プロフィール

経歴

【基本情報】現在30代前半。男性。都内在住。

大学・大学院時代

・理系学部に入学。勉学に熱心なタイプではなく、大学生活を過ごす
・大学院に進学するも研究活動はほどよくこなし可もなく不可もなく大学院を卒業

ソフトウェア開発会社時代

・新卒でソフトウェア開発会社に営業配属で入社
・法人営業(特にメーカーを中心)を担当

転職活動時代

・自身のキャリアを再検討
・データサイエンティストに興味を持つ
・プログラミングや統計知識を勉強しながら転職活動を実施

データ分析会社時代(現)

【転職】
・未経験でデータ分析会社に就職

【~1年目】
・データサイエンスの基礎を学習
・プログラミング・統計知識・機械学習などを中心に学習
・未経験ながら担当業務で成果創出

【1~2年半】
・最速・最年少で2~3名の小チームをまとめるリーダー職に就く
・マーケティング領域にてデータ分析担当して、意思決定を推進する役割を担う
・データサイエンティストをマネジメントする立場での業務

【2年半~現在】
・最速・最年少で10~15名の分析チームをまとめるマネージャー職に就く
・多種多様なデータサイエンティストをマネジメントしながら、大規模マーケティング業務に従事
・データサイエンティストの採用活動にも従事

なぜデータサイエンティストを目指したか?

筆者は20代前半で営業職からデータサイエンティストへのキャリアチェンジを決断して、現在に至ります。データサイエンティストを目指すきっかけになったのは前職での営業経験から自身のキャリアについて真剣に考え始めたことが始まりです。
前職では主にソフトウェア開発を生業とした企業でした。当時の職業に対して疑念を持ち、キャリアを考え始めたのは次の2点に目を向けてからです。

  1. 市場全体が”モノ売り”から”コト売り”へシフト
  2. エンジニア職の単価の低迷

市場全体が”モノ売り”から”コト売り”へシフト

昨今の市場環境ではモノは売れなる未来が近く、モノが売れない中でコト売りに転換して売上を拡大させる戦略を図る企業が大半だと感じたことです。
ソフトウェアを営業する中で大手のメーカー企業の開発部の方々と会話する機会が多くありました。
当時はIoT/AIが流行の最盛期の中、各社が販売している製品を媒介にして、如何にデータを取得してどのようなサービスを生み出すか?という”モノ売り”から”コト売り”への転換をほぼ100%の企業が検討していました。

プリンター → 取得したデータでどのように各社の業務を効率化できるか?
自動車 → 取得したデータでドライバーにどのように快適な体験を設計できるか?
家電 → 取得したデータでどのように快適な居住空間を実現できるか?

営業業務から得たこのような経験から、今後はデータを活用したサービスが大きな市場を作っていくことを感じ、データを専門に扱うデータサイエンティストに大きな将来性を感じました。

エンジニア職の単価の低迷

もう一つの理由がエンジニア職の単価の低迷です。在籍していた会社では製品開発だけでなく、受諾業務も引き受ける会社でした。
しかし、受諾業務には自身の会社である必然性が低く、単価つまり安さが一つの決め手になっていた印象を持ちました。なぜなら、その業務を受諾できる会社は数多く存在し、コモディディ化した市場だったからです。
エンジニアは手に職がある職業だとよく耳にしますが、身を置く領域を誤ると安く叩かれて競争力のない人材に辿り着いてしまうのだと実感しました。

上記の考えの基でデータサイエンティストのキャリアを検討した際に、IoT/AIその先に来るDXの流れを感じ、市場全体に十分な広がりがある将来性の高いキャリアであるという結論に至りました。
そして、それはデータサイエンティストになって数年大きく外れていないと実感しております。

上記の2つの理由により、筆者はデータサイエンティストを目指して今に至ります。

未経験からどのようにデータサイエンティストになったか?

未経験からデータサイエンティストになる道筋は本編でも解説しますので、こちらでは簡単に触れさせていただきます。
データサイエンティストになるにあたり特に意識した点は下記の2点です。

  1. データサイエンティストを目指す理由を明確化すること
  2. データサイエンティストに近づくスキルを少しでも身に付けること

データサイエンティストを目指す理由を明確化すること

まず第一になぜデータサイエンティストになりたいか、なぜデータサイエンティストになるべきかを答えが出るまで調べて、考え抜きました。
なぜこれが大切なのかというと「未経験」だからです。
未経験でデータサイエンティストになるにはポテンシャルを見せつける以外に方法がありません。
ポテンシャルを見せつけるにはデータサイエンティストを目指す理由が論理的かつ一定の深みを持たせる必要があります。
幸い、第二新卒や20代の若年であれば経験よりポテンシャルを重視して採用している企業は多く、十分に募集している企業を見つけられました。

このデータサイエンティストを目指す理由を明確化することを第一に意識して、転職活動を行っていました。

データサイエンティストに近づくスキルを少しでも身に付けること

データサイエンティストを調べていると必要なスキルが徐々に分かってきます。そのスキルを僅かながらでも学び、スキルを身に付けることを意識しました。実務レベルである必要はありません。少しでも学んでいることが重要です。
なぜなら、①でも述べたように未経験からデータサイエンティストになるにはポテンシャルを見せつけるしかありません。
未経験でデータサイエンティストを目指しているのになにも勉強していない人にポテンシャルを感じることはないでしょう。自らの力で必要となるスキルを見極め、自ら行動できる人間にポテンシャルを感じるが当たり前です。

未経験からでも自身の力でスキルを身に付けられる人材だと思ってもらえるようには自学・自習で少しでもスキルを身に付けることが重要です。
アピールのためのような書き方をしましたが、本質的に自学しておくと実務の覚えも早く、明らかに今後の自身のためになります。

筆者はオンラインのプログラミングスクールに入会して、プログラミングを一から勉強しました。また、参考書を基に機械学習のプログラムを写経したり、手探りで勉強を進めておりました。

現在では採用活動を行う立場でもありますが、上の2点の行動は非常に正しい行動だと自負しています。
3ヵ月間あれば誰でもデータサイエンティストになれますので、本ブログを読んで頂いた方を勇気づけられれば幸いです。

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