データサイエンティストとは、データを使って問題を解決する人のことです。
データサイエンティストって、なんかかっこいいですよね。パソコンの前で、難しそうなデータを扱って、表とかグラフにまとめて、経営陣にプレゼンする。最近ではAIなんていう技術を使っている。給料がよく（1000万も夢じゃない！）、リモートでも可能で、パソコンがあれば完結できる。できることなら、なりたい職種の一つですよね。
でも、文系だし、パソコンもエクセルやワードやパワポぐらいしか使ったことないし、30歳を超えてるし、プログラミングスクール行く時間やお金がない。
こういう方は多いと思います。当然わたしも同じです。
でもこういう方にこそ適した、データサイエンティストへの近道があります。
それは、社内データサイエンティストになることです。現職があることが条件になってしますが、とりあえず就職してから、社内データサイエンティストになればいいだけです。
社内データサイエンティスト
社内データサイエンティストとは、言葉の通り、自社内でデータを使って問題を解決する人です。
データサイエンスの勉強をして、未経験でデータサイエンティストとして就職できる可能性は非常に低いです。大学や大学院までデータサイエンス科や情報科で勉強した新卒なら、データサイエンティストとして就職することは可能です。
しかし、これをご覧になられている方は、そうではない、素人、初心者であるはずです。
なので、まずは社内データサイエンティストになって、社内で結果を出してから、データサイエンティストの経験者という肩書きを持って、改めてデータサイエンティストとして転職することをお勧めします。
データを正しく扱える人は多くない
とはいえ、会社でもデータを使える人はいるでしょう。その人が主にデータを扱っているでしょうが、本当に問題可決まで意味のあるデータ解析ができているでしょうか？
データを分析できることと、問題解決までできることは大きく異なります。ここを超えることができるかどうかでしょう。機械学習や深層学習などの最新のデータ解析を行なっても、問題解決に繋がらないことには、意味がありません。
今あるデータを使ってみよう
大体の会社にはデータがあります。顧客情報や商品の価格、勤務時間、残業時間、離職率、サイトのページヴュー、滞在時間、営業先の訪問回数、キャンペーン、DM回数など、さまざまなデータがあります。おそらく、あなたの会社にもデータはあります。
今あるデータを扱えるようになりましょう。PythonやRなどのプログラミング言語を使えるといいでしょう。とはいえ、まずはエクセルでもいいと思います。
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社内の問題点を考えてみよう
問題のない会社は存在しません。
当然そうですよね。利益の向上、時間効率化、離職率の低下、残業時間の短縮など問題山積のはずです。
では、その問題を解決するためにはどうすればいいでしょうか？
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データを使って問題点を可視化してみる
そこで、データを使うことを考えてみましょう。まずは、問題の程度を確認します。
利益の向上を例にすると、利益の推移、過去との比較、ライバル社との比較、業界全体との比較などを行い。問題の程度を確認します。
次に、その問題と関連しそうなデータを見てみます。
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データ分析をしてみる
問題に関連していそうなデータを分析します。回帰分析が有名です。
分析結果を見て、問題に関連しそうなものを改善することで、問題が解決することがあります。ここまで出来れば、社内データサイエンティストになったも同然です。データを使って、問題を解決したわけですからね。
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データサイエンティストの経験者
社内でデータサイエンスの経験を積めば、経験者として転職できる可能性が広がります。
何度も言いますが、未経験でデータサイエンティストとして転職することは無理ゲーです。
背景として、2021年10月時点でデータサイエンティストの後発者であること。大学でデータサイエンスを勉強している大学生が多く就職しつつあること。データサイエンスの勉強が以前より簡単になっていること。などがあります。
ですが、データを使って、実際の会社の問題を解決した経験があるデータサイエンティストであれが、話は別です。その経験が生きる会社であれば、転職可能です。経験者を必要としている会社は多い存在します。
なので、社内データサイエンティストになりましょう。
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