初心者必見!データサイエンティストになるには

データサイエンス

データサイエンティストになりたい人必見!


どうも。データサイエンティストになって約1年になります。

私は元々、全くの未経験からデータサイエンティストとして就職することができました。

今後データサイエンティストを目指している社会人や学生さんに向けて、そのノウハウをお伝えしたいと思います。

結論


データサイエンティストになるための方法は2つ。

①自社のデータ分析を行っている部門に異動する
②データサイエンスを行っている会社に転職する

心機一転、データサイエンスを目指す未経験者には②かつ規模の小さいベンチャー企業に入ってまずはデータサイエンティストとしての実務経験と肩書を手に入れろ!です。

以下に詳細を述べていきたいと思います。

 

データサイエンティストに必要な素養


まずは簡単にデータサイエンティストに求めらるスキルを説明します。

【必須スキル】
①データ分析の知識
②PythonやR言語といったプログラミング言語
③統計、機械学習に関する知識
④ビジネス経験

【あったらより良いスキル】
⑤データベースに関する知識
⑥プロジェクトマネジメント力

データサイエンティストはより精度の高い機械学習予測モデルを作成するために、データの可視化や平均や分散といった値を確認したり、データ分析を行う力が要求されます。

また、データ分析を行う際に用いられるツールとして、PythonやR言語といったプログラム言語がよく使われますが、データ量がそこまで多くない(数千~数万行程度)場合はエクセルで十分です。

むしろエクセルの方が見やすかったり、操作が楽だったりしますので表計算ソフトもバリバリ使います。結局、報告資料をパワポでまとめたりするので、表の見やすさでいうと圧倒的に表計算ソフトの方が相性がいい場合もよくあります。

↓ここ重要ポイント↓
④ビジネス経験については、データのバックグラウンドをどれだけ知っているか?ということです。データの持つ深い意味やビジネス的な知見があるとないとでは、予測モデル作成の良し悪しに大きな差が出ます。何かしらのビジネス経験があると、それはそのビジネス分野でデータ分析を行う際の強力な強みとなるのです。

製造業、医療、飲食、インフラ、運送、教育・・・ほぼ全ての業界においてデータは存在するといっても過言ではなく、現場での経験から開発、IT、経理、様々な職種にてデータは使用されます。

個人的な意見となりますが、データサイエンス部分(上記①~③)に関してはいつでも勉強すれば身に付けられますので、データサイエンティストを目指す前に独学では習得が難しいビジネス経験を積んでおくことをお勧めします。
(データサイエンティストを目指す学生さんも、データサイエンティストをいきなり目指すのではなく、違う職種を一度経験することもぜひ検討してみてください)

もともとデータサイエンスとは全く関係ないことをやっていた!そんな経験がデータサイエンティストになった後に本当に生きてくるのです。

 

How to get Data Scientist job? 未経験でもデータサイエンティストになれる?


データサイエンティストになる前に、ビジネス経験を積んでおくことは重要であることを力説しました。では、ある程度経験を積んだビジネスマンはどのようにしてデータサイエンティストの職に就けばいいのか。私自身の経験をもとにいくつかルートがありますので紹介したいともいます。

 

①自社のデータ分析を行っている部門に異動する

これは誰しもがまず考えることだと思います。私もまずはこれをお勧めしたいと思います。理由としては、自社に関する知識をすでに持っているからです。

データサインエスを行う上で最も重要となってくるのがデータに対する理解の深さです。このデータへの理解の深さは、その会社に所属していたり、部門の担当であることにより身につきます。

データに関する深い知識がなくても、データに詳しい社員に簡単に詳細を聞き出すことができたり、また手続きもそう多くなく組織を跨いでデータを入手できたりできます。そもそも、自社製品について、開発や製造、マーケティングなどどれか一つでも知っているだけで大きなアドバンテージとなります。

これらの知識やコネクションはデータサイエンスプロジェクトにおける成功確率を圧倒的に上げることができるのです。

もしデータサイエンスを他社に外注する場合は、自社製品や会社のことを全く知らない、データへのアクセスも自由にできない、機密情報が洩れるリスクだってある、そんな人を招き入れてプロジェクトを遂行することになり、難易度が跳ね上がるのは簡単に想像できますよね。

また自社のデータサイエンティストになるメリットとしては、自社のデータを自由に使って利益を産み出したり、新たな製品を作るためのインサイトを得たり、新たなビジネスを産み出したりすることがスムーズにできる点です。これらの点は後述するデータ分析業務を請負って行っている企業では成しえることができない大きなメリットとなります。

データサイエンスプロジェクトを成功させ、何億という利益を上げたいのであればまずは自社のデータサイエンティストを目指すのも一つの選択肢です。

 

②データサイエンスを行っている会社に転職する

次の方法としては、転職をしてデータサイエンティストを目指すパターンです。

転職を考えていて新しいことにチャレンジしたいという気持ちは自身のスキルアップのモチベーションに繋がると思います。転職をする現実的な方法としてここでは大きく2つのパターンを説明します。

 

まず1つ目が、”すでにデータを保有しておりかつデータサイエンスを行っている企業を狙う”です。

データ環境が整っていたり、すでにデータの利活用を行っているようなデータリテラシーが高い企業は比較的大きな企業になり、かつ、即戦力となる経験者を募集する傾向にあるので転職の難易度は高いと言えます。

また、私のように全くの未経験でこのような会社に転職するのは更にハードルが高く、転職をする際にお世話になる転職エージェントにも半ばキレ気味にやめた方がいいと言われ、あまり企業を紹介してくれませんでした笑(私の事実体験)

前職または過去に少しでもデータの扱いを行っている職種にいたのであれば話は別です。採用を行っている企業側も貴重なデータサインティスト人材の確保には注力しているので、当たる可能性は大いにあります。

全くデータサイエンス経験のない方は次の方法を検討してみてください。

 

2つ目は、”データ分析を行っているベンチャー企業を狙う”です。

実はこの方法は、確実にデータサイエンティストになれる方法だと考えています。

データ分析を行っているベンチャー企業とは、自社でデータは持っていませんが、AI構築・データ分析を専門でやっているベンチャー企業です。有名企業からスピンアウトした人やデータサイエンス界隈で有名な人が独立して会社を立ち上げるパターンが多いように思います。

データを利用していて、世の流れに合わせてAIを導入したいという経営者は数多く。しかしながら大企業であってもデータサイエンティストを自社内で育てるのは手間もコストもかかり、やり方もわからないため、まずは専門の企業に外注してAI導入の効果を試したいと思うのが実情です。

ベンチャー企業はそういった仕事を引き受けて成長していくのですが、仕事は沢山あるのに少人数で常に人材不足に悩まれているところも少なくありません。大企業でも確保できていないデータサイエンティスト人材が小さな企業に集まるなんてことはまず考えられませんよね。

このような規模の小さいベンチャー企業はフットワークが軽いこともあり、例え未経験でも採用して育成する!という気概の企業が多いです。データサイエンスに興味があるというアピールとやる気を少し見せればすぐに採用してくれます。
ましてや、面接のときに「将来は○○社長のように独立して会社を起こしたい」という意思をチラッと見せようものなら、苦労して同じ経験をしてきた社長は共感せずにはいられず、心を掴むのは容易いです。
(実際私も、データサインエス未経験ながらこの作戦で2社から内定を頂きました)

実際に独立するかどうかは暇なときに考えるとして、小さなベンチャー企業でもステップアップのための踏み台だ!くらいの気持ちでプライドを捨てて面接に挑めば、比較的簡単に入社できます。

一度入社してしまえば、あなたは”データサイエンティスト”の肩書が手に入るのです。その後については、起業するのもよし、経験を積んで大企業にステップアップするのもよし、という感じです。元居た会社に戻って収入アップという選択肢※もあります。

※実はこの選択肢は非常に有効です。なぜなら、自社のデータを扱うことができるのでデータに関する理解はすでに習得済み、かつ、ベンチャー企業で習得したデータサイエンスのノウハウを遺憾なく発揮することができるので、周りに大きな差をつけることができます。

 

【結論】未経験からデータサイエンティストになるための方法

  1. 未経験でも採用してくれるベンチャー企業に入社し、データサイエンティストの実務経験及び肩書を手に入れるべし!
  2. そのままベンチャー企業を楽しむ、ステップアップして大企業に転職する、起業する、どうぞお好きな人生を!

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