データサイエンティストまでの道のり

はじめに

マルマウンテンです。
データサイエンティストとして本格的にジョブを始めるのに２回ほど転職しました。
本投稿では、その道のりについてや身につけた技術を記載します。
「へー、こんなキャリアもあるんだ。」と理解していただければ幸いです。

1社目でのキャリア

プリセールスとして入社しました。
なぜプリセールスかというと、ビジネス力を身につけるためです。
あとは、浅く広く技術を学びたかったこともあります。
展示会へ赴き、さまざまな会社と交流をすることもでき楽しかったです。
そのかわり苦労もありました。

• エンジニアの人と一緒に開発したいという思いが強くなる

• データサイエンスについて社内交流がない

• プライベートの時間を勉強する時間にたくさん割り当てる必要がある

苦労をプラスへ変換するために、積極的な行動をしてきました。

• エンジニアの人が受講する勉強会やセミナーに混ざる
  プリセールスとして技術力を高めて受注につなげたいと意見を出して、参加しました。

• データサイエンスの交流はコンペで黙々と参加
  Kaggleなどで前処理の方法や可視化についてのノウハウを学べました。

• 自己投資として、資格や本を買って学ぶ
  応用情報技術者試験や統計検定に申し込み、モチベーションを保ちながら勉強してました。

一番オススメなのは、若いのに知識豊富で色々学ばせてみようと社内の人に思ってもらうことです。
そうすることで、どんどんセミナー参加やシステムのデモなどをやらせてもらえるようになり、自分のスキルとして定着していきます。
でしゃばってアピールするのも大切です。その分、結果を出すことが必要になってくるためアウトプットも大事です。
しかし、展示会やセミナーなどで社外の環境を見ると、転職してスキルを上げたいなと思ってしまいました。
そこで、スキルアップのために専門性を身につけたいと思い、研究職へ転職しました。

2社目でのキャリア

研究職として入社しました。
専門的な能力を身につけるためです。
生成AIをはじめとして、統計学や画像処理も学ぶことができました。
学会への参加や、英語の論文をたくさん読む機会もあり英語の能力も高めることができました。
研究職の仕事柄、めちゃくちゃ頭のいい人たちと一緒に仕事ができることもあり、学ぶことが多くありました。
特許のことや、解析に必要なデータについても今まで自分が知らなかった分野について教えてもらうことができ、恩返しができるように解析やデータ収集アプリの開発に専念することができました。
研究職の皆さんと共に技術力を高めることができたこともあり、非常に有意義な時間でしたが、
次のキャリアとしてはビジネスにより一層関わっていきたいと思い、キャリアアップすることに決めました。

3社目でのキャリア

データサイエンティストとして入社しました。
リモートワークと出社の交互でデータ解析を中心に行なっております。
データサイエンティストはさまざまな部署の人たちと関わり、問題を解決することもあり、出社することもあります。
出社して実際に体験したりモノを見たりして理解を深めていくことも大切です。
入社先によってはWebサービスをメインにしている場合はフルリモートでもデータサイエンスを行うことはできると思います。
私もキャリアアップとしてフルリモートでデータサイエンティストとして活躍できるようにスキル向上をしていきたいです。
今まで培ったプリセールスとしての能力をプロジェクトメンバーとのコミュニケーションで活かすこともでき、ビジネスの指標であるKPIなどに関わることもできています。
統計的仮説検定の説明などもすることもあり、教育役としても業務を行なっております。

まとめ

3社目まで紆余曲折ありましたが、データサイエンティストとして必要なビジネス力、エンジニア力、データ解析力を着実に身につけることができています。
しかし、データサイエンスに関しても日進月歩のため引き続き学んでいく必要があります。
どんどん市場価値を高めて、キャリアアップを目指しています。