キャリアに悩む若者に”データサイエンティスト”をオススメしている「ぬるったん」です。
現在はマネージャー職でデータサイエンティストとして会社員として、約500名が在籍するデータ分析会社に勤めています。データサイエンティストとして分析プロジェクトを担当しながら、会社の人事制度の検討を行っています。
この経験から、データサイエンティストの将来性が豊かであり、オススメしたい職業だと思っています。

しかし、データサイエンティストという職業はまだまだ認知が低いことが実情であり、データサイエンティストがどのような職業か詳細に知るすべは多くありません。

そんなデータサイエンティストを目指す方々に有用な情報を届けたいという思いを胸にしています。このような思いから、”データサイエンスでスマートなキャリア形成を”というコンセプトで「Data Science Career Note」の運営および情報発信を行っています。

そこで今回、「データのじかん」のタイムくんが書籍化されるとのことで、読ませてもらいました。

ぬるったんさんが運営する「Data Science Career Note」

一言で言って、

データサイエンスでスマートなキャリア形成を目指す方々の必読書として、胸を張ってオススメできる書籍です!

そんな中からデータサイエンスでキャリア形成する方々に向けて、「データサイエンスでキャリア形成するなら必ず知っておくべきDX用語3選」「データサイエンスでキャリア形成するならできれば知っておきたいDX用語8選」を紹介します！

データサイエンスでキャリア形成するなら＼必ず／知っておくべきDX用語3選

出典：『今さら聞けないDX用語まるわかり辞典デラックス』, p.17

1： DX（デジタル・トランスフォーメーション / Digital Transformation）

データサイエンティストの需要を急増させている背景にある世界の大きな流れ。DXを推進するためにデータサイエンティストは大活躍します。重要なことは”DX”が目的ではなく、”DX”は手段であることです。”DX”でなにを実現するのか？ということから考えられるデータサイエンティストを目指しましょう。（関連記事へ）

出典：『今さら聞けないDX用語まるわかり辞典デラックス』, p.25

2：ビッグデータ

想像を絶する膨大なデータを指します。近年、注目を浴びており、徐々にビジネス活用が進んでいます。データサイエンティストはこのビッグデータを使いこなして、ビジネスに有用な示唆を抽出して、ビジネス課題を解決します。（関連記事へ）

出典：『今さら聞けないDX用語まるわかり辞典デラックス』, p.85

３：T型人材

一つの専門性を持ち、他の領域でも幅広い知識を有している人材を指します。これからのビジネス環境ではますます必要になる人材です。データサイエンティストは「データ分析」に専門性を持ちながら、他の領域でも幅広い知識を持っている必要があり、データサイエンティストが目指すべき人材の一つです。（関連記事へ）

データサイエンスでキャリア形成するなら＼できれば／知っておきたいDX用語8選

1：オープンデータ

誰でも無料で入手でき、利用に制限のないデータです。データサイエンティストをやっているとつい、ビッグデータや手元のデータに身が向いてしまいがちです。しかし、オープンデータは非常に大局的に捉えられたデータが多く、データサイエンティストにとって有用になることが多いです。頭の片隅に置いておいて、必要な時に活用しましょう。

２：ジョブ型雇用

仕事に人を割り当てる考え方です。大企業での導入も進んでおり、徐々に浸透してきている雇用形態です。専門性が高い人材を確保しやすいため、スペシャリストを確保したい企業がこぞって導入しています。専門性が高いデータサイエンティストと相性がよい雇用形態であるため、知識として持っておくべき用語です。

3：データエコノミー

人や企業が生み出すデータを競争力向上に活かす経済です。”データある”処に”データサイエンティストあり”です。データサイエンティストとして、取得できるデータをどのように活用できるかを常日頃から考えておくべきです。データが溢れる世界戦ではデータサイエンティストが常に活躍するため、抑えておくべき用語です。

4：ビジネストランスレーター

経営者・一般社員とデータサイエンティストの橋渡しになる役です。データサイエンティストが行った分析はビジネス活用されてこそ価値があるものになります。データサイエンティストの分析は一般の人間にはわかりにくいものになりがちなので、わかりやすく翻訳する役回りが必要です。データサイエンティストも管理職になるとこの「ビジネストランスレーター」の役回りを担うことが多くなります。

5：アジャイル開発

システムを小さな開発に分け、実装とテストを繰り返しながらプロジェクトを進めていくことです。アジャイル開発は結果を受けて、すぐに次の開発方針を考えることからデータ分析との相性がよいです。データサイエンティストも時にはアジェイル開発メンバーの一員となって開発を推進することも多くあります。

6：カスタマーサクセス経営

カスタマーサクセス（顧客の成功）を前提としたビジネス・マーケティングモデルに則り経営することです。カスタマーサクセス経営を実現するためにはデータ分析による、顧客状態の可視化が重要なポイントになります。顧客の満足度・リピート率を数値化して、定点観測して改善を回す仕組みを作ることにデータサイエンティストが活躍します。

7：OODAループ

「みる」「わかる」「きめる」「うごき」を繰り返し行うことで問題解決を目指す手法です。実施した行動をすぐに振り返って次の行動につなげるサイクルを高速に回すことがポイントです。そのためには、実施した行動をデータで観測して、理解する必要があります。この改善サイクルを回す根底にはデータ分析が必須であり、データサイエンティストが心がけたい考え方です。

8：スクレイピング

データを収集した上で利用しやすく加工することです。インターネット上からデータを自動的に収集して、利用可能な形に成型します。この作業によって、市場のトレンドや競合の情報など事業で活用できる有用な示唆が得られます。分析だけでなく、データ収集の段階からデータサイエンティストが活躍できます。

今さら聞けないDX用語まるわかり辞典デラックスはは「データサイエンティストのキャリアを記録するぼうけんのしょ」な本

『今さら聞けないDX用語まるわかり辞典デラックス』は単語の難易度をライト級・ミドル級・ヘビー級に分けてあるので、時間が経ってからまた読み返すことで、また新しい発見を得られます。

データサイエンティストは、キャリアを築いていく上で様々なことを経験し、学んでいきます。『今さら聞けないDX用語まるわかり辞典デラックス』に記載してあることが、ライト級・ミドル級・ヘビー級の順に徐々に理解が進んでいきます。

半年前は理解できなかったものが、いまでは身に染みるほど実感できるようになった！というように定期的に読み返すことで自身のキャリア・成長を振り返ることができる良書です。
まさに、データサイエンティストのキャリアを記録できる「ぼうけんのしょ」として活用できます。

書き手：ぬるったんさん
現役データサイエンティスト｜マネージャー職として勤務中｜500名在籍するデータサイエンス企業に在籍｜未経験からデータサイエンティストに転職｜『史上最速・最年少』でマネージャー職に昇進｜マネージャーとして人事制度の設計担当もこなす。
”データサイエンスでスマートなキャリア形成を”というコンセプトで
「Data Science Career Note」を運営