データサイエンティストになるギャップを埋める!イメージと違うデータサイエンティストの職務

こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です!

このコラムでは、現実とイメージとで違いがあると思われるデータサイエンティストの職務を紹介します!

今後データサイエンティストを目指している人たちには、このようにデータサイエンティストの内情を少しでも知ることで、実際にデータサイエンティストになった際のギャップが少なくなると思います。

ギャップ①地味な作業が多い

地味な作業が多い
地味な作業が多い

データサイエンティストは大手コンサルタントのように、役員や他の偉い役職の人たちを相手にし、派手な仕事をしているイメージを持たれているかもしれません。大きなお金を動かし、大きな相手を説得し、最新の技術を使って仕事をする。そんな華やかな職種かもしれません。

しかし、実際は皆さんが想像しているよりは地味な作業が多いと思っています。

データサイエンティストが1番時間をかけているステップを、他のコラム「データサイエンティストになるために必要な能力」で紹介した”分析の流れ”をもとに、紹介していきます。

まず1番時間をかけているステップは、「結果の報告」の準備です。分析の結果報告をするための準備が重要になります。資料作成や結果の整理、分析結果を裏付けるための調査にも大幅な時間がかかります。

次に時間をかけているステップは、「分析の実施」ですが、こちらは分析の設計がうまくいっていれば大きな問題はありません。1番頭を使い、1番難しいのが「課題の抽出」です。このためにお客様の職務内容を念入りに調査し、理解をする必要があります。相手にするお客様は何年何十年とその職務を推進しているため、お客様並みに職務を理解するのには、莫大な時間がかかります。つまり、分析に入るまでがとても時間がかかるということになります。

ギャップ②時間がかかる作業はモデル構築ではない

モデル構築はそれほど時間がかからない
モデル構築はそれほど時間がかからない

データサイエンティストはモデルを構築することに時間が結構かかっているイメージを持たれているかもしれません。

しかし、実際はモデルを構築することに時間がかかっているわけではなく、ツールならばアイコン1つ、プログラミング言語ならば2行ほどでモデル作成が完了します。

時間がかかる作業は、先ほど紹介した「データのクレンジング」などモデル構築の前後ということになります。

ギャップ③AI開発に特化している

技術だけに特化していない
技術だけに特化していない

データサイエンティストは単なる技術職というイメージを持たれているかもしれません。

しかし、実際はイメージより技術に特化しているわけではなく、技術と営業の中間のようなイメージです。

どちらも極めた人のような理解が適切かもしれません。

技術だけではなくコンサルタントのように、人とコミュニケーションして、課題を引き出す能力なども必要です。

イメージ通りの内容

  • 給料が高い(単価が高い)

データサイエンティストの仕事の平均年収は約700万円~750万円だそうです。月給で換算すると約60万円になります。

日本の平均年収と言われている万円と比べると、比較的高い傾向にあると思います。

また、もっとも年収が高いアメリカの場合は、約1,200万円だそうです。アメリカのほうが技術や意識改革が進んでおり、データをどう活用していくかがビジネスに重要だと認識されているため、年収が高いと思われます。

  • 求人が多い

大手IT企業や大手コンサル企業が今の時代にデータサイエンティストを求めています。

セクシーな職業第一位に輝くなど、データサイエンティストの需要は現在高まっています。

僕もLinkedInに登録していますが、毎日のように求人の募集連絡が来ています。(年収や条件を問わずですが)