最近データサイエンティストに興味を持った25卒のものです。データから価値を生み出すこの職業にとても魅力を感じているのですが、業界や商材によって扱うデータが全く違うので、業界選定に困っています。
業界で言えばIT、コンサル、メーカーなど
商材で言えば医療系、消費財など
様々だと思いますが、どんな軸で選べば良いかアドバイスをいただきたいです。

データサイエンティストとしての業界選定の問題ですね。

扱うデータがどのようなものなのかということを重要視されているものと思いますが、それは一番気にすべき点とまでは言えないと思います。データサイエンス(数学)の代表的な特徴は抽象化されているということです。アルゴリズムの説明に〇〇業界の〇〇という問題にしか使えないというものを見たことがあるでしょうか? データサイエンティストの仕事は現実の問題を数学の領域でモデル化できるように変換して機械学習や最適化等の道具を使って新たな知見を求めたり、予測器を作成することにあります。なので、業界が変わりデータのジャンルが変わることによって変化するのは「現実のどのような問題をどのようなデータに置き換えるのか」ということが主です。この部分にドメイン知識の有無が大きく出てきますが、一生追い続けるものでもなく1年も働けば十分に活躍できるレベルの知識はつくのではないでしょうか。使われるアルゴリズムも多少変わりますが短期間で吸収できる範囲ですし、専門性が高い一部の分野を除けば業界が変わってもデータサイエンティストとしての価値が大きく変わることはないでしょう。

個人的に他に気にするべき点は
・受託分析で他社のデータを分析するのか、自社のデータを分析するのか
受託分析だと様々な案件を経験できるが、データのセキュリティが厳しい、自分の実績として対外発表できる機会が少ないなどの点が、自社分析は自社固有の知識は生かしやすいが同じようなデータばかり来て経験の幅が狭いような会社もある、というような問題点があるので一長一短です。自分に合う会社を選びましょう。

・プロダクトに導入するモデルを組むことが仕事なのか。分析をしてインサイトを提供することが仕事なのか
データサイエンティストの定義は非常に曖昧なので、機械学習モデルを組む機械学習エンジニア型なのか、分析して結果を報告するアナリスト型なのか、そのどちらもやるのかということは確認しておいた方がいいと思います。

・社内でのデータサイエンティストのポジション
各部署につくのか、全社的なコンサルポジションなのかでも仕事の幅が違いますし、データサイエンティストのヒエラルキーが低いとただの便利屋さんで終わってしまうので重要なポイントです。

・給料
web系のデータサイエンティストはすごいキラキラしてるように見えるかもしれませんが、優秀な人でも給料はそこまで高くないことが多いです。スキルも重要ですが給料の幅は基本的に"業界"と"会社の給料レンジ"によって定められてしまうので、高い給料が欲しいならコンサルなどの基本的に給料が高い業界に行くべきです。