データサイエンティストに向いている人の特徴7選｜知りたい情報も解説

といった疑問や悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストを目指す際、向き不向きの判断は大切です。なぜなら、転職したあとの働き方で、不満を抱えずらいからです。

データサイエンティストへの転職は、ゴールであり、スタートでもあります。

そこで本記事では、データサイエンティストに向いている人や不向きな人の特徴、転職するためのロードマップを解説します。

データサイエンティストに向いている人の特徴7選

それでは早速、データサイエンティストに向いている人の特徴を解説します。

以下に該当する方は、特におすすめなので、ぜひ挑戦してみてはいかがでしょうか。

数学や統計学に興味がある人

数学や統計学に興味がある人は、データサイエンティストに向いています。

その理由は、数値の背後にあるパターンや構造を理解しようとする姿勢が必要だからです。

たとえば、売上の推移から季節要因を読み取るには、時系列データの分析が求められます。その際に、平均や分散、相関係数などの基礎的な統計知識が役立ちます。

数字を見て「なにか意味があるのでは」と思える人は、分析を楽しみながら深く学んでいける資質があるでしょう。

地道な作業を続けられる人

地道な作業を続けられる人も、データサイエンティストに向いています。

なぜなら、業務の多くが単調なデータ処理や確認作業で構成されているからです。

データサイエンティストの仕事では、コードの書き直しやグラフの再生成などの単純作業が頻繁に発生します。

基本的に、オンラインで完結する作業も多いので、外出して動き回るより、地道にコツコツ積み上げられる人のほうが向いています。

論理的思考で考えられる人

データサイエンティストには、課題の原因や解決策を、論理的に考える力が求められます。

「広告費を増やしたのに売上が減った理由を調べてほしい」と依頼された場合、「時期のズレ」「ターゲット層の変化」「競合の出稿量」など、複数の仮説を順に検証しなくてはいけません。

その際、感覚や経験ではなく、数字と因果にもとづいて考えられる人は、説得力ある提案ができます。

企業の経営課題を解決するには、誰もが納得する道筋が重要になるので、論理的思考力がある人は向いていると言えるでしょう。

AIや最新技術に関心がある人

変化の速い業界では、新しい知識を継続的に取り入れる姿勢が必要です。

たとえば、「GPTを使った要約自動化」「画像認識モデルの検証」など、技術の進化によって日々できる業務が増えています。

データサイエンティストは、勉強が好きで、新しいツールにワクワクできる人ほど、職場で活躍しやすい特徴です。

どんどん発展していく、AIやITに関心がある人は、楽しみながら仕事もできるため、向いています。

情報収集と分析が得意な人

データサイエンティストには、断片的な情報を整理し、全体像をつかむための分析力が欠かせません。

業界の動向、SNSの反応、社内の売上データを総合して仮説を立てる場面もあります。その際に、データの出どころを調べたり、信頼性を判断したりする力が必要です。

情報収集と分析が得意な人は、実践で使うためのスキルにも役立つので、データサイエンティストに向いています。

コミュニケーションが好きな人

コミュニケーションが好きな人も、データサイエンティストに向いています。

分析ばかりだと思われがちですが、現場を指揮する役割も担うため、コミュニケーション力が欠かせません。

また、クライアントとの打ち合わせにも参加し、場を回す必要があるので、対話力が必ず求められます。

MBTIに「J」がある人

MBTIに「J」がある人は、データサイエンティストに向いています。なぜなら、計画性と整理整頓を好む性格が、分析業務と相性が良いからです。

MBTIとは、個人の性格を16種類にタイプ分けした性格診断ツール。

そのなかでも「J」は、判断型と言われ、計画重視に行動する傾向が特徴です。

もちろん、100%ではなく、向いている傾向があるという判断基準なので、ひとつの指標として考えるのをおすすめします。

データサイエンティストに不向きな人の特徴3選

データサイエンティストに向いている人がいる一方で、不向きな人の特徴もあります。

とはいえ、以下に該当する人は、不向きな傾向が考えられるので、参考にしてください。

平均年収だけで憧れている人

平均年収の高さだけでデータサイエンティストに憧れている人は、不向きな傾向があります。

なぜなら、仕事の実態と報酬には大きなギャップがあるからです。　

実務では、Pythonでの前処理、SQLでのデータ抽出、統計モデリングや検証作業など、地道な工程が多く含まれます。

さらに、複雑なデータをビジネス部門向けに論理的かつ簡潔に伝える力も必要です。

ここまでの条件で、求人票に「年収800万円以上」と書かれていても、到達するには数年の実務経験や社内評価が求められます。　

仕事量に対して、高収入ばかり期待すると、不満ばかりが溜まり、退職の原因になるでしょう。

勉強が苦手な人

勉強が苦手な人は、データサイエンティストとしての継続が難しくなります。

その理由は、一度スキルを身につければ終わりではなく、常に新しい技術を習得し続ける姿勢が求められるからです。

たとえば、Pythonのライブラリ「scikit-learn」や「pandas」のアップデート内容をキャッチアップしなければ、精度の高い分析はできません。

統計理論や深層学習、AIモデルの理解も必要になる場面があります。

また、学会や論文で発表される最新アルゴリズムの動向を把握していないと、クライアントやチームからの信頼を失うリスクもあります。

データサイエンティストは、転職後の努力も必ず求められるので、勉強が苦手な人は仕事についていけず挫折するかもしれません。

MBTIに「P」がある人

MBTIにおいて「P」がある人は、柔軟性や自由な発想に強みがある一方で、計画性に課題を抱えやすく、データサイエンティストの仕事と相性が悪くなる場合があります。

たとえば、モデル作成の納期が1週間後に迫っている状況で、「もっといい方法があるかも」と考えて作業を先延ばしにすると、チーム全体の進行に悪影響を与えます。

自由な発想も価値がありますが、データ分析業務では論理性と時間管理も同じくらい重要です。

P型の特性が強い人は、データサイエンティストの仕事にマッチしていない傾向にあるので、向いていないと考えられます。

データサイエンティストに向いている人が習得すべきスキルセット

続いては、データサイエンティストに向いている人が、最短で転職するために必要なスキルセットを解説します。

以下のスキルを習得できれば、40代未経験からでも十分にデータサイエンティストを目指せます。

データサイエンス力

データサイエンス力は、データから有益な情報と解決策を導き出すために欠かせません。

具体的に必要な内容は、以下があげられます。

たとえば、売上減少の要因を調査する場合、時系列分析や回帰モデルを用いて数値的な裏づけを出します。

データサイエンス力は、データサイエンティストという職業に必須と言えるスキルなので、習得しましょう。

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、分析の前提となるデータ基盤を扱う力です。

主な内容は、以下があげられます。

データエンジニアリング力では、複数のシステムから取得したデータを統合し、欠損値や異常値を補正して使える形に整えます。

データ分析をする際に必要になるスキルなので、実践で活用できるように習得しましょう。

ビジネス力

ビジネス力は、分析を実際の課題解決に結びつけるための力です。

求められる内容は、以下があげられます。

たとえば、アクセス解析の結果をもとに「コンバージョン率改善のための施策」を提案する場合、専門用語を避け、現場の課題感に沿った説明が必要です。

データサイエンティストは、チームを率いる立場になるので、ビジネス力が欠かせません。

40代未経験からデータサイエンティストになるための最短ロードマップ

データサイエンティストは、独学で学習すると2年以上かかると言われています。

しかし、「そこまで時間をかけてられない」と思う方がほとんどです。

くわしくは、以下の記事とYouTubeで解説しているので、ぜひご覧ください。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティスト未経験の場合、仕事内容の理解が少ない可能性もあります。

仕事内容のイメージができていない人は、以下を参考にしてください。

40代未経験からデータサイエンティスト転職を目指す人によく質問と回答

40代未経験からデータサイエンティストを目指す人が、よく抱える質問について回答していきます。

データサイエンティストに向いている人の特徴はなんですか？

論理的思考力がある人は、データサイエンティストに向いている傾向があります。

データ分析はどのような人に向いていますか？

統計学や数学が好きな人に向いています。

データサイエンティストに必要な数学はなんですか？

高校数学、統計学、最適化理論、微分積分、線形代数です。

データサイエンティストの将来性は安泰ですか？

安泰とは明確に断定できませんが、データ分析から課題解決できる人材は、数少ないので重宝される可能性が高いでしょう。

データサイエンティストに向いている人は積極的に行動しよう！

本記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴について解説しましたが、該当する人は転職をおすすめします。

なぜなら、誰しもが転職できる職業ではなく、限られた数少ない仕事だからです。

実際、データサイエンティスト不足で悩んでいる企業も多くあり、高年収を提示してでも採用したいと活動しています。

40代未経験でも、向いている人の傾向に該当する人は、データサイエンティストに転職できる可能性はかなり高くなります。

40代での転職は、最後の挑戦になるかもしれません。検討している人のなかには、不安に思う部分が多くなるでしょう。

しかし、やらない後悔よりも、行動して結果を出せたときのほうが、圧倒的に幸福度が上がるはずです。

半年で転職している実績もあるので、「40代から本気で転職を目指したい」という方は、ぜひ以下公式LINEよりTechFrontier（テクフロ）情報を受け取りください。