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- 自己理解の深め方
- データサイエンティストのキャリアプランに向いている人
データサイエンティストとして、自身が目指す方向性がわからないという悩みは多いです。
- ビジネスに興味あるけど、データサイエンティストとして機械学習を学んだ方がいいかな・・・
- 技術力で他の人と競える自身がない・・・
- モノづくりがしたいけど、高度な分析にも興味がある・・・
など、データサイエンティストとしてのキャリアの方向性を悩んでいる方はよくいます。
データサイエンティストとして自己理解を深めてキャリアの方向性を定めることは重要です。
なぜなら、キャリアプランの方向性を決めることで、自身が身に付けるスキル・身を置く環境が明確になるからです。
つまり、自身が行うべき行動が具体化されます。
しかし、中々データサイエンティストのキャリアを考えるコンテンツは世にないのが実情です。
そこで、この記事では筆者のこれまでのマネジメント経験・キャリア相談の経験を基に、各キャリアプランに向いている人を紹介していきます。
皆さまのキャリアの方向性の検討に少しでもお役に立てるように。
この記事を読むと、データサイエンティストのキャリアプランが理解でき、どのような人材がどう活躍しているかがわかります。
自身のキャリア検討を深める材料とすることができます。
本記事の前に下記の記事をまだお読みになっていない方は、下記の記事をご覧いただけると、より理解がしやすいと思いますので、ぜひ一度ごらんください。
では、本題に移ります。
自己理解を深める重要性
まずは、データサイエンティストが自己理解を深めるべき重要性について解説していきます。
データサイエンティストが自己理解を深めることが重要なのは、「自身に必要な行動が明確になる」からです。
自己理解を深めて、「将来目指したい姿」を定めることで逆算的に、「身を置くべき環境・企業」「自らに必要なスキル・経験」が見えてきます。
そうすることで、実際に自身が行うべき行動を具体化することができます。
「データサイエンティスト」という職業はかなり広範な範囲を指す言葉として使われています。
そのため、自身が目指すべき方向性あいまいになりやすいです。
だからこそ、自己理解を深めて、「将来目指したい姿」を考えることが重要です。
【前提】データサイエンティストのキャリアプラン
前提として、本ブログではデータサイエンティストのキャリアプランを5つに区分しています。
- データアナリスト型
データ分析により、意思決定をサポートする役割 - サービスグロース型
ビッグデータ活用により、サービスグロースをサポートする役割 - 製品開発型
データ活用により、製品開発・品質向上をサポートする役割 - データエンジニア型
データ基盤の構築により、データ活用を推進する役割 - AI開発型
ビッグデータを活用したAIアルゴリズムの研究・開発する役割
それぞれの役割については下記の記事で詳しく解説しているので、こちらをご覧いただけるとより理解を深めることができます。
ぜひ、ご覧ください。
データサイエンティストの自己理解の深め方
データサイエンティストの自己理解の深め方について解説していきます。
データサイエンティストの自己理解を深めるには、下記の3つの観点が重要です。
- 今のスキル・経験は？
- 興味はどこにある？
- なにを重視したい？
詳しく解説していきます。
今のスキル・経験は？
まずは、「今のスキル・経験は？」という点です。自身のスキル・経験の棚卸ですね。
- いままで経験してきたことがどのような領域なのか？
- どのようなスキルが身に付いているか？
- どのようなドメイン知識があるか？
など、自身の今までの経験を棚卸してみることが重要です。
注意点としては、自身で気づいていない特徴やスキルがあることです。
視野を広く持って、自分自身を見つめ直すことが大切になります。
視野を広く持つために、本ブログでは幅広くデータサイエンティストのキャリアプランを定義して、俯瞰した目線で考えられるようにコンテンツをまとめています。
ぜひ、参考にしてください。
興味はどこにある？
二つ目は「興味はどこにある？」という点です。自分自身の興味がどの領域にあるか、です。
- ビジネス価値を出したい？
- 色んな技術を知りたい？
- モノを作りたい？
- （特にこだわりはない？）
です。
ここは比較的考えやすいと思いますが、時に全部興味ある！という方もいます。
そのような方でも一度優先順位を付けてみることをおすすめします。
まずは、自分が一番興味あることを考えてみましょう。
なにを重視したい？
三つ目は「なにを重視したい？」という点です。
- 年収重視？
- やりたいこと重視？
- 働き方重視？
です。
データサイエンティストの中でも、需要が多くて稼ぎやすい役割もあれば、給料は低めだけど最新の経験ができる、など様々です。
自身の中で何を重視して選択するべきかは一度検討することをおすすめします。
このように、まずは大枠で自身がどのようなキャリアを目指していくかを考えることが大切です。
どれも大事・どれも興味あるという方も多いです。
しかし、すべてを求めることはできません。自身がどのようなものを強く望むのかを明確にすることが重要です。
各キャリアプランに向いている人
ここからは各キャリアプランに向いている人を紹介していきます。
上記の5つのキャリアプランで解説していきます。
「①データアナリスト型」に向いている人
「①データアナリスト型」に向いている人としては、「ビジネス価値を出したい」方が多いです。
また、「拘りがない」という方も「①データアナリスト型」に多くいます。
この理由は需要が高いからです。
データのビジネス活用を考えた時に、高度な分析ができる人材ではなく、適切にコミュニケーションが取れ、ビジネスの現場で活躍できる人の需要は高いです。
そのため、拘りがない人はこの役割に引き込まれる傾向があります。
需要が高くビジネスで活躍できるため、年収は高めの傾向があり、働き方は若干悪いことも多いです。
ビジネス現場で活躍して、年収を上げたいという方にはおすすめのキャリアプランです。
「➁サービスグロース型」に向いている人
「➁サービスグロース型」に向いている人は「モノを作りたい」という志向の方が多いです。
自身が手掛けたアプリ・サービスを世に出して使ってもらいたいという思いを強く持っています。
フロント側のエンジニアリングの経験や機械学習などのサイエンススキルを身に付けている人は適性があります。
やりたいことを重視したい人が多いです。
サービスリリース直前や障害対応などで、瞬間的に働き方が悪化することがあります。
開発を進めるという観点から、「順序だてて物事を進められる人」が多い傾向です。
自身のサービスを世に出したい！という方には非常におすすめのキャリアプランになります。
「➂製品開発型」に向いている人
「➂製品開発型」に向いている人は、特定領域のドメイン知識を持っている人が活躍しやすいです。
志向性としては「ビジネス価値を出したい」「色んな技術を知りたい」というモチベーションの方が多い傾向です。
データ分析の対象が意思決定を対象とするより、物理的な現象に対するデータ分析となるため、比較的研究が好きという側面もあります。
データ分析に熱中することができる方が多いです。
会社による部分はありますが、意思決定に関わる分析やサービスリリースなどがあまり多くないので、スケジュール管理が適切にできれば働き方は良好になります。
データ分析の力を信じて、データの力で製品開発に貢献したい！と思える方にはオススメです。
「④データエンジニア型」に向いている人
「④データエンジニア型」に向いている人は、エンジニアリング経験を積んできた人に多い傾向です。
特に、バックエンド側のシステムなどに携わって経験を積んできた人には適性があります。
志向性としては、システム作りをしたい人が多いです。
最新の技術を組み合わせて、仕組みを作ることにモチベーションを感じる人には向いています。
働き方の観点では、システムを構築することからなにかのエラー対応なので、夜間対応などといったことは考えられます。
突発的に働き方が悪くなる可能性はあります。
最新の技術を常に学び続けないといけない役割でもあるため、技術を学ぶことが好きな方にはおすすめです。
「⑤AI開発型」に向いている人
「⑤AI開発型」に向いている人は、とことん一つのことを突き詰めたい研究好きの方です。
一つのことをとことん考えて、仮説検証を繰りかえしながら、AIを開発していく役割です。
そのため、研究者としての気質が求められ、とことん物事を突き詰めてチャレンジしていく姿勢が必要です。
働き方としては、比較的会社の気質に依存することも多いです。
アウトプットが多く求められる会社もあり、企業の風土に依存します。
いままでアカデミックの世界で経験を積んでいた方であったり、R&D組織での経験が豊富な方にはおすすめです。
上記のように、いままでの経験や志向性によって、向いているキャリアプランはあります。
自身のいままでの経験・志向性に向き合って、どのようなキャリアプランを目指すか自己理解を深めていきましょう。
キャリアプラン・自己理解に迷ったら
自身のキャリアプラン・自己理解に迷ったら、直接ご連絡頂ければキャリア相談に乗らせて頂きます。
50人以上のデータサイエンティストのキャリア相談を経験した筆者の立場から、全力でサポートさせていただきます。
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自己理解を深めたら、転職サイトに登録しよう
自己理解を深めたら、転職サイトに登録することをおすすめしています。
自己理解を深めた上で、転職をすべきと判断するか、現職で頑張ると決断するかは個人の判断です。
自身が納得する形で、決断が出来ることが一番のため、熟考した結果を選択しましょう。
しかし、筆者が転職サイトへの登録をオススメする理由は「今後のキャリアを考える際に求人情報が参考になるから」です。
転職サイトに登録しておいて、求人情報を常に得られる状態にすることで、自身の視野も広がります。
データサイエンティストは市場を見る機会が少ない職業であり、自身から市場を見に行かないと情報は得られません。
常に情報を得られる仕組みを整えることが大切であるため、一度転職サイトに登録して、情報を収集しておくことをおすすめします。
自己理解を深めて目指すべきキャリアを実現しよう
今回は自己理解を促進するために、データサイエンティストの各キャリアプランに向いている人を紹介しました。
自身の自己理解を深めることで、自分が目指すべき姿を明確にすることができます。
自分が目指すべき姿が明確になれば、いまやるべき行動が具体化されます。
大前提として、データサイエンティストのキャリアは悩みやすいです。
しかし、考えることを避けてはいけません。
悩みながらでも少しづつ、キャリアプランを明確にすることが重要です。
時間をかけて、自身が目指すべきキャリアを実現させましょう！
今回は以上です。
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