データサイエンスの分野では、AIや機械学習、ディープラーニングなどが急速に進化しています。
企業におけるデータサイエンスの活用を推進するデータサイエンティストは、近年ニーズが高まっており活躍の機会も増えています。
今回は、データサイエンティストの方が抱える悩みや転職事例をご紹介します。
目次
データサイエンティストのニーズと転職市場
近年のDXやAI技術の隆盛により、データサイエンティストのニーズが高まっています。
同時に給与面も大きく向上し、今後益々、注目される職種の一つです。
一方で、発展途上のこの職種においては、企業によって在り方や待遇が異なることもあります。
実際、データサイエンティストの市場ニーズと待遇が見合っていないケースも少なくありません。
データサイエンティストの方々にとっては、スキルアップを実現する方法を考えるだけでなく、会社選びも重要な要素となってきます。
自身の成長を追求するためには、自分に適した環境や成長機会を提供してくれる企業を選ぶことも大切です。
データサイエンティストがかかえる3つの悩み
では、実際にデータサイエンティストとして活躍する方は、どのような悩みを抱えているのでしょうか。実例をご紹介します。
悩み１：データドリブンなアプローチが尊重されない環境
データサイエンティストの悩みとして、大きいのが環境面です。
特にデータサイエンスに関するリテラシーが低い層、具体的にはフィールドセールスや経営層が、情報の活用や分析手法への理解が不足しているケースが目立ちます。
データドリブンな提案を行っても、「感覚」的な意思決定や行動が優先され、データドリブンなアプローチが適切に活かされず、さらなる検証も進められないという問題が生じます。
自身の役割を全うしたとしても、それが意思決定に活用されないとなると、やりがいを損なう方も多いのではないでしょうか。
悩み２：社内の評価と市場の評価が合わなくなった
データサイエンス分野における専門知識やスキルの重要性がますます高まっている状況下、データサイエンティストは、一般的にマネジメント層と同等の高年収のポジションとされています。
しかし、企業によってはデータサイエンティストをはじめとする技術職向けの評価制度が整備されておらず、スキルや経験に基づく市場価値と現在の年収とのギャップが生じているケースも少なくはありません。
悩み３：扱うデータが魅力的でない
また、扱うデータが魅力的かという観点も重要です。
既存のデータセットでは分析をし尽くしてしまったということもあるのではないでしょうか。
これ以上の深い洞察を得るためには、新たなデータを取得し、既存の分析結果と組み合わせたデータ分析が必要となりますが、新たなデータを入手するためには、調査費用やデータマネジメントプラットフォーム（DMP）の追加導入費用などが欠かせません、
データサイエンスへの投資を積極的に行っていない企業では、このような予算確保が難しい状況にあります。
データサイエンティストとしてのパフォーマンスを高め、自身のキャリアアップなどを目指すのであれば、転職も検討すべきでしょう。
データサイエンティストの転職事例
事例１：コンサルファームから事業会社
転職の動機
データコンサルタントとして様々なクライアント企業の支援を担当。
業務的な充実度はあるものの、外部コンサルとしてあくまで提言に留まる関わり方しかできないため、どこまでいっても外野である感覚があった。
この課題感を解消するために、改めて事業会社の一員として、データサイエンスを活かしながら事業/サービスにコミットしたくなり、転職を決意。
転職活動(エントリー/選考の内容)
事業会社のデータサイエンティストポジションにエントリー。
既存事業の収益改善に向けたデータ利活用と、社内向けのデータリテラシー向上を推進していくポジションにて内定。
転職後の変化
自身が分析した結果を事業の遂行まで活かすことができ、「当事者として事業とともに過ごす」ということを存分に味わうことができており、やりがいを感じている。
事例２：事業会社からコンサルファーム
転職の動機
事業会社でデータサイエンスを担当。
目先の事業活用を目的とした業務がメインとなるため、扱う分析手法、扱うデータが固定化されており、能力開発や経験の幅が限定的であるように感じた。
そこで、コンサルに転身し、いろいろな企業の事例を扱うことで、分析の知見や経験を拡大させたいという思いから転職を決意。
転職活動(エントリー/選考の内容)
大手コンサルファームのデータサイエンティストポジションのほか、データ分析に特化したコンサルファームのデータサイエンティストポジションへエントリー。
どちらも内定を得られたが、データに関する知見のみならず、MBA的な知見も得たいという思いから大手コンサルファームへ入社。
転職後の変化
事業会社時代では限定的であった分析対象のデータに関して、クライアントを複数担当。次々と新しいデータに関する知見を増やすことができた。
事例３：事業会社から大手事業会社
転職の動機
事業会社でデータサイエンティストとして、マーケティングでのビッグデータの活用を目的とした業務を担当。
しかし、自身のキャリアアップのために、より魅力的なデータ活用環境があり、扱う分析手法、データ、データサイエンスの事業の活かし方が巧みな企業に身を置きたいという思いが強くなり、転職を決意。
転職活動(エントリー/選考の内容)
大手事業会社と、データドリブンな事業開発をしているスタートアップのデータサイエンティストポジションをエントリー。
よりデータサイエンスに注力できる環境を優先し、大手事業会社へ入社。
転職後の変化
DS界隈でも有名なデータサイエンティストが上司におり、近い距離でDSの知見や経験を学ぶことができた。
データサイエンティストとしての将来のロールモデルとなる方が身近にいる環境となり、目指していくべき方向もクリアになり、充実したキャリアが描けている。
データサイエンティストの注目求人
求人１：電通デジタル｜【ST】データサイエンティスト【デジタル広告領域】
クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析および機械学習の実装を通じて、クライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援、またはマーケット課題に立脚した自社ソリューションの開発を実施します。
必須要件
・データ分析の業務経験
・基礎的な統計に関する知識
・SQLを使ったデータハンドリング
・PythonやR等を使って基本的なデータの前処理や分析、可視化ができること
・統計や機械学習、先端テクノロジーへの興味
・データやテクノロジーを使ってビジネス成果を創出する志向があること
求人２：TVer｜■データサイエンティスト / データアナリスト
民放公式テレビポータル「TVer」やテレビから大量に集まる視聴データを用いて、データサイエンティスト/アナリストとして課題解決の推進をしていただきます。
ビッグデータの分析においてフルマネージドかつスケーラブルなツールとしてGCP BigQueryを利用しています。
必須要件
下記いずれかのご経験を3年以上お持ちの方
・データ分析業務経験
・BIレポーティング（Redash / MetaBase / Looker / Tableau 等）開発、運用経験
・レポーティングのための SQLクエリ作成経験
・開発言語：Go / Java のご経験
・機械学習等分析フレームワーク：pandas / scikit-learn / pytorch / keras 等
求人３：NTTデータ｜【金融】金融機関向けデータサイエンティスト／データ活用コンサルタント
データサイエンティスト、またはデータ活用・分析コンサルタントとして、金融分野の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのデータ活用・分析をテーマに、コンサルティングをはじめとしてデータ活用基盤の導入・構築から、蓄積したデータの活用、データ分析まで、幅広い領域でご活躍いただくことが可能です。
必須要件
（下記のいずれかの要件を満たす方）
（現所属企業はコンサルティング会社、Sier、事業会社（ユーザサイド）などを問わずご応募可能です。）
1. 積極的に人とのコミュニケーションを図る事ができること
2. 新たな知識を吸収し、自ら調査・学習することに意欲的に取り組めること
3. 簡易的なSQLを扱えること
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