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遠距離恋愛な大学生カップルの雑記ブログ

就活して新卒でデータサイエンティストになるには

データサイエンティストの定義とは

今後、就活に向かっていくような僕みたいな世代が「データサイエンティストになりたい」と思ったら、一体どうすればいいのか。どうすればデータサイエンティストになれるのか。

残念ながら、新卒採用で「データサイエンティスト」職を募集している会社は少ない。たとえあったとしても、ベンチャー系の会社が少しでも「今どき感」を出すために用いていて、実際にやらされることは単なるSEやプログラマーといった開発者と大差ないように思う。

「データサイエンティスト」たる存在がどんな職業なのか、かなり曖昧だ。

Googleのサミットだと、「機械学習・人工知能を設計できる知識のある技術者」という文脈で語られている気もするし、僕が以前に読んだ「データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人(SB新書)」という本だと、「システム、ビジネス、統計に関する知識があり、データに基づいてビジネスを企画・改善していける人」みたいな主張がなされていたと思う。

ただ、後者の本は2013年出版のものなので、たぶんGoogleの主張の方がやや有利に思う。一著者の主張よりも、GAFAの一角たるGoogleの主張の方が断然説得力がある。

Googleが主張するデータサイエンティストの条件

GoogleのエンジニアのCassie Kozyrkov 氏が、Hackernoon という英語サイトの「Top 10 roles in AI and data science」という記事で、データサイエンティストの条件として次の3つを挙げていた。

  • Expert Analyst
  • Statistician
  • Applied Machine Learning Engineer

Googleの一エンジニアの主張なので、Googleの公式見解には当てはまらないが、方向性は同じように思われる。 

エンジニアか、ビジネス職か

この記事を読むまで、新卒でデータサイエンティストになるには

1. 企画・ビジネス系職で入社して、データ分析をしながらビジネスを改善する業務に関わる

2. エンジニア職として入社して、データサイエンス業務をこなす

という2つのアプローチを考えていた。1のアプローチは、「データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人(SB新書)」の本の影響が強い。けれども、Goolgeの主張に従うならば、2のアプローチをとらざるを得なさそうだ。

「データサイエンティスト」という響きに憧れる反面、僕がやりたいのはどちらかというと「ビジネスの意思決定にかかわる仕事」なのかな、とこの記事を書いていて気付いたように思う。

それでも、この先「ビジネスの意思決定者」の競争を勝ち抜いていくには、データサイエンティスト的素養も必要になるように思う。

逆に、データサイエンティストがただデータをこねくり回していても、現実のビジネスで有効となるものじゃないと意味がない。「行動に結びつかないデータ分析は意味がない」と、立ち読みした何かの本に書いてあった。技術者たるデータサイエンティストにも、ビジネス側からの考え方も必要なのだ。

結局、データサイエンティストにはビジネスの知識もエンジニアの知識も両方必要なんだと思うし、両方身に着けておくのに越したことはない。

データサイエンティストに必要な資格

残念ながら、「データサイエンティスト」という公的な資格は存在しない。

今のところ僕は、エンジニア系資格の「応用情報技術者」と、ビジネス系資格の「中小企業診断士」の2つを掛け合わせて、「データサイエンティスト」と名乗れるように目指している。

これから夏にかけていろいろなインターンにも参加しないといけないし、大学の勉強や実験レポートもこなさないといけないし、資格の勉強も進めていかないといけない。相当ハードな生活が待っている。