データサイエンティストに向いている人の特徴8つ！適性診断サイトあり

データサイエンティストは、将来性や年収が高く人気の職業です。

ただ、興味や目指したい気持ちはあるものの、データサイエンティストが自分にあう職業なのか判断できない人は多いですよね。データサイエンティストへの適性を確認しないまま目指しては「もっとちゃんと調べておけばよかった…」と後悔しかねません。

そこで、今回はデータサイエンティストに向いている人の特徴を、適性がわかるおすすめの診断サイトも交えて紹介します。データサイエンティストの魅力や求められるスキルも解説するので、ぜひ参考にしてください。

なお、次の記事ではそもそもデータサイエンティストとはどんな職業なのか、その仕事内容を平均年収や将来性、必要なスキルも交え詳しく解説しているのでよろしければ参考にしてください。

→ データサイエンティストとは？年収や将来性、必要なスキルも紹介

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データサイエンティストに向いている人の特徴6つ

さっそく、データサイエンティストに向いている人の特徴を、6つにまとめて紹介します。

考えることが好きな人

考えることが好きな人は、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、企業の課題を把握し、戦略を立てる仕事です。実は、企業の課題は、企業側でも把握できていないケースも多いのです。

そのため、データサイエンティストはまず多くのデータを集めて分析し、課題を洗い出します。具体的には、どのようなデータを集めればよいのか、集めたデータをどう分析すべきかなど考えなければなりません。また、分析結果をもとに、課題の解決につながる施策を考える必要もあります。

このように、データサイエンティストは考えることが多い職業であるため、考えることが好きな人に向いているといえるでしょう。

知らないことを学ぶのが好きな人

知らないことを学ぶのが好きで好奇心や探究心がある人は、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、企業の課題を見つけるためにさまざまな仮説を立て、検証します。

検証は、多くの場合一度だけでは終わりません。何度も仮説を立て、分析の目的を達成できるまで検証を繰り返す必要があるのです。

好奇心や探究心がないと、仮説を立てて検証する繰り返しが辛くなってしまうこともあるでしょう。そのため、好奇心や探究心がある人は、データサイエンティストに向いているといえます。

数学が好きな人

数学が好きなことも、データサイエンティストに向いている人の特徴です。

データを分析するためには、統計を中心とした数学的な知識が必要です。複雑な関数をシンプルにするフーリエ解析や大量のデータをまとめて計算するための線形代数など、大学レベルの知識も求められます。

数学が苦手なだけであれば学習で克服できることもありますが、嫌いな場合には苦痛を感じてしまうでしょう。

そのため、数学が好きかどうかはデータサイエンティストにとって重要なポイントです。

細かい作業が好きな人

細かい作業が好きな人は、データサイエンティストに向いています。

データや数字を分析するためには、細かい作業が不可欠です。例えば、膨大なデータの中から必要なものだけをピックアップすることや、逆に、外すべきデータを除外して分析しやすいように整えるといった作業は、地道で細かいものです。

データサイエンティストは、そうした細かい作業をコツコツ継続しなければなりません。そのため、細かい作業が好きな人はデータサイエンティストに向いているといえます。

根気強さがある人

根気強く忍耐力があるのも、データサイエンティストに向いている人の特徴です。

前項でも解説したとおり、データサイエンティストは細かい作業を長時間続けなければならないこともあります。さらに、分析結果がすぐに出るとは限らないため、さまざまな視点から分析を行わなければなりません。

細かい作業でも長時間続けられ、結果が出るまで仮説と検証を繰り返せる忍耐力がある人は、データサイエンティストに向いているといえるのです。

人と話すのが好きな人

データサイエンティストに向いている人の特徴として「人と話すのが好き」な点も挙げられます。

データサイエンティストは、ただ黙々とデータを分析するだけではありません。分析結果をビジネスに活かすことも、データサイエンティストの大事な仕事です。

ビジネスに活かすためには、分析の結果を多くの人にわかりやすく伝えなければなりません。データサイエンティストはコミュニケーションの機会が多いため、人と話すことが好きな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適性がわかるおすすめの診断サイト

ここまで、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した。ただ、データサイエンティストの適性があるか判断できない人もいますよね。

そんな人は、データサイエンティストへの適性がわかる「診断サイト」の活用がおすすめです。

表示される質問に答えれば、2分ほどでデータサイエンティストの適性がどの程度あるか表示されます。

なお、サイトでの診断を通じてデータサイエンティストへの適性が薄いと感じ、自分にどんな職種があうのかわからなくなってしまった人は弊社の「ITキャリア診断」をお試しください。

かかる時間は1分ほど。5つの質問に答えるだけで、次のような自分にあう職種を診断してもらえます。

自分にあう職種があいまいな人は、ぜひ一度お試しください。

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データサイエンティストに求められる5つのスキル

ここからは、データサイエンティストに求められるスキルを、5つにまとめて紹介します。

データの分析スキル

データサイエンティストには、データの分析スキルが求められます。

データ分析スキルとは、実際にデータを分析するスキルのことだけを指すわけではありません。分析の目的を適切に設定し、それを達成するためにどのような手法を使うか考えることも重要です。

データサイエンティストは、データを分析し、その結果を元にビジネスを改善する仕事です。そのため、データ分析スキルは、データサイエンティストにとってもっとも重要なスキルともいえます。

プログラミングスキル

データサイエンティストには、プログラミングスキルも欠かせません。

データサイエンティストは、膨大な量のデータを扱います。手作業では扱いきれない量のデータを使うため、ツールが必要です。

しかし、自分が実行したいと考えた分析に適したツールがあるとは限りません。分析に適したツールが見つからないときには、自分でツールを作成することもあります。

そのため、データサイエンティストにはプログラミングスキルが求められます。

統計学・数学への知見

データサイエンティストには、統計学や数学への知見も求められます。

データサイエンティストは、分析結果から何が読み取れるのか判断しなければなりません。統計学や数学への知見があると、分析結果から読み取れるものがより多くなります。

分析結果から読み取れるものが多ければ多いほど仮説は立てやすくなりますし、結果をビジネスに活かすためのアイディアも浮かびやすいものです。

そのため、データサイエンティストには統計学や数学の知識が必要です。

論理的思考力

データサイエンティストには、論理的思考力も求められます。

論理的思考力とは、筋道を立てて物事を整理し、考える力のことです。ロジカルシンキングとも呼ばれます。

分析の過程で行う「仮説を立て、検証する」という作業は、論理的思考の考え方と同様です。論理的思考ができなければ、仮説を立てるのも難しいでしょう。

そのため、データサイエンティストに論理的思考は欠かせません。

コミュニケーション能力

データサイエンティストには、コミュニケーション能力が必要です。

データサイエンティストは、黙々とデータ分析だけをしているわけではありません。実は、人と関わる場面が多い仕事です。

例えば、データの解析結果や、その結果からわかることを解説するには人と話す必要があります。ビジネスに活用してもらうためには、専門家でない相手にわかるよう、説明をしなければなりません。

また「なぜその方針をとるべきなのか」を納得してもらう必要があるため、説得力も必要です。そのため、データサイエンティストにはコミュニケーションが求められます。

データサイエンティストの魅力

適性は判断できたものの、データサイエンティストを目指すか迷っている人もいますよね。

そこで、ここからはデータサイエンティストの魅力を2つにまとめて紹介します。

平均年収が高い

平均年収の高さは、データサイエンティストの魅力の1つだといえるでしょう。

求人ボックスによると、データサイエンティストの平均年収は、正社員の場合699万円です。

同じく求人ボックスに掲載されているITエンジニア全体の平均年収は、正社員の場合494万円です。

比較すると、データサイエンティストの平均年収は、ITエンジニア全体の平均年収と比べて200万円以上高いことがわかります。このことから、データサイエンティストは平均年収が高く魅力的な職業だといえます。

今後も高い需要・将来性が期待できる

データサイエンティストは、需要や将来性の高さも魅力です。

経済産業省の「我が国におけるIT人材の動向」を見ると、データサイエンスのスキルを持った人には新卒で1,000万円以上の年収を提示する企業があると記載されています。

このことから、データサイエンティストは、高額な報酬を出してでも確保しておきたい、需要が高い職業であることがわかるでしょう。

総務省の「情報通信白書（令和4年）」を見ると、AIの市場は今後拡大し続けると推測されていることがわかります。時系列データ分析やテキストマイニングといったデータ解析に関する分野での利用も、拡大する見込みです。

つまりこの先、データを分析して活用する需要は高まり続けると考えられています。

データ分析自体はAIでも可能です。しかし、どのような仮説を立てるか、分析結果をどのようにビジネスに活かすかを考える点では人間の方が優れています。

そのため、データサイエンティストはこの先も需要が高まり続ける将来性の高い職業だといえます。

データサイエンティストにまつわるFAQ

最後に、データサイエンティストへよくある質問にまとめてお答えします。

未経験からでもデータサイエンティストになれるの？

未経験からでもデータサイエンティストになることは可能です。

実際に、データサイエンティストの求人には「未経験歓迎」と記載されたものも多くあります。統計学などを日常的に扱う仕事に就いた経験があれば、より目指しやすいでしょう。

ただし、未経験からデータサイエンティストを目指す場合、一度Pythonエンジニアやデータベースエンジニアとして実務経験を積んだ方が確実です。

未経験からデータサイエンティストになるための具体的な方法は、次の記事で解説しているためぜひご覧ください。

データサイエンティストになるには？知識ゼロからのロードマップ

データサイエンティストは「やめとけ」「後悔する」って噂は本当？

データサイエンティストに「やめとけ」「後悔する」といった噂があるのは事実です。

データサイエンティストは大変な仕事です。この記事でも紹介したように、忍耐力や統計の知識、コミュニケーション能力など、さまざまなものが求められます。

その大変さから「やめとけ」「後悔する」と言われてしまうことがあるのです。後悔しないためには、事前にデータサイエンティストに関する情報を集め、自分に合った職業か確認しておくことが重要です。

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人の特徴を、適性がわかるおすすめの診断サイトも交えて解説しました。

データサイエンティストに向いている人には共通した特徴があります。自分がどれだけ適性があるか、診断サイトなども利用しながら確認してみましょう。

データサイエンティストは、平均年収や需要・将来性の高さが魅力の職業です。この記事を参考に、自分がデータサイエンティストに向いているか考えてみてください。