサイエンス以外に専門分野がない人 ・文系出身者
文系出身者だと、理系の大学や大学院における研究開発の経験がないため、専門的な解析データの扱いが不足する点でやや不利な印象です。ただ、データ分析のコンペでも研究開発に近い実務経験が積めます。大きな実績を獲得できれば、理系出身者に気後れすることなく研究開発の仕事に臨めるでしょう。
アナリストタイプのデータサイエンティストの仕事内容
アナリストタイプのデータサイエンティストの仕事内容がわかるよう、業務内容や具体的な仕事例、必要なスキル、向いている人・向いていない人などを解説します。
業務内容
アナリストタイプのデータサイエンティストは、データ分析によってビジネスに役立つ新たな見解を生み出します。
活躍の場は、企業のデータ分析組織やマーケティング部門などです。
課題に即したデータ分析の設計、データの抽出、可視化、分析、分析結果の報告、施策の提案などを行います。
世間で認知されるデータ分析の専門家、データアナリストというイメージに近い職種だといえるでしょう。
具体的な仕事例
アナリストタイプのデータサイエンティストの仕事例としては、マーケティングデータの分析が挙げられます。
仕事内容は、BtoCマーケティングに必要な顧客の成約データや、Webアクセスデータなどの分析・集計、活用施策の運用です。
施策推進後の効果検証や、キャンペーン開催時に必要なデータ管理ツールの作成も行います。
必要なスキル
アナリストタイプのデータサイエンティストには、業務データを分析するための仮説検証力が求められます。
経営者や事業責任者が分析結果をもとにスムーズに意思決定できるよう、職務遂行にあたって提案力や説得力、対話力なども必要です。
そのほか、外部や社内の有識者と課題や解決策を検討したり、関係者への指示管理業務をしたりすることがあり、調整力も求められます。
向いている人
アナリストタイプの仕事内容が向いている人は下記の通りです。
・分析の知識や経験がある人 ・考察が好きな人 ・意見を求められやすい人 ・会議でよく提案が通る人 ・マーケティングに詳しい人
アナリストタイプは分析によって有益な情報をクライアントに提供します。物事に対して深く考察する習慣があり、周囲からアドバイスを求められるような人であれば、向いている可能性が高いです。
企業はデータ分析に売上増加を期待することも多く、マーケティングに詳しければさらに重宝されるでしょう。
向いていない人
アナリストタイプの仕事内容が向いていないかもしれない人は下記の通りです。
・アイデアを出すのが苦手な人 ・意見を発信するのが不得意な人 ・課題解決の経験が少ない人 ・チーム行動が苦手な人 ・マーケティングに興味がない人
アナリストタイプの役割は、分析結果を報告するだけではありません。結果をもとに有益なアイデアや意見を伝えて、企業の課題を解決したり、要望を満たしたり、売上を高めたりする必要があります。分析力が高くても創造力やコミュニケーション能力、マーケティングスキルが不足すると苦労するかもしれません。
コンサルタントタイプのデータサイエンティストの仕事内容
コンサルタントタイプのデータサイエンティストの仕事内容がわかるよう、業務内容や具体的な仕事例、必要なスキル、向いている人・向いていない人を解説します。
業務内容
コンサルタントタイプのデータサイエンティストは、AI・データ活用の提案によって課題の解決やプロジェクトの推進をサポートします。AI・機械学習コンサルタントとも呼ばれます。
活躍の場は、ITで課題解決を提案するITコンサルティング会社や、官公庁・大手企業から信頼されるシンクタンクなどです。
一般的なデータサイエンティストと違ってデータ分析・開発に注力する職種ではありません。コンサルティング案件の獲得や営業、企画提案をはじめ、プロジェクトマネジメントやAIシステムの導入支援などを行います。
具体的な仕事例
コンサルタントタイプのデータサイエンティストの仕事例としては、金融機関のDX改革が挙げられます。
メガバンクや大手証券会社、保険会社、カード会社などのビッグデータについて、データ運用や分析支援、戦略立案などを行います。
軽量経済学のようにデータ分析以外に金融業界の知識も求められています。
必要なスキル
統計や機械学習などの数理的な専門スキルだけでなく、顧客のビジネスを理解したうえでデータ活用による解決案を提案するコンサルスキルが求められます。
相手の要望を正しく聞き取る傾聴力や、提案を魅力的に伝えるプレゼン力、根拠となる情報を示すためのリサーチ力なども重要です。
データサイエンティストのコンサルティングは、多岐にわたる業界の顧客に行います。業界を問わず業務改善に必要な画像処理・音声処理に関するスキルも不可欠だといえるでしょう。
向いている人
コンサルタントタイプの仕事内容が向いている人は下記の通りです。
・コンサルティングファームでコンサルタントを経験した人 ・システムの企画や構築、調達の経験がある人 ・過去に営業成績が高く評価されたことのある人 ・複雑なことをわかりやすく説明できる人 ・プロジェクトマネジメントやチームマネジメントの経験がある人 ・自ら会社経営を成功させた経験がある人 ・ゼネラリストのような働き方ができる人
コンサルタントタイプは、主に案件獲得やプロジェクト推進、業務改革などの役割が期待されるため、データ分析やAIの知識、スキルだけでなく、営業力や企画力、プレゼン力、マネジメント力など、総合的なビジネススキルが求められます。
あらゆる手段や知識、スキルを駆使して顧客の要望に応えるゼネラリストのような働き方ができる人に最適です。
向いていない人
コンサルタントタイプの仕事内容が向いていないかもしれない人は下記の通りです。
・分析や開発だけができればよいと考えている人 ・1人作業のほうが得意な人 ・チームを率いた経験がない人 ・プロジェクトを成功させた経験がない人 ・ゼネラリストよりスペシャリストを目指したい人
コンサルタントタイプは、顧客や関係部署、外注先など多くの人々を巻き込んでAIや機械学習、データ活用のプロジェクトを遂行します。
リーダー経験がなく求心力がない方だとプロジェクトの遂行が難しいでしょう。幅広いビジネススキルが求められるため、スペシャリストを目指したい方にも不向きかもしれません。
データサイエンティストの仕事の流れを把握するには？
データサイエンティストの仕事内容について職業の種類別にご紹介しました。
仕事の流れをさらに詳しく知りたくなった方もいるでしょう。
データサイエンティストの仕事の流れを把握するには実務経験を積むことが近道です。
とはいえ、求人に申し込む前に実務経験を積むのは難しく、ミスマッチを減らしたい方はジレンマを感じるでしょう。
そこで仕事の流れを把握するのにおすすめの方法が、データ分析コンペティションへの参加です。
Kaggleでコンペに挑戦する
コンペに参加できるプラットフォームとしておすすめなのがKaggleです。Kaggleでは、科学的・学術的なテーマのコンペが開催されており、データ分析による予測精度を競い合えます。
コンペに参加すれば、データサイエンティストに必要なデータ分析の知識、スキルを実践を通して習得しつつ、仕事の流れを体感できます。
実際にデータサイエンティストの求人でも、Kaggleの経験と実績を持つ方が歓迎されることも珍しくありません。
Kaggleの概要やメリット、使い方、勉強法、初心者向けのコンペについては下記の記事でまとめています。Kaggleでぜひコンペに参加してみてはいかがでしょう。
Kaggleとは？ メリットや使い方、勉強法などを解説！【初心者向けのコンペ一覧も掲載】
データサイエンティストの仕事はやめとけ・つらいといわれる理由と対策
インターネットでデータサイエンティストの仕事を調べるとき、「データサイエンティスト やめとけ」「データサイエンティスト つらい」などのフレーズが目に入ってくることもあるでしょう。
ネガティブな言葉を見るとデータサイエンティストを目指すのに迷ってしまいます。
ただ、やめとけ・つらいといわれるのには理由があり、理由を知れば目指すうえでの対策が見えてくることもあります。
ここでは、データサイエンティストの仕事はやめとけ・つらいといわれる理由と対策を解説します。
やめとけといわれる理由
データサイエンティストはやめとけといわれる主な理由は、責任が重いことです。
データサイエンティストは、企業の意思決定に関わる仕事であり、責任が重くなりやすいです。データ分析を誤ってしまえば、ビジネスに大きな損失を与えるリスクもあります。
たとえば、財務情報をもとに不正会計処理を可視化するプロジェクトで分析を間違えたとしましょう。将来的に不正会計の見落としが発生すれば、企業の信頼が失墜して事業に多大な被害を与えかねません。
その一方で、正確な分析が必要にもかかわらず、膨大なデータを少人数で短期間で処理しなければならないこともあります。
やりがいは大きい分、人によっては重圧と期限に耐えきれず、挫折することも十分あり得るでしょう。
つらいといわれる理由
データサイエンティストがつらいといわれる主な理由は、学ぶ内容が多いことです。
仕事の種類を見てもわかる通り、データサイエンティストは一般的なITエンジニアとプログラマーに求められるプログラミングスキルのほかに、データサイエンススキルや高度なビジネススキルが求められます。
ただでさえ簡単には習得できない複数のプログラミング言語、フレームワークに加えて、AIや機械学習、統計、数学、データ出力、マーケティング、プレゼンなど多岐にわたるスキルが必要です。
DX推進の主要な職業であることもあり、常に最新技術の導入が求められます。習得したスキルが廃れることもあり、新たなスキルを習得し続けなければなりません。際限のない学びに心が休まらず、疲労してしまう方もいるのでしょう。
後悔しないための対策
やめとけばよかったと後悔しないために、あるいはつらい思いをしないためには、データサイエンティストの仕事タイプを正確に把握して、キャリア形成することが最も重要です。
責任が重くても、自分の長所・強みを最大限に生かせる仕事タイプであれば、重圧を和らげられます。自分にしかできないという誇りを胸に、使命感・勇気を持って立ち向かえるでしょう。
学ぶことが多くても、自分の短所・弱みが目立たない仕事タイプであれば、苦手克服の時間を短縮できます。自分のペースで学び続け、ワークライフバランスを保ちながら働けるでしょう。
自己分析で長所・短所を明らかにして、最も向いているデータサイエンティストの仕事タイプを目指してください。
キャリア形成に不安があればメンターに相談する
とはいえ、自己分析してもどの仕事タイプが自分に向いているか・向いていないか、結論が出ない方もいるでしょう。
キャリア形成に少しでも不安があれば、現役データサイエンティストからアドバイスをもらうのがおすすめです。
ビッグデータラボでは、データサイエンティストになるためのメンタリングサービスを提供しています。現役データサイエンティストが客観的に長所・短所を見極め、目指すべき仕事タイプを提案し、最短で活躍できるキャリア形成をサポートします。
自己判断で自分に向かない仕事タイプを選ぶと、短期間で離職する事態に陥るリスクも高まります。最悪のケースでは挫折から立ち直れず、データサイエンティストとしての将来が閉ざされるかもしれません。
迷わずデータサイエンティストを目指したい方は、ぜひメンタリングプログラムの受講を検討してみてください。
まとめ
本記事では、データサイエンティストの仕事内容を4種類のタイプに分けて解説しました。
データサイエンティストの仕事内容をタイプ別にまとめると下記の通りです。
エンジニアタイプ：AIの機械学習アルゴリズムをシステムに実装して課題を解決する 研究者タイプ：高度なデータ分析を駆使する研究によって新技術を実用化する アナリストタイプ：データ分析によってビジネスに役立つ新たな見解を生み出す コンサルタントタイプ：データ活用の提案によって課題の解決やプロジェクトの推進を支援する
仕事内容をタイプ別に把握することが、キャリア形成の失敗を防ぐ重要な対策になります。
自己分析をしてもキャリアの方向性が定まらない場合は、現役データサイエンティストからメンタリングを受けることも検討してみましょう。
そもそもデータサイエンティストは初心者でも目指せるのか気になった方は下記の記事もチェックしてみてください。
On this page
- データサイエンティストの仕事内容を種類別に解説！仕事例や向いている人、やめとけ・つらいといわれる理由は？
- データサイエンティストの仕事内容は4種類のタイプで分かれる
- エンジニアタイプのデータサイエンティストの仕事内容
- 業務内容
- 具体的な仕事例
- 必要なスキル
- 向いている人
- 向いていない人
- 研究者タイプのデータサイエンティストの仕事内容
- 業務内容
- 具体的な仕事例
- 必要なスキル
- 向いている人
- 向いていない人
- アナリストタイプのデータサイエンティストの仕事内容
- 業務内容
- 具体的な仕事例
- 必要なスキル
- 向いている人
- 向いていない人
- コンサルタントタイプのデータサイエンティストの仕事内容
- 業務内容
- 具体的な仕事例
- 必要なスキル
- 向いている人
- 向いていない人
- データサイエンティストの仕事の流れを把握するには？
- Kaggleでコンペに挑戦する
- データサイエンティストの仕事はやめとけ・つらいといわれる理由と対策
- やめとけといわれる理由
- つらいといわれる理由
- 後悔しないための対策
- キャリア形成に不安があればメンターに相談する
- まとめ