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未経験転職のための、データサイエンティストの業務内容紹介

ずー@データサイエンティスト転職

今回記事を書いた背景

こんにちは！
ずーと申します。

未経験からデータサイエンティストに転職して4年が経とうとしています。
ありがたいことにいろんなプロジェクトに参画させていただいていますが、
その都度、仕事内容が大きく異なり、データサイエンティストと言ってもいろんな立ち回りがあるんだなあと実感しております。

転職前はデータサイエンティストと言えばAIモデルを実装して何かしらソリューションを作っていくイメージがあったのですが、いざ業務をしてみると、AIのモデルづくりはデータサイエンティストの業務のほんの一部かつ、データサイエンティストの定義が企業によって違い、曖昧だなと感じました。

今回記事を書いた理由は、これからデータサイエンティストに転職する方に向けて、本記事で示すどのデータサイエンティストになりたいか考える機会を設け、かつ転職時のミスマッチを防ぐために書きました。

本記事ではデータサイエンティストの業務内容について深堀していきます。

また、未経験で転職する際の、効果的な職務経歴書の書き方や、面接の対策に関する記事もございますので、同時にご覧いただけたらと思います。

それでは始めましょう！


自己紹介

本題に入る前に私の自己紹介を簡単にしておきます。


ずー

・名前
　　　「ずー」
・Xアカウント

・instagramアカウント

新卒で日経大手電機メーカーの設計開発職に就職
自分自身の今後の市場価値に不安を感じたのと最先端の技術で世の中を変革させたいという思いの元、新卒４年目で未経験でデータサイエンティストへ転職。

キャリアチェンジ後は、データを用いた製造現場のDX推進(いわゆるスマートファクトリー)や、データから新規ビジネスの仮説検証、さらに現在ではデータサイエンティストとして物体検出技術を使った自動運転技術の開発に従事している。

【(参考)保有資格】
・統計検定2級
・基本情報技術者
・応用情報技術者
・AWSSAA
・AWSSOA
・G検定
・E資格
・Python3エンジニア認定データ分析試験
・データサイエンティスト検定リテラシーレベル

経歴

データサイエンティストとは


本記事を読んでいる時点でご存じの方は多いと思います。

昨今ではインターネットの普及により、様々な企業にてビックデータと呼ばれるデータが沢山存在する状態となっています。
そのビックデータの誕生により企業のデータを専門的に扱う人材のニーズが高まり、データを専門に扱う専門職としてサイエンティストと呼ばれる方々が誕生しました。

データサイエンティストはそのデータを使って分析を行っていくことによって、経営課題の解決、新規ソリューションの検討、プロダクトの改善等を行っていきます。

データサイエンティストの業務内容

本題に入ります。
データサイエンティストの業務としては大きくは、「データエンジニア」、「データアナリスト」、「AIエンジニア」の３つに分かれます(おそらくもっと細かくあるのですが、代表的なものはこの３つかなと思います)。
上記３つのどれかを専属で担当することもあれば、データサイエンティストとして３つすべてを行う企業もあります。

１.データエンジニア

データの収集・加工・管理・分析をするための データ分析基盤作りを行います。いわゆるインフラシステムを作ります。分析基盤が完成すると、データの収集・整理を行うためのデータパイプラインを作ります。

一昔前まではPCローカルで分析する人が多かったのですが、クラウドシステムの普及により、クラウド上で分析・データ管理を行うことが多くなりました。そのため、その基盤を整える仕事の需要が伸びました。

AWSやAzure、GCPなどのクラウドの知識が前提で必要で、かつPython、Java、SQLの知識も必要で多岐に渡ります。

基本的にいきなりデータエンジニアになるのはかなりハードルが高く、口述するAIエンジニア・データアナリストを経てデータエンジニアになる人が多いです。

２.データアナリスト

１で構築した分析基盤を使用してデータの処理・分析を行います。

Python等の技術のほかに統計的な知識も必要になります。データの分析が正しく行われないと、正しい解が出ないため、この分析業務は非常に重要な工程の一つとなります。

データ分析後はダッシュボード等を作成し、クライアントに課題解決や改善提案を実施します。その際にプレゼンテーションスキルも求められてきます。

３.AIエンジニア

AIエンジニアは、データから機械学習等を使い、予測モデルを作る仕事になります。

予測モデルを作成し、精度を上げることが目的なので、Pythonや統計的知識のほかにも、機械学習の知識・実装スキルが求められます。

DSにおける転職活動の際の注意点

データサイエンティストという職業はかなり曖昧で、AIエンジニアをデータサイエンティストと求人票に記載していることもあれば、データエンジニアをデータサイエンティストとして記載している場合もあります。

そのため、安易に何も考えずに応募するとミスマッチが起こる可能性があり、求人票をよく読んだり、面接時にしっかりと聞いておく必要はあります。

またメーカー等の事業会社でありがちなのが、データサイエンティストとして募集しているのにソースコード等は一切書かず、外注しているというパターンも多くあります。その場合クライアントと折衝してKPI設計を行ったり、課題解決の提案を行ったり等、いわゆる上流がメインの仕事になります。

まとめ

データサイエンティストの仕事内容は多岐に渡るため、転職時の求人票もかなり曖昧です。
入った後に後悔しないためにも、まずは自分自身がどのデータサイエンティストになりたいのか、よく考えてから、応募するようにしましょう。

また、それを踏まえたうえで、受けている企業はどのデータサイエンティストなのか、面接官に聞いたりなどして、少しでもミスマッチを防ぎましょう。

最後に、未経験でデータサイエンティストへ転職を考えている人のために内定をいただくまでのノウハウをまとめたPDF資料を無料で配布しています。同時にデータサイエンティスト転職のサポートやご相談も受け付けております。
詳しくは下記公式LINEからご確認ください

少しでも皆様のお力になれたら幸いです。

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