年収180％アップも 「データサイエンティスト」注目される理由 専門家が”必要なスキル”解説
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最近気になっているのが、
「良い問題とビッグデータをください。そしたら解いてあげます。」
というスタンスの人(企業)がいることです。
価値を生み出す問題設定、そしてデータ収集/整備、
どちらもステークホルダを巻き込み説得することから必要です。
これを人任せにすると結局たいした仕事ができません。佐藤さんが参照してくださっている記事の著者です。佐藤さん、参照いただきありがとうございます！
私も昨今の流れの中でデータサイエンティストに転身しましたので、よくエンジニアからデータサイエンティストになるための相談などを受けることもあるのですが、ここでは他の方があまり触れないポイントについて敢えて触れてみたいと思います。
データサイエンティストになるためにそして続けていくために最も重要なスキルは、
「英語」
だと思います。これはデータサイエンティストに限らずエンジニア全般に言えることですが、英語なくしてその領域を極めることはまずないと思います。ところが、よく相談を受けるパターンとして「今の領域では一通りやり切ってしまって、年収も天井に達してしまっているので、データサイエンティストに転身してこの天井を突破したい」という方がいらっしゃいます。でもお話から察するに、恐らく英語の文献や公式ドキュメントは見ていなさそうだったり、「私は英語はちょっと…」と言われる方をそれなりにお見掛けします。
こちらの記事のタイトルで年収にも触れられていますが、日本のエンジニアで一番簡単に年収を上げる方法は、仕事の中でも英語を使えるようになることです。数学よりも統計よりも数ある機械学習の手法よりもまず英語です。なぜなら英語ができるようになれば、
1. 各種プログラミング言語の公式ドキュメントや仕事で関係する領域の最新の研究論文を読めるようになる
2. 疑問点やエラー対処など英語文献には日本語とは比較にならないほどの情報量があるのですぐ解決する
3. Coursera、edXなど海外の良質な講義を受けられるようになる（機械学習関連など修了すれば履歴書に書いてアピール材料になるものも）
特に仕事をするうえでは1と2はとても重要で、質の高いアウトプットを短時間で出すためには必須です。そして3を使ってご自身のキャリアアップに充てられるのがベストな方法と思います。
数学や統計、機械学習などはそれからでも遅くないと思いますし、年収を上げるだけであれば、英語が武器になればどの領域でも上を目指せるのではないかと思います。
ちなみに上記3点はいわゆる英語がペラペラにできるようなレベル感では全くありませんので、似たような悩みを抱えていらっしゃる方がいたら、ぜひ実践してみていただきたいと思います。大学の統計の授業の重要度がアカデミックキャリアだけでなく、ビジネスキャリアでも極めて高くてなってると思います。
私は大学院時代に苦労しましたが、学部の授業がもっとわかりやすく、心折れない仕組みだったら良かったのになとも少し思います。
学部の授業でも、プログラミング教育同様メンターが付いてくれて、具体的な操作も細かく質問できたらいいのになぁというのは少し贅沢ですが、民間のスクールは今後増えそうですよね。
