博士号取得者がビジネスマンになるいくつかの方法の1つとしての、データサイエンス専門家という道(その1)

博士号取得者がビジネスマンになるいくつかの方法の1つとしての、データサイエンス専門家という道(その1)

私はデータサイエンスに関するサービスを行う会社にて勤務している会社員です。最近、会社の新卒リクルーティング活動に関わっております。説明会にいらっしゃる学生さん達と交流する中で、よく受ける質問が「大学(大学院)ではデータサイエンスや統計解析の研究をしてきたワケじゃないんですけど、応募しても大丈夫でしょうか?」というもの。

結論から言うと、全然、問題ないと思います。もちろん専門で勉強されていたならば、社会人としての離陸はスムーズだとは思います。しかしながら、「専門で勉強」といっても、その質はピン~キリで、学生時代の訓練が必ずしもプロフェッショナルサービスに耐えうるものではないと思います。

というのも、実際の業務を要素に分解していくと、データサイエンス以外にも色々な仕事があるからです。プロジェクトを推進する能力、よくわからない問題をデータサイエンスによって解決できる課題に落とし込む能力、統計解析業務を行うためのインフラを整備する能力、統計処理を行う前にデータを加工するスキル…など多岐に渡るのです。それを学生時代に全て経験している人は、ごくごく稀です。

統計処理についても、学生のときは1つのツール or 言語で研究を進めれば良いと思うのですが、実務では、状況に応じて、様々なものを使用しなければならない事態が発生します(自分が1つのツールで通したくても、周囲がそれを認めない)。これも、主体的に研究すればよかった(=ツールも自分で決めてよい)学生時代では体験しにくい事だと思います。

上記の状況を鑑みると、学生のときは専門外でも、大きな問題にはならないと思います。実のところ、私もまったくの門外漢でした。私は元々、生物物理なるナゾの領域の研究者で、レーザーの調整をしたり、光検出器を整備したり、たんぱく質を合成してくれる細菌を培養したり…ってスキルしかありませんでした。そんなわけで、学生の皆さんには専門に関係なく、データサイエンスに興味があるならば、トライしてもらいたいと考えています。

とは言うものの、学生さんとしては「専門外から入っていくと、ついていくのが大変なんじゃない…?」という疑問もわくかと思います。そこで次回以降は、私が専門外から入ってきて、どのような勉強をしてきたかを公開していこうと思います。

 

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