2019年10月17日（木）20時より、データラーニングギルド第二回オフ会『フリーランス×データサイエンティスト』を開催しました。
データラーニングギルドが目指している「ギルド型組織」に関してはフリーランスが中心になることから、今回はデータサイエンスフリーランスとしてのキャリア構築に関してお話を伺いました。
また、今回から、サラダチキンとおにぎりを軽食として準備しましたが、かなりの好評でした。
目次
フリーランスデータサイエンティストで生きる（けもの）道
30代半ばに全くの未経験からフリーランスデータサイエンティストへの転身を果たした増田さんに、どんな会社でどんな経験を積んだのかお話頂きました。
現場感の詰まった非常に具体的なお話で、「東大や京大の博士や院卒がゴロゴロといる中でどういったポジションで戦うか」といった、ポジショニングの重要さを非常に考えさせられるお話でした。
フリーランス × データサイエンティストについて
広告代理店で働いていたときの無駄の多さから、「無駄を排除したい」という思いに駆られ、データサイエンティストへと転職。
未経験から転職したキャリアの初期にはかなり苦労されたようで、 2轍した上で先輩に泣きついてなんとかしたというエピソードが印象的でした。
未経験からデータサイエンティストへの転職は仮に仕事が見つかったとしてもそれからも険しい道のりですね。
その他懇親会での話題など
データサイエンティストフリーランスというものは存在するということについての話
- 直の人脈つながりだと週２週３などの案件も増えてきている
- エージェントを介したものにおいてもそのような案件が増えている
- これからも働き方が多様になっていく中でそのような案件はどんどん増えていくのではないか
30代以降が若い人と機械学習面で勝負をするのは困難なので、社内政治ビジネス面で勝負をするべき
- 今は修士の方などが市場にとても多く出ている
- その中で今から30台で機械学習のアルゴリズムをゴリゴリ組むなどで若い人と戦うのはとても困難を極める
- そのため、そのような人達がやりたがらない社内の緩衝材になったり、根回しなどを行ったりと行った社内政治を行うことが大事
比較的手軽に始められてこれからも需要が絶対なくならないのは前処理などである
- 実際に大量のデータを扱う上で大事なのはデータの前処理
- 実際に実務で与えられるデータは形式が異なっていたり別々の場所にあったり外部から引っ張ってきたりする必要がある
- その作業はかなり泥臭くやりたがる人はとても少ない
- そのため、実際にSQLによるデータの加工などの仕事はとても大きな需要がある
SIerの経験は重要である
- 実際にデータサイエンティストという肩書きを名乗っているとSierでの経験が役立つことが多い
- SIerでは社内政治や人とのコミュニケーションなどについては多くのものを学べるため、どこかのタイミングで的な経験することも大事
次回開催予定
次回は、直近でkaggle Expertになったメンバーを中心として、「データ分析コンペ」をテーマに2019年10月5日（火）に実施予定です。