文系でもデータサイエンティストになれる?理由や具体的な方法を解説

データサイエンティストは、統計学や情報科学を用いてデータ分析をし、企業の業績アップに貢献する職業です。その作業には、数字や数学の知識が多く必要となります。

しかし、文系出身者の論理的思考やコミュニケーション能力は、データサイエンティストとして重要視されるスキルです。それ以外にも、文系出身者がデータサイエンティストとして採用される理由は複数あるため、結論としては、文系でもデータサイエンティストになることができます。

今回は、文系出身者がデータサイエンティストになれる理由を、適性の判断方法も交えて解説します。データサイエンティストになるうえで、文系と理系に違いはあるのかも解説するので、ぜひ参考にしてください。

本記事を読む前に、そもそもデータサイエンティストがどんな職業なのかおさらいしておきたい人は、次の記事を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4月16日
本記事の解説内容に関する補足事項

本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」、を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。

また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。

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目次

文系でもデータサイエンティストになれる5つの理由

文系でもデータサイエンティストになれる5つの理由

ここからは、文系でもデータサイエンティストになれる理由を、5つにまとめて解説します。

文系理系を問わず採用されているから

文系理系を問わず採用されている背景から、文系でもデータサイエンティストにはなれるといえます。

近年、多くの企業では、文系出身者も積極的にデータサイエンティストとして採用しています。なぜなら、文系の人々は豊富な知識や洞察力を持ち、問題解決をする際に独自の視点を提供できるからです。

データサイエンスは多岐にわたるスキルが求められるため、文系出身者が統計学や機械学習の知識を身につけられれば、理系出身者より秀でる可能性もあるでしょう。専門知識やスキルが重要視されるため、理系に限定される仕事はありません。

企業によっては、異なるバックグラウンドを持つ人材を採用することを目的として、文系人材を採用する場合があります。それは、チーム全体でさまざまな専門知識を組み合わせ、より幅広い視点からのデータ解析や意思決定を実現しようとするためです。

そのため、文系や理系のバランスを取りながら、個々の能力や経験が評価されることが一般的なのです。

データを活用する人材の需要が増しているから

あらゆる業界でデータを活用できる人材の需要が増している点から、文系でもデータサイエンティストになれる可能性は高いといえます。

現代社会では、多くの企業がデジタル技術を導入し、大量のデータを生成するようになりました。そのため、企業にはデータを有益に活用するための人材が必要です。

また、AIや機械学習技術の進歩により、データから予測する能力が向上しています。その技術を活かすための専門知識を持った人材も必要とされています。

データを扱う技術は、文理に関係なく身につけられるものです。しかし、専門性が高いので簡単に身につけられる内容ではありません。

よって、専門知識を有する人材であれば、文理に関係なく企業から必要とされるでしょう。

コミュニケーション能力が必要だから

コミュニケーション能力が必要だから
コミュニケーション能力が必要だから

文系出身者のコミュニケーション能力は、データサイエンスのプロセスでおおいに役立つため、文系でもデータサイエンティストになれる可能性は高いといえます。

文系の場合、文章を使った表現や説明が得意な傾向があります。データサイエンスの結果を、企業担当者にわかりやすく説明できるでしょう。

また、文系の学問は問題解決に焦点を当てる内容も多いです。そのため、データサイエンスのプロジェクトで問題の本質を理解し、解決策を提案する能力が役立ちます。

データサイエンティストは専門的なスキルだけでなく、ビジネスや倫理への理解と、その理解を効果的に伝えるコミュニケーションスキルが求められます。

論理的思考能力が求められるから

データサイエンスの仕事には論理的思考が不可欠です。文系の人は、論理的な分析に長けている点から、データサイエンティストになれるといえます。

論理的思考は、データに基づいて問題にアプローチし、仮説を立てて検証する過程で役立ちます。データを探索して分析する際に、その妥当性を確認するには論理的思考が重要です。

また、データサイエンティストは大きなデータをいろいろな方向から分析して解決するスキルが求められます。論理的思考にもとづく問題解決は、分析の方向づけと結果考察に役立つでしょう。

文系出身者が持つ論理的思考は、問題解決やデータ解析の際にプラスとなります。

社会学や経済学の知識と掛け合わせられるから

データサイエンスでは、社会学や経済学など他の学問と掛け合わせると、より有益な情報が得られます。そのため、文系の知識を活用すれば、データサイエンティストになりやすいです。

たとえば、社会学や経済学を用いると、顧客の行動や嗜好に関する洞察を得られます。これらは、商品やサービスの改善、マーケティング戦略に役立てられるでしょう。

また、経済学をデータ分析に組み合わせることで、市場の動向や需要予測ができます。この情報を活用することで、企業は適切な戦略を策定しやすくなるでしょう。

データサイエンスは異なる学問と掛け合わせると、より広くて深い洞察が得られ、問題に対する解決策の質が向上します。文系の知識とデータサイエンスの手法を組み合わせることで、より効果的な分析が可能です。

データサイエンティストになるうえで文系と理系の違い

理系出身者は、文系出身者より数学や統計学の基盤があります。よって、数学の分野では文系出身者より有利に働きます。しかし、データサイエンティストに必要な知識は多岐にわたるため、理系出身者でも多くの知識を得なくてはなりません。

また、文系出身者はデータを解釈するスキルや論理的に説明するためのコミュニケーション能力が秀でていることがあります。そのような能力は、データサイエンティストの仕事内でおおいに役立ちます。

数字に慣れている理系出身者も、データの解釈が得意な文系出身者も、どちらも互いにないものを持っています。それぞれ必要な能力なので、データサイエンティストを目指すうえで優劣は付けられません。

文系出身者がデータサイエンティストへの適性を判断する5つのポイント

文系出身者がデータサイエンティストへの適性を判断する5つのポイント

文系でもデータサイエンティストが目指せることは理解できたものの、自分に適性があるのか不安な人もいますよね。

そこで、ここからは文系出身者がデータサイエンティストへの適性を判断するポイントを、5つにまとめて紹介します。

論理的な考え方ができるか 

論理的な考え方ができるかどうかは、データサイエンティストへの適性をはかるポイントの1つです。

文系出身者は解釈や論理的な分析をする際に、優れた能力を持っている傾向です。その論理的思考力は、データを扱いながら問題を解決するうえで役立つでしょう。

一般的に文系の人は論理的な考え方ができる人が多いですが、全員が持ち合わせているわけではありません。自分は論理的に考えるのが得意かどうか確認し、判断すると良いでしょう。

論理的思考があるかを確認するためには、日常的な問題にどれだけ論理的にアプローチできるか確かめてみましょう。複雑な問題にどれだけ論理的に解決策を見出せるか確認することで、論理的思考力の有無を確認できます。

数字に苦手意識がないか

数字に苦手意識がないかも、データサイエンティストへの適性をはかるポイントの1つです。

データサイエンティストは、データに関わるため数字に多く触れます。数字に強い必要はありませんが、数字に苦手意識があると仕事を続けるのは難しいでしょう。

しかし、苦手意識があるからといって、データサイエンティストになれないとは言い切れません。たしかに、データサイエンティストは数学や統計学、プログラミングなどの数値処理のスキルが求められますが、学習とトレーニングを通じてスキルアップは可能です。

また、データサイエンティストはさまざまなツールを使ってデータを処理します。これらのツールを使いこなすことで、数学的な知識を補完できる可能性も高いです。

地道な作業が得意か 

地道な作業が得意か
地道な作業が得意か 

地道な作業が得意かどうかも、データサイエンティストへの適性をはかるポイントの1つです。

データサイエンスの仕事には、地道なデータ処理や分析が多くあります。クリエイティブで華々しい印象があるデータサイエンティストですが、基本的なタスクには地道な作業が多くあります。地道な作業が得意な人は、データサイエンティストに向いているでしょう。

たとえば、プロジェクトが始まると、まずは必要なデータを収集し、不正確なデータや欠損値をクリーニングします。この作業には、コンピュータビジョン(視覚データ解析)や自然言語処理などの手法を使っての、地道なデータ整備が含まれます。

このような作業がなければ、実用的で信頼性のあるデータサイエンスの成果は生み出せません。地道な作業が苦手な人は、事前に作業内容を把握しておきましょう。

営業や接客など対顧客業務の経験があるか 

営業や接客など対顧客業務の経験があるかも、データサイエンティストへの適性をはかるポイントの1つです。

データサイエンティストは分析結果を他のチームメンバーやステークホルダーに伝える役割も担います。営業や接客など、対顧客業務の経験があるとデータサイエンティストの業務に活かせるでしょう。

データサイエンティストの仕事は専門的な内容が多く、チームメンバーには理解し難い内容ばかりです。そのため、社内外を問わずわかりやすく説明するスキルが必要です。

その際に、営業や接客など対顧客業務の経験が役に立ちます。プロジェクトの成果を他のチームやステークホルダーに説明し共有するために、コミュニケーションスキルを活かせるでしょう。

営業や接客の経験がデータサイエンティストに活かせると思っていない人も多いですが、必要なスキルなので、自信を持って良いでしょう。

新しい知識やスキルを学ぶことに抵抗がないか 

新しい知識やスキルを学ぶことに抵抗がないかも、データサイエンティストへの適性をはかるポイントの1つです。

データサイエンティストにはプログラミング、統計学、機械学習、データベース操作など幅広いスキルが求められます。これらを学ぶことに対して興味や意欲があるかどうかをあらかじめ確認しておきましょう。新しい情報を取り入れながら働くため、興味があると学ぶのが苦になりにくいです。

データサイエンスの分野は難しく、初めてのスキルや知識の習得は時間がかかります。しかし、学ぶことに抵抗が少なく、新しい知識やスキルを取り入れる意欲があれば、データサイエンティストとして成長できるはずです。

文系がデータサイエンティストになることに関するよくある質問

最後に、データサイエンティストを目指す文系出身者によくある質問へまとめて回答します。

第二新卒の文系からでもデータサイエンティストにキャリアチェンジできますか?

第二新卒の文系出身者でも、データサイエンティストへのキャリアチェンジは可能です。データサイエンスの分野は多様なバックグラウンドを持つ人材を求めており、文系出身者がデータサイエンティストになることはめずらしくありません。

まずは、データサイエンスに必要な基礎的なスキルを身につけましょう。専門のスクールで学ぶと、効率よくスキルを習得できます。

そして、継続的に自己学習を進め、スキルを向上させてください。着実にスキルアップすれば、データサイエンティストへとキャリアチェンジできるでしょう。

新卒の文系からデータサイエンティストになれますか?

文系の新卒でもデータサイエンティストにはなれます。しかし、未経験かつ知識もないと採用されるのは難しいため、事前学習が必要です。

データサイエンスに必要な基礎的なスキルは、自己学習で身につけておきましょう。基礎的なスキルがあるだけで、採用される可能性は高くなります。

また、ポートフォリオの作成もおすすめです。自分のスキルを証明できるものがあると、企業も採用を前向きに検討しやすいでしょう。

データサイエンティストのつらさは何ですか?

データサイエンティストの仕事には多くのやりがいがある一方で、「つらい」と感じる瞬間もあります。

データサイエンスは専門的かつ複雑な業務で、理解できる人が少ない分野です。そのため、周りに相談できる人がいないケースがほとんどです。仕事で悩みごとが発生しても、相談できる相手がいないのはつらい点でしょう。

そんなときは、チームメンバーと頻繁にコミュニケーションをとるよう意識しましょう。自分から仕事内容を説明することで、周囲からの理解が深まり、孤独感も軽減されます。

挫折なく文系出身者がデータサイエンティストを目指すなら

ここまで、記事を読んできた人のなかには、

一人でデータサイエンティストに必要なスキルが身につけられるか不安…
途中で挫折したらどうしよう…

と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独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

  • 不明点を聞ける環境になかった
  • エラーが解決できなかった
  • モチベーションが続かなかった

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。

プログラミング学習における挫折率の調査
プログラミング学習者の87.5%が挫折を経験したことがある

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

  • 確実にスキルを身につけられると思ったから
  • 独学では不安がある
  • 効率よく学べそう

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。

61%の人がプログラミングの勉強を始めるならスクールが良いと回答

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や転職を実現できるほど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。

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分割料金一括料金受講期間
4,098円~16万5,000円~1ヶ月~
  • 転職・副業・独立などの目的に特化したコースあり
  • 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

  • 現役エンジニア講師によるマンツーマンレッスン
  • 現役エンジニアに質問できるオンラインでのQ&Aサービス
  • 不安や悩み・勉強の進み具合を相談できる学習コーチ

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。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもデータサイエンティストに必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

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。

なお、データサイエンティストへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、データサイエンスやAIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1:転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してデータサイエンティストへの転職に必要なスキルを習得できますよ。

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まとめ

今回は、文系出身者でもデータサイエンティストになれる理由を紹介しました。

データサイエンティストは理系出身者が多いですが、文系出身者でも問題なく従事できます。それは、データサイエンティストの需要が高まっているとともに、スキルが重要視される分野だからです。

スキルと知識を身につければ文系出身者でもデータサイエンティストになれるので、自信を持って取り組んでください。

この記事を書いた人

中川 大輝のアバター 中川 大輝 メディア編集長

東京都多摩市出身。前職では都内ホテルにて設備機器のメンテナンスを経験。当時から副業として行っていたWebライティングと独学でのプログラミング学習経験を活かし、「プログラミング学習の挫折をなくすためのコンテンツ作成」を心がけています。
プライベートでは双子育児に奮闘中。将来、子どもたちが侍ブログを見て、プログラミングを学びたいと思えるメディアを作ることが目標です。
今更ながら「キングダム」にドハマリ中。

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