学問として情報工学を学ぶところなので、そこを出てもデータサイエンティストに求められる基礎知識を一定理解したに過ぎないのでむずかしい。 簡単に説明すると、 あなたが「中学生のデータサイエンティスト」であるとして、あなたの中学の校長先生から、この中学の全国模試の偏差値を5ポイントあげる政策をデータに基づいて考えて欲しい。必要なデータは提供するし、調査が必要なら協力すると依頼があったときどうします? アイデアを色々出すことは出来るでしょうけど、データサイエンティストの立場で答えをだすのは難しい。それは勉強を教えて全体を底上げをすることに対しての「業務知識が無い」から、どのような調査をしたら課題が浮き彫りになるかわかんないんだよ。 つまり「データサイエンティスト」は、コンピュータが扱えるだけでなく分析対象の業務知識が無いと使い物にならない。この例では、実績のある塾の先生がデータサイエンスの勉強をして分析した方が良い結果が出せる可能性が高い。 「データサイエンティスト」になるにはコンピュータプログラミングや統計処理等の知識は前提なのだが、求められることは業務を改善することなので、そこの部分に答えを出すスキル(経験)がないと、お金が稼げない。 全く知識の無い業務分野で、初めて見る業務システムが吐き出すデータの中から価値ある情報を切り出すのはしんどい仕事になる。それよりは、ある企業のマーケティングや経営企画の部門に配属されて、業務知識やどのようなデータがシステムから取り出せるのか知っていたうえでデータ分析をやる立場の方が無難だよね。質問に戻るけど、そういう分野の人を高専からは採用され難い気がする。 そういう前提の上で、「データサイエンティスト やめとけ」でググってすべてを理解した上で、kaggleとかの分析力を競うコンテストみたいなのがいくつもあるので、そこで上位のランキングを取り就活に役立てる手がある。
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