【データサイエンティストってどんな人が向いているの?】

【データサイエンティストに必要なスキルが知りたい】

データサイエンティストはどんな人に向いていて、どんなスキルが必要なのか詳しく知らない人もいますよね。

ビックデータ、AI技術の発達によってデータ活用がビジネス成功の要になっている現代。データからビジネスの課題を分析、提案するデータサイエンティストの需要も高まっています。

そこで本記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴、向いていない人の特徴、必要なスキルなどについて詳しく解説していきます。

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データサイエンティストに向いている人の4つの特徴

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についてご紹介します。

データサイエンティストに向いている人の特徴は下記の通りです。

論理的思考が得意

論理的思考が得意な人は、データサイエンティストに向いています。

データサイエンティストの仕事は、データの収集、分析、分析データから施策を提案することです。

データの収集・分析をしていると、自分の感覚や経験からずれた結果がでることもあります。そこで自分の感覚に引っ張られて結論を導きだしてしまうと、データの整合性が取れません。

感覚に引っ張られた結論を報告してしまうと、企業に損失を与えてしまう可能性があります。仕事では、常に自分の感覚、経験を排除してデータから論理的な結論を導きだすことが求められます。

そのため、論理的に物事を考え判断できる人が向いていますよ。

幅広いスキルを積極的に身につけていける

幅広いスキルを積極的に身につけていける人は、データサイエンティストに向いています。

データサイエンティストは、大きく下記のようなスキルが必要です。

上記いずれかの能力が優れていても、他のスキルがないと仕事になりません。全ての能力が高いレベルで必要です。

そのため、並行してスキル習得に向けて学習する必要があります。学生なら勉強しながら、社会人なら仕事をしながらスキルを習得しなければなりません。

どのスキルも一朝一夕では身につきません。そのため、データサイエンティストになるという高い志があり、努力できるバイタリティーのある人が向いていますよ。

地道な作業が苦にならない

地道な作業が苦にならない人は、データサイエンティストに向いています。

データサイエンティストの仕事は、下記の作業の繰り返しです。

上記作業のなかでも、多くの時間を①～③に費やします。スムーズにデータが収集、仮説が証明できることもあれば、思った以上にデータが集まらないなんてこともあるでしょう。

思っている以上に地道で根気のいる作業の連続です。地道な作業でも根気よくできる人は、データサイエンティストに向いていますよ。

数字と向き合うのが得意

数字と向き合うことが得意な人は、データサイエンティストに向いています。

データサイエンティストは、統計学や数学の知識に基づいて分析します。具体的には、データの数値から統計モデルの作成などをおこないます。

そのため、多くの時間を大量の数字とにらめっこします。ビックデータを扱うこともあり扱うデータ量も膨大。

大量の数字を目の前にしても苦にならない人は、データサイエンティストに向いていますよ。

データサイエンティストに向いていない人の3つの特徴

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についてご紹介します。

データサイエンティストに向いていない人の特徴は下記の通りです。

臨機応変に対応できない

顧客のレベルに合わせて臨機応変に対応できない人は、データサイエンティストに向いていないかもしれません。

データ分析をしてほしいという需要は増えています。しかし顧客によっては、スムーズに分析できなかったり、依頼内容が明確でない場合もあります。

例えば、データはあるけど分析するデータ量が足りない、なにを分析してほしいのか明確な目標がなくデータを丸投げされることもあります。

それくらいデータサイエンスという分野が新しく、よく理解していない人が多いのも事実。

そういった場合に、追加のデータをもらう、顧客の解決したい問題をヒアリングし洗い出すなど、顧客のレベルに合わせて臨機応変に対応できる人でないと厳しいでしょう。

感覚や経験を大事にして仕事をする

感覚や経験を大事にして仕事をする人は、データサイエンティストに向いていない可能性があります。

データサイエンティストは、データをもとに論理的に結論を導きださなければいけません。常に感覚や感情に流されない客観的な判断が求められます。

もちろん、仕事で培った感覚や経験で仕事をすることは悪いことではありません。しかし、データサイエンティストという仕事はデータ、数値と向き合わないといけない仕事です。

そのため、自分の感覚や経験を大事にして仕事をする人には向いていないかもしれません。

地道な作業が苦手

地道な作業が苦手な人は、データサイエンティストに向いていないかもしれません。

データサイエンティストは、膨大なデータと向き合う仕事です。仮説をたてる、データを抽出する、分析するという地道な作業の繰り返しです。

このような地道な作業が苦になってしまう人は厳しいかもしれません。

一見、データをもとにコンサルティングをして、企業をいい方向に導く華やかなイメージがあるかもしれません。

しかし、ほとんどの時間がデータと向き合い仮説をたてる、分析、証明の繰り返しです。

データサイエンティストの仕事は、データと向き合うこと。これを理解して地道な作業ができる人でないと厳しいでしょう。

データサイエンティストに必要な3つのスキル

ここからは、データサイエンティストに必要なスキルについてご紹介します。

データサイエンティストに必要なスキルは大きく下記の3つです。

プログラミングスキル

扱うデータが大量のため、プログラミングで処理します。主にデータの形式を統一したり、バッチ処理、BIツールへ表示させる処理などでプログラミングスキルが必要です。

なかでも、統計処理に強い【Python】や、データの抽出に必要な【SQL】のスキルが必要。

プログラミングスキルが高ければ、データの収集作業、解析作業が楽になります。自分の作業を楽にするためにも、高いレベルで身につけておきたいスキルですね。

数学・統計学のスキル

データサイエンティストの仕事の大部分は、データの収集・分析作業です。そのため、分析に必要な数学・統計学の知識が必要です。

集計したばかりのデータは規則性がありません。そこに数学の知識が必要な数理モデルを用いて、規則性をもった情報に整理していきます。

規則性をもった情報を統計学の基礎に基づき、下記作業を繰り返します。

多くの時間をデータの抽出・分析に費やすデータサイエンティストの仕事において、かなり重要なスキルといえるでしょう。

マーケティングスキル

分析したデータは、ビジネスの課題解決に必要なものでなければいけません。そのためには、ビジネス的な目線を持つマーケティングスキルが必要です。

いくらデータを分析しても、ビジネスで使えなければ本末転倒。あくまでもゴールは、ビジネスで活用できるデータ分析ということが重要です。

マーケティングスキルがあれば、ビジネスでデータがどう活かせるのかという目線を持って業務に取り組めます。

またマーケティング目線があれば、顧客への提言もより具体的にすることができますよ。

マーケティングスキルを身につけて、ビジネス的な目線を養いましょう。

データサイエンティストになる2つの方法

ここからは、データサイエンティストになる2つの方法をご紹介します。

データサイエンティストになるには、下記2つの方法がおすすめです。

大学で学びデータサイエンティストになる

学生の方向けの方法ですが、大学でデータサイエンスや統計学を学んでから就職するのがおすすめです。

日本の大学には、データサイエンスを専門で学べるところがあります。データサイエンティストを目指すのであれば、専門の学部で学ぶのが一番早いですよ。

また統計学を専攻すれば、データサイエンティストに必要な統計学のスキルを身につけることができます。

プログラミングスキル、マーケティングスキルも必要なので、並行して学んでいけばデータサイエンティストへの道が開けますよ。

キャリアチェンジする

社会人の方は、エンジニアや、マーケティング職、コンサルティングの仕事からキャリアチェンジするのがおすすめです。

マーケティング職であれば、マーケット調査・企画・分析といった経験が活かせます。コンサルティングなら、企業の課題に対してどう解決に導いたのかという経験が活かせます。

エンジニアであれば、プログラミングスキルが活かせますよ。

他の職業でも、業務でデータをもとに分析した経験などをアピールできれば、データサイエンティストへの道が開けますよ。

ただし、仕事と並行して自分に足りないマーケティングスキル、数学・統計学のスキル、プログラミングスキルを勉強する必要があります。

【まとめ】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

今回は、データサイエンティストに向いている人の特徴、向いていない人の特徴について解説しました。

データサイエンティストは、高いレベルで幅広いスキルが求められる仕事です。そのため、向き不向きはかなり重要。

いくらやる気があっても、向いていないと必要なスキルを習得するのはかなり難しいです。それくらい求められるレベルが高い職業です。

データサイエンティストを目指すのであれば、必要なスキルに対して現状の自分の武器はなにか、足りないスキルはなんなのかを把握しましょう。

把握した上で、本気で学習を進めていけばデータサイエンティストへの道が開けますよ。