データサイエンティストは、ビッグデータを分析してビジネスに役立てる仕事です。近年、AIや機械学習の発展により、データサイエンティストの需要は高まっています。しかし、一方で「データサイエンティストはやめとけ」という声も聞かれます。なぜなのでしょうか？

この記事では、データサイエンティストはやめとけと言われる理由と、その対処法を紹介します。具体的には以下の内容について解説します。

この記事を読めば、データサイエンティストの仕事の難しさや魅力を理解して、自分に合っているかどうか判断できます。

データサイエンティストはやめとけと言われる理由

まずは、データサイエンティストはやめとけと言われる理由を見ていきましょう。以下の5つの点が挙げられます。

複数のタスクをこなさなければならない

データサイエンティストは、データの収集から分析、可視化、レポート作成、提案まで、一連の作業を行わなければなりません。また、新しいプロジェクトを立ち上げたり、他部署と連携したりすることもあります。

しかし、データサイエンティストは人手不足であり、一人で多くの仕事を抱えることが多いです。そのため、時間管理や優先順位付けが難しくなります。また、複数のタスクを同時にこなすことで、集中力やモチベーションが低下する可能性もあります。

デスクワークが中心である

データサイエンティストは、ほとんどの時間をパソコンの前で過ごします。データを分析するためには、プログラミングや統計学などの専門的な知識が必要です。そのため、地道で細かい作業が多くなります。

また、分析は上手くいかないことも多くあります。プログラムのエラーに悩んだり、期待した結果が得られなかったりすることで、ストレスや不安を感じることもあります。一人で黙々と作業をすることが多いため、人とのコミュニケーションが不足することもあります。

ミスしないように慎重に仕事しなければならない

データサイエンティストは、企業の経営や戦略に影響を与える重要なポジションです。データの分析や提案は、事実に基づいて正確で信頼できるものでなければなりません。

しかし、データには誤りや欠損があることもあります。また、分析手法やモデルの選択にも誤差やバイアスが生じる可能性があります。もし、データや分析にミスがあれば、誤った判断や行動を引き起こすことになります。その結果、企業の業績や評判に悪影響を与えることもあります。

そのため、データサイエンティストは、ミスをしないように細心の注意を払って仕事しなければなりません。しかし、完璧な分析は存在しません。常にプレッシャーや責任感を感じることで、疲労やストレスが溜まることもあります。

相手に過大な期待を持たれやすい

データサイエンティストは、データからビジネスに役立つ知見や価値を引き出すことが期待されます。しかし、その期待は時として過大になることがあります。

例えば、以下のような無理難題や誤解がある場合があります。

• データサイエンティストならどんなデータでも分析できる
• データサイエンティストならすぐに分析結果を出せる
• データサイエンティストなら100%正確な分析結果を出せる
• データサイエンティストは自分たちの仕事内容や目的を理解している

これらの期待に応えることは難しいです。データサイエンティストは、データの質や量、分析手法やモデルの制約、時間やコストの制限などによって、分析できる範囲や精度が変わります。また、データサイエンティストは、自分たちの専門外の業務や目的について十分に理解していない場合もあります。

このような期待と現実のギャップによって、データサイエンティストは不満や苦情を受けることもあります。また、自分の能力や成果に自信を持てなくなることもあります。

数学などの知識が必要で、文系だと厳しい

データサイエンティストは、数学や統計学などの理系知識が必要です。特に確率・統計・微積分・線形代数などの分野は、データ分析に欠かせません。また、プログラミングや機械学習などの技術も必要です。

しかし、文系出身の人にとっては、これらの知識や技術は習得するのが難しいかもしれません。文系出身の人は、数学やプログラミングに苦手意識を持っていることもあります。また、理系出身の人と比べて、データサイエンティストとしての競争力が低いと感じることもあります。

データサイエンティストはやめとけと言われても続けられる対処法

以上のように、データサイエンティストはやめとけと言われる理由がいくつかあります。しかし、それでもデータサイエンティストとして働きたいと思う人もいるでしょう。そこで、データサイエンティストはやめとけと言われても続けられる対処法を紹介します。以下の4つの点が挙げられます。

自分の得意分野や興味を見つける

データサイエンティストは、多くのタスクをこなさなければなりませんが、すべてにおいて高いレベルを求められるわけではありません。自分の得意分野や興味を見つけて、そこに集中することで、効率や満足度を高めることができます。

例えば、以下のような分野があります。

• データエンジニアリング：データの収集や整理、管理などを行う
• データ分析：データから傾向や問題点などを見つけ出す
• データサイエンス：データから予測や最適化などを行う
• データビジュアライゼーション：データをグラフやダッシュボードなどで視覚的に表現する
• データコミュニケーション：データの分析結果や提案を伝える

自分がどの分野に興味があるか、またはどの分野に強みがあるかを考えてみましょう。そして、その分野に関する知識や技術を深めたり、他の分野と協力したりすることで、自分の価値を高めましょう。

チームワークやコミュニケーションを大切にする

データサイエンティストは、一人で黙々と作業することが多いですが、それだけでは仕事は成立しません。他のデータサイエンティストや他部署の人と協力することで、仕事の質や効率を向上させることができます。

例えば、以下のような方法があります。

• チーム内で役割分担や進捗管理をする
• チーム内で知識や経験を共有する
• チーム外の人にデータの分析や提案の意義や目的を説明する
• チーム外の人からデータの分析や提案に対するフィードバックを受ける

チームワークやコミュニケーションを大切にすることで、データサイエンティストとしてのスキルや信頼を高めることができます。また、人との交流を通じて、仕事の楽しさややりがいを感じることもできます。

勉強や研究を楽しむ

データサイエンティストは、常に新しい知識や技術を学ぶ必要があります。データ分析の分野は日々進化しており、遅れを取らないようにするためには、勉強や研究を続けることが必要です。

例えば、以下のような方法があります。

• オンラインコースや書籍などで自己学習する
• セミナーやワークショップなどに参加する
• コンペティションやハッカソンなどに参加する
• ブログやSNSなどで自分の分析や考えを発信する

勉強や研究を楽しむことで、データサイエンティストとしての知識や技術を向上させることができます。また、自分の興味や好奇心を満たすことで、仕事のモチベーションを高めることもできます。

やりがいや目標を持つ

データサイエンティストは、デスクワークが中心であり、ミスしないように慎重に仕事しなければなりません。そのため、仕事に疲れたり、飽きたりすることもあります。そんなときは、自分が何のためにデータサイエンティストとして働いているのかを思い出しましょう。

例えば、以下のようなやりがいや目標があります。

• データから新しい発見や価値を生み出す
• データから社会問題や課題を解決する
• データから自分の興味や関心のある分野に貢献する
• データから自分のキャリアや収入を向上させる

やりがいや目標を持つことで、データサイエンティストとしての自己実現や成長を感じることができます。また、自分の仕事に誇りや価値を感じることもできます。

まとめ

この記事では、データサイエンティストはやめとけと言われる理由と、その対処法を紹介しました。データサイエンティストは、多くのタスクをこなさなければならない、デスクワークが中心である、ミスしないように慎重に仕事しなければならない、相手に過大な期待を持たれやすい、数学などの知識が必要で文系だと厳しいという理由で、やめとけと言われることがあります。しかし、それでもデータサイエンティストとして働きたいと思う人もいます。そんな人のために、データサイエンティストはやめとけと言われても続けられる対処法を紹介しました。自分の得意分野や興味を見つける、チームワークやコミュニケーションを大切にする、勉強や研究を楽しむ、やりがいや目標を持つという4つの点が挙げられます。

データサイエンティストは、ビッグデータを分析してビジネスに役立てる魅力的な仕事です。しかし、その仕事には難しさや苦労もあります。データサイエンティストはやめとけと言われる理由と対処法を理解して、自分に合っているかどうか判断しましょう。