データサイエンティストに興味があるけど「自分に向いている？向いていない？」と気になっている方はいらっしゃるかと思います。
この記事では、転職支援のプロがデータサイエンティストに向いている人や向いていない人の特徴を解説。独自の適性診断も掲載しているため、あなたがデータサイエンティストに向いているかどうかがわかります。
他にも、未経験転職の難易度や細かい仕事内容も記載しているので、データサイエンティストの職に就いてみたい方は参考にしてください。
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目次
編集部が答える！データサイエンティストに向いている人・向いていない人は？
データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストに向いているのは、「仮説を立てて検証するのが好きな人」です。与えられた課題に対して、どのデータが必要か、どの手法が適切かを考え抜く力が求められます。
正解のない問題に対し、試行錯誤を重ねながらも根気よく取り組める人は、この仕事で活躍できるでしょう。
データサイエンティストに向いていない人の特徴
データサイエンティストに向いていないのは、「数字の意味を考えずに処理だけをこなしたい人」です。この仕事は、単にデータを集計・加工するだけではなく、その背景や業務の文脈を理解し、意味のある示唆を導くことが求められます。
「言われた通りに分析だけしていたい」と考える人や、ビジネス視点に関心がない人は、評価されにくく、やりがいを感じにくいでしょう。
データサイエンティストについてのよくある質問
データサイエンティストとAIエンジニアの違いは何ですか？
たとえば、顧客の離脱要因を分析して改善策を提案するのはデータサイエンティスト、自然言語処理モデルを構築してチャットボットを作るのはAIエンジニアの役割です。言い換えると、データサイエンティストは「データ分析を通じてビジネス課題を解決する人」であり、AIエンジニアは「AIの仕組みそのものを作る人」というイメージです。
どの程度のプログラミングスキルが必要ですか？
データサイエンティストには、PythonやRを用いたデータ加工・分析・可視化のスキルが求められます。初級者であれば、Pythonでpandasやnumpy、matplotlib、scikit-learnといったライブラリを使えるようにしておくと安心です。また、SQLでのデータ抽出も必須です。
未経験でも転職できますか？
未経験からでも目指せますが、一定の準備は必須です。企業によって求めるスキルは異なりますが、PythonやSQL、統計の基礎、機械学習の初歩的な知識は最低限必要です。ポートフォリオやKaggleの参加実績、研修・スクールでの学習履歴など、具体的なアウトプットを用意できると未経験でも採用されるチャンスがあります。
【適性診断】あなたはデータサイエンティストにどれくらい向いている？
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実際にデータサイエンティストで働いている人が「向いている」と思う人
数字やデータを見て「なぜこうなっているんだろう？」と深く考えるのが好きな、探求心の強い人です。また、分析して終わりではなく、その結果をどうビジネスに活かすかまで考えられる人が向いています。技術力だけでなく、分析結果を専門家以外にも分かりやすく説明するコミュニケーション能力も不可欠です。
Takuさん【経験年数：1年以上、3年未満】
論理的に物事を考えられ、自主的に学び続けられる人が向いています。
ふーたんさん【経験年数：5年以上、10年未満】
実際にデータサイエンティストで働いている人が「向いていない」と思う人
地道なデータクレンジングや前処理の作業が苦痛に感じる人には、少し厳しいかもしれません。分析業務の8割はこうした泥臭い作業とも言われます。また、ビジネス課題への関心が薄く、ただ高度な技術を使いたいだけの人も、事業会社では価値を出しにくいと思います。
Takuさん【経験年数：1年以上、3年未満】
一つの作業に集中できない人や、細かい確認を面倒に感じる人には不向きです。
ふーたんさん【経験年数：5年以上、10年未満】
データサイエンティストの仕事内容
データを活用してビジネス課題を解決する
データサイエンティストは、企業が抱える課題に対して、膨大なデータから示唆を導き、解決策を提案する役割を担います。
たとえば、売上の減少要因を分析したり、顧客の購買傾向からマーケティング施策を設計したりします。
統計学や機械学習の知識を用いながら、仮説立案、データ収集、分析、レポーティングを一貫して担当します。
モデル開発と検証を通じて予測精度を高める
データサイエンティストのもう一つの側面は、機械学習モデルの構築や精度改善に取り組む技術職としての側面です。
PythonやRなどのプログラミング言語を使って、回帰分析・分類・クラスタリングなどの手法を適用します。
開発したモデルが実用に耐えるかをテスト・検証し、必要に応じてパラメータの調整や特徴量の見直しを行います。
データサイエンティストの職業紹介動画【厚生労働省】
出典：厚生労働省(job tag)
※引用動画と記事内の仕事内容・職種が異なる場合があります
データサイエンティストの楽しい・やりがいを感じる体験談
- 現職
- インターネット回答
- 運営チェック済み
- 経験年数5年以上、10年未満
- 当時の年収450万円
- 会社の規模10～99人
データサイエンティストで楽しい・やりがいを感じた時
クライアントの購買データを分析し、ユーザーの離脱傾向を予測する機械学習モデルを提案・導入した際に、大きなやりがいを感じました。
業務としては、SQLとPythonでのデータ抽出・加工、特徴量設計からモデル構築、精度評価、レポート作成、さらにはクライアントとの説明や実装支援まで幅広く担当しました。結果として顧客の継続率が予想以上に向上し、営業チームから「データの力を実感した」と感謝されたときは本当に嬉しかったです。
また、分析結果を基に新たな施策が次々と生まれ、社内でも注目されるプロジェクトになりました。自分の提案がビジネスの成果に直結し、データサイエンスが現場に活かされていると実感できた瞬間で、やりがいと同時に、自身の成長も強く感じることができました。
1日のスケジュール例
- 8:30出社
- 9:00始業・チーム朝会
- 9:30データ取得・前処理（SQL/Python）
- 11:00モデル構築・検証作業
- 12:30昼休憩
- 13:30分析レポート作成・資料まとめ
- 15:00ビジネス部門とのMTG
- 16:00モデル改善・実装準備
- 18:00成果共有・日報記入
- 18:30退勤
データサイエンティストのきつい・つらい体験談
- 現職
- インターネット回答
- 運営チェック済み
- 経験年数1年以上、3年未満
- 当時の年収550万円
- 会社の規模100～999人
データサイエンティストがきつい・つらいと感じた時
新商品の需要予測モデルの構築を任された時が一番つらかったです。経営層から「AIで正確に予測して在庫を最適化しろ」という強い期待があり、プレッシャーが尋常ではありませんでした。
しかし、肝心の過去データが少なく、どんなに複雑なモデルを組んでも、どんな特徴量を試しても、全く精度が上がらないのです。毎週の進捗会議で「まだなのか」と詰められるたびに、自分の無力さを感じて胃が痛くなりました。
「データが足りないので無理です」とはプロとして言えず、かといって解決策も見いだせない。暗いトンネルの中を一人で歩いているような感覚で、家に帰ってもモデルのことばかり考えてしまい、精神的にかなり追い込まれました。
1日のスケジュール例
- 10:00始業、メール・チャットの確認
- 10:30SQLで分析用データの抽出・集計作業
- 12:00Python(Jupyter Notebook)でデータの前処理・分析、可視化
- 13:00昼食
- 14:00事業部との定例ミーティング（分析結果の報告、課題のヒアリング）
- 16:00BIツール（Tableau）でダッシュボードの作成・更新
- 18:00最新の分析手法に関するリサーチ、自己学習
- 19:00退勤
