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過去 4 年間で、Indeed.com に掲載されるデータサイエンティストの求人は 4 倍になった
注記: 上のグラフは、2014 年 1 月 1 日から 2017 年 11 月 1 日の間に、全世界で「データサイエンス」や「データサイエンティスト」というキーワードとともに Indeed に掲載された全求人の 7 日間の移動平均を、パーセンテージで表示しています。データは、Indeed のオープンソースデータサイエンスプラットフォーム Imhotep を使用して取り出されました。
こうした質問に答えるために、学術界を離れ Indeed で働く 11 名のデータサイエンティストとプロダクトサイエンティストの助けを借りました。簡潔に留めるため、この記事内では、彼らを「データサイエンティスト」などと呼んでいますす。
私が話を聞いたデータサイエンティスト達は、ある人はリベラルアーツ、ある人は STEM 教育、というように様々なバックグラウンドを持っていました。Indeed が学術界を離れてから最初の仕事、という人もいれば、 IT 業界に移って 10 年近く経つ人もいました。学術界を離れた時期もそれぞれで、「あとは博士論文だけ」という段階だった人もいれば、助教授を務めていた人もいました。まずは別の学術系の仕事を探した人、探しもしなかった人、探すつもりではなかった人もいました。結婚や子供を持つなどの大きなライフイベントが、学術界に留まることを考え直す強いきっかけになったと言うデータサイエンティストもいました。
また、研究者は有用なコミュニケーションスキルを身につけています。あるデータサイエンティストは「自分の議論のあら捜しをしようとする専門家の前で話す練習をたくさんしてきたので、クライアントに結果を提示することは楽なものでした。」言いました。初級の授業を教える環境から、同僚である専門家にプレゼンを行う環境に移ったことで、「適切なオーディエンスに対してプレゼンの提案をするいい練習」になった、という人もいました。いくつもの論文や、本、記事を執筆してきているので、ドキュメンテーションや、プロジェクトのアップデート、そしてブログ記事などを書くのは、そんなに難しいことでもありません。
最後に、クリティカルシンキングの価値は計り知れません。研究者は、懐疑的で「大きく、複雑で、ぐちゃぐちゃな問題」に取り組むように鍛えられています。「強固な方法でプロジェクトを作り上げ、自分の仕事の注意すべき点を全て理解できる」だけの知識を身につけているのです。
民間企業で採用されるには
私が話を聞いたデータサイエンティスト達は、自分や自分のスキルを見直すために、色んなアプローチをしていました。読書、学校やオンラインで授業を受講、夏の間にインターンシップとして働く、学内の進路カウンセラーと相談、などがありました。多くの大学では、これらの情報を少額または無料で提供しています。
また、データサイエンスのスキルを習得しながら、サイドプロジェクトのことを個人ブログで書くことを勧めていた人も何名もいました。DataKind や Data for Democracy などの団体は、データサイエンスのスキルを磨きたい新人のデータサイエンティスト向けのボランティアプログラムを提供しています。また、「自分のウェブサイトに実績として掲載できるような、プロボノで行えるデータ関連のプロジェクトがないか周りの人に聞いた」と言う人も数名いました。少なくとも 11 名のデータサイエンティストのうち 2 名は、こうしたブログが、最初の民間企業での就職に役立ったと言っていました。
民間に転向したデータサイエンティストの中には、学術界にいる当時から、研究プロジェクトでの使う言語を Matlab や Stata から Python や R などに「意識的に切り替えた」そうです。「学業を、よりわずかに実用的で技術的な方向に進める」ことを試みた人もいました。学術の分野で通常学ぶことがないスキルの中で最も一般的なものの一つは、SQL です。幸い、豊富な出版物やオンラインの資料があるので、SQL は比較的簡単に学ぶことができます。私たちのおすすめは SQL in 10 Minutes by Ben Forta と Learning SQL by Alan Beaulieu です。
学術界を離れることを検討している他の研究者と出会うのも、役に立つでしょう。勉強会のグループを作って、ホワイトボードでのコーディングの模擬面接の練習まで一緒にしていたという人もいました。地元のミートアップに参加したり、データサイエンスの分野をさらに知るための面談を受けた人もいました。
Indeed はデータサイエンティストを採用中です!
Indeed のデータサイエンス、プロダクトサイエンスのチームは、統計とプログラミングができる人を探しています。データサイエンスチームは機械学習の十分な知識を持つフルスタックエンジニアを探しています。プロダクトサイエンスチームは、運営の問題の優先順位をつけ、問題解決することにフォーカスしています。どちらのチームでも同じように大切なのは、ソフトスキルです。好奇心、向上心、そして自分の限界に対して謙虚であり、きちんとそれを見つめられること、そして、人々の仕事探しに役立つことに、本物の情熱を持っていることです。
応募に興味が出てきましたか?Indeed では、あRobyn Rapらゆる年齢、経験のレベルのデータサイエンティスト、プロダクトサイエンティストを採用しています。そして元研究者も歓迎しています!募集中の求人は、こちらからご覧ください。
これは、明らかに小さなサンプル数からなる、定性の自己報告による研究です。もし、この記事があなたの経験を代弁していたら(していない場合も)、ご意見を聞かせてください。あなたは、データサイエンスの職に就くために学術界を離れましたか?どんな部分が似ていて、違っていましたか?コメントお待ちしています!
学術界から業界に転向した話を、時間を割いて聞かせてくれた Christo du Plessis、John Jardel、 Evan Koh、 Eric Lawrence、Chris Lindner、 Donal McMahon、Elias Ponvert、Ke Sang、Annette Taberner-Miller、そしてWenzhao Xuに心から感謝します。Trey Causeyは記事のドラフトに素晴らしいフィードバックをくれ、James Beach と Leah Pasch は最終稿の編集に力を貸してくれました。そして、学生が学術界を離れて行くときに、理解を示し協力してくれる全ての指導教官に感謝します(Pamありがとう!)。
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