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【本題】
データサイエンティストはマネジメントを重要視すべきという話です。
データサイエンティストのキャリアを伸ばすためには様々なスキルを持つ人材を集めて、様々なビジネス課題を解決できるチームを作ることで価値が出せます。
そのため、データサイエンティストとしてマネジメントスキルを持っていることは非常に重要であり、しっかり向き合うべきスキルであるという話をまとめていきます。
データサイエンティストとしてマネジメントを嫌う方も一定数います。手を動かす時間が減って、技術から遠ざかってしまうことに嫌悪感があるからです。
しかし、価値を出すにはマネジメントをした方が圧倒的に楽です。
バランスはあるにせよ、キャリアを伸ばすためにはマネジメントは重要な要素になります。
関連記事は下記が参考になりますので、ぜひご覧ください。
では、本題に移ります。
データサイエンティストは求められるスキルが多い
データサイエンティスト協会のスキルチェックリストによるとデータサイエンティストに必要なスキル項目は572項目もあります。
スキルのカテゴリを取ってきても下記のように多くのスキルがあり、データサイエンティストとして必要なスキルは幅広いと理解できます。
しかし、すべてのデータサイエンティストがすべてのスキルを網羅的に知っておくべきであるかというと、そうでもないです。
これらはビジネス課題を解決するために必要なスキルです。すべてのスキルを知っておかなければビジネス課題を解決できないかというとそのようなことはありません。
というより、すべてのスキルを1人で身に付けるのはほぼ不可能であると諦めてしまった方がいいでしょう。
そのため、自分が強みとできるスキルを身に付けて選択して、スキルを身に付けることが重要です。
足りないスキルは他の人に補ってもらう考え方を持つ
足りないスキルは他の人に補ってもらうことが重要です。
データサイエンティストとして、すべてのスキルを自分1人で身に付けることは非常に難しく、諦めましょう。
どんなデータサイエンティストも同じです。（稀にすべてがハイスキルのスーパーマンはいますが）
そのため、足りないスキルは互いに補完しながらビジネス課題を解決することが重要な考え方になります。
これを実現するために重要なことがチーム作りです。
様々なスキルを持つ人材をチームとして束ねて、あらゆるビジネス課題を解決できる組織を作り上げることが重要になります。
イメージは下記です。
エンジニアリングに強みを持つ部隊、サイエンス力に強みを持つ部隊、ビジネスに強みを持つ部隊を持つことで、あらゆるビジネス課題を解決することができます。
あらゆる人材を束ねて、チームとして課題解決力を持つことが重要になります。
一人ですべてのスキルを持つことは難しいため、あらゆる人材と協力して課題解決することが効率よく価値を出す方法です。
リーダーは幅広い知識を持っておくことが重要
リーダーは幅広い知識を持っておくことが重要になります。
前述したようにあらゆる人材とチームを組むときにはリーダーは浅くとも幅広く知識を持っておくことが必要です。
ポイントは「ちょっとでも」わかることです。
浅くでも知っておくことで、チームメンバーと円滑にコミュニケーションすることができるからです。
知識を全く知らなければ、言っていることがわからず、マネジメントができません。
そのため、幅広い知識は必要であり、それがリーダーの条件です。
自分自身の強みとなる軸はしっかり持っておき、他の領域にもある程度の知識・スキルを有している状態が望ましいです。
この条件を満たすことでリーダーとしてチームをマネジメントする最低限の要件は満たせます。
幅広い知識を持つことを意識しておくことが重要です。
リーダーはビジネス課題に向き合うべき
リーダーはビジネス課題に向き合うべきです。
様々な人材を集めてチームを作る目的はビジネス課題を解決することになります。
そのため、リーダーとなるデータサイエンティストはビジネス課題を解決することが重要であり、チームの価値を最大化することをミッションに持つべきです。
そのため、割合は異なれどビジネス的な力は一定必要であり、分析の依頼元に対して、それ相応の価値を提供することが求められます。
リーダーは必ずビジネス課題に向き合って、価値提供する姿勢がないとチームメンバーも集まらないため、最重要なポイントです。
人を惹きつけるなにがしかの魅力を持つべき
チームのリーダーとして、人を束ねるにおいては人を惹きつけるなにがしかの魅力が必要です。
それがコミュニケーション能力なのか、技術的なスキルなのか、人柄なのかは様々あると思います。
なにかしらの魅力がなければ、チームを築くことはできません。
そのため、自身の強みを探して人を惹きつけるなにかを探すこともリーダーとしては重要な要素であり、マネジメントする上で大切なポイントです。
必ず、人には魅力があります。
他者から見た時の自身の魅力に気付き、磨くことが大切です。
データサイエンティストとしてリーダーになるために、なにかしらの魅力を武器に周囲の力を借りられる人材になりましょう。
リーダーは価値高い存在となる
リーダーは価値高い存在になります。
データサイエンティストとしてキャリアを伸ばしていく上でも非常に重要な経験・スキルです。
周囲の力を借りられるのであれば、最新の技術をメンバーの力を借りてすぐにキャッチアップすることもできるし、メンバーと議論をしながら自身の思考をブラッシュアップすることもできます。
一度マネジメント経験を積んでしまえば、自身の仕事の広がりや経験が大きく向上します。
これにより、データサイエンティストとして発揮できる価値の大きさが向上します。
データサイエンティストとしてキャリアを伸ばすために、マネジメントスキルは必ず必要と言っても過言ではありません。
自身のキャリアを伸ばすために、マネジメントスキルを身に付けてステップアップしましょう。
今回は以上です。
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