データサイエンティストになりたいけど、自分が本当に向いているのかわからず迷っている人も多いでしょう。
そこで、この記事ではデータサイエンティストに向いている人とはどういう人なのかを詳しく解説していきます。適性診断も紹介するので、自分が向いているのか、そのサイトを使って調べてみてください。
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目次
データサイエンティストに向いている人
データサイエンティストに向いている人がどのような人なのかを解説します。主に、以下の4つが挙げられます。
それぞれ解説します。
情報収集や分析が得意
1つは、情報収集や分析が得意な人です。
最適な情報を集め、集めた情報を基にさまざまな側面から物事を分析することが得意な人は、データサイエンティストに向いているでしょう。
地道にコツコツ情報を集め、物事を多面的に把握し分析できる人にはぴったりの職業です。
論理的な思考ができる
2つ目は論理的な思考ができることです。
データサイエンティストは、どのようなデータを集めるか、集めたデータのどの部分が必要なのか、どう役立てるかなど、さまざまなことを考え、全てを論理的に説明できる必要があります。
普段から感情や勘に頼らず、論理的に思考を組み立てられる人に向いていると言えます。
数字を扱うのが得意
3つ目は数字を扱うのが得意ということです。
データサイエンティストはもちろんデータを扱います。データは複雑な情報を数値などに落とし込んで理解する分野です。そのため、数字を見ているだけでも嫌になるような人には向いていないと言えるでしょう。
数字を扱うのが得意な人は、データサイエンティストに向いているかもしれません。
忍耐力がある
4つ目は忍耐力があることです。
データ分析は量と分析回数が多いほど正確に分析できるようになります。また、与えられた課題の解決のために何回も繰り返して試行錯誤することもあります。
そのため、地道な作業を何回も繰り返す忍耐力が求められます。忍耐力がある人は、データサイエンティストに向いていると言えるでしょう。
データサイエンティスト適性診断
データサイエンティストに向いている人がどんな人なのかについて解説してきましたが、それでも自分が本当に向いているのか不安だという人も多いでしょう。
そこで、ここではデータサイエンティストの適性診断も紹介します。ぜひ試してみてください。
それぞれ解説します。
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
（出典：https://questi.jp/diagnoses/jobs/data-scientist）
こちらは10問の質問に答えて自分がデータサイエンティストに向いているのか、パーセンテージで「向いている」「普通」「向いていない」を診断してくれるサイトです。所要時間は約2分です。
データサイエンティストスキルチェックリスト
こちらのチェックリストは、日本データサイエンス協会が発表したものです。チェックリスト内の各項目のスキルレベルは、★の数によって示し、見習いレベル（Assistant Data Scientist）~ 棟梁レベル（Full Data Scientist）までを判定します。
データラーニングギルド「データサイエンティスト適性診断」
（出典：https://guild.data-learning.com/line-lp-engineer）
こちらは、LINEを追加することで診断を受けられるというものです。
データサイエンティスト、AI・機械学習エンジニア、データエンジニア、プリセールス、ビジネスアナリスト、BIエンジニアの中からどれに向いているのかを診断してくれます。
データサイエンティストの魅力
データサイエンティストという仕事の魅力について紹介していきます。
データサイエンティストにはさまざまな魅力があり、目指す人が多い職種であると言えるでしょう。以下の観点からデータサイエンティストの魅力について紹介します。
将来性と需要
まず1つは将来性と需要があるということです。
AIの発展によりさまざまな市場でデータを扱う機会が増えてきたこと、そしてデータを扱えるだけでなくマーケティングなどビジネスの知識もある人材が求められています。
データサイエンティストが扱うデータはこれからも市場が広がり続けることが予想されており、将来性のある職業だと言えます。
また、2019年、経済産業省が発表した『IT人材需給に関する調査』によると、現状でIT人材は32.5万人が不足しているとされており、データサイエンティストの人材は需要が増えていくでしょう。
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仕事内容・平均年収
そして、平均年収も魅力の1つです。
仕事内容は主に、データの収集・分析、そしてその結果に基づき課題解決のための提案をすることです。データに関する知識だけでなく、ビジネス力も必要とされます。仕事量が多く大変だと感じる人も多いと思いますが、達成感ややりがいのある仕事がしたい人にはぴったりの職業でしょう。
平均年収は、転職サイトによって表記にばらつきはありますが、約600万〜900万だとされています。これは日本の平均年収よりも高いと言えます。
データサイエンティストになるには
では、データサイエンティストになるにはどうすればいいのでしょうか？
データサイエンティストになるには、データサイエンス、ビジネスに関するものなど、さまざまな知識が必要とされます。そのため、勉強することが必須です。
データサイエンティストになりたい人が勉強するための書籍やスクールもあるため、自分に合った方法で勉強しましょう。
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データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストになるためにどのような知識やスキルが必要なのかを紹介します。主に以下の3つが挙げられます。
それぞれ解説します。
▶データサイエンスの3要素を解説 – 基礎から活用事例まで紹介>>
データサイエンス力
データサイエンス力とは、データサイエンスに必要な知識のことです。具体的には、基礎的な数学、データの理解・検証、機械学習技法などを指します。
データサイエンス力は、数学、データ分析やAIに関する知識などを学習することで身につけることが可能です。
データエンジニアリング力
データエンジニアリング力は、データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力のことです。環境構築、プログラミング、IT セキュリティ、データ加工などを指します。
ビジネス力
ビジネス力は、ビジネス課題を整理し、解決に導く力です。データサイエンティストはデータの知識やスキルだけでなく課題の定義や活動マネジメントも仕事内容に入ります。
このようなマネジメント、コミュニケーション、プレゼンの能力も鍛えておく必要があります。
持っていると役立つ資格
データサイエンティストになる上で持っていると役に立つ資格もあります。また、資格の勉強を通じて、データサイエンティストとしてのスキルを上げることも可能です。
以下の資格は取っておくと役立つでしょう。
- G検定
- E資格
- Pythonエンジニア認定データ分析資格
- 画像処理エンジニア検定
- AI実装検定
- データスペシャリスト試験
- AWS専門知識認定資格
- GCP Orofessional Data Engineer
▶データサイエンティストに役立つ資格8選｜比較表を用いて解説！>>
まとめ
この記事では、データサイエンティストに向いているのはどんな人なのか、データサイエンティストになるにはどうすればいいのかを紹介してきました。
ぜひ参考にしてみてください。
