【やめとけ】データサイエンティストってやめた方がいい!?10の理由と経験者の口コミ「こうすりゃよかった」

「データサイエンティストはマジでやめとけ」「データサイエンティストは絶対やめた方がいい」

そんな言葉を耳にして、どうしてやめた方がいいんだろうと理由が気になりませんでしたか？

この記事では、データサイエンティストでひどい失敗を経験した人が語るデータサイエンティストを【やめた方がいい理由・こうすりゃよかった体験談】をご紹介します。

この記事を通じて先人たちの失敗をしっかり受け止め、より良い人生を歩んでください！

【やめとけ】データサイエンティストはやめた方がいいと思う理由・口コミ

「データサイエンティストはやめた方がいい・やめとけ」の真偽について、経験者10人の口コミをご紹介します。

データサイエンティストはやめた方がいいと思う人の割合

結論、データサイエンティストはやめた方がいいと思う人の割合は2割です。

割合は5割より低いものの、あなたも「データサイエンティストはやめた方がいい」思うハメになるかもしれません。

データサイエンティストがやめた方がいいと思われている理由がわかれば、きっとモヤモヤした気持ちがスッキリ、不安払拭できるはずです。データサイエンティストで失敗したくない人は続きをチェックしてください。

データサイエンティストはやめた方がいいと思う理由・口コミ

データサイエンティストはやめた方がいいと思わない理由・口コミ

【やめとけ】「こんな人はデータサイエンティストをやめた方がいい」と思う人の特徴・やめない方がいい人の特徴7選

「データサイエンティストをやめた方がいい」と思う人の特徴7選

経験者にデータサイエンティストをやめた方がいい人の特徴を聞いてみました。

• コードを書くのが嫌いな人。プログラミングスキルは必須だからです。
• 数学が苦手な人。統計やアルゴリズムの理解が重要だからです。
• 曖昧な課題を解決するのが苦手な人。クリエイティブな問題解決が求められるからです。
• 常に最新技術を追うのが嫌いな人。技術の進化が早い業界だからです。
• チームで働くのが苦手な人。クロスファンクショナルな協力が必要だからです。
• データの前処理を地味だと感じる人。データクリーニングが多くの時間を占めるからです。
• ユーザーや顧客とのコミュニケーションが苦手な人。要件の聞き取りが重要だからです。

以上が経験者が教えてくれた特徴です。

データサイエンティストをやめなくていい人の特徴7選

データサイエンティストをやめなくていい人の特徴を経験者に聞いてみました。

• 数学や統計分析が好きな人。データサイエンティストはこれに基づく仕事が多いからです。
• 新しいツールや技術を学ぶのが楽しい人。データサイエンスは急速に進化している分野だからです。
• 問題をロジカルに解決するのが得意な人。多くのプロジェクトはこのスキルを必要とするからです。
• データを深く掘り下げるのが好きな人。データサイエンスは分析作業が主だからです。
• チームで働くのが好きな人。多くのプロジェクトは複数の専門家との協働が求められます。
• エクセルやSQLの操作が得意な人。データサイエンスではデータ処理が頻繁に行われるからです。
• PythonやRなどのプログラミングが得意な人。データ分析にこれらが不可欠だからです。

以上が経験者が教えてくれた特徴です。

やめた方がいい「データサイエンティスト」の代わりになるおすすめ10選【やめとけ】

データサイエンティストはやめた方がいい・やめとけと感じた人は、代わりに何であればいいと思っているのでしょうか？

この章ではデータサイエンティストの代わりになるものとおすすめ理由をご紹介します。

実際の経験者が選んだおすすめなので、きっとあなたの正解がこの中にあるはずです。

データサイエンティストに関するよくある質問【やめた方がいい・やめとけ以外】

データサイエンティストに資格は必要ですか？

必須ではありませんが、資格を持つことでスキルの証明や信頼性が向上します。特に入門者には役立つでしょう。

データサイエンティストの年収は高いですか？

一般的には高い年収が期待できます。ただし、企業や地域、経験によって異なりますので一概には言えません。

データサイエンティストとは具体的に何をする職業ですか？

大量のデータを分析し、ビジネス価値のあるインサイトを引き出す職業です。プログラミングや統計分析のスキルが求められます。

データサイエンティスト検定の難易度は高いですか？

一般的には難易度が高いとされています。予備知識や経験が求められるため、しっかりとした準備が必要です。

データサイエンティストの求人は多いですか？

需要は高いため求人は多いですが、競争も激しいです。自分のスキルセットを強化し、特定の業界に特化するなどの戦略が有効です。

データサイエンティストはやめた方がいいですか？

やりがいと報酬がある一方で、スキル要求が高くプレッシャーもあります。適性や興味がある人にはむしろ挑戦しがいのある職域です。

データサイエンティスト協会とは何ですか？

データサイエンティストの商業倫理やスキル標準を促進するための組織です。ネットワーキングやリソース提供も行っています。

データサイエンティストの業務は自動化でなくならないですか？

一部のタスクは自動化される可能性がありますが、創造的な問題解決やビジネスへの影響解釈などは人間の判断が必要です。

データサイエンティストの資格取得はどの程度有利ですか？

資格は一定の知識とスキルの証明になります。特に転職や昇進を考える場合に有利になることが多いです。

データサイエンティストのキャリアを始めるためのコツは？

基礎スキルを磨き、プロジェクトを通じて実務経験を積むことが重要です。また、ネットワーキングやポートフォリオの作成も効果的です。

【まとめ】データサイエンティストはやめた方がいい!?やめとけと言いたくなる人の特徴

「データサイエンティストはやめた方がいい」という疑問についてリサーチし、その謎を明らかにしました。

この記事でご紹介した内容をまとめてご紹介します。

• データサイエンティストはやめた方がいいという人の割合は2割
• データサイエンティストはやめた方がいい主な理由は「データサイエンティストとして転職したが、期待とは異なり、データクレンジングなどのルーチン作業が多かった。専門スキルをもっと活かせると思っていたので、データ分析ツールの使い方よりも、統計やアルゴリズムの深掘りをしておけばよかったと感じた。(男性)」
• データサイエンティストはやめた方がいいと思わない主な理由は「私はAIプロジェクトで大きな成果を上げ、自分がデータサイエンティストであることに誇りを持っています。(男性)」
• データサイエンティストやめたほうがいい人の特徴は「コードを書くのが嫌いな人。プログラミングスキルは必須だからです。」
• データサイエンティストをやめなくていい人の特徴は「数学や統計分析が好きな人。データサイエンティストはこれに基づく仕事が多いからです。」
• データサイエンティストの代わりになるおすすめは「DataRobotを使えば、コードを書く時間が大幅に削減できます。モデルの性能もかなり高く、すぐにビジネスに役立つ予測ができます。」