データサイエンス

いちデータサイエンティストのリアルな成長過程

こんにちは!
データサイエンティストの望月です。

私自身、新卒でGRIに入社してから今年で4年目を迎えています。
「石の上にも三年」
ということわざがあるように自分も3年間、データサイエンティストとしてキャリアを積んできて1人立ちできるレベルまでには上がってきたかなと思っています。
そこで、このタイミングで現在に至るまでのデータサイエンティストとしての成長過程を振り返ってみることにしました。

完全に私事で恐縮ですが、これからデータ分析職を目指す方や新人データサイエンティストなど多くの方の参考になれば幸いです。

データサイエンティストとしての成長過程

横軸を経過年数、
縦軸をざっくりデータサイエンティストとしてのレベル
(ここではデータ分析によってどれだけクライアントの事業・組織に貢献できたかたか?価値を生み出せたか?を表すざっくりとした値だと思っていただければ)
として成長曲線を主観的ではありますが描いてみました。

1年目

入社してからは上司から分析の基礎を叩き込まれました。
インプットが多くそれを吸収するのに精一杯でしたが、アウトプット(クライアントへの報告がメイン)の回数をこなすうちに、徐々に伸びている実感がありました。

2年目~3年目前半

2年目からはある程度分析の基礎が身に付いたことや自分一人で判断できることが増えてきたことに伴い、1年目よりもより速いスピードで成長していった実感があります。
特にクライアントとのコミュニケーションで言うと1年目よりも数段上達した気がします。

3年目後半~現在(2021/11時点)

3年目を迎えると最低限ここを抑えておけば案件が大コケすることはないだろうという自分の中での”引き分け以上パターン”みたいなものが確立されてきました。
それに伴いある程度自信もついてきましたが、この位のタイミングで成長曲線の変曲点を迎えた感じでいます。
改めてなぜここで成長速度の鈍化が始まったのかを考えてみると、この”引き分け以上パターン”の確立が主な原因の1つになっているのではないかと推察しています。
一つ上手くいった型が作られると、どうしてもそれに頼って他の事例でも同じような型にあてはめようとしてしまう。
これ自体は特別悪いことではないですが、それだけに頼ってしまうと新しい分析の切り口やアイデアは出てきません。
今までの型に捕らわれず積極的に今まで使ってこなかった手法や取り組みを業務に取り入れる必要があり、自分自身もそのやり方を模索して足掻いている最中です。

現在(2021/11時点)~

この先もデータサイエンティストとして生きていくとした場合、以下の2つのシナリオが考えられます。

①このまま成長の鈍化が続きやがて収束する
②再び高度成長期を迎える

現状、国内であれば今現在の自分のレベルでもある程度重宝されると自負しています。
しかし、それはあくまで今現在の話であって数年後にはおそらくまだ学生の方々が台頭してきて、①コースであればあっという間に抜かれてしまうんだろうなと危惧しています。
自分の価値を高め生き残るためにも①コースではなく②コースにたどり着くためにはどうすれば良いか、先にも述べた通り模索しているところです。

mochizuki
データサイエンティスト。筋トレ、温泉、時々スキー。