キカガクでデジタルマーケター・エンジニアをしている高橋です！
「データサイエンティスト」と Google 検索すると「やめとけ」と表示されたり、聞いたりして不安を感じている方も多いのではないでしょうか。
しかし、AI の教育企業として、私たちは「データサイエンティストはやめとけ」という言葉に一石を投じたいと思います。
本記事では、なぜデータサイエンティストが「やめとけ」と言われるのか、またデータサイエンティストが向いている人の特徴について解説します！
- データサイエンティストはやめとけと聞いて本当にそうなのか不安になった方
- やめたほうがいい人、向いている人について知りたい方
なぜデータサイエンティストはやめとけと言われる？
データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由はいくつかあります。ここでは、その主な理由を 3 つ取り上げて解説します。
生成 AI に取って代わられると言われる
近年、自然言語処理や画像生成などの分野で生成 AI が目覚ましい進歩を遂げています。これにより、データサイエンティストの仕事の一部が自動化されるのではないかという懸念が生まれています。
特に、機械学習モデルの構築や最適化といったタスクは、AutoML のような自動化ツールの登場によって、手作業で行なう必要性が減ってきています。さらに、GPT-4 のような高度な言語モデルは、データの分析やインサイトの導出までも自動化できてきています。
このような状況から、「データサイエンティストは生成 AI に取って代わられるのではないか」という議論がされています。
高度なスキルが必要
データサイエンティストは、統計学、機械学習、プログラミングなど、複数の専門分野に精通している必要があります。これらのスキルを習得するには、多大な時間と努力が必要であり、ハードルが高いと感じる人も多いでしょう。
加えて、データサイエンスの分野は常に進化し続けています。新しい手法やツールが次々と登場するため、継続的な学習が欠かせません。この学習コストの高さが、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる一因となっています。
経営に関わることが多く責任が重い
データサイエンティストは、ビジネスの意思決定に直結する分析や予測をするため、経営に深く関わることが多くあります。つまり、データサイエンティストの仕事は、会社の方向性や成果に大きな影響を与える可能性があるのです。
このような重要な役割を担うことから、データサイエンティストには高い責任が伴います。この責任の重さが、「データサイエンティストはやめとけ」と言われる理由の 1 つとなっています。
本当にデータサイエンティストになるのはやめたほうがいいのか？
ここまで、データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由を紹介しました。
では、本当にデータサイエンティストになるのはやめたほうがいいのでしょうか？
結論から言えば、データサイエンティストに向いている人は目指す価値があると言えます。
ビッグデータの活用はどの企業でも大きな課題です。ビジネスのあらゆる分野で、データドリブンな意思決定が求められています。データを活用し、ビジネスの成長に貢献できるデータサイエンティストの需要は高まっています。
また、生成 AI に取って代わられるかもしれないと紹介しましたが、実際には生成 AI はデータサイエンティストの仕事をさらに促進させています。生成 AI は仕事を 0 から 1 にするよりも、5 から 10 にしているなと開発の現場で私はよく感じます。
もし、分析が好きで、データから価値を引き出すことにワクワクするのであれば、データサイエンティストを目指す価値があるといえるでしょう。
データサイエンティストが向いている人とは？
分析が得意、好きな人
データサイエンティストに最も重要な資質は、分析が得意で好きであることです。大量のデータから意味のある情報を引き出し、パターンや傾向を発見することに喜びを感じる人は、データサイエンティストに向いているでしょう。
分析が得意な人は、複雑な問題を論理的に解きほぐす能力に長けています。また、粘り強く問題に取り組み、さまざまな角度から分析を試みることができます。このような資質は、データサイエンティストにとって非常に重要です。
エンジニアリングスキルがある人
データサイエンティストは、分析に必要なツールやシステムを自ら構築することが求められます。そのため、プログラミングやシステム設計などのエンジニアリングスキルを持っていることが大きなアドバンテージになります。
エンジニアリングスキルがある人は、データの収集、加工、分析、可視化のパイプラインを効率的に構築できます。また、機械学習モデルの実装や最適化も自分で行なうことができるため、分析の精度を高めることができます。
ビジネス力がある人
データサイエンティストは、単に分析をするだけでなく、その結果をビジネスの意思決定に活かす必要があります。そのため、ビジネスの文脈を理解し、分析結果を実践に結びつける力が求められます。
ビジネス力がある人は、課題の本質を見抜き、データ分析の結果をビジネスの成果につなげることができます。また、経営層やビジネス部門とのコミュニケーションを円滑に行い、分析の価値を正しく伝えられます。
データサイエンティストに向いている人については次の記事でも紹介しています！ぜひこちらもご覧ください。
データサイエンティストに向いていない人とは？
データサイエンティストに向いている人について解説しました。では逆にデータサイエンティストに向いていない人はどのような人なのでしょうか？
数学・分析が苦手な人
データサイエンティストにとって、数学と分析能力は必要不可欠なスキルです。統計学、線形代数、微積分などの数学的知識は、データ分析の基礎となります。また、データから意味のある情報を引き出すには、論理的思考力と問題解決能力が求められます。
もし、数学が苦手で、複雑な問題を分析的に解くことが難しいと感じるのであれば、データサイエンティストは向いていないかもしれません。
分析までの地道な作業が苦手な人
データサイエンティストの仕事は、分析だけではありません。データの収集、クリーニング、前処理など、分析までの地道な作業も重要な業務の一部です。これらの作業は、時間がかかり、根気が必要なことが多いです。
もし、地道な作業が苦手で、すぐに結果を求めてしまう傾向があるのであれば、データサイエンティストは向いていないかもしれません。データサイエンティストは、粘り強く作業を続け、最終的な分析結果を出すまで、忍耐強く取り組む必要があります。
ビジネス自体に興味がない人
データサイエンティストの仕事は、ビジネスと密接に関わっています。分析の目的は、ビジネスの課題解決や意思決定の支援にあります。そのため、データサイエンティストには、ビジネスへの理解と関心が不可欠です。
もし、ビジネスそのものに興味がなく、データ分析をただの技術的な作業だと捉えているのであれば、データサイエンティストは向いていないかもしれません。データサイエンティストは、ビジネスの文脈を理解し、分析結果をビジネスの成果につなげる力が求められます。
データサイエンティストは将来性がある職業と言える
この記事ではデータサイエンティストになるのはやめたほうがいいのか？データサイエンティストに向いている人、向いていない人はどのような人なのか？について解説しました！
万人に向いているとは言えないものの、将来性が高く、データサイエンティストに向いている人は目指す価値がある職業だと言えます。
データサイエンティストを目指している人は着実にスキルを身につけていきましょう！
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- データサイエンティストに向いている人は目指す価値が十分ある
- 数学や分析などの地道な作業などが苦手な人は向いていないかもしれない
- ビジネスの成長に貢献できるデータサイエンティストは需要が高まっている
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次の記事でそのあたりについて詳しく解説しているので、ぜひこちらもご覧ください。
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