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引く手あまたのデータサイエンティスト 学生は及び腰?

2019/8/9

■人事も誤解しがちなデータサイエンティストの要件

マイナビ就職情報事業本部の林俊夫さんは「採用を担当する人事と、実際にデータサイエンティストを必要としている現場の間で認識のギャップが大きく、求める人材の『要件定義』ができていないケースが多い」と指摘する。

具体的にどんな認識のギャップがあるのか。一般社団法人データサイエンティスト協会の理事で、博報堂DYメディアパートナーズの現役データサイエンティストでもある宮腰卓志さんによると、ギャップのパターンは主に2つ。1つ目は、人事担当者が「データサイエンティスト」=「理系のエンジニアタイプ」と思い込んでいるパターンだ。これは学生側が尻込みする要因にもなっているが、「データサイエンスの現場からすると、理系出身者だけを求めていることは決してありません」と宮腰さん。

データサイエンティスト協会理事の宮腰さんは文系出身。必要なスキルは現場で学んだ

実際、現在活躍しているデータサイエンティストの中には文系出身の人も少なくない。宮腰さん自身もその一人で、しかも「高校時代は数学の成績で1を取ったこともあり、国語や世界史が大好きな『ど文系』」だったという。大学時代に言語学を学ぶ過程で認知科学(人間の知覚、記憶、思考などの知的機能のしくみを、心理学や計算機科学などのさまざまな分野の視点から研究する科学)の手法に接し、そこからプログラミングを学び始めた。就職先に博報堂を選んだのも、人間や言葉、社会に関心があったから。本格的なデータサイエンティストとしてのスキルは現場で学んでいったという。

「かつてはデータ分析をするのに自分でプログラムを書く必要がありましたが、いまや分析のためのツールもたくさんある。初歩的なデータサイエンスなら、それらをコピペして組み合わせることでも可能です。文系の学生さんも『高校時代に数学が苦手だったから』などとあきらめずに、大学の学びの中で、統計などの分野にもぜひチャレンジしてほしい」(宮腰さん)

認識ギャップの2つ目は、人事側がデータサイエンティスト=会社にとって未来のビジネスをつくり出してくれる「スーパーマン」と思い込んでいるパターンだという。データサイエンティスト協会によれば、求められるスキルは「ビジネス力」と「データサイエンス力」「データエンジニア力」の3つに分けられる。

・ビジネス力…課題の背景を理解・整理し、解決していく力
・データサイエンス力…情報処理やAI、統計学などの知識を理解し、使いこなす力
・データエンジニア力…データサイエンスを意味のある形にして、システムやアプリに実装・運用できるようにする力

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