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【将来性】データサイエンティストがなくならない3つの理由【初心者向け】

データサイエンティスト 将来性
データサイエンティストの将来性が気になる人
データサイエンティストの将来性が気になる人
データサイエンティストを目指していきたいんだけど、将来性が気になるな…。

なくなるって聞いたこともあるし、実際のところどうなんだろう…。

この記事では、上記のような悩みを解決していきます。

 

この記事の想定読者

想定している読者は、以下のとおりです。

  • データサイエンティストに興味がある人
  • データサイエンティストの将来性がどうなのか知りたい人
  • データサイエンティストがなくならないか心配な人

 

この記事では「データサイエンティストの将来性」について書いていきます。

データサイエンティストという職業に興味があるけど、将来性がどうなのかとか、なくならないかとか気になりますよね。

 

本記事を読み終えれば、データサイエンティストがなくならない理由が分かり、データサイエンティストの将来性が明るいことが分かります。

この記事を読んで、安心してデータサイエンスの勉強を始めていただけたらと思います(`・ω・´)!

 

この記事の信頼性

僕自身、現在データサイエンティストとして勤めています。

なので、こういった話は1番よく耳にしているし、業界の知見もあるので、役に立つ情報が提供できるかと。

 

【将来性】データサイエンティストがなくならない3つの理由

データサイエンティスト 将来性

データサイエンティストの将来性としては、なくなることはありません。

理由をツラツラと書いていきますね。

 

データサイエンティストがなくならない理由① : 全てを自動化できるわけではないから

 

データサイエンティストがなくならない理由の1つ目が、仕事の全てを自動化できるわけではないからです。

 

確かに、AutoMLやDataRobotといった、機械学習を自動でやってくれるツールは増えているのですが、ぶっちゃけやるべきことは山積みなんですよね。

  • そもそもPoCの課題設定
  • 機械学習にかける前のデータクレンジング
  • 機械学習にかけた後の結果解釈

こんな感じで、現状自動化できていない部分はたくさんあります。

PoCの課題設定とかは、ドメイン(ざっくりいうと業界)によって設け方がまったく違ってきますからね。

さらに、機械学習にかけるデータは、クライアントさんと密にコミュニケーションを取りつつ必要なデータを剪定していきます。

 

ここら辺の細かい作業については、まだまだ機械学習には任せられない部分ですね。

よって当面の間、データサイエンティストがなくなる心配はないと言ってよいでしょう。

 

データサイエンティストがなくならない理由② : アメリカでなくなっていないから

 

さらに、データサイエンティストがなくならない理由が、アメリカでなくなっていないからですね。

むしろ、アメリカではデータサイエンティストは人気な職業です。

 

いまアメリカのデータサイエンティストが何をやっているかというと、PoCの立案だけして、あとはAutoMLとかで機械学習を任せるといった手法を取っています。

それでPoCを高速で回し続けているんですよね。

 

なので、機械学習にかける部分は不要になっていくかもしれないけど、データサイエンティストがなくなることはないでしょう。

 

データサイエンティストがなくならない理由③ : 先端IT人材は足りなくなるから

 

経済水産相が出しているIT人材需給に関する調査を見ると一目瞭然なのですが、先端IT人材については物理的に足りなくなっていきます。

経済水産相 先端IT人材

2018年から2030年にかけて先端IT人材は増えていくんですけど、それと同時に需要も伸びていくので、結局のところ供給が足りない状態なんですよね。

最近だと、大学でもデータサイエンス学部を作っていたりと、かなり先端技術を学べる機会は増えてきています。

 

それでも、先端IT人材は不足し続けていくので、正直「データサイエンティストがなくなる」と言った心配は不要ですね。

 

データサイエンティストとAIエンジニアは行き来可能です

なお、仮にデータサイエンティストとしての仕事がなくなってしまっても、AIエンジニアといて活躍していけます。

実際に、僕自身「AIエンジニア → データサイエンティスト」とキャリアチェンジしています。

 

補足 : さらに情報を集めるなら、おすすめの本アリ

 

もし、さらに詳しくデータサイエンティストの今後を知りたい方は、以下の書籍がおすすめです。

書籍タイトルのとおりで、これからのデータサイエンスビジネスについて書かれており、この記事を読んでいるような方なら、知りたい情報が盛りだくさんなはずです。

 

データサイエンティストの将来性が心配なら、3つの解決策アリ

データサイエンティスト 将来性

なお、データサイエンティストの将来性が心配なら、3つほど解決策があります。

 

解決策① : 英語を身に付ける

 

データサイエンティストの将来性が不安なら、英語を身につけましょう。

英語を身に付けることで、活躍できる幅を広げていく感じですね。

 

アメリカに行けば、データサイエンティストの求人なんていくらでもあります。

日本だと少し給料が低いこともあるので、もしデータサイエンティストをやりつつ、しっかりと報酬を貰いたいのであれば、英語を身につけておくのが吉です。

 

解決策② : 自分の得意とするドメインを獲得する

 

さらに、データサイエンティストとして働く上で、自分が専門とする業界(ドメイン)を決めていきましょう。

データサイエンティストとして活動すると、それぞれ得意な業界を持っている人が多いです。

そして、どちらかと言うと、専門性を持った人の方が重宝される気がしています。

 

日本の総合職のように「結局、何ができるのか分からない」ってことにならないよう、自分が専門とする領域を決めておきましょう。

 

解決策③ : 理論面にも強くなる

 

あとは、機械学習の理論面にも強くなっておくと良いですね。

理論は分からないけど、実装はできるって人なら、普通のエンジニアでも少し勉強したら分かることなので。

 

最初はもちろん実装から入って良いのですが、余裕ができたら理論面の学習にも力を入れていきましょう。

 

まとめ : データサイエンティストはなくならないし、どんどん目指すべき

 

というわけで、データサイエンティストの将来性について書いていきました。

「データサイエンティストはなくなる」って話をたまに聞きますが、まあスルーしてOKかと。

それよりも早くなくなる仕事は山ほどあるわけなので、気にせず自分が興味を持ったことに取り組んでいきましょう。

 

なお、データサイエンスで独学を考えている場合には、ゼロから始められるロードマップを作成してありますので、参考にしてみてください。

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独学が苦手な場合には、スクールに行くのもOKかと思います。

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何はともあれ、まずはデータサイエンスを学びましょう。

将来を気にしていても仕方ないし、結局は自分が好きなことをやっていた者勝ちだと思いますよ☺️

 

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