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- データサイエンティストって将来どうなるの？
- データサイエンティストでキャリアって築けるの？
- データサイエンティストの将来のキャリアプランはどんなもんがあるの？
データサイエンティストのキャリアプランってどのようなものがあるんだろう？と悩んでいる人も多いのではないでしょうか。
データサイエンティストの将来的なキャリアを調べようとしてもあまりヒットしません。
なぜなら、データサイエンティストはここ最近で注目を浴び始めた職業だからです。
まだ、データサイエンティストがどのような職業でどんな将来性があるのか見通せている人は多くありません。しかし、実際にはデータサイエンティストは後出しでキャリアプランを形成できる数少ない職業です。
本記事では長年データサイエンス業界に身を置く筆者自身の体験も踏まえて、データサイエンティストのキャリアプランについて解説していきます。
今回は未経験の方にも現役のデータサイエンティストにも役に立つ情報をまとめましたので、最後までご覧ください。
この記事を読むと、将来的なデータサイエンティストのキャリアプランが想像できるようになります。
結論は下記です。
- データサイエンティストはキャリアは不透明なの？
→多彩なキャリアがあるオススメの職業！最近登場した職業なのでみんな知らないだけ！ - データサイエンティストのキャリアプランって？
→データサイエンティストは役割ごとに様々なキャリアプランがある！ - 「ビジネス型」のキャリアプランは？
→重要なビジネスの意思決定を推進するマネジメントロール！ - 「サイエンス型」のキャリアプランは？
→プロダクト全体の方向性を決定するプロダクトマネージャーロール！
→技術力で先進技術を推進するスペシャリストロール！ - 「エンジニアリング型」のキャリアプランは？
→システム全体の設計方針を決定するシステムマネージャーロール
それでは本題に移ります。
「データサイエンティスト」はここ数年で登場した職業
データサイエンティストはここ数年で登場した職業です。
近年IT技術の発展に伴って、データの重要性が増してきています。そのような市場環境に沿うように「データサイエンティスト」という言葉が徐々に使われるようになりました。
しかし、まだまだマイナーな職業であり、どのような役割を担うのかは世間一般には知られていないことが多いです。
そのため、現状のデータサイエンティスト自体が詳しく定義されておらず、現状が定義されていない中で将来性が見通せないという点が指摘されます。
データサイエンティストはここ最近で登場した職業だからね。将来どのようなデータサイエンティストがいるかはまだ広く知られていないよ。
「データサイエンティストが」担う役割は多岐に渡りロールも様々
データサイエンティストを大別すると「ビジネス型」「サイエンス型」「エンジニア型」の3つのタイプに分けられます。データサイエンティスト協会が実施した調査結果においても3つのタイプに分けられて調査が実施されています。
- 「ビジネス型」：ビジネス課題を抽出し、データを分析・活用して課題を解決できる人材
- 「サイエンス型」：統計学、人工知能などの情報科学系の知識を理解し、統計ソフトなどを用いた専門的な分析ができる人材
- 「エンジニア型」：データ分析を目的とし、プログラミング知識を使ってデータの収集、加工やシステムへの実装、運用ができる人材
このように一概にデータサイエンティストといっても、求められるスキル・役割は様々です。⇒各役割の仕事内容を詳しく知りたい方はコチラ
しかし、共通する部分としては「データ」というどの業界・どの会社・どの部署でも用いる汎用性が高い専門性を持っています。
そのため、「データ」を基軸に様々な役割へと派生することができるため、非常にキャリアプランが幅広い職業です。
データサイエンティストの真髄はここにあり、限定的なキャリアプランではなく、「データ分析」を軸に自身の得意・不得意を考えて後からキャリアを形成できる数少ない職業です。
データサイエンティストの「専門性」は「汎用的に」使えるよ。だから、後からキャリアを考えられることがすごくメリットだよ。そんな職業は他にないね。
データサイエンティストは今後も需要が高まり将来性は抜群
データサイエンティストは多くのキャリアプランがあり、将来性は抜群です。
さらに、DXの流れを受けてデータサイエンティストは今後さらに不足されると予想されています。そのため、ますます需要が高まっていく職業です。
今後、さらにデータサイエンティストが担っていく領域は増えていくことが予測されます。
データサイエンティストの将来性については下記の記事で詳しく解説しています。気になる方はぜひご覧ください。
データサイエンティストは将来が有望だよ。今後ますますデータサイエンティストが担う領域が増えていくよ。
「データサイエンティスト」のキャリアプラン4つ
キャリアプランが幅広いデータサイエンティストですが、筆者の長年の経験を基に代表的なキャリアプランを4つ紹介します。
- 重要なビジネスの意思決定を推進するマネジメントロール
- プロダクト全体の方向性を決定するプロダクトマネージャーロール
- システム全体の設計方針を決定するシステムマネージャーロール
- 技術力で先進技術を推進するスペシャリストロール
詳しく解説していきます。
重要なビジネスの意思決定を推進するマネジメントロール（ビジネス型）
「データ」を活用して、重要なビジネス判断を推進するマネジメントロールです。
ビジネス全体を動かす経営陣に名を連ねる役割です。
ビジネスはさまざまな要因によって変化します。そのため、どのような要因で売上が変わっているのか、把握することが難しいです。これは事業の規模が大きくなればなるほど、ビジネスを動かす要因の把握は難しくなります。
そのような環境の中で、企業の経営陣は「迅速な意思決定」が求められます。そこでデータ分析を活用した「意思決定のサポート」にデータサイエンティストが活躍します。
複雑なビジネスの意思決定のサポート
ビジネスの要因をすべて明らかにすることは不可能です。そのため、データサイエンティストはビジネス判断をする上で重要なポイントを見極めて、その重要なポイントを深ぼって分析します。
分析結果を経営陣に共有しながら、事業の向かうべき方向性を明確にしていくことがミッションです。これにより、「より正確」かつ「より迅速な」意思決定を促すことができます。
近年は急激な速さで市場環境が変化して、事業状況がますます把握しにくくなっています。そのため、「データ」を活用して、重要なビジネスの意思決定を推進する役割は今後さらに求められていく役割となっていきます。
データを事業の意思決定に使うんだ。経営陣でも事業がどのような状況なのか把握することは難しいからね。そこにデータ分析の力を使うよ。
プロダクト全体の方向性を決定するプロダクトマネージャーロール（ビジネス型×サイエンス型）
「データ」を活用して、プロダクトの価値を最大化させるプロダクトマネージャーロールです。プロダクトとは、ECサイトやスマホアプリなどのサービスを指します。
近年でのプロダクト開発では、グロースハックという概念が一般化してきています。
グロースハックとは「プロダクトのデータを分析しながら、仮設検証を繰り返してプロダクトを成長させていく」ことです。
グロースハックで重要なポイントは「データ分析を活用した改善サイクル」を作ることです。
データ分析を活用したプロダクトの改善サイクルをつくる
改善サイクルをつくるには、「仮説を考え」、「実行して」、「検証する」必要があります。この一連のサイクルをつくるためにデータは非常に重要です。
プロダクトの改善に必要となる情報をデータで明らかにしながら改善を繰り返していきます。そのため、データが取得できるようにプロダクトを設計しておく必要があります。
また、データサイエンティストの活躍ポイントとして、「レコメンドシステムの構築」があります。
プロダクトから取得したデータを活用したレコメンドシステムの構築
最近では、各ユーザーの利用データから興味・関心を特定して、類似の商品やコンテンツをおすすめする「レコメンドシステム」によって売上が大きく変わります。
規模が大きくなると、レコメンドシステムの精度1つで数億円単位の売上が作られる重要な機能です。このレコメンドシステムにより、プロダクトの価値を大きく向上させることができます。
このようにプロダクトを価値高くするために、データを活用することは重要です。
そのため、プロダクトの改善に長く携わっているデータサイエンティストがプロダクト責任者になって全体の方向性を決めていくことが十分考えられます。
データを取得するも含めて考えないといけないからね。データ分析でプロダクト改善に長く関わっていると、プロダクトにすごく詳しくなるよ。そのままプロダクトマネージャーになるロールが考えられるよ。
システム全体の設計方針を決定するシステムマネージャーロール（エンジニアリング型）
「データ」を最大限活用するためのシステムを構築するシステムマネージャーロールです。
データ分析を効率よく行うにはシステムが重要です。いかに顧客のデータを活用しやすい形で管理するか？ということがデータ活用を推進する上では大切です。
昨今のDXの流れを受けて、システム構築には「データ活用」の観点が最重要です。そのため、「データ活用」を推進するための、システム設計にデータサイエンティストが活躍します。
データ活用を推進を目的としたシステム設計
重要なポイントは「データ活用」するのはデータサイエンティストだという点です。データサイエンティストが効率的に分析しやすいシステムを構築することが重要です。
そのため、データ分析を深く理解した上でシステムを設計することが求められます。
このようにデータ活用を推進するためのシステムを構築するシステムマネージャーの役割は今後さらに必要となってきます。
データ分析の効率はシステムに大きく依存するよ。優れたシステムであればデータ活用はものすごく進むよ。だから、今後はシステムを作る人材はますます重要になるよ。
技術力で先進技術を推進するスペシャリストロール（サイエンス型）
「データ」を活用した先進技術の社会実装を推進するスペシャリストロールです。
近年では、ハード面・ソフト面問わずあらゆる技術が進歩してきており、社会への実装も進んでいます。
そのような新たな技術を社会実装するためのスペシャリストとしてデータサイエンティストが活躍します。
新たな技術を社会実装するスペシャリスト
このロールではデータサイエンティストの知識だけではなく、他のドメインの知識が不可欠になります。具体例は下記です。
- 「ドローン技術」×「画像認識技術」→災害現場のモニタリングの実現
- 「タクシー業界」×「需要予測技術」→ダイナミックプライシングの実現
「ドメイン領域」×「データ分析技術」の掛け合わせになるため、特化型の「スペシャリスト」の役割になります。
最先端の技術領域を切り開いていく人材となるため、求められるレベルも高いものがありますが、今後さらなるテクノロジーの発展が見込まれる現代においては欠かせない役割となってきます。
技術力で戦っていくデータサイエンティストだよ。最先端の技術領域を切り開いていく人材だよ。今後のテクノロジーの発展には欠かせない人材だからますます需要は増えていくよ。
キャリアアップには必要なスキル・経験を選択して学んでいくことが重要
データサイエンティストの将来のキャリアプランは様々な派生形が期待され、非常に将来性の高い職業です。すべてのキャリアプランに求められるスキル・役割を一人の人間で担うことは不可能です。
そのため、重要なことは将来どのようなキャリアを描いていきたいかを想像した上で、キャリアに応じたスキル・経験を積むように行動することが重要です。
キャリアが明確に決めきれない方はまずは幅広い経験をすることが重要になります。
データサイエンティストは後出しでキャリアプランを描ける点が強みですので、少しづつ経験値を増やしながら、時代の流れや自身の強み・興味などを複合的に考えて徐々にキャリアプランを検討していくことが望ましいです。
データサイエンティストは色んなキャリアプランがあるから将来性が有望だよ。また、自分の強みに合わせてキャリア設計できるから少しづつキャリアを考えていけることがメリットだよ。
【まとめ】データサイエンティストは将来有望で様々なキャリアプランがある
データサイエンティストは将来有望で様々なキャリアプランがあります。
まずは幅広く経験を積んでから自身の強み・興味を基にキャリアプランを考えていくことがよいでしょう。
下記、本記事のまとめです。
- データサイエンティストはキャリアは不透明なの？
→多彩なキャリアがあるオススメの職業！最近登場した職業なのでみんな知らないだけ！ - データサイエンティストのキャリアプランって？
→データサイエンティストは役割ごとに様々なキャリアプランがある！ - 「ビジネス型」のキャリアプランは？
→重要なビジネスの意思決定を推進するマネジメントロール！ - 「サイエンス型」のキャリアプランは？
→プロダクト全体の方向性を決定するプロダクトマネージャーロール！
→技術力で先進技術を推進するスペシャリストロール！ - 「エンジニアリング型」のキャリアプランは？
→システム全体の設計方針を決定するシステムマネージャーロール
本記事では「キャリアプラン」について解説しました。下記の記事でデータサイエンティストの魅力についてもっと詳しく解説しています。
データサイエンティストについて詳しく知りたい方はぜひご覧ください。
今回は以上になります。
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