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どーも、月一くらいで内定先の人事の方から連絡(電話)が来て、「気にかけてくださっているんだなあ」とありがたみを感じている、りけーこっとんです。
今回の話題は、データサイエンティストになる時のメリットとデメリットです。
自分がデータサイエンティストを目指す上で、どこをメリットと考えて、何をデメリットと捉えているのかを書こうと思います。
データサイエンティストがどんな仕事かは、前に記事を書いたので読んで頂ければと思います。(以下の記事にあります！)
結論から言うと、メリットとデメリットは以下の二つに分けられます。
１．メリットは業界として好調だから
２．デメリットは不確定要素が多いから
※あくまでも今回は自分の意見が、ふんだんに含まれるので捉え方次第ではメリット⇒デメリット、デメリット⇒メリットに変わることもあると思います。
大きく分けると上の二つですが、もう少し細かく見ていきたいと思います。
また今回は「こういう仕事をするから、こういう人が合っている」という話ではありません。
自己分析で分かることと職種を当てはめることではなく、社会・企業の大きな流れとして性格や志向以外の、この職種のメリット・デメリットです。
自己分析と企業が合致するかどうかは、上の記事でも少し述べていますし、別の機会に詳しく書けたらと思います。
早速見ていきましょう！
データサイエンティストのメリット
データサイエンティストがアメリカの人気職業ランキングで2位にランクインしたことを皆さんは知っていますか？
アメリカのglassdoor社が行った2021年の調査「アメリカで最高の仕事」のことです。(以下リンク参照)
世界のトップを走っているアメリカで人気の職業と言うことは、世界が注目している職業と言えます。
自分も例に漏れず、データサイエンティストを目指しているわけですが、業界が好調という点を詳しく見たいと思います。
優秀な人が多い
いち早く出世・昇進・昇級したい人は、どんな人から教わるかを大事にした方が良いでしょう。
仕事ができる人に教わった方が自分の成長が早いからです。
最初は、先輩やその道のプロに教わるのが普通です。
データサイエンティストが人気の職業ということは、そこに流れる人材の量が多いことを示しています。
そして人材の量が多ければ優秀な人たちも集まってくることになります。
もちろん全員が全員優秀な人と言うことはありませんが、集まってくる可能性は高くなります。
この優秀な人たちと一緒に仕事ができるということが、メリットとしてあります。
このような人たちと日々一緒に仕事をしたり、話したりしていると仕事のやり方や考え方がだんだん分かってくるようになります。
仕事ができるから優秀なのであり、その人の考えや仕事のやり方を学べば自分も成長できることは間違いありません。
優秀な人・尊敬できる人を見つけて自分の成長に繋げていきましょう！
働き方が多様
コロナウイルスの影響で定時出社・退社や、オフィスに行かなければならないという固定観念を覆すことになりました。
もっと社員を大事にしてくれる企業で働きたい、自由な環境で働きたい、こう考える人が増えました。
IT業界はこれが非常にやりやすく、フレックスタイム制度(出社・退社時間に融通が利かせられる制度)、リモートワーク(ZOOMやTeamsで出社せず仕事する)が一般的になっています。
満員電車に毎日乗りたくない、裁量権が持たされている実感を持って働きたい、という人にとって働き方が多様化するというのは嬉しいことでしょう。
業界としても変化が早いので、企業側も働き方をどんどん新しいモノに変えていきます。
自分の成果を出しやすい働き方で、仕事を楽しいと思えるようになりたいものですね！
平均年収が高い
お金って大事ですよね。
もちろんやりがいや人間関係も大事ですが、現代社会でお金がなくて生きていくのは大変です。
もっと自由が欲しかったり欲望を叶えたりしたいのであれば、お金は必須です。
年収というのは、働いている業界と企業で決まります。
つまり需要がある業界・企業で働かないと、年収の伸びに悩むことがあります。
IT業界で、統計学とビジネスの知識を併せ持つというデータサイエンティストは、希少価値が高く伸びる業界で働けています。
これからも伸び続けるという保証はありませんが、現在のところ平均で2016年は729万円、2018年は809万円、2019年は769万円となっているようです。
日本のサラリーマンの平均から見ても高い水準ではありそうです。
データサイエンティストのデメリット
ここまでデータサイエンティストの良い面しか話してこなかったので、何がデメリット・リスクとしてるのかを考えていきたいと思います。
大きな意味では新しい職業で、日本でもまだ人材がいないというところが、デメリットとしてあげられると思います。
不確定要素が多いからこそ、大きく成功する可能性もあれば失敗する可能性もあるということがデメリットです。
それでは詳しく見ていきましょう！
年収がピンキリ
データサイエンティストの年収はピンキリだそうです(自分はまだもらってないので分かりませんw)。
一部のデータサイエンティストたちが圧倒的高給料で、他の人たちは低い給料、ということがあるようです。
平均でも給料は700～800万円と書きましたが、給料が高い人と低い人で大きなギャップがあるのかも知れません。
企業側も新しいこの職業が何をできるのか、どう扱って良いものか悩んでいるようです。
そのため一部の超優秀層に給料を払う企業や、雇ったは良いが何をやらせたら良いか分からず、雑務をやらせるといった事が起こります。
データサイエンティストになったからといって、必ず高い給料がもらえるということはありません。
データサイエンティストとは何をする仕事なのか、評価されるには何があると良いのかを考えることが大事です。
これらが分かった上でデータサイエンティストを目指せば、給料が高くなること間違いなしです！
個人の成長が企業の教育・人材レベルに依存
新しい職業なので、データサイエンティストと言いつつ、そもそもデータサイエンティストの仕事自体できている人が少ないです。
データサイエンティストの定義自体も曖昧です。
その中で、それぞれの企業の教育体制も整っていないことは明白です。
また定義が曖昧なので、企業間でのデータサイエンティストの人材レベルにも差が出てきます。
企業側がきちんと「データサイエンティストはこういうもの」と分かった上で、それに合致した優秀な人材を集めているのであれば個人の成長も早くなります。
そうでなければ成長は遅くなってしまいます。
しかしこれを入社前に判断することは難しいです。
企業のサービスを見て、使用者が大勢いるサービスの裏には優秀なデータサイエンティストが居そうです。
ただこれといって判断基準がないので、企業の教育に加えて自ら学ぶ姿勢が大事だと言えます。
人材・技術の移り変わりが激しい
IT業界全体でも言えることですが、変化のスピードが速いです。
IT業界にあるだけでも変化が激しいのに、データサイエンティストはさらに新しい職種という要素が加わります。
みんなもデータサイエンティストの定義が曖昧なので、手探り状態で「データサイエンティストとは？」が進んでいきます。
この手探りがトライ＆エラーの繰り返しなので、自分のやっていたことが気がついたらデータサイエンティストの仕事ではなくなっていたということも起こりかねません。
その中でIT業界に興味を持つ人材は増えてきており、転職者も増えているようです。
つまり人材の移動が激しくなっています。
これにより自分の競争相手が増え、結果的にその競争に負けるリスクが増加します。
技術の移り変わりも激しいです。
プログラミング言語の流行が変われば、学び直す必要があります。
仕事で使うツールにも変化が起き、その都度使い方を学び直さなければなりません。
常に新しいものに興味を持ち、学び続ける姿勢が大事ですね！
まとめ
データサイエンティストのメリットとデメリットは、いかがだったでしょうか？
もう一度まとめると以下のようになりますね。
メリット・デメリットを挙げましたが、人の捉え方によって変わる部分も多々あります。
大切なのは固定観念にとらわれすぎないこと、だと思います。
例えばデータサイエンティストになったからこうなれる、こうに違いないと、働く前に決めつけてしまうことです。
今回自分がやったように、それぞれの仕事に良い部分も悪い部分もあると思います。
それらを知っておくだけでもギャップが起きにくくなり、働く中で躓くことが減ると思います。
両側面を知っておくことで、その仕事で何が嫌になりそうか・好きになれそうか、どういう未来を辿っていくかの予想ができるようになると思います。
企業のギャップも層ですが、職種のギャップも起こさないように、十分考えて就活するといいと思います！
それではまた～
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