突撃Q&A!現役エンジニアに聞くデータサイエンティストのお仕事
はじめに
IT企業で働く複数名のデータサイエンティストにアンケートを実施しました。これを読めば「データサイエンティストとして働くイメージ」がもっとリアルに想像できるかもしれません。
データサイエンティスト社員に聞いてみた!
データサイエンティストに興味をお持ちの方のために、気になることを聞いてみました。 就職前に学んでおくと良いこと、その後のキャリアについて、働き方、入社後の研修について話を聞きました!
データサイエンティストになるには、どんなことを勉強しておいたら良いですか?
数学 Excel Python R言語 コーディング
数学の中でも、特に『統計学』についての基礎は重要です。具体的には、統計検定2級レベルが最初の目標としては目安になります。
Excelは、集計やグラフ作成ができるようになっておくと良いです。PythonやR言語を使ったコーディングも出来るとさらに活躍の幅は広がります。
データ活用の事例収集もしておくと良いというお話もありました。課題、目的、手法、効果が何であるのかにも注目して全体像を理解した上でどのようにデータ活用ができるのか知っておくことが役に立つようです。
データサイエンティストのキャリアパスについて教えてください。
データサイエンティストは「ビジネススキル」「データエンジニアリングスキル」「データサイエンススキル」の3つのスキル領域が定義されていて、そのバランスによって目指すキャリアパスが変わります。
土日休みは取れますか?残業時間はどれくらいありますか?
休みはしっかりと取れています。残業は月20時間以内なので、それ程多くありません。
分析はやろうと思えばいくらでもやれることはあるため、自分の裁量で業務時間を調整可能なケースが多いです。
自分の裁量で業務時間を調整でき、残業も月20時間以内です。お休みもしっかり取得出来るとのことで、安心ですね。
入社後の研修内容について教えてください。
企業によって研修内容は様々ですが、一例としてどのような研修内容を行っているか聞きました。
基礎スキル(数学/統計、プログラミング、データベース)の実習後、実際のデータを用いた分析研修がありました。分析研修は、データを用いて解決する課題が設定され、自分の手で分析を行い、結果を報告会という形で教育担当へ発表して、教育担当の方がレビューをおこなうという内容でした。実際の分析プロジェクトの流れを体感することで、分析の各工程の意味が理解できました!
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