【目指せデータサイエンティスト】未経験でどうやって実力を証明するの??

何の記事??

データサイエンティストは、「21世期最もセクシーな職業」と言われており、非常に人気の高い職業です。

ですが、現在のデータサイエンティストを見る限り「MBA取得者」「有名大学院卒業」などとても敷居が高く感じます。

そこで、この記事では上記のような箔はないけど本気で「データサイエンティスト」になりたい!という方向けにどのように実力を証明するのかを説明していきます。

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本記事の対象者

  • Python を勉強しているがこの先どう活かせるのか悩んでいる方
  • 未経験からデータサイエンティストを目指している方
  • データサイエンティストを目指すのに何から手をつけて良いのか分からない方
  • 現役エンジニアでデータサイエンティストにキャリアチェンジを考えている方

データサイエンティストとは

一般社団法人データサイエンティスト協会は、「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」と定義づけています。

つまり、改めて纏めるとデータを分析し今まで見つけ出せなかった事実を見つけ出すことでビジネス課題の答えを生み出す職業ということですね。

なぜ今注目されているのか?

上記の定義だけを見ると、マーケティングなどで元々あった職業では?と思われる方がいるかと思います。

そこで、なぜ今「データサイエンティスト」が注目されているのかに注目してみましょう。

データを分析するには大量のデータ(ビッグデータと呼ばれます)が必要となります。
近年、センサーや通信機器、さらにはネットワービスが非常に普及してきており ECサイトなどのデジタル領域だけではなく、リアルの場からもデータが取れるようになってきました。

そのためビッグデータを集めやすくなっただけでなく、クラウドの普及によりデータを処理するのに必要な高スペックなサーバーを気軽に使えるようになりました。

このような背景を踏まえてデータを分析しビジネスを加速させる職業「データサイエンティスト」が重要視されるようになりました。

データサイエンティストに必要な能力

それではデータサイエンティストに必要な能力を説明していきます。

データ分析手法(プログラミングやツール)

当然ですが、データを分析するための手法をスキルとして持っている必要があります。
この時真っ先にプログラミングだと言われることもありますが、この世には非常に多くの分析ツールが出ています。

例えば BIツールや、Excel であってもデータの分析はできます。

もちろん最終的にはプログラミングができるようになっておいた方が良いのですが、男女比率を出すためだけに何もプログラミングで集計する必要はありませんよね。

今ご自身が使えるツールの中でデータ分析に使えるものはないのか?(ご自身が既にスキルとして持っているものがないのかを振り返ってみてください)

データ分析 = プログラミングというのは危険だと感じています。

ビッグデータの取り扱い

先ほどプログラミングだけではないと記載しましたが最終的にはプログラムを書くことになります。

プログラムを書く時に文法などを学ばれる方は多くてもデータの取り扱いの学習をされている方が非常に少ないというのが印象です。

ビッグデータにはビッグデータなりの取り扱い方がありますので、是非学習してみてください。

こちらの本が非常に丁寧に説明されています。

統計学

次に統計学です。
データを分析するにもその分析手法や検定方法がわかっていないと「今まで見つけられなかった事実」を見つけ出すという本当の価値は発揮できません。

実際には例えば分散であったりのある程度の値は Python のメソッドで導き出すことができますが、それが意味する値を理解できていないと意味がありません。

統計学を全くやったことがない人であれば、以下の本がオススメです。

ビジネスの理解

ビジネスの理解」はおろそかにされがちですが、面接では自分の魅力を伝えられるところだと思っています。

特に未経験で全くIT業界ではないところからの転職を目指す方!!
実はものすごく武器になるんです。

転職者に期待することは「新しい風を社内にもたらしてくれること」です。

未経験であっても元々の営業職なのか運転手なのか料理人なのか、なんであってもプロフェッショナルとして仕事をしてきているわけです。

そのため元〇〇の私だからこそ出来るデータ分析の軸というのは大切になってきます。

解析しようとしている業界や事業についての知識や知見、トレンドなどの情報というのはドメイン知識と呼ばれ非常に大切なものです。

実力の示し方

やっと本題に入ります笑

先ほど説明したビジネスの理解については、面接などでの自分を採用することのメリットとなりますが、それ以外の方法を紹介します。

それはずばり・・・資格とデータ分析コンペです!!

資格

統計検定

統計学の必要性は先ほど記載したとおりで、やはり統計の知見があることは資格で証明することができます。

履歴書には統計検定2級から書いても良いでしょう。

非常に良いサイトがあり、合格体験談でも多くこのサイトが紹介されています。

bellcurve.jp

クラウドの資格

統計知識だけでなくエンジニアリング力も証明したいのであればクラウドの資格は圧倒的に有利です。

ただしこれらの資格は非常に難しいため持っていないことが採用の障壁になるとは考えづらいです。
しかし、ビッグデータをクラウドで取り扱う勉強として一度教本を読むくらいはしても良いのかなぁと思っています。

参考までにビッグデータ向けの資格を紹介します。

Google が出す Google Cloud Platform(以下 GCP)や Amazon が出す AWS が有名です。

◾️Professional Data Engineer(GCP)

cloud.google.com

◾️AWS認定ビッグデータ(AWS)

aws.amazon.com

Python資格

データ分析資格として、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」があります。

データサイエンティストとして転職する場合、Python の知識は習得しておきたいところです。

また、この後で紹介するデータ分析コンペに参加するに当たってもこの資格に合格するくらいの実力はつけておきましょう!

以下は Python 初学者からこの資格に合格する実力をつけるのにおすすめの本です。

データ分析コンペ

データ分析コンペを3つ紹介しますが、どれもトップクラスの成績をおさめていなくても挑戦し、自分で結果の提出までいくことが大切だと思っています。

懸賞金取れるほど優秀ではないから言わない・・・ではなく、挑戦したコンペについては積極的にアピールするポイントになると思います。

Kaggle

一つ目は世界的に有名なデータ分析コンペ「Kaggle」です。

www.kaggle.com

Kaggle は様々な企業がデータセットを公開しているだけあり懸賞金がかかっているものもあります。

Kaggle のコンペに積極的に参加したり自分の分析を公開している人のことを Kaggler と呼ばれ、面接官も Kaggler だったらとてもラッキーですね。
このように、Kaggleで結果を残すことはデータサイエンティストの実力を証明するものとなります。

また kaggle については非常に多くの本が出ています。

SIGNATE

次は日本で主流なデータ分析コンペ「SIGNATE」です。

https://signate.jp

先ほど説明した Kaggle は英語なのでちょっと・・・という方は SIGNATE をおすすめします。

SIGNATE では SIGNATE Career というデータサイエンティスト・AIエンジニアに特化したキャリア情報サイトを運営しているところも転職希望者としてはモチベーションが維持しやすいですよね。

career.signate.jp

Nishila

最後に紹介するコンペは「Nishika」です。

www.nishika.com

Nishika もSIGNATE 同様、日本語で展開されているデータ分析コンペです。
さらに 2020年6月頃には転職サービスも連携するようなので期待大です!

www.nishika.com

Nishika で忘れてはいけないのは、AI・データ分析に特化した QAサイトです。
質問とその回答を見るだけでも十分参考になりますので、コンペ参加の際は是非参考にしてみてくださいね。

www.nishika.com

宣伝

現在未経験者を含むエンジニアへのキャリアチェンジを目指している方をメンターとしてサポートしています。

まずは疑問やマッチするかなどお気軽にご相談くださいね。

menta.work

twitter もチェックしてもらえると嬉しいです!!

twitter.com

最後に

データサイエンティストは、非常に魅力的な職業である反面、敷居も高く感じますよね。
やはり現状としては、スキルの非常に高い専門的な職業であるがゆえにプログラミングなどにばかり目がいきがちですが、ご自身の強みを活かした転職ができると自ずと結果がついてくるかなと思っています。

【夢のエンジニアデビュー】エンジニア転職に絶対抑えておきたいサービス3選

何の記事???

現在 MENTA にて未経験を中心に、キャリアチェンジを目指される方のサポートを行なっています。

menta.work

何から手をつけて良いか分からない」というご質問を多くいただきます。

僕が思うに転職活動やキャリアチェンジで一番最初に行うべきは、
入りたい企業の具体的なイメージを持つこと」 と考えています。

そのために必要なサービスを紹介します!


本記事の対象者

  • エンジニア転職を考えてプログラミングを学んんでいる方
  • 企業選びに悩んでいる方
  • これからプログラミングを学ぼうとしている方

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Wantedly

一つ目は「はたらくを面白くするビジネスSNS」というコンセプトでサービスを展開している Wantedly です。

www.wantedly.com

Wantedly のおすすめポイント
  • 気軽なマッチング

Wantedly では、求職者が「話を聞きにいきたい」と採用担当者に意志を示すことができます。
いきなり選考に進むというよりも企業のポリシーが自分にマッチするかを確認できるのは凄く良いですよね。

  • 企業の魅力が十分に伝わる

Wantedly では条件面(給与など)の記載がありません。
もちろん最終的な決定の際には条件面は確認が必須ではありますが、考えてみると企業の魅力を見る以前に条件面でフィルターをかけてしまいますよね。

このように Wantedly では、企業の魅力を十分に見つめることができる点が非常にオススメです!


Paiza転職

二つ目は「ITエンジニア・プログラマ専門の転職サイト」の Paiza転職 です。

paiza.jp

Paiza転職のおすすめポイント
  • スカウトメール

Paiza ではスキルチェックという問題が用意されています。問題量が多いだけでなく対応しているプログラミング言語の数もとても多く対象とならない方はほぼほぼいないかと思います。

この問題を解くことでスキルが証明され、スキル面でマッチする企業からスカウトメールが届きます!

自分のスキルを見た上で欲してくれているので、その企業とは安心して次のステップに進めますね。

またこの時、「自分は Ruby を勉強しているのに他の言語のエンジニアを募集している企業から連絡が来た・・・」という事態になることが往々にあります。
実はプログラミングは、一つ言語を習得してしまえば割と他の言語は方言の違い程度で習得することができます。プログラミング全体の基礎知識が備わってるからこそ理解がしやすいのです。

なので、このような状況になったとしても異常に不審や心配せずにポテンシャルを見て声をかけてくれているんだなと捉えてくださいね。

  • 求人が厳選されている

Paiza転職では前述の通り、スキルを見て声をかけられるため「100% IT/Webエンジニア、プログラマ」求人となっています。

もちろん Paiza ではスカウトメールの他、自分で企業を探し「話を聞きたい」とアプローチすることも可能です!


リクナビNEXT

最後に紹介するのは、リクナビNEXT です。

next.rikunabi.com

リクナビNEXTのおすすめポイント
  • 求人掲載数の多さ

求人掲載数の多さでいえばリクナビNEXT はダントツです!
ベンチャーだけでなく大手企業の掲載も多くあり、関東圏以外の求人を探している場合は確実に一度は見ておきたいサービスです。

未経験というタグだったり、ポテンシャル採用というフィルターで検索しても多くの求人に出会えるので是非検索してみてくださいね。

  • 転職エージェントと出会える

リクナビNEXT に登録すると転職エージェントから連絡が来ることもあります。
やはり餅は餅屋ということで専門にしている転職エージェントとお話いただくと多くの気付きがあります。

実際に僕も転職をした時には転職エージェントに相談しました。

自分で求人を絞りきれないなどの悩みの相談にも乗ってくれますし、求人の提案もしてくれますよ。


最後に

企業選びにはひとそれぞれの軸があると思います。
それが給与面なのか世の中に衝撃を与えることなのか、華やかさなのか、、、挙げればキリがないですが、できるだけ自分にマッチする会社に出会いたいのは本音ですよね。

一個のサービスで全てを決め付けるのではなく、いろいろな視点を持って企業選びしてみてくださいね。

twitter もチェックしてもらえると嬉しいです!!

https://twitter.com/Jakunan522twitter.com

ピクサーの知りたくなかった事実!?

みなさんピクサーと言えば何を思い浮かべますか??

「トイストーリー」「カーズ」といったディズニーアトラクションになっているものも「レミーの美味しいレストラン」「アーロと少年」といった映画がメインのものまで多くの有名作がありますね!

そしてどれも魅力的なエピソード現実とファンタジーの中間にある綺麗なグラフィックはいつ見ても夢に惹き込まれる体験ですよね。


本紹介

ストーリーとテクノロジーで今まで誰もやらなかったことを成し遂げる信念のもと成長を続けたピクサーの語られなかった「お金」の話を惜しみなく語られた本を紹介します。

PIXAR 〈ピクサー〉 世界一のアニメーション企業の今まで語られなかったお金の話という本です。

これまで僕は PIXAR というのは誰もが憧れるアニメーション企業であり、これまでも順風満帆な成功ルートを辿ってきたんだと思っていました。

しかし、良い意味でも悪い意味でも、この本を読んで全く逆の印象を持ったのです。

この本ではピクサーがディズニーとの厳しい契約の中でここまでディズニーと対等になるまでの苦労と、株式公開に当たっての苦しい道のりが紹介されています。

その中でも、僕が注目して欲しいのは以下部分です。

  • トップダウンの似合わないピクサー文化の中で圧倒的カリスマの「スティーブ・ジョブズ」が厄介者とされていた背景
  • 株式公開に至る準備と様々な折衝
  • ゴールドマンサックスとモルガン・スタンレーという二大投資銀行に断れながらも、成し遂げた株式公開


おすすめの対象者

この本はピクサーのビジネス面を描いています。
アニメーション企業であるが故の難しさも多く、また大手企業(ディズニー)との厳しい契約についても書かれています。

ディズニー・ピクサーファンではなくても楽しめる内容になっています。

そこで僕が思うこの本を読んで欲しい対象者は以下のみなさまです。

  • 経営に興味がある人
  • イノベーションに興味がある人
  • スティーブ・ジョブズか好きな人
  • 株式公開のステップを覗いてみたい人
  • 米国企業の成長過程を知りたい人


最後に

この本はピクサーの厳しい時代のことを書いていて、非常に興味深かったです。

どこの企業もそうかもしれませんが、順風満帆なんて企業はあまり多くないのですね。