データサイエンティストの1日のスケジュール・勤務時間や休日も紹介

データサイエンティストの業務スケジュール

データサイエンティストは、オフィス内でのデスクワークが中心となる職業です。

就業時間は9:00~18:00前後を定時としている職場が多く、通常、夜勤や変則勤務が発生する職業でもないため、日々規則正しい生活を送れます。

1日の業務内容は、仕事のフェーズによって異なってきます。

1日中データの収集や整理をする時期もあれば、データ分析だけをする時期もあります。

同じような仕事が連日続いたと思ったら、フェーズが変わった途端に仕事内容がガラリと様変わりすることもあります。

データサイエンティストの場合、仕事の進め方やタスク管理などは、個人の裁量に任せている会社も多いため、現状を把握しながら自分で一日のスケジュールを組み立て、進め方をコントロールしやすいでしょう。

過度な残業は発生せず、なかには毎日定時で帰宅できる職場もあるようです。

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正社員で働くデータサイエンティストの1日

09:00 出社
出社後、まずはメールチェックなどをして1日の仕事の準備をはじめます。
09:30 朝礼
朝礼や朝のミーティングなどに参加します。
10:00 データ分析業務
業務を開始します。収集したビックデータをもとに、分析作業をします。
12:00 休憩
お昼の休憩となります。同僚と一緒にオフィス近くの飲食店などでランチすることが多いです。
13:00 データ分析業務
午後も引き続きビックデータの分析作業を進めます。分析したデータは分りやすくするため、グラフ化なども随時行います。
15:00 IT部門とのミーティング
自社のIT部門などとミーティングを行い、欲しいデータのリクエストや、データ保存環境に関する打ち合せなどをします。
16:00 企画部門とのミーティング
自社の企画部門などとミーティングをし、マーケティングやビジネス上の課題共有や、他部署の提案や意見の聞き取りをします。
17:00 定例ミーティング
チーム内での定例ミーティングを実施。その日の作業の進捗報告や、課題や問題点の共有などをします。
18:00 退社
データ分析作業がひと段落したら、その日の仕事は終了し、帰宅します。

アルバイトで働くデータサイエンティストの1日

10:00 出社
正社員よりも少し遅れた10時頃に出社します。
10:10 データ分析業務
業務を開始します。収集したビックデータをもとに、分析作業をします。
12:00 お昼も作業
短時間シフトのためお昼の休憩は取らず、そのまま作業を進めます。
14:50 進捗報告
リーダーに、その日のデータ分析作業の進捗を報告します。
15:00 退社
とくにトラブル等がなければシフトの予定通り仕事を切り上げ、帰宅します。

なお、このスケジュールは1日5時間の短時間シフトでアルバイトした場合の例です。

この他にもデータサイエンティストのアルバイトには、正社員と同じように朝9:00~夕方18:00頃の定時で働くシフトもあります。

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データサイエンティストの勤務時間・休日

データサイエンティストの勤務時間

データサイエンティストの勤務時間は会社によって異なりますが、大手企業の場合は9:00~18:00前後を定時としている職場が多いようです。

常にお客さまを相手にする仕事でもないため、より柔軟な働き方ができる「フレックスタイム」を採用している企業も多く見られます。

なお、データサイエンティストは日勤が基本であり、夜勤で働くことはほとんどありません。

正社員であれば、シフト制での変則勤務になることも通常はないでしょう。

データサイエンティストの休日

データサイエンティストは週休2日制が基本であり、平日週5日働き、土・日・祝日は休日となるケースが多いです。

年間休日数が120日を超える会社もたくさんあります。

また、ゴールデンウィーク・お盆・年末年始などの際には、1週間程度の長期連休が取れる会社が多いです。

とくに大企業であればそのような休日形態になりやすいでしょう。

休日出勤もあまり発生しにくい職業で、土・日・祝日はしっかりと休めることが多いです。

データサイエンティストの残業時間

データサイエンティストの残業時間は勤める会社によって変わってくるため、一概にはいえない部分があります。

ほとんど毎日定時上がりの会社、1日あたり1~2時間の残業で済む会社もあれば、夜遅くまで長時間残業が発生する会社もあります。

とくに「データサイエンティストの数が足りていない会社」「データサイエンティストの役割が十分に理解されていない職場」などに勤めると、残業は多くなりやすいでしょう。

データサイエンティストは忙しい?激務?

「人手が足りているか」で忙しさは変わる

ビックデータを分析する仕事のニーズが増し、データサイエンティストの需要は高まっていますが、肝心の人材が足りていない傾向にあります。

なかには多数のデータ分析案件を抱えているのにもかかわらず、対応できるデータサイエンティストが社内に数えるほどしかいない企業もあるようです。

そのような企業であれば、一人のデータサイエンティストが背負う負荷は大きくなり、多忙な日々を送ることになりやすいです。

もちろん、近年はデータサイエンティストを積極的に採用している企業もあり、すでに社内に何十人ものデータサイエンティストを抱え、十分な体制のチームが作られている企業もあります。

そういった体制の整っている企業であれば、チーム内でタスクを分散できるため、激務になることはほとんどないでしょう。

職場の仕事に対する理解度も影響する

データサイエンティストの仕事は、短期間で目に見える結果が出るものではなく、長い時間を要します。

会社側がそういった点を理解してくれているかどうかも、仕事の忙しさに影響してきます。

職場でデータサイエンティストの仕事があまり理解されていないと、たとえば短期間の厳しいスケジュールで成果を要求されたり、さらにはデータサイエンティストとはまったく関係ない仕事を振られることも出てきます。

そうなると必然的にデータサイエンティストの負荷は高まり、時には長時間残業が必要になる場面も出てくるでしょう。

データサイエンティストの休日の過ごし方

データサイエンティストは、統計学に始まり、IT、ビジネス、マーケティングなどさまざまな分野の知識を学ぶ必要があります。

とくにITの分野は常に新たな技術が生まれてくるため、日々知識のアップデートも必要です。

そのため、休日には自宅で自主的に学習をしたり、勉強会などに参加するデータサイエンティストが多いようです。

もちろん、休日に常に勉強しているわけではありません。

趣味を楽しんだり家族との時間を楽しんだりとプライベ―トを満喫した上で、勉強もバランスよく進める人が多いようです。

データサイエンティストの特殊な仕事生活

次のような特殊な仕事生活を送るデータサイエンティストもいます。

裁量労働制のデータサイエンティスト

データサイエンティストを「裁量労働制」で雇う企業もあります。

裁量労働制であれば、出社時間や退社時間、一日の総勤務時間までが自由になるため、より自分にあったスタイルで働けます。

極端にいえば、毎日午後から出社するような生活も可能です。

裁量労働制は主に「ゲーム業界」の会社が積極的に採用しています。

ゲーム会社のデータサイエンティストの場合、他のゲーム開発職種と同じく裁量労働制での採用となるケースが多いです。

フリーランスのデータサイエンティスト

「フリーランス」のデータサイエンティストの場合は、さらに自由度が高まります。

とくに「リモートワーク」で働くフリーランスは、就業時間というものがそもそも設けられないことも多く、働く場所の制約もないため、好きな時間に好きな場所で働けます。

なおフリーランスのデータサイエンティストの場合は、デスクワークだけでなく、新規の営業や顧客との打ち合わせで飛びまわることも増えてきますので、フットワークの軽さも重要になってきます。

さらに自由である分、正社員以上にタスク管理やスケジュール管理が求められる場面もあります。