データサイエンティストがつらいと言われる7つの理由！経験者の声も紹介

企業にとってデータ分析は必要不可欠です。データサイエンティストは、企業の意思決定者に向けて、データから得られた改善策や対策を提供します。

専門知識が必要なデータサイエンティストは、どんな企業からも必要とされる職業です。しかし、一部のデータサイエンティストは仕事内容がつらいと感じています。

なぜ「データサイエンティストはつらい」のでしょうか？

今回は、「データサイエンティストがつらい」と言われる理由や、実際に働いていた人の声も紹介します。データサイエンティストの仕事内容に興味のある人はぜひ最後までご覧ください。

なお、次の記事ではデータサイエンティストの仕事内容について、その概要を紹介しているため参考にしてください。

データサイエンティストとは？仕事内容や年収、必要なスキルも紹介

更新日：2024年7月31日

データサイエンティストがつらいといわれる7つの理由

データサイエンティストは重要な役割を担いますが、ときにその仕事内容につらさを感じる人がいます。では、なぜ「つらい」と感じるのでしょうか。

ここからは、データサイエンティストがつらいといわれる理由を紹介します。

専門性の高い知識が必要

データサイエンティストには高度な専門知識が求められます。具体的には、統計学、機械学習、プログラミング、データベース処理、ビジュアライゼーションなどです。

これらの知識をひとつ習得するだけでも大変ですが、データサイエンティストにはそれらを組み合わせて実際の問題に対処する力が求められます。専門性の高いスキルを得て、それを多面的に使いこなすのは、多くの人にとってハードルが高いことでしょう。

また、データに関する専門知識のみならず、ビジネスの専門知識も必要となります。最終的に企業の課題に対する解決策を出すことが求められるので、習得する知識の幅広さもつらさを感じる要因でしょう。

現状のスキルが足りていない

データサイエンティストは、十分なスキルを持っていないと「つらい」と感じやすいです。

データサイエンスの分野は、急速に進化しており、新しいツールや技術が頻繁に登場します。そのため、常に学習とスキルの更新が求められます。

現状のスキルが足りていないと、新しいスキルを習得するのに時間がかかり、プロジェクトについていけない可能性が高いです。さらに、スキルが足りずに適切なデータを得られなければ、クライアントに迷惑をかけてしまうこともあるでしょう。

スキル不足は、業務に対するモチベーション低下につながり、「つらい」と感じる原因になりやすいです。

細かく地味な作業が多い

データサイエンティストの作業内容には、データクリーニングや前処理など、細かくて地味な作業が多くあります。これは地味で時間がかかる作業ですが、モデルの性能に直結する重要なステップです。

これらの作業は時間と根気が必要であり、モチベーションを保つことが難しいです。細かい作業が要因で、「つらい」と感じることもあるでしょう。

しかし、細かい作業こそデータサイエンスの魅力で、データを抽出する過程で充実感を得られる点はメリットにもなりえます。

成果が出るまでに時間がかかる

データサイエンスのプロジェクトでは、成果が出るまでに長い期間を要します。

前処理から始まり、データ収集や加工など行ったのちに、ようやくデータの分析にたどり着きます。ビッグデータを扱う点で華々しい職業と思われがちですが、そこに至るまでに多くの作業があるのです。

華々しい作業だけをイメージしていると、実際に働いたときにギャップを感じる場合があります。イメージと実務とのギャップにより、「つらい」と感じる人もいるでしょう。

孤独を感じやすい

データサイエンティストは個人作業が多く、孤独を感じることもあります。

データ解析やモデリングを行うには集中力が必要です。そのため、他のチームメンバーとの直接的な会話は少ない傾向にあります。

また、データサイエンスは専門性が高いため、同じチームのメンバーが同じレベルの知識を持っているケースは少ないです。その結果、チームメンバーとのコミュニケーションが減ってしまいます。

一人で黙々とこなす作業が続くことで孤独を感じ、「つらい」と感じる人もいるでしょう。

周囲に頼れる人が少ない

データサイエンティストはまだまだ少数派であり、周囲に頼れる人が少ないことが大半です。専門性が高く、習得に時間と労力を要するためです。

業務に関する質問や相談をするにも、同じレベルで会話をできる人が限られます。

また、数学的要素だけではなく、ビジネスやデザインなども関連しているため、すぐに相談できない環境にいる場合が多いのです。異なる分野や職種の人とのコミュニケーションが必要で、だれに頼ればいいのかわからなくなる可能性もあるでしょう。

周囲に頼れる人がいないと、孤独を感じる原因にもなります。その結果、モチベーションが下がり「つらい」と感じてしまうのです。

数字自体に苦手意識がある

データサイエンティストの仕事は、主に数値データの解析にもとづいて行われます。そのため、数字に苦手意識があるとデータの意味やパターンを理解するのが難しいでしょう。

データをうまく解釈できないと、なかなか作業が進みません。そして、仕事自体がつらく感じてしまうのです。

ほかにも、データサイエンティストは統計学も使用するため、数字に苦手意識があると内容を理解するのが難しいです。仕事のどのステップにも数字が関連しているため、数字に苦手意識がある人には不向きな職業といえます。

実際データサイエンティストはつらいの？

データサイエンティストは、その専門性の高さから、プレッシャーを感じやすく、孤独も感じやすい職業です。そのため、「データサイエンティストはつらい」と感じる人もいます。

では、実際にデータサイエンティストはつらい職業なのでしょうか？

ここからは、実際にデータサイエンティストとして働いている人の声を紹介します。具体的な仕事内容もあわせて紹介するので、参考にしてください。

データサイエンティストになった人の声

データサイエンティストになった人たちは、業務に対してどのような感想を抱いているのでしょうか。ここでは実際にデータサイエンティストとして働く3名の声を紹介します。

こちらの人は、データサイエンティストになってまだ間もない人です。働き始めたばかりではありますが、現状楽しく仕事をしているようです。

こちらの人は、データサイエンティストとしていくらか経験を積んだ人ですね。仕事内容に奥深さを感じているようです。

こちらの人は、コーディングが好きでデータサイエンティストになった人ですね。作業のなかで解決の糸口が見えたとき、やりがいを感じるようです。

人によって仕事に対する感じ方は違います。ですが、データサイエンティストとして実際に働いている方は「つらい」と思って働いている人ばかりではないようです。

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を下記の表で説明します。

仕事内容	詳細説明
データ収集・取得	適切なデータを収集・取得し、データベースに格納する。
データクリーニング・前処理	データのクリーニング、欠損値の処理、異常値の検出などを行い、データの品質を向上させる。
探索的データ解析	データの特徴やパターンを理解するために統計的手法や可視化を用いて探索的な分析を行う。
特徴エンジニアリング	モデルの学習に適した特徴を選択し、新しい特徴を生成するための処理を行う。
モデルの選択・構築	問題に適した機械学習モデルを選択し、データに適用してモデルを構築する。
モデルの評価・改善	モデルの性能を評価し、必要に応じてハイパーパラメータの調整などを行って性能を向上させる。
データの可視化	データの傾向や結果を理解しやすくするために、グラフやチャートを用いてデータを可視化する。
企業側へ成果の伝達	分析結果やモデルの成果を企業に伝え、企業の運営に組み込まれるようサポートする。

データサイエンティストの仕事は上記のように細かな作業に分かれています。より具体的な仕事内容を知りたい方は、下記の記事をご覧ください。

データサイエンティストとは？仕事内容や年収、必要なスキルも紹介

更新日：2024年7月31日

データサイエンティストとして働く5つのメリット

データサイエンティストとしての業務は「つらい」と感じる瞬間もありますが、一般的には多くのメリットがある職業です。データサイエンティストの知識を身につければ、一生の仕事になるでしょう。

この記事では、データサイエンティストとして働くメリットについて詳しく解説します。

給与水準が比較的高い

データサイエンティストは、専門的な知識が必要で多くの企業から必要とされるため、給与水準が比較的高いです。データの解析や予測モデルの構築など、重要な業務を担当するので、市場価値が高まっています。

データサイエンティストに必要な知識を習得するのは、決して簡単なことではありません。だからこそ、データサイエンティストは世の中に少なく、多くの企業から重宝される存在なのです。

さらに、データサイエンティストは企業の意思決定に大きな影響を与えます。その貢献度に応じて、報酬が増える可能性もあるでしょう。

将来性がある

データサイエンスは今後ますます重要性が高まる分野です。

ビッグデータと呼ばれる大規模なデータが増加しています。企業はさまざまなデータを蓄積して有効活用することが求められているため、そのビッグデータから情報を引き出せるデータサイエンティストは重要な役割を果たすのです。

データサイエンスは、産業全体に浸透しており、企業の競争力を高めるために不可欠な存在です。IT企業だけではなく、金融や小売業など多くの業界で利用されています。そのため、データサイエンティストのキャリアには安定性と成長性が期待できるでしょう。

どの業界・業種でも仕事ができる

データサイエンスのスキルはあらゆる業界や業種で高い需要があります。金融、医療、マーケティング、エネルギーなど、さまざまな領域でデータサイエンティストとして活躍可能です。

たとえば、金融業界ではデータサイエンティストはリスク評価や投資戦略の最適化に貢献し、医療業界では医療データの解析により病気の予測や治療法の改善に役立ちます。

自分の興味や関心に合わせて多くの業界を選択できるのは、モチベーション維持やキャリアアップにもつながりやすいでしょう。

転職や独立もしやすい

データサイエンティストのスキルは市場価値が高く、転職や独立がしやすい職業です。データサイエンスの知識と経験は、簡単に手に入れられるものではありません。その専門性の高さから、挑戦する人も少ないのが実情です。

ライバルの少なさから、データサイエンスのスキルは自身のキャリアをさまざまな方向に広げやすいです。キャリアチェンジやキャリアアップもしやすいでしょう。

また、データサイエンティストはプロジェクトベースの仕事が多いため、短期間で新しい経験を積むことも可能です。これらの要素が転職や独立の機会を増やすことにつながります。

新商品開発などに関われる

データサイエンティストは、データの分析や予測モデルの構築により、新商品開発やビジネス戦略に関われる可能性が高いです。データに基づいた意思決定が求められる現代のビジネスで、データサイエンティストは重要な役割を果たすのです。

たとえば、顧客の購買傾向を分析して新商品の開発計画を立てることや、広告キャンペーンの効果を評価することなどが挙げられます。データサイエンティストは企業の成長に直接貢献することができるため、やりがいを感じられるでしょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴3つ

データサイエンティストは、幅広い分野の知識が求められるなど、難易度の高い職業です。そのため給与水準や将来性も高く、「データサイエンティストを目指したい」と思った人もいるのではないでしょうか。

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を紹介します。自分が当てはまっているか、ぜひ確認してみましょう。

論理的な思考ができる人

データサイエンティストには、論理的な思考が求められます。複雑な問題に取り組む際に、論理的に分析し、パターンや関連性を見つける能力が欠かせません。

データサイエンスのプロセスは、たとえ専門知識があっても複雑に感じます。まして、データサイエンスの知識がない人にとっては理解しがたい内容ではないでしょうか。

データサイエンティストの最終的な目標は、企業の利益に役立つデータや改善策を提供することです。そのため、企業側にわかりやすくプレゼンしなくてはなりません。

論理的な思考力を持つ人であれば、相手にわかりやすく伝えられるため、データサイエンティストとして活躍できるでしょう。

分析するのが好きな人

分析するのが好きな人は、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、多くのデータのなかに潜む情報を発見するスキルが求められます。その作業にやりがいや喜びを感じる人はデータサイエンティストとして長く働けるでしょう。

また、データサイエンティストはビジネスの課題に対して、データを用いて解決策を提供します。分析が好きな人は、問題に対して論理的かつ効果的なアプローチを見出せるでしょう。

分析が好きであれば、データサイエンスの作業領域で自らの好奇心とスキルを活かせます。データに隠された情報を見つける作業に、喜びを感じながら仕事ができます。

新しい知識やスキルを学ぶことに抵抗がない人

新しい知識やスキルを学ぶことに抵抗がない人は、データサイエンティストに向いています。

データサイエンスは進化が早く、常に新しい技術やツールが登場します。これらを理解し活用するためには常に新しい知識を積極的に学ぶ姿勢が大切です。学習意欲や自己成長の意欲が高い人でないと、なかなかついていけません。

また、データサイエンスはさまざまな分野の横断的な知識も必要です。関連する知識も継続的な学習が必要なので、学ぶことが好きでないと続けにくいでしょう。

新しい知識やスキルを積極的に学び、実践することができる人はデータサイエンティストに向いているといえます。

データサイエンティストの仕事がつらいと感じた時の対処法

データサイエンティストの仕事に対して「つらい」と感じる人もいますが、それ以上にメリットの大きい職業です。メリットがあるとわかっていても、「つらい」と感じる状況はありますよね。

では、「データサイエンティストがつらい」と感じたときにはどのように対処すればいいのでしょうか？

ここからは、データサイエンティストの仕事が「つらい」と感じた時の対処法を紹介します。

社内でコミュニケーションをとる

データサイエンティストは孤独を感じやすいため、自ら社内でコミュニケーションをとるよう心がけましょう。

データサイエンティストの仕事は個人作業が多く、同僚との関わりが少なくなりがちです。その結果、孤独を感じ「つらい」と感じてしまいます。

しかし、社内でのコミュニケーションを活発にすることで、孤独感を軽減できます。他の部署やチームと、積極的に情報共有を行いましょう。

また、社内でコミュニケーションをとると、データサイエンティストの理解を深めてもらえます。就業人口の少なさや専門性の高さから、周りに相談しにくい職業ですが、仕事内容を理解してもらえるだけで気持ちが楽になるでしょう。

キャリア目標を明確にする

データサイエンティストとしてのキャリア目標を明確にすることは、モチベーションを維持するために重要です。

データサイエンティストの仕事は複雑な場合が多いため、明確な目標がないとモチベーションが低下しやすいです。目標を達成することで、達成感や充実感を得られ、モチベーションを高められるでしょう。

また、明確な目標を持つと、仕事に対する不確実性や焦りからくるストレスを軽減できます。目標が明確であれば、なにを達成すべきか理解でき、ストレスが減るでしょう。

プライベートを充実させる

データサイエンティストの仕事は難しい内容が多く、プロジェクトの推進や新しい技術の習得に多くの時間と労力が必要です。しかし、仕事ばかりしているとストレスがたまりやすくなります。

そのため、仕事と同じくらいプライベートの時間を大切にしましょう。仕事とプライベートの時間のバランスをとることで、気持ちがリフレッシュし、「つらい」と感じることも少なくなるはずです。

また、プライベートを充実させると、仕事にも良い影響があります。ストレスや疲労が軽減されると、効率的な働き方につながるのです。

別の会社に転職する

データサイエンティストの仕事が「つらい」と感じた場合、別の会社に転職するのも選択肢のひとつです。新しい環境やチームで働くことで、新たな刺激や成長の機会を得られます。

「つらい」と感じた理由が会社にある場合、転職で解決するケースがほとんどです。しかし、データサイエンティストの職業自体につらさを感じた場合は、別の職業へのキャリアチェンジをおすすめします。

焦って転職すると、また「つらい」と感じる原因になります。転職を検討する際には、自身のキャリア目標や希望に合った会社を慎重に選びましょう。

スキルアップをして自信をつける

データサイエンティストの仕事では、スキルアップが欠かせません。新しい技術やツールを学ぶことで、さらに仕事の幅を広げられます。

もともとスキルの高い職業ですが、さらにスキルアップできるよう常に努力を続けましょう。別のスキルと掛け合わせると、より多くの分野から必要とされる人材になれます。

また、自身のスキルや知識を向上させると、自分に自信がつきます。自信がつくと、仕事に対するストレスが軽減するため、定期的な学習で自己成長を促しましょう。

挫折なくデータサイエンティストを目指すなら

ここまで記事を読み、自力でデータサイエンティストを目指そうとしている人のなかには、1人でなれるのか不安な人もいますよね。

実のところ、データサイエンティストに必要なプログラミングスキルの習得途中で挫折する人は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました(※1)。

※1：スクール卒業生に実施したインタビュー詳細の動画

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、データサイエンティストへの就職・転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

分割料金	一括料金	受講期間
4,098円~	16万5,000円~	1ヶ月~

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• 累計指導実績4万5,000名以上
• 給付金活用で受講料が最大70%OFF

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

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最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

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まとめ

この記事では、「データサイエンティストの仕事がつらい」と感じる人がなぜそのように感じるのか、その対処法などを紹介しました。難しい作業内容が多い職業なので、「つらい」と感じる人もいるでしょう。

ですが、給与水準が高く多くの企業から必要とされるため、知識を身につければ一生の仕事にできます。今回紹介した対処法を実践しながら、データサイエンティストとして活躍してみませんか？

では、この記事で紹介した「データサイエンティストとして働く5つのメリット」を改めてご紹介します。

また、下の記事では未経験からデータサイエンティストになるためのロードマップを紹介しています。具体的な行動計画を立てたい人は、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストになるには？未経験からのロードマップ

更新日：2024年8月16日