データサイエンティスト×経営者×教育者の1年を振り返る

みなさん、こんにちは。[データラーニングギルド](https://data-learning.com/guild)代表の村上です。

[前年のアドベントカレンダー](https://qiita.com/advent-calendar/2019/data-learning-guild)に続いて、「データサイエンティスト × キャリア」というテーマでアドベントカレンダーを企画させて頂きました！

データサイエンティストと一言に言っても、業界や会社によって担当する範囲、求められる技術スタックなども千差万別です。その影響もあって、「データサイエンティストのキャリアでどんな方向を目指せば良いか分からない」といった声を頂くことが多くあります。毎年新しい技術が出て来て、どのようなスキルが必要かも年々変わって行くような職種ですので、目指すべきキャリアの方向性を決めるのは、未経験者、経験者問わず悩みが尽きないのではないでしょうか？

こちらのアドベントカレンダーでは25名のメンバーが各々データサイエンティストのキャリアに関して執筆して行く予定です。自分以外のデータサイエンティストがどんなことを考えているかを知ることで、データサイエンティストというキャリア戦略が難しい職種に関して新しい可能性が拓けると嬉しいです。

また、前年参加頂いた方にも引き続き執筆頂いていますので、1年ごとの考えやキャリアパスを追えるようになっているかと思います。この取組を継続していくことで、その時点、その時点で考えている点と点のキャリア設計ではなく、線になったキャリア設計が見えるようなものになって行けばなと考えています。

それでは、私の記事に入って行きたいと思います。

## 自己紹介
まず、簡単に自己紹介させて頂ければと思います。データサイエンティスト、Webエンジニア、データ分析コンサルタントなどを経て独立し、現在はデータラーニングの取締役CAOとして、以下のような事業を行っております。

- 参加者150名〜200名程度のオンラインサロン運営
- データ分析に関するスクール運営
- 人材紹介業としてデータサイエンティストの転職を支援
- データ分析コンサルタントとして、受託分析や分析基盤構築の支援

軸としては、「データサイエンティストのキャリア支援」という軸で事業を展開しています。

そんな感じで、経営者なのか、専門職なのか、教育者なのか、なかなか不安定な立ち位置ではありますので、データサイエンティストとしてのキャリアのお話はこれから記事を執筆頂く方々に譲ろうと思います。

なので、この記事では、データラーニングとしての活動を簡単に振り返って、来年の展望を書くような記事にしようかと思います。


## この1年で何をやったか？
もともとはどちらかというとデータサイエンスの受託に比重を置いていたのですが、この1年でデータサイエンティストの教育に軸足を移しました。この1年間で、以下のような形で未経験からデータサイエンティストになるまでの一通りの機能、基盤ができたんじゃないかなぁと思います。

|サービス種別|支援内容|
|---|---|
|コンテンツ配信|俯瞰的な学習方針とキャリアステップに関する知識の提供|
|データラーニングスクール|初学者のファーストステップ、基礎固め|
|データラーニングギルド|継続的な学習環境の提供|
|データラーニングキャリア|データサイエンティストとしての仕事の獲得|

### コンテンツ配信
データサイエンスの学習コンテンツに関しては、なかなか体系だった形で「これを見ておけばOK」というものが無かったので、未経験〜ポートフォリオ作成に至るまでのコンテンツを一式作成しました。

自走力が高い方に関しては、こちらのコンテンツ一式をベースに学習を進めていただければ、データサイエンティスト職に就ける状況は作れるんじゃないかなと思います。

巷では、「スクールで学べる内容は無料のコンテンツでカバーできるので価値がない」という話も多くありますが、データサイエンスに関しては仮説の筋であったり、アウトプットのストーリーであったりが非常に重要になってくるので、フィードバックの有無で成長の幅は大きく変わって来きます。

そのため、道を指し示したからといって、スクールの価値が無くなる訳ではありません。なので、スクールの運営者ではありますが、自走力が高く学習コンテンツのみでもある程度のレベルまで到達できる方に向けて、ロードマップ的なコンテンツの配信をさせていただいています。

今年配信したコンテンツの一覧を以下で紹介したいと思います。


#### データサイエンティストを目指す人がまず最初に見るコンテンツ
YouTubeを中心に、「データサイエンス、データサイエンティストとは何か？」、「データサイエンティストになるにはどんな手順で学習すれば良いか？」という内容に関して配信をさせて頂きました。

- [サルでも分かるデータサイエンス（前編）〜データサイエンスって一体何なの？〜](https://youtu.be/9c8s_3OBtdU)
- [データサイエンスの市場は拡大！求められる人材を解説～サルでも分かるデータサイエンス超入門中編～](https://youtu.be/3hgJM0QQz1Y)
- [AI・データサイエンスの活用方法を徹底解説！～サルでも分かるデータサイエンス超入門後編～](https://youtu.be/MHrHcs0QgtM)
- [未経験からデータサイエンティストになれるロードマップ完全版](https://youtu.be/UQ6IIemnej4)
- [【完全版】未経験からのデータサイエンティスト転職方法](https://youtu.be/dKgZKaYZrPg)


#### データサイエンティストの初学者が学習すべきコンテンツ
上記である程度方向性や学ぶべきことが分かった方に対してどのような書籍やコンテンツを用いて学習すれば良いのかをまとめさせて頂いたのが以下の記事となります。ここに書いてある書籍の半分程度をカバーできれば、データサイエンティストとして求められる知識としては十分な知識が身につけられるかなと思います。

- [データサイエンス入門のための学習書籍・コンテンツ（2020年4月版）](https://note.com/green_midori/n/n6bed07efe1bb)


#### データサイエンティストのポートフォリオ
そして、データラーニングギルドの集大成とも言える記事がこちらとなります。データサイエンティストとしてどのようなポートフォリオを作成すれば良いのかという、ポートフォリオの作成ガイドラインを執筆させて頂きました。

上記学習を終えた方の次の具体的なアクションとして、ここで紹介しているようなポートフォリオのようなものを作って頂ければデータサイエンティストとしての転職を決められるのではと思います。

[【保存版】データサイエンティスト転職を決めるポートフォリオのガイドライン](https://qiita.com/masso/items/44437b48706483ce9f30)

このような発信をすることによって、バラバラに散財していたデータサイエンティストのための学習コンテンツを、ある程度体系だった形にまとめることができたんじゃないかなと思います。

### [データラーニングスクール](https://school.data-learning.com/)
1月に20名の受講生をモニター的に受け入れてスタートした[データラーニングスクール](https://school.data-learning.com/)ですが、4月に正式にリリースをしました。この1年間でモニター生を含め、44名の方にご受講頂きました。ある程度形が固まって来たので、今後もっと力を入れていきたいと思います。

[エンジニアからのキャリアアップに特化したコミュニティ型データサイエンス講座「データラーニングスクール」をリリース](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000056287.html)

### [データラーニングギルド](https://data-learning.com/guild)
昨年10月に正式にリリースした[データラーニングギルド](https://data-learning.com/guild)ですが、現在の会員数で174名、一時期は最大で200名の会員数を超えました。探り探りで初めて、色々と試行錯誤の繰り返しだったのですが、最近ではメンバー主体のイベントが多く立ち上がったりと、ある程度安定運用に入って来ました。

輪読会をしたり、AIビジコンをしたり、もくもく会をしたり、日々雑談をしたりする中で、参加頂いているメンバーの方のスキルが着実に上がって行っているので、今後はより強いデータ人材の組織にしていきたいなと考えています。


### データラーニングキャリア
また、有料職業紹介の免許を取得して、人材紹介の事業もはじめました。一般的なエージェントというほどがっつりしている訳ではなく、キャリア支援をしていく中で紹介まで繋げれた方がサポートの幅が広がるという文脈でスタートしました。面談を通じて私自身がキャリアの方向性に関して相談にのらせて頂いているのですが、データサイエンスの業界が分かりつつキャリアサポートができるエージェントはまだほとんど無いようなので、なかなか評判はいい感じです。

実務についている方にアドバイスを貰えるというのはキャリア設計において非常に重要だと思いますので、今後スケールしたとしても、実務者のキャリアアドバイスが貰えるような環境は維持したいなと思っています。

まだまだこれからという感じではありますが、人材ソリューション及び開発ソリューションを提供されているブルベース様との協業させて頂くという貴重なご縁にも恵まれました。今後力を入れて伸ばして行きたいなと考えています。

- [〈BULLBASE〉データラーニングギルドとパートナーシップを締結](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000062837.html)


### まとめ
事業規模としてはまだまだ小さいですが、この1年でしっかりとデータサイエンティストを目指す方のための基盤ができたのかなと思います。少しずつスキルを上げてキャリアアップに繋がる事例も出てきましたので、来年以降はより多くの方のサポートができるよう、体制構築、規模の拡大などに取り組んで行きたいなと思います！

## 来年の展望
データサイエンティストのキャリアサポートという観点では、来年は以下のような所に力を入れていきたいなと考えています。今年1年活動してみて、強く課題感を感じている所なので、ここをなんとかできないかチャレンジしてみたいなと考えています。

### 未経験からのファーストステップを支援する
この1年間、がっつりと教育をやってみて改めて思ったのが、「未経験からのファーストキャリアのハードルが非常に高い」という所でした。もちろん、データサイエンティストは専門職なので、免許はいらないにしても、かなりの学習をした上でチャレンジする必要があるとは思います。

とはいえ、ハードルが高すぎるように感じる部分もあります。コロナ禍で先行きが見えず、リモートワーク移行で新人の教育が難しくなったことから、ジュニアの枠が劇的に減っている状況があります。

そういった状況の中、入り口を広くする、未経験者の転職時のレベルの底上げをするという両軸からこの問題に取り組んで行きたいなと思います。


### 東京以外の人材の活躍できる場を作る
もう1点の解決したい点が、データサイエンティストの圧倒的な東京集中という点です。データサイエンティストの求人に関して言えば、関西ですら求人がほとんど出回っていないような状況となっており、数倍の差、もしかすると10倍以上の差が開いてしまっています。

ただ、実際に仕事がないかと言われるとそういうことはなく、地方都市の仕事を東京から出張して受けているという状況が今のデータサイエンス業務の現状です。リモートワークが普及したからといっても、まだまだ変わっていない状況があります。

東京に居ればすぐにでも新しい仕事が見つかるような方が、地方在住というだけで仕事がみつからないという状況が頻繁に発生しています。

このような状況に対して、リモートワークであったり、現地人材での採用のサポートであったりといった取組をすることで、何か解決できないかなと考えています。こちらに関してはかなり難しい課題ですので、できることから着実に進めて行ければと思います。


## 最後に
こちらのアドベントカレンダーに関しては、明日からが本番です！

データサイエンティストとして活躍する皆さんがどんなことを考えているのかを共有して頂く予定です！非常に参考になると思いますので、是非、アドベントカレンダーを購読してギルドメンバーのキャリアに関する考えをチェックしてみて下さい！

- [データ分析人材のキャリア（データラーニングギルド）](https://qiita.com/advent-calendar/2020/data-learning-guild2020)