Twitterなどを見ていると、ここ近年やたらデータサイエンティストに対する期待を差せるような投稿が目に付くようになりました。データサイエンティストになりたいとか、目指したいとかいう書き込みをよく見るのですが、彼らは本当にデータサイエンティストになれたのでしょうか？
データサイエンティストとは？どんな仕事なのか？
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。
ワナビーとは？どんな意味があるのか？
ワナビーとは、実際にその職業を目指していると口にはするものの、実現できない人たちを指します。何かに憧れてそれになりたがっているけど努力や実力が伴っていない人を指すケースが多いようです。もっと悪い表現をするのであれば知ったかぶりを馬鹿にするような感じです。たとえば作家や音楽家を目指す人たちを馬鹿にするようなものです。
なぜデータサイエンティスト(笑)なのか？
(笑)なのが気になるところですが、Google検索でも検索候補としてよく出てくるキーワードです。このワードの意味を深く探ってみると、数学の素養もないのに、統計検定も持ってないのにデータサイエンティストを名乗っている方を馬鹿にしているような表現で使ってる様子。罠ビート同じような意味で使っている方がほとんどのようでした。
データサイエンス
データサイエンスは統計学の世界になります。SASなどをつかってDSなどを使っていかなければならないため、統計学だけでなくプログラミングの素養も問われるため決して簡単ではありません。またビジネスサービスにもなるため、顧客へのプレゼンテーションなどもとめられます。
スキルは多岐にわたる
データエンジニア、データサイエンティストの場合は、以上のように求められるスキルが多岐にわたります。勉強方法も効率的にやっていけないと、業務と勉強の両立も難しいです。本で独学をしている方もいますが、なかなか問題解決までできるようにならない方も多いです。
データサイエンティストになるには
しかし実際のところデータサイエンティストになるにはなかなか難しいと言われています。これは以下のような条件が必要になるからです。データサイエンティストの場合は、なにかひとつができていればOKというわけではありません。総合的に力が必要になるのです。
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。
フリーランスは高給
データサイエンティストに実際になれた場合、フリーランスに転身する方も多くいます。これは高給を見込めるからです。フリーランスになると年収が700万～1000万近くは狙えますので、データサイエンティストになりたがる人が多いのはわかります。
ただしデータサイエンティストのフリーランスの場合は、プログラマーほどの求人数がありません。それほど多くの人員を必要としないため、求人の数が少ないのです。そのため、フリーランスを目指す場合は仕事があまり選べないというリスクも考慮する必要はあるでしょう。
コメント