データサイエンティストとして転職を考えている方は多いと思います。データサイエンティストは、ビッグデータやAIの活用が進む中で、需要が高まっている職種です。しかし、データサイエンティストの転職には、注意すべきポイントがいくつかあります。この記事では、データサイエンティストの転職について、以下の内容をお伝えします。
- データサイエンティストの市場動向と求められるスキル
- データサイエンティストの転職先の選び方
- データサイエンティストの転職活動のコツ
データサイエンティストの市場動向と求められるスキル
データサイエンティストとは、データの収集・分析・活用を行う専門家のことです。データサイエンティストは、ビジネスや社会の課題をデータから解決するために、統計学や機械学習などの技術を駆使します。データサイエンティストは、IT業界だけでなく、金融、製造、医療、広告など、さまざまな業界で活躍しています。
データサイエンティストの市場は、今後も拡大が見込まれます。2020年には日本国内で約4万人、世界で約400万人のデータサイエンティストが必要とされると予測されています。しかし、実際には、データサイエンティストの不足が深刻な問題となっています。2019年には日本国内で約1.5万人、世界で約150万人のデータサイエンティストが不足していると推定されています。このように、データサイエンティストの需要と供給のバランスが崩れているため、データサイエンティストは高い市場価値を持っています。
データサイエンティストに求められるスキルは、以下のように分類できます。
- データ分析スキル：データの収集・前処理・可視化・統計分析・機械学習などの技術を使って、データから有用な知見を導き出すスキルです。PythonやRなどのプログラミング言語や、SQLやExcelなどのツールの使い方も必要です。
- ビジネススキル：データ分析の目的や仮説を明確に設定し、分析結果をビジネスに活かすための提案やプレゼンテーションを行うスキルです。ビジネスの知識やコミュニケーション能力も重要です。
- ドメインスキル：データ分析を行う対象となる業界や分野の知識や経験です。ドメインスキルがあると、データの背景や意味を理解しやすくなり、より適切な分析方法や解釈ができます。
データサイエンティストになるためには、これらのスキルをバランスよく身につける必要があります。しかし、すべてのスキルを高いレベルで習得するのは容易ではありません。そのため、自分の強みや興味に合わせて、専門性や幅広さを追求する方針を決めることが大切です。
データサイエンティストの転職先の選び方
データサイエンティストとして転職する際には、自分のキャリアプランや目標に合った企業を選ぶことが重要です。データサイエンティストの転職先を選ぶ際には、以下のようなポイントに注意してください。
データサイエンティストの役割と評価
データサイエンティストは、企業によって求められる役割や評価が異なります。例えば、データサイエンティストが主体的に分析課題を設定し、ビジネスに貢献することを期待される企業もあれば、他部署からの依頼に応えることが主な業務となる企業もあります。また、データサイエンティストの成果や貢献度をどのように評価し、報酬やキャリアアップの機会を与えるかも企業によって異なります。自分がどのような役割や評価を望むかを明確にし、それに合致する企業を探すことが大切です。
データサイエンティストのチームと文化
データサイエンティストは、単独で仕事をすることは少なく、他のデータサイエンティストやビジネスパートナーと協力してプロジェクトを進めることが多いです。そのため、データサイエンティストのチームや文化についても、転職先を選ぶ際の重要な要素です。例えば、チームの規模や構成、メンバーのスキルやバックグラウンド、チームのリーダーやマネージャーの在り方、チームのコミュニケーションやフィードバックの方法などです。自分がどのようなチームや文化で働きたいかを考え、それに合う企業を探すことが大切です。
データサイエンティストの業務内容と成長機会
データサイエンティストは、業界や分野によって、扱うデータや分析手法、分析目的や成果物が異なります。そのため、データサイエンティストの業務内容や成長機会についても、転職先を選ぶ際の重要な要素です。例えば、自分が興味や経験のある業界や分野で働きたいか、新しい業界や分野に挑戦したいか、自分が得意や苦手な分析手法やツールを使う機会が多いか少ないか、自分が目指すスキルやキャリアに必要な分析手法やツールを学ぶ機会があるかなどです。自分がどのような業務内容や成長機会を求めるかを考え、それに合う企業を探すことが大切です。
データサイエンティストの転職活動のコツ
データサイエンティストの転職活動には、以下のようなコツがあります。
ポートフォリオの作成と公開
データサイエンティストの転職活動において、ポートフォリオは非常に重要な役割を果たします。ポートフォリオとは、自分が行ったデータ分析のプロジェクトや成果物をまとめたものです。ポートフォリオを作成することで、自分のデータ分析スキルや実績を具体的に示すことができます。また、ポートフォリオを公開することで、自分のデータ分析スキルや興味をアピールすることができます。ポートフォリオを作成する際には、以下のような点に注意してください。
- プロジェクトの背景や目的、仮説や手法、結果や考察、提案やアクションなどを明確に記述すること。
- データの出典や処理方法、分析手法やツールなどを詳細に記述すること。
- 分析結果をグラフや表などで分かりやすく可視化すること。
- コードやデータなどをGitHubやKaggleなどのプラットフォームで公開すること。
スキルの証明と更新
データサイエンティストの転職活動において、スキルの証明と更新は必須です。スキルの証明とは、自分が持っているデータ分析スキルを客観的に評価することです。スキルの証明をする方法としては、以下のようなものがあります。
- 資格や検定の取得：データ分析に関する資格や検定を取得することで、自分のデータ分析スキルのレベルを証明することができます。例えば、PythonやRなどのプログラミング言語や、統計学や機械学習などの分野に関する資格や検定があります。
- コンペティションやハッカソンの参加：データ分析に関するコンペティションやハッカソンに参加することで、自分のデータ分析スキルを実践的に試すことができます。例えば、KaggleやSIGNATEなどのプラットフォームで開催されるコンペティションや、企業や団体が主催するハッカソンがあります。
ネットワークの構築と活用
データサイエンティストの転職活動において、ネットワークの構築と活用は有効です。ネットワークとは、自分と同じ分野や業界に関心や関係のある人たちのことです。ネットワークを構築することで、自分のデータ分析スキルやキャリアに関する情報やアドバイスを得ることができます。また、ネットワークを活用することで、自分のデータ分析スキルやキャリアに関するアピールや紹介を受けることができます。ネットワークを構築する方法としては、以下のようなものがあります。
- SNSやブログの活用：SNSやブログを活用することで、自分のデータ分析スキルや興味を発信することができます。また、他のデータサイエンティストやビジネスパートナーと交流することができます。例えば、TwitterやLinkedInなどのSNSや、MediumやQiitaなどのブログがあります。
- イベントや勉強会の参加：イベントや勉強会に参加することで、自分のデータ分析スキルや知識を学ぶことができます。また、他のデータサイエンティストやビジネスパートナーと出会うことができます。例えば、PyDataやRStudioなどのコミュニティや、企業や団体が主催するイベントや勉強会があります。
まとめ
以上、データサイエンティストの転職について、市場動向と求められるスキル、転職先の選び方、転職活動のコツについてお伝えしました。データサイエンティストは、今後も需要が高まる職種ですが、転職には慎重に準備することが必要です。自分のスキルやキャリアに合った企業を見つけるために、この記事を参考にしてください。データサイエンティストとしての転職を成功させることを応援しています。
