データサイエンティストになるなら知っておきたい向いている人の特徴

数字に苦手意識がない人

どんな仕事にも向いているタイプとそうでないタイプがあり、なかでも数字に苦手意識がないことはデータサイエンティストを目指すうえで重要です。数字・数学や統計学は、データサイエンティストとして活躍していくなかで切り離せないものです。
膨大かつ不規則なデータから傾向を導き出すために必要なのは、数学の知識です。数学的知識に基づき、ロジックを考えていきます。計算を行う際にPCやプログラミングを活用すると正確な答えが簡単に導き出せますが、その裏には複雑な仕組みがあります。その仕組みを理解しなければ、応用がききません。毎日の仕事で膨大な数値とひたすら向き合い、集計やデータ管理といった作業をこなすデータサイエンティストは、その膨大なデータや数字に苦手意識を持っていると務まらない仕事だといえます。「苦手意識がない」というより、むしろ数字・数学が好きな人だとストレスなく仕事に取り組めるはずです。
なかでもデータ処理の場面では、より細かい入力作業が発生します。数字や計算はもとより、細かい作業に対しても苦手意識のない人がデータサイエンティストに向いているでしょう。

情報収集や分析が好きな人

日々データサイエンティストが扱う仕事のなかには、膨大な量の情報を処理していく工程があります。そのビッグデータを扱い、読み解き、効率的に処理をしていくのがデータサイエンティストの仕事です。情報収集や分析は、データサイエンティストとして活躍するなかで非常に重要な作業の一つです。目的に応じて最適な情報収集を行い、対象となるものを構成する要素を分析したり比較・検証したりといった作業が好きな人は、データサイエンティストに向いています。
情報収集とはいえ、集めるものは課題解決に関連の深い情報に限られるため、多くの情報のなかから取捨選択ができるスキルも必要になります。
多くのデータのなかには、機密情報や個人情報など厳密な扱いが求められるデータもあります。そのため、高度な正確性も合わせて要求されます。課題に応じた正確な情報を収集・分析できる人、そしてこれらの作業が苦にならない人は、データサイエンティストにふさわしいでしょう。また、こうした作業は長期に及ぶことも珍しくありません。コツコツと長期にわたり取り組めることも必要なスキルです。
膨大なデータから最適な情報を集め、緻密な分析を苦手意識なくできることは、チーム内ひいてはクライアントからの信頼と高評価にもつながります。これらのことは個人の性質的な部分にも該当しますが、意識して鍛えることも不可能ではありません。何がなんでもデータサイエンティストになりたいという思いが強ければ、こうしたスキルを徹底的に磨くことも可能でしょう。