記事を読む
データサイエンティストとは？新卒の仕事内容や年収、就職難易度を解説
1.データサイエンティストとは？ データサイエンティストとは、ビッグデータを分析し、ビジネス上の価値ある知見を導き出すプロフェッショナルだ。数学、統計学、情報工学、そしてビジネス力という3つの領域にまたがる高度なスキルが求められる。 ここでは、データサイエンティストの定義と役割について、以下の2つの視点から詳しく解説していく。 1-1.データを分析して活用する専門職 データサイエンティス…
2025.12.26
データサイエンティストはやめとけ・きついって本当？就職して後悔する理由を解説
スクロール →
最終更新日 : 2026.08.13
記事の概要
データサイエンティストは高度なスキルが必須で、転職市場では即戦力が求められるため「やめとけ」と言われやすい。しかし、この評判の大半は転職者・在職者の視点であり、新卒採用の前提は大きく異なる。新卒育成を想定した環境では、段階的なスキル習得が可能であり、入社後の成長余地が十分にあるからだ。
記事を読むことで、なぜデータサイエンティストが「きつい」と言われるのか、その本当の理由を転職市場と新卒市場で分けて理解できる。さらに、AI代替されにくい思考力や実務経験の価値、学歴不問の採用実態を知ることで、自分がこのキャリアに向いているかを客観的に判断する基準が手に入る。
この記事では、データサイエンティストが「やめとけ」と言われる本当の理由、データサイエンティストの仕事が「きつい」とされる現場の実態、データサイエンティストに向いてない人の特徴について解説していく。
1.データサイエンティストが「やめとけ」と言われる本当の理由
「データサイエンティストはやめとけ」という声をネットで見かけることがある。確かにこの職種は、習得すべきスキルの広さや、日々の地味な作業、経営層との期待値ギャップなど、厳しい側面を抱えている。
ただし、この否定的な評判の多くは、実務経験を積んだ転職者や在職者の視点が中心であり、新卒で入社する場合とは前提条件が大きく異なる点を理解することが重要だ。
- 求められるスキルの幅が広すぎるという声
- 地味な前処理作業が多いという不満
- 経営層との期待値ギャップへの疲弊
- 新卒と転職者で異なる前提条件
1-1.求められるスキルの幅が広すぎるという声
データサイエンティストの仕事は、単なるプログラミングではなく、統計学、機械学習、ビジネス理解、データベース設計など、極めて広い技術スタックを習得する必要があるという課題がある。
在職者が「幅が広すぎて全てを完璧にするのは不可能」と感じるのは、すでに何らかのキャリアを積んだ後に、未知の領域を次々と学ぶ負担が大きいからだ。
一方、新卒採用は成長前提の環境だ。企業の研修や実務を通じて段階的に習得していく設計になっており、入社時点での完璧性は求められていない。
転職者が一人で全てを短期間で習得しようとする圧力とは異なるのだ。
入社直後に全てのスキルを期待される わけではなく、職場の人間関係の中で学べる環境が新卒採用には備わっている。だからこそ、新卒でデータサイエンティストを目指すことは十分に現実的な選択肢なのだ。
＼ご相談から納得内定まで完全無料！／
1-2.地味な前処理作業が多いという不満
「データサイエンティストの仕事の8割は前処理」という言葉をよく聞く。分析の本体よりも、データの欠損処理、外れ値除去、形式の統一など、退屈で地味な準備作業に時間が取られるという現実がある。
転職者のレビューや体験談では、この部分の不満がかなり大きい。
ただし、この「不満」は職場環境によって大きく異なる。データ活用が成熟した企業では、前処理を自動化するパイプラインや、整理済みのデータウェアハウスが整備されていることが多い。
一方、データ活用を始めたばかりの企業では、手作業が多く残っている。
新卒採用を活発に行っている企業の多くは、前者のカテゴリに属する傾向がある。理由は単純で、成熟した企業ほど人材育成に投資でき、優秀な新卒を惹きつけることができるからだ。
つまり、「前処理が多い」というやめとけ理由も、企業選びで大きく回避できるという点が、新卒就活の有利な側面になるのである。
1-3.経営層との期待値ギャップへの疲弊
「AIで売上を2倍にしてほしい」「機械学習で顧客離脱を完全に予防できないか」といった、現実離れした期待を経営層から受けるという話は、多くのデータサイエンティストから聞かれる。
機械学習は万能な魔法ではなく、データの品質、ビジネスプロセス、実装環境など多くの制約を受けるという基本を、経営層が理解していないために生じるギャップだ。
在職者がこのギャップに直面する場面と、新卒が迎える環境には大きな差がある。新卒の場合、データサイエンティスト職を新設したばかりの企業を選ばない限り、すでに現実的な期待が組織に形成されている状況で働き始める。
上司や組織がデータサイエンスの限界を理解していれば、非現実的な要求にさらされる確率は格段に低い。
さらに、新卒の立場では「実装の難しさ」を理由に期待値を調整する説明責任を果たしやすい。つまり、経営層との期待値ギャップも、職場環境と立場の違いによって、在職者の体験とは大きく変わるということだ。
1-4.新卒と転職者で異なる前提条件
ここまで見てきた「やめとけ」理由の大部分は、実は転職者や在職者の経験に基づいている。新卒採用と転職採用では、企業側の期待値、育成体制、職場環境の前提が根本的に異なるため、同じ職種でも難易度や満足度が大きく変わる。
転職者は即戦力を期待されるため、短期間での習得を迫られ、その過程で「幅が広すぎる」「完璧さを求められる」と感じやすい。一方、新卒は段階的成長を前提に評価されるため、短期での完成度よりも、学習意欲と基礎理解が重視される。
この認識のズレが、「やめとけ」という強い否定的評価と、新卒にとっての現実的な適性判断の乖離を生み出している。
データサイエンティストに向いているかを判断する際には、転職者の体験談だけを参考にするのではなく、「新卒育成を重視している企業のデータサイエンティスト職」という文脈で考える必要がある。
「やめとけ」という評判に不安を感じるのであれば、企業選びと自己診断で判断精度を高める方が、職種全体を諦めるより遥かに建設的だ。
2.データサイエンティストの仕事が「きつい」とされる現場の実態
データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由のうち、最も指摘が多いのは業務内容の地道さと、期待値のギャップだ。採用試験では「データ分析で経営判断を支援する」という華やかなイメージが先行しがちだが、実際の職場では、分析作業の前段階に膨大な下準備が隠れている。
職場環境によって差が大きいため、具体的な実態を知ることが就職先選びの鍵になる。
- 業務の8割を占める前処理作業の実態
- 技術進化に追いつくための継続学習の負担
- 分析結果が活用されない徒労感
- 孤独になりやすい社内での立ち位置
2-1.業務の8割を占める前処理作業の実態
データサイエンティストの業務において、実際の分析作業は全体の2割に過ぎず、残り8割は散在するデータを集めて形式を統一し、ノイズを修正する「データの準備と整理」に費やされる。
なぜなら、企業の保有データはシステムごとに形式が異なり、記録ミスが混在するなど散乱した状態にあるためだ。営業データを例にしても、フォーマットの統一や欠損値の補完など、地道な手作業の連続となる。
しかし、不完全なデータを放置して分析を進めると結果の信頼性が失われ、苦労して作った分析モデルも使われなくなるため、この工程は避けられない。
つまり、手間に見える地道な前処理こそが後々の分析価値を左右する最重要工程なのだ。新卒がこの作業に苦手意識を持つかどうかで、職場での満足度も大きく変わるのである。
＼IT専門のプロだから納得内定／
2-2.技術進化に追いつくための継続学習の負担
データサイエンス分野はプログラミング言語や分析手法が急速に進化しており、入社時の知識が3年後には古くなるなど、他のIT職種と比べても学習負荷が高い。
決定木からディープラーニングへのシフトや、Pythonライブラリの仕様変更に常に対応し続けないと、市場価値が低下し転職時に足元を見られるという危機感が常について回る。
また、日中はプロジェクト対応に追われるため、新手法の習得は夜間や休日の自己学習で補わざるを得ない現場が大多数だ。
とりわけ基礎知識がまだ不安定な新卒にとっては、最新技術も同時に習得しなければならないプレッシャーが重くのしかかり、「学習の終わりが見えない」疲弊感から離職につながるケースも少なくない。
2-3.分析結果が活用されない徒労感
データサイエンティストの仕事がきついと言われるもう一つの理由は、数ヶ月かけて精度を高めた分析結果や予測モデルが、経営判断に活用されずに終わる多さにある。
経営層や業務部門は複雑な数学的根拠を理解しづらく、結果が既存の判断と矛盾したり実装にコストがかかったりすると導入を見送るためだ。
例えば、精度95%の営業予測モデルが「現場の感覚に合わない」と却下されたり、最適化分析が人員配置の変更を伴うため反発を招いたりする。
分析精度の高さと組織への受容は別問題であり、努力が報われない無力感に襲われやすい。
この課題は職場の文化に大きく左右され、データ活用が浸透していない企業では優れた分析も単なる報告書扱いで終わる。そのため、企業選びの際に「データの活用状況」を見極めることが重要だ。
2-4.孤独になりやすい社内での立ち位置
データサイエンティストは高度な技術知識とビジネス視点の両方が求められるため、独特な板挟み状態に陥りやすい。
技術的な課題をソフトウェアエンジニアに相談しても文脈が異なり実用的な助言が得られず、ビジネス側に説明しても専門用語が通じないため、双方の課題を一人で抱え込み孤立してしまうのだ。
さらに、大企業でも部門に1〜2名しかいないケースも少なくなく、知識共有や相互レビューの機会が失われやすい。指導者が不在の環境で独立した業務を任されることは、特に新卒にとって相当なストレスとなる。
この孤立を防ぐためには、企業選びの段階で「データサイエンティストのチーム規模」「キャリアパスの明確さ」「社内教育や学習支援の仕組み」を確認することが必須である。
メンター制度や技術勉強会など育成文化が整った企業であれば一人で抱え込む状況を防ぎやすいが、成果主義が徹底しすぎた企業ではこうした支援が薄い傾向にあるため注意が必要だ。
3.データサイエンティストに向いてない人の特徴
「やめとけ」と言われる理由の多くは、在職者や転職者の経験談だ。だが新卒採用の場合、育成前提の環境に入るため、同じリスクが全て当てはまるわけではない。
ここでは、自分がデータサイエンティストに向いているかを判断できる具体的な特徴を4つ紹介する。当てはまらなければ、新卒で目指す価値は十分にある。
- イメージや年収だけで憧れている人
- 地道な作業をコツコツ続けられない人
- 曖昧な指示や試行錯誤を嫌う人
- 数字やデータへの興味が薄い人
3-1.イメージや年収だけで憧れている人
平均年収の高さだけを理由に目指すと、想像と現実のギャップで早期離職に至る可能性が高い。確かにデータサイエンティストの平均年収は600万円を超える場合も多く、他のIT職種より高い傾向にある。
だが、年収の背景には高度な専門スキルと継続学習の負担がセットで存在する。
新卒入社後、最初の数年間は研修や教育に時間が当てられるため、年収の上昇は緩やかだ。また、データ分析の市場価値は市場や企業の経営判断に大きく左右されるため、データサイエンティストという職種が常に需要があるとは限らない。
景気後退局面では分析部門が真っ先に経営判断対象になることもある。
重要なのは、「年収が高い」という表面的な評判に惹かれるのではなく、「自分は複雑な問題を数字で解く作業に興味があるのか」という問いに答えることだ。もし年収を主目的にしているなら、その動機では長く続かない可能性が高い。
＼ご相談から納得内定まで完全無料！／
3-2.地道な作業をコツコツ続けられない人
データサイエンティストの日常業務の約7割は「データの前処理」と「仮説検証」という地道な作業が占めており、この耐性がないと苦労する。データ分析と聞くと、高度な統計分析やAIモデルの構築を想像する学生も多い。
しかし実際には、データを綺麗に整形し、外れ値を除去し、欠損値を補完するといった、単調で地味な工程の方が圧倒的に時間を占める。
これらの作業は一度で完璧に仕上がることはなく、何度も試行錯誤を繰り返すことになる。「早く結果を出したい」「すぐに成果を見たい」という性急な人には、この反復的で見えにくい工程が大きなストレスになる可能性がある。
新卒研修でプログラミングやSQL文法を学ぶ際も、同じ要領で基礎から積み上げる忍耐が求められる。
ただし、職場環境が整った企業に入れば、単純な前処理作業はツール化・自動化されていることも多い。そうした環境では、より創造的な分析業務に時間を使える。
3-3.曖昧な指示や試行錯誤を嫌う人
データ分析業務は最初から正解が決まっていない場合がほとんどであり、自ら仮説を立てて試すプロセスそのものが仕事の本質だ。「売上を分析してほしい」といった曖昧な依頼に対しても、どの指標や期間を見るべきか自分で仮説を立て、データを用いて検証していく。
この過程ではアプローチの切り替えも日常茶飯事であり、「最初から正解を教えてほしい」「指示されたことだけをやりたい」という人には大きなストレスとなる。
また、結果の解釈が複数存在することも多く、その不確定性と向き合い改善し続ける姿勢が必要だ。
逆に、試行錯誤や正解を探すプロセスが好きな人には大きな魅力となる。研究室での卒論執筆や、プログラミングのバグ修正を繰り返した経験がある人は、この職種への耐性が高いといえる。
3-4.数字やデータへの興味が薄い人
データサイエンティストの仕事の根底にあるのは、「数字やデータを読み解くこと自体への知的興奮」だ。この興味がなければ、業務を継続するモチベーションを保つのは極めて難しい。
例えば、「売上が前月比10%増加した」という数字を見た時に、「なぜだろう」と追究したくなるか、それとも「へえ、そうなんだ」と聞き流すか。この差が、長期的なキャリアの満足度に大きく影響してくる。
データサイエンティストは、数字の背後にある意味や因果関係を探り、ビジネスの意思決定を支援する職種である。この探究心が欠けていると単なるデータ処理担当者に留まり、より高度な分析業務への成長は望めない。
自分が「数字や現象の因果関係を解き明かす」という営みに本当に興味を持っているかどうか。それこそが、この職種における最も重要な適性判定基準となるのだ。
4.データサイエンティストはAIに代替されるのか
「やめとけ」という声を聞くと、AIに仕事を奪われるのではないかと不安になる人も多いだろう。確かにデータサイエンティストの業務の一部はAIやツールに置き換わりつつある。
しかし新卒が今から身につけるべき能力は、むしろAIには代替されにくい領域だ。定型的な作業と創造的な課題設定の違いを理解することで、不安は大きく軽減される。
- AIに代替されやすい業務の範囲
- 代替されにくいビジネス理解と課題設定力
- 新卒のうちから鍛えるべきコアスキル
4-1.AIに代替されやすい業務の範囲
定型的なデータ集計や単純なモデル構築はAIに代替される可能性が高い。例えば、決まった形式のデータを毎月集計してレポートを作成する業務や、既存の手法をそのまま適用して予測モデルを構築する作業などが該当する。
こうした業務は手順が明確で、繰り返し実行できるため、自動化ツールやLLM（大規模言語モデル）に置き換わりやすい。
この領域が代替されやすい理由は、作業プロセスが定まっており、判断が介入する余地が限定的だからだ。データの前処理、簡単な統計分析、標準的な機械学習モデルの適用といった業務は、すでに自動化ツールが実装されている。
実際、PythonやRのライブラリも進化し、少ないコード行数で複雑な分析ができるようになっている。
しかし、これらの業務が消えるわけではない。むしろ自動化によって、人間にしかできない上流工程へシフトする人材が求められるようになるのだ。
新卒の段階では、こうした定型業務を学ぶことで基礎スキルを固めることは重要である。その後、ステップアップする過程で、AIでは対応できない領域へ軸足を移すことが長期キャリアを支える。
＼IT専門のプロだから納得内定／
4-2.代替されにくいビジネス理解と課題設定力
何を分析すべきか見極め、ビジネス課題を定義する能力は、AIには代替されにくい高度なスキルである。例えば、売上が減少している状況で、顧客の購買行動を分析すべきのか、それとも商品ラインアップの問題を調べるべきなのかを判断するには、業界知識とビジネス感覚が必要になる。
この「何を分析するか」という上流工程こそが、データサイエンティストの真の価値を生む。
経営層やビジネス部門の課題をデータで解決するには、単なる分析スキルではなく、顧客の潜在ニーズや市場動向を読み取る力が求められる。
AIは与えられたデータから指定されたパターンを見つけることはできるが、その分析結果がビジネスにどう貢献するかを判断することはできない。
新卒のうちから、分析結果の意味を現場で考え、仮説を立てるトレーニングを積むことで、この差別化要因を身につけられる。
課題設定力は一朝一夕では身につかない。異なる業界の事例を学び、社内プロジェクトで小さな仮説検証を繰り返し、時には失敗から学ぶプロセスを通じて初めて磨かれる。
新卒時代の環境が、こうした試行錯誤を許す育成体制であるかどうかが、後のキャリアを大きく左右する。
4-3.新卒のうちから鍛えるべきコアスキル
新卒が今から意識的に伸ばすべきは、プログラミングなどの技術よりも、ビジネス背景を理解する力と小さな課題を定義する実践力だ。
これらは学生のうちから訓練することで入社後に大きな差がつくため、インターンシップやデータ分析コンペなどを通じて実際のビジネス課題に取り組むことが効果的である。
具体的には、経営課題から仮説を立てる「ビジネス理解力」、本質的な課題を抽出し検証可能な問いに変換する「課題定義能力」、結果をビジネス用語で現場に伝える「コミュニケーション力」の3つのコアスキルを段階的に強化すべきだ。
採用においても専攻や大学名より、ビジネス課題に向き合った経験や小さな成功体験の有無が重視される傾向が強まっている。
ツールの使い方を追うのではなく、「何を問うか」を考える癖をつけることこそが、AIに代替されない人材になるための最も重要な要素である。
5.データサイエンティストの離職率が高いと言われる背景にある構造的な要因
データサイエンティストが「やめとけ」と言われる理由は、職場環境によって大きく異なる。在職者・転職者が挙げるきつさの多くは、企業の組織構造やデータ活用の成熟度が低い場合に顕著になるものだ。
新卒で入社する際も同じ環境に置かれる可能性はあるが、企業選びで回避できる要因が多いという事実を知ることが重要だ。
- 業務範囲が曖昧で評価されにくい構造
- 本来業務に集中できない環境の問題
- 育成文化やデータ活用の成熟度で変わる働きやすさ
5-1.業務範囲が曖昧で評価されにくい構造
データサイエンティストの離職理由で最も多いのは、営業資料作成やデータ入力など、分析以外の雑務が大半を占めるようになることだ。これは企業のデータ利活用が進んでおらず、専門部門が未確立な証拠である。
組織体制が未熟だと他部門から引っ張りだこになり、分析結果の説明などに膨大な時間を奪われ、本来の分析作業に専念できなくなる。
さらに、業務範囲の曖昧さは評価軸や昇進条件の不透明さにつながり、自身の成長実感が薄れやすい。こうした環境では成果も見えにくく、組織内での価値も曖昧になりがちだ。
このリスクを避けるため、企業選びの面接時には「分析結果の事業への活用方法」や「分析チームの構成」について具体的に質問し、事前に実態を見極めることが重要である。
＼ご相談から納得内定まで完全無料！／
5-2.本来業務に集中できない環境の問題
データサイエンティストが苦労する実務の大半は、分析に到達する前の準備作業、つまり「前処理」が占めている。データベースから必要なデータを抽出し、欠損値を補正し、形式を統一して初めて分析に使える状態になる。
この過程は作業ボリュームが大きいのに地味で、成果も見えにくい。
在籍企業にこの前処理業務の効率化体制がなければ、分析者が全て手作業で対応することになる。統計学やプログラミングの知識が必要な一方で、実際の業務時間は簡単な数値チェックやデータ加工に費やされてしまい、専門性を活かす場面が限定される。
その結果、新卒で入社した人材も育成機会を失い、入社3年以内に転職を検討する可能性が高まる。
育成体制が整った企業では、この前処理業務の外注化やツール導入により、分析者が分析そのものに時間を使える環境を用意している。
| 環境 | 前処理の状態 | 分析に使える時間 |
|---|---|---|
| 体制不十分な企業 | 分析者が手作業で全対応 | 全体の20〜30% |
| 育成体制が整った企業 | ツール導入・外注化で自動化 | 全体の60〜70% |
この違いが、新卒採用時の育成効率や離職率に直結する。面接で「前処理業務の自動化ツールは導入されているのか」「ジュニア職向けの教育プログラムはあるのか」といった質問をすることで、企業の体制を判断できる。
5-3.育成文化やデータ活用の成熟度で変わる働きやすさ
「やめとけ」という声の根底には、企業のデータ活用成熟度による環境差が大きく隠れている。データ活用が進んでいない企業では、分析結果の価値を理解する社員が少なく、要望が曖昧であり、意思決定に反映されにくいという悪循環が起きやすい。
一方、データ活用が進んでいる企業では、経営層が定期的に分析チームと対話し、戦略的な課題に分析者が取り組める環境が整っている。
新卒が配属される環境によって、同じデータサイエンティスト職でも経験内容は大きく異なる。育成文化が強い企業では、若手に経営課題の設定から任せ、失敗から学べる環境を用意している。
これが「市場価値の高い分析者」育成につながり、転職市場での評価も高くなる。反対に、前処理業務ばかり任される環境では、経営判断に関わる経験が得られず、5年後の市場価値が大きく差開く可能性がある。
正しい企業選びができれば、新卒という立場からでも専門性を伸ばし、キャリアを構築する可能性は十分にある。
6.データサイエンティストになるために出身大学は関係あるか
データサイエンティストの採用では大学院卒が多いとよく言われるが、新卒採用枠では学歴よりもポートフォリオやコンペ実績など証明できる成果が評価される傾向が強まっている。出身大学や専攻が完全に無関係ではないにしても、準備次第で文系・理系問わず参入できる余地は十分にある。
このセクションでは、学歴に関する不安を払拭し、新卒採用で実際に評価されるポイントを整理する。
- 大学院卒が多いとされる理由
- 学歴不問の採用枠で重視される実績
- 文系・理系を問わず参入できる可能性
6-1.大学院卒が多いとされる理由
大学院卒がデータサイエンティスト採用に多い背景には、研究活動を通じて統計分析や実験設計といった分析プロセスに自然と慣れていることが評価される点にある。大学院で論文執筆に向けた実験や解析を繰り返すことで、データの前処理から仮説検証までの一連の作業フローが身に付く。
採用企業側からは、この研究経験が実務でのデータ分析スキルと直結しやすいと見なされる傾向がある。統計的思考力や論文執筆による説得力のある分析レポート作成能力は、企業のデータサイエンティストに求められるコア能力だからだ。
ただし、この傾向は転職市場や経験者採用では顕著だが、新卒採用では別の評価基準が生まれている。新卒は研究経験よりも、就活期間中に何を学び、何を成し遂げたかという「行動実績」を見られることが増えている。
同じ大学院卒ライバルたちの中で差別化するには、限られた時間で集中的に成果を作る方が有効な場合も多い。
＼IT専門のプロだから納得内定／
6-2.学歴不問の採用枠で重視される実績
最近のデータサイエンティスト採用では、大手企業でも「学歴不問」「専攻不問」を明記し、実績と適性で判断する動きが広がっている。その背景には、AIやデータ分析の教育が学部教育の枠を超えてオンラインで受講できるようになり、学校の枠外で学んだ実力も同等に評価されるようになったからだ。
こうした企業で評価される実績は、以下のようにまとめられる。具体的には、個人で完成させた分析プロジェクトをGitHubなどで公開したポートフォリオや、Kaggleで実際に成績を残した競争実績が、書類選考や面接での説得力を大きく左右する。
例えば、某大手IT企業のデータサイエンティスト新卒採用では、エントリーシート段階でポートフォリオの提出を求め、面接ではそのプロジェクトの設計思想や工夫点を深掘りする傾向にある。大学院卒であっても研究内容がデータ分析と無関係なら評価されず、逆に文系出身でもKaggleで安定的に上位入賞している実績があれば書類通過率が高まるという現実がある。
これらの実績を用意するには、遅くとも大学3年の秋までに基礎的なプログラミングと統計の学習を終え、冬から春にかけてポートフォリオ制作やコンペ参加に時間を割く必要がある。準備期間が限られているなら、質の高い作品1～2個の完成を優先する方が、数だけ揃えるより評価される。
6-3.文系・理系を問わず参入できる可能性
「データサイエンティストは理系の専門職」というイメージは古く、文系出身者でも事前準備と独学で新卒採用を勝ち抜く事例が着実に増えている。
むしろ、ビジネス感覚や顧客理解に長けた文系人材は、データを経営課題に結びつける上流工程において、理系専攻者より高く評価されることもある。
文系で採用されるケースの共通点は、統計やプログラミングの知識不足をインターン等で集中的に補う実行力と、データを使って何を解決するかというビジネス視点を同時に示したことだ。
理系であっても、単なる技術スキルだけでなく企業課題への応用力が問われる。
経営学や心理学などの知見も分析の背景知識として武器になるため、専攻がデータサイエンスと無関係であっても参入障壁は想像より低く、目指す価値は十分にある。
7.データサイエンティストは「やめとけ」と言われても新卒で目指す価値はある
データサイエンティストに対して『やめとけ』という声があるが、その多くは転職者の経験談であり、新卒には当てはまらない部分が大きい。
新卒は育成前提の環境に入れるため、市場価値の高さや経営の意思決定に関わる経験など、他職種にはない優位性を享受できる好機なのだ。
確かに前処理の膨大さや学習負担といった厳しさはあるが、育成文化が整った企業を選べば回避しやすい。就活においても、学歴よりポートフォリオやコンペ参加実績といった「証明できる成果」が重視されるため、文系であっても準備次第で十分に参入可能だ。
また、定型作業のAI代替が進む一方で、ビジネス課題を見つけて解決する「課題設定力」や「ビジネス理解」といった上流工程のコアスキルの価値はむしろ高まっている。
『やめとけ』の声に不安を感じるのは真剣に考えている証拠だ。正しい準備と企業選びをすれば、目指す価値は十分にあるキャリアである。
8.データサイエンティストの向き不向きを踏まえてから取るべき次の一歩
自己診断で向いていると感じたなら、次は具体的な準備に進む段階だ。統計・プログラミングの学習、ポートフォリオ作成、実務経験の3つを段階的に積めば、新卒でも十分に選考を突破できる。
ここでは何から手を付けるべきかを順番に整理する。
- 統計・プログラミングの基礎を固める学習ステップ
- ポートフォリオとコンペ実績で成果を証明する
- インターンや長期実務経験で実践力を積む
- 育成文化のある企業を見極める視点
8-1.統計・プログラミングの基礎を固める学習ステップ
選考で最初に見られるのは、統計とプログラミングの基礎力だ。データサイエンティストの業務は仮説検証の連続であり、感覚的な分析ではなく、根拠を示せる思考力が問われる。
面接で「なぜその手法を使うのか」を聞かれた際に説得力を持って答えるためには、統計検定2級程度の知識とPythonでのデータ処理経験が欠かせない。
具体的には、統計の学習と並行して、PandasやNumPyといったPythonライブラリを用いた練習を積むと良い。オンライン講座や大学の授業を活用し、小さなデータセットで分析を繰り返すことが確実な力になる。
現時点でこれらが不足していても焦る必要はない。就活までの期間で段階的に学習を積み上げていけば、基礎力は十分に補える。
＼ご相談から納得内定まで完全無料！／
8-2.ポートフォリオとコンペ実績で成果を証明する
新卒採用では、学歴よりも「証明できる成果」が評価される場面が増えている。何を作ったかを見せる準備が就活の武器になる。
企業側は、応募者が実際にデータを扱った経験があるかを重視する。Kaggleなどの分析コンペへの参加やGitHubでのコード公開は、実力を客観的に示せる数少ない手段だ。
具体例
ある文系出身の就活生は、大学のゼミデータを使った独自分析をGitHubに公開し、面接でその分析プロセスを説明したことで評価を得た。専攻や大学名ではなく、成果物そのものが評価軸になった例だ。
専攻が文系であっても、コンペ実績やポートフォリオがあれば選考で不利になりにくい。まずは1つ、最後まで作り切った作品を用意することが第一歩になる。
8-3.インターンや長期実務経験で実践力を積む
在学中の長期インターンは、実務の空気感を知る最も確実な手段であり、座学だけでは決して分からない現場の「課題設定力」を身に付けることができる。
データサイエンティストの仕事は、単にデータを分析するだけではない。自ら課題を見つけ出し、分析設計を組み立てる力が求められ、これは実際の業務経験を通してしか磨けない部分が大きい。
長期インターンでは、地道な前処理作業から分析結果の報告に至るまで一連の流れに関われることが多く、就活の面接でも具体的な業務経験として説得力を持って語れるようになる。
また、実務を経験した学生は選考の段階で仕事の「きつさ」への理解も伴っているため、入社後のミスマッチやギャップが少ないという大きな利点もあるのだ。
8-4.育成文化のある企業を見極める視点
同じ職種でも、企業によって育成体制は大きく異なる。「やめとけ」と言われるデータサイエンティスト特有の負担の多くは、実は企業選びの段階で回避することが可能だ。
求人票に研修期間や育成担当者の記載があるか、面接で若手の裁量や成長支援について具体的な説明があるかを確認することで、その企業のデータ活用の成熟度が見えてくる。
育成前提の枠組みが整っている企業であるほど、前処理などの業務に偏りすぎず、段階的にスキルを伸ばせる環境が期待できる。
これらを求人票や面接でしっかりと確認しておけば、入社後のミスマッチは避けられる。適切な事前準備と企業選びの両方が整えば、新卒からデータサイエンティストを目指すという判断に迷いはなくなるはずだ。
9.データサイエンティストの就活に関するよくある質問
ここでは記事全体で解消できなかった細かな疑問に答える。向き不向き・出身大学・きつさという3つの視点から、就活前の判断材料を整理する。
- データサイエンティストに向いてない人の特徴は？
- データサイエンティストの出身大学は関係ありますか？
- データサイエンティストはきついですか？
9-1.データサイエンティストに向いてない人の特徴は？
データサイエンティストに向いていないのは、地道な前処理作業が苦手で、すぐに成果が見えないとモチベーションが続かない人だ。
実際の業務は高度な分析よりもデータの整理や確認に多くの時間を費やし、結果が出るまでに数週間かかる案件も珍しくないためである。
また、他部署との調整や説明作業を避けたいと考える人も入社後にギャップを感じやすい。逆に、華やかなイメージだけでなく、地味な検証作業を苦にせず、数字の裏付けを取るプロセス自体に満足感を覚えられる人は長く続けやすい。
就活前には、自分がこうした地道な作業や泥臭いプロセスに適性があるかを冷静に振り返り、自己分析しておくことが重要な判断材料となる。
＼IT専門のプロだから納得内定／
9-2.データサイエンティストの出身大学は関係ありますか？
採用において出身大学や学歴よりも重視されるのは、実力を証明できる具体的な成果の有無である。
現場に大学院卒が多いのは、統計や数学の基礎を体系的に学ぶ機会に恵まれていたからに過ぎない。現在は企業側も、分析コンペ（Kaggleなど）の実績や自作のポートフォリオといった具体的な成果物を見て評価する傾向が強まっている。
そのため、文系・理系や学部生であるかを問わず、独学で統計学やプログラミングを習得し、実践的な課題に取り組んで結果を出せば十分に評価対象となる。
出身大学だけで可能性を狭める必要はなく、学歴に不安を感じるよりも、今からどのようなスキルや実績を積み上げるかを考えることが現実的である。
9-3.データサイエンティストはきついですか？
仕事がきついと感じる場面は確かにあるが、その実態は職場環境によって大きく異なる。
前処理作業の膨大さや継続的な学習の負担、成果の見えにくさなどが「やめとけ」と言われる主な理由だが、これらの多くは既存の枠組みで働く在職者や転職者が抱える課題だ。
新卒であれば育成を前提とした環境で段階的にスキルを伸ばせる場合も多い。入社後のギャップを防ぐためには、事前の企業選びがカギとなる。
求人票や面接の段階で、企業のデータ活用の成熟度や新卒向けの研修内容、配属後のサポート体制などを具体的に確認できれば、こうしたリスクの多くは回避可能だ。きつさの正体を理解し、自分に合う環境を見極めることが重要である。
10.難関IT企業の就活対策ならユニゾンキャリア
ユニゾンキャリアは、IT業界への就職を専門とする就活エージェントだ。
データサイエンティストのような難関職種を目指す君のポテンシャルを見抜き、最適な企業を紹介することができる。一人で悩まず、業界に精通したアドバイザーに頼ってほしい。
10-1.ユニゾンキャリアの就活成功インタビュー①
成功者インタビューより
エンジニアになろうと思ったきっかけは何ですか？
ゲームが好きだったことがきっかけです。
高校生のころにモンスターを狩るゲームにハマっていて、「自分も同じようなゲームを作ってみたい」と思うようになりました。
そこで、実際にプログラミングでゲームを作ってみたら、思ってた以上に楽しくて…！自分でコードを書いて、画面が変化していくのは面白かったですね。
そうやってアイデアを形にできるところが面白くて、エンジニアになりたいと思うようになりました。
就職活動で不安だったことは何ですか？
エンジニアとして、企業から内定をもらえるかが不安でした。
就活を始めたときは営業職を見てて、人材会社の営業職として内定をもらってたんです。
でも、その会社でインターンとして働いたときにノルマに追われて営業の辛さを知って…。
周りの人もどんどん辞めていく会社だったので内定を辞退して、就活を再スタートすることにしたんです。
ただ、周りの同級生は就活を終えていて、もう後戻りできないというプレッシャーもありました…。
選考を上手く進めるポイントはありますか？
エンジニアにも種類があるのでそれぞれの仕事内容を知ったうえで、どんなエンジニアになるかを決めることが大事だと思います。
漠然とエンジニアになりたいと思ったままだと、企業選びで悩んでしまうと思うんです。
プログラミングしたいのか、インフラに携わりたいのか、SIerで働きたいのかだとかを考えて決めておくと、企業選びがしやすいと思います。
どんなエンジニアがいいか、橋本さんと話しながら決められたので、ありがたかったです。
＼優良企業から穴場企業までカバー／
10-2.ユニゾンキャリアの就活成功インタビュー②
成功者インタビューより
エンジニアになろうと思ったきっかけはなんですか？
大学1年生の時に、プログラミングサークルに入って、プログラミングの面白さに触れたことがきっかけです。
C#とUnityでミニゲームを作りながら、プログラミングを学んでいったんですけど、自分でコードを書いたものが、動いたり形になったりするのが面白かったんです。
コロナが2年生の時に来て、 サークル活動はできなくなったんですけど、プログラミングは面白かったなという思いは強かったので、エンジニアを目指そうと思いました。
どんな時にプログラミングを面白いなと感じましたか？
コードを綺麗に書けたときに「プログラミングって面白いな」と感じました。
自分が書いたコードを見返してると、「ダラダラ長いコードになっちゃてるな」っていう時って、やっぱりあるんですよ。
そういうコードを書き直して、綺麗に整理できた瞬間ってすごい気持ちいいんですよね。
エンジニアの就活でつまずいたところはありますか？
面接で予想していなかった質問が飛んで来たときに、うまく答えられませんでした。
大学で自動車のシステムについて学んでいたこともあって、「なんで自動車関連の企業ではなくて、IT企業を目指しているんですか？」という質問をよく聞かれたんですけど、準備していなくて、思うように答えられなかったんです。
「学生時代に取り組んだこと」「企業を志望する理由」など、一般的な質問の対策はしていて面接には自信があったんですが…。
いざやってみると想定しない部分を深掘りされることが多くて、困っていました。
ユニゾンキャリアでは、各企業の選考傾向を熟知しており、ポートフォリオの添削や技術面接の対策もマンツーマンで行っている。高度な専門職だからこそ、プロの視点でのアドバイスが内定への決定打となるはずだ。
以下のボタンから無料相談に申し込み、データサイエンティストとしての一歩を踏み出そう。
成功者インタビューより
