■高度な専門職
データサイエンティストには、ビッグデータを分析して消費者の行動や好みに合うサービスの提供や、詳細な市場分析、将来予測などが求められる。世界では約３０万人のデータサイエンティストが不足しているとの調査があり、日本も例外ではない。
慶応大大学院の渡辺美智子教授（統計科学、データサイエンス論）によると、データサイエンティストには公的な資格はまだないが、統計学、人工知能（ＡＩ）、機械学習、ＩＴ、プログラミングと多方面の知識が必須という。そのうえ、「ビジネスセンスも必要。データを分析し、ビジネスモデル創出の支援を手がける高度な専門職」（渡辺教授）という。
人材不足に悩む企業は、高学歴の東大生に注目する。官僚やメガバンク、商社など大手の有名企業に強い東大生の就活だが、ここ数年は様変わりしている。
東大と京大の令和３年度卒業・修了予定者（大学院含む）２６９３人に聞いた就職先ランキングでは、１位のアクセンチュアから７位のベイン・アンド・カンパニーまで、コンサルティグ会社が独占した（就活サイト、ワンキャリア調べ）。ある人材紹介会社の関係者は「職種別でのランキングの集計は少なく、データサイエンティストの人気度は不明だ。しかし、アクセンチュアのようにデータサイエンティストを前面に出して募集しているコンサルがある」と指摘。特に東大生はコンサル志望が多く、データサイエンティストの希望者が人気を支えているという。
■高給が魅力
データサイエンティストが選ばれる理由は何か。
まず、最先端の職業というイメージが挙げられる。「米国のＧＡＦＡ（グーグル、アップル、フェイスブック、アップル）各社が、ビッグデータを活用して新しいビジネスを創出したことで、データを扱う仕事は知的なイメージも伴いとても魅力的に映っている」（同）。
次に高給が期待できる点。それは転職者の求人サイトで一端がうかがえる。想定年収が「１２００万円から」の大手製造業や、「１１００万円から」のアパレル企業など、高給の提示がめじろ押しだ。
さらに、希望すればフリーのデータサイエンティストとして働ける点もある。転職サイトにはフリーでも相当額稼げる募集が掲載されている。フリーを対象とした「ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＮＡＶＩ」という募集では、「月に１５０万円から」と、月給単位で高給の募集が掲示されている。
同サイトを運営するエッジコンサルティング（東京）のシニアマネジャー、坂西茂さんは「高給でフリーでも来てほしいという会社がたくさんある。スキルの高い人ほど自由な働き方とスキルを磨けるプロジェクトを求めてフリーで働く傾向がある」と語る。
現在、東大には専門学部はないが、養成講座などを開講している。「東大なら、統計学などを学んでいる理系の大学院がデータサイエンティストの有力候補になる」。研究室の事情に詳しい坂西さんはこう語る。
東大生が自由な働き方を求めているのは、終身雇用という日本企業の慣習を続けることが難しくなっているからだ。データサイエンティストなら、自らの頭脳と腕を頼りに自由な働き方も選べる。そうしたキャリアプランを描けるというわけだ。
ただ、相当な知的レベルとビジネスセンスが同時に求められる。ビジネス創出の支援にもかかわる点で、データ分析や処理を扱うデータアナリストとは異なり、データ分析の能力を有している点では一般のコンサルタント職とも違う。一線で活躍できるような即戦力になるにはハードルが高い。
東大に追いつき追い越そうと、他大学もデータサイエンティストの養成を始めている。滋賀大は平成２９年度から、専門学部として全国初となる「データサイエンス学部」を新設。横浜市立大も専門学部を開設した。東工大は今年４月から、全大学院生を対象にデータサイエンスとＡＩの教育を行うことを打ち出した。
数年後にこうした専門教育を受けた学生らが社会に出る。就職サイトのある担当者は「近い将来、大学生の人気トップの職業になるだろう」と予想している。（大家俊夫）
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200112-00000512-san-bus_all
これだけの報酬で採用された場合、1年以内にある程度の成果を出せないと、すぐ減額されるよ。
給料以外は普通の新卒と同じ待遇とか思わないでね。
>>世界では約３０万人のデータサイエンティストが不足している
>>との調査があり、日本も例外ではない。
それで困っているわけでも、どうしようもなくなっているわけでもないので
本質的には不要な30万人
いたらいいなレベルの人材
今まで異常だったんだよ
若者は安く買い叩かれて高齢無能おっさんのボーナスに、賦課方式で搾取されていた
年金と同じだ
能力のある若者は初めから高所得でいい
やっと当たり前の社会に近づきつつある
大手電機メーカーで、生涯に渡って一番有能なのが工業高校卒。一番無能なのが文系の
高学歴。
IT土方っぽいけど。
土方に安く使われるってイメージあるんだろうけど、高度経済成長の時の土方は給金良かったんだよ。そして日銭。
サラリーマンで事務より稼げた。
今の土方はいろいろ改革が進んでいて
IT土方ほど前近代的じゃないらしいぞ
「イマジネーション」と「IT土方力」両方が必要。
あと業界ではビッグデータが必要ない教師なし学習が流行りだしている。
アメリカで持て囃されたレベルの本物を必要とする仕事が残ってる可能性はあるのかもしれないけども
日本はどちらかというとそういった本物を必要とする仕事ではなく量産型で解決できる人海仕事にばかりシフトしていく傾向のある国で
競争力もなく稼ぎもない普通のドカタ仕事に化けつつあるというのがいつもの流れ(笑)
データ分析＋マーケティング、＋薬学みたいな＋αが必要。
プログラミングと同じで業界知識が豊富じゃないと辛い。１０００万円もらうレベルは業界経験が
かなり必要かと。
たぶんデータ分析とビックデータ分析はべつもので
ビックデータ分析だったらそれだけで1000万いけるんだろ
たとえば、囲碁でプロを破る部分の分析
プログラミングも含んでくるとはおもうが
土台としてはグーグルなどが開発したソフトがあるので
その土台は理由する立場
土台じたいから新開発だとまたべつだろうが
ビッグとそうでないので何が違うのかわからなかった。
ただ、データ分析でネックになるのは、データの量、データソースの豊富さ、
分析対象の理解度、が自分の経験上では重要だった。
分析アプリはgoogleが無料公開してるものを流用すればよく、手法理解が必要と思わない。
どういう場面でどの手法が使える、ぐらいは要るけどね。
例えば正答率３０％の分析結果しか出ないデータは、一流の分析者がやっても３５％くらいなもんでしょう。
９０％まで行くには何が不足かは、そこらの分析者でも答えれるはず。
統計学なるものも外国の人材に頼るほかないのは仕方ない
本来の順番としては、大量の検索エンジンデータ、大量の顧客データがあって初めて人工知能の話しになる。
まず自社の業種・規模をGAFA並みにしてくださいなとしか。
日本（東大→NTT）も黎明期に有名な検索エンジン持ってたんだけどねぇ・・・
生かしきれずに15年くらい前にチームごとGoogleに引き抜かれちゃっている。
ゴミのデータがたんまりだから。ビッグデータならTポイント経由でCCCが持ってるはずだか、役に立っていれば業績はいいはず
経験則ですか
実際そうでしょ。鉄鋼とかをはじめとして。東大生は進路を選べる。選べるから評価が定まったところへ行こうとする。なのでそこで人気ということは、もう既に煮詰まってて伸び代が無い分野なんだな。
だから東大生に人気となったら斜陽の兆候
いや、コンサルは汎用性が高いのでつぶしが効く。廃れることはないと思う。
昔人気だった鉄鋼とか通信みたいに大企業の歯車になるわけじゃないし。
結局、リクルートの騒動みたいに個人情報と紐づいたグレーなデータしか金に出来ない
その反省の上に今、データサイエンチストが要求されている。
世間は先に進んでいるのよ
データサイエンスだけだと極一部のアルゴリズムから開発してる人以外は数年後多分埋もれるよ
コアなライブラリが大幅に更新させ全自動どあいが増えればべつだろうが
現状、かなり手を加えないと使えない、成果でないだろ
どうやって開発してるかは実情しらないが
たとえば自動運転に絞ったとしても10年は余裕で安泰で仕事あるかと
もう公認会計士って必要ないのかもなあ
儲からない企業会計の監査より儲かるビッグデータという時代ね
現場にもよるがいまは超ホワイト企業
ジョースターさん、ゴリラ営業って、オラオラですか？
Source: XM Trading 評判・口コミ ? FX・投資・マネーまとめ速報
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