フリーランスITエンジニア:データサイエンティストはレッドオーシャン

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さいきんTwitterなどを見ているとデータサイエンティストになりたがる人たちがかなり多くなっている印象があります。これは個人的な感想でもあるのですが、何らかの火付け役がいるからこうなっているのではないかと予想していますが、実はデータサイエンティストはレッドオーシャンです。

データサイエンティストとは?

データサイエンティストは近年出てきた職業なので、あまり知らない方も多いでしょう。データサイエンティストとは、統計学や数学の素養を活かしてデータ分析を行い、分析の結果を活かして事業内容や経営方針に対して助言を行ったりします。近年企業は大量のデータを蓄積できるようになったのですが、それらの大量データを分析して、事業内容へ活かしていくという活動がなかなかできていませんでしたが、データサイエンティストの登場によりこれが解決されていくと期待されています。

data scientist

SNSで目立つデータサイエンティスト志望者

Twitterなどを見ていると、ここ数年でデータサイエンティストの希望者はかなり増えたなと感じています。勿論高給だから目指すという一面もあるのですが、かなり過熱している雰囲気を感じています。

データサイエンティストはレッドオーシャン

データサイエンティストになりたい人はかなり増えている状況ですが、データサイエンティストになるのは実は結構難しい一面があります。それは以下のような理由があるからです。

数学、統計の素養

日本の場合は文系データサイエンティストも少数ではありますがいます。しかしそうであったとしても数学や統計学の素養は絶対必要になってしまいます。これはデータサイエンティスト自体が統計学の専門家に当たるからです。そのため、プログラマーのような感覚でなりたいと思っても挫折してしまう方は少なくありません。

門戸が狭い

データサイエンティストの場合はいわば学者社会のようなものです。プログラマーに比べると明らかに門戸が狭いです。データサイエンティストの場合は、1つの会社で何十人も採用する意味がないです。そのため、少数採用になってしまいますし、転職で入るとしても職歴でデータサイエンティストの経験がないとなかなか難しいという実態があります。狭い世界なので、コネで採用しているケースは多いです。

プログラミングの素養

データサイエンティストの場合はプログラミングの素養も問われてきます。プログラミングができないからデータサイエンティストになりたいと言っている人もいるのですが、実務ではプログラマー程ではないにしてもコードを書きますので、できないと厳しいです。

データベースの素養

データサイエンティストの場合はデータベースの素養も必要になります。データベースを操作しますのでSQLなどは必須要件となってくるのです。そのため、決してすぐに簡単になれるわけではないということがわかるはずです。

データサイエンティストになるには?

では以上のようなことがあったとしてもデータサイエンティストになるにはどうしたらいいのでしょうか?筆者は製薬企業でこの業務をしてきましたが、実際になる方法は以下のどれかが現実的ではないかと思います。プログラマーやシステムエンジニアと比べても求人の採用枠も少ないので、簡単にはいかないことは知っておいてください。

中小IT

中小ITという名の派遣会社に入るのが一つの手です。この手の派遣会社は採用までのハードルがとても低いので、チャンスは十分あります。勿論取引先としてデータサイエンティストとして就業できるチャンスがある企業があることが前提です。一番可能性は高いのですが、ブラック会社でもあるので、リスクもあります。以下の記事でも紹介しています。

知り合いのコネ

実際のところ、データサイエンティストは採用枠がかなり狭いです。募集している求人は多いのですが、積極採用というよりは、いい人材がいたら採用したいというレベルのものです。そうなると、コネクションでデータサイエンティストのつてを当たるのが早いです。この世界はコネ社会の要素がとても強いので、真正面から面接に行くよりは知り合いを当たった方が確実性は高いです。

資格取得をして転職活動

真正面からデータサイエンティストの求人に応募する場合は、統計検定2級以上か、Python、SASなどの資格を取ってから挑戦したほうがいいでしょう。データサイエンティストの経験がないと基本的には不採用になりますので、そうなると、資格取得でアピールするのが一番効果的な手段になります。

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