【退職エントリ】データサイエンティスト目指してたけど、途中で別にデータサイエンティストなりたくねぇなって思ってデータアナリストになった話。｜ねこぼ@データアナリスト

【退職エントリ】データサイエンティスト目指してたけど、途中で別にデータサイエンティストなりたくねぇなって思ってデータアナリストになった話。 特に就活生・転職を考えている方が多そうだったので、私が今回の転職で、何をどのように考えて動いたのか参考になるかもしれないと思い、整理してみました。 目次 1. 自己紹介 2. 準備段階でやってよかったこと 3. 応募先を決めるときの条件 4. あれ、別にデータサイエンティストじゃなくてよくね 5. それから1.自己紹介はじめに簡単に自己紹介します。 ・現在29歳 ・私大文系卒 ・中規模のデータ分析職(現職)⇒大手IT会社のデータアナリスト職(内定先) ・Pythonで機械学習の勉強を始めたのは2年ほど前 (それまでプログラミング経験はなし) 2. 準備段階でやってよかったこと現職に入社してから現時点でおよそ3年半です。転職に向けて実際に求人に応募し始め

[ippeichangg]

そもそも分析メインの会社は置いといて、実業務においてデータサイエンティストが必要なレベルまで社内のデータ利活用ができてる会社は一握りかな、とは思う。

[findup]

単に泥臭いデータ加工やらをやりたくないって話な気も。手が汚れない綺麗な上流の仕事がしたいってことでは。

[t_nkjm]

各職種の人が十分にいる会社じゃない限り(そしてそんなとこは少ない)、企画から基盤まで広くできることが求められることは多いイメージ

[jiro68]

意識高い系の大企業以外はコストセンターになりがちなデータサイエンス系の人員を沢山抱える事は少ないと思うので結局基盤構築から分析まで全部が範囲という話になるのでは？20代なら何でもやれば良いと思うのだが。

[roshi]

データサイエンティストがデータ基盤を見る認識の会社はフルスタックエンジニア（）と同じ扱いをされそう、

[akiakito]

会社の決定権をもつ人間が、ある程度の素養と学習意欲がないと詰む。どんなモデル作っても話についてこれなくて、よくわからんで終わる。

[kyopeco]

DSとDAの差は、BizにどれだけCommitするかの意識の差が大きいと思っている。/意思決定のための分析も因果推論・探索手法とか、いくらでも高度な手法があるので、楽しめるのではと思います。

[burabura117]

データサイエンティストが基盤の構築やエンジニアリング…？世間の求人てそんな感じなの…？

[misshiki]

現場の現実。

[chimerast]

新卒採用現場でも、データ分析・機械学習ともに何のデータをどう集めてどう前処理するかが重要なのに、そこの企画をやりたくないという学生が多くて、企業側と全くマッチングしないという話を聞いたなあ。

[demacs]

データサイエンティスト/アナリスト界隈は、業界や企業によって期待される役割・スキルが全く異なるので、せ自分の言葉で整理してるのが偉い。普通は転職活動を始めてから気づくので、事前に整理できておくと有用。

[rgfx]

かなりの事業規模がないとそもそもチーム自体がなくてピン芸人でやってくやつよね。／併せて:「事業の進展とデータマネジメント体制の進歩（＋プレトタイプの話）」 https://www.slideshare.net/TokorotenNakayama/ss-250817031

[lont_in]

学部院まで数学バリバリやってました以外でエンジニアリングしないデータサイエンティストが需要あると思えない

[wildhog]

サイエンティストはpython、アナリストはRが好きな人という雑な分類も

[for-my-internet-demo]

工数の大半インフラと前処理やるイメージだし職能として若干遠いんだろな、てのはわかりみ。でも専門の会社でもなきゃdata opsの人がお膳立てしてくれる仕事ってどんだけあるんだろ。過去データのショット分析とか？

[yamada_k]

はっきりとした区別があるものではないので中身を聞いて判断するしかないのでは。

[june7]

そういやハヅキルーペが募集してたデータ職はその後どうなったんだろう

[boshi]

ふむふむ

[shikiarai]

統計検定なんて意識したこともなかったな

[mayumayu_nimolove]

webデザイナー目指したけどコーダーになったみたいな