データサイエンティストの市場価値、実は差がつくのは○○だったことに気づいてしまった…

2024年10月24日 21:09

どうも！データ分析未経験から転職して、現在はマーケティングのアナリスト兼中途採用の面接官をしてます、よしゆーです。

今回は、私が2回目の転職活動で気づいてしまった「データサイエンティストの価値が決まる隠れポイント」について書いてみようと思います。

データサイエンティストの市場価値

まずは、ChatGPT先生にたずねてみたいと思います。
Q.転職市場において、データサイエンティストの価値ってどこで決まると思いますか？

すると、以下の結果が返ってきました。テキストだと分かりにくいので図にします。

みなさんはどう思いますか？
私個人としては、「めちゃくちゃ的を得ているな」と思った半面、これら6つのスキルが互いに独立だったり、同じだけの重要度で評価されているかというと、そうではないように感じています。

これは、私が面接を受け、企業側に必ず実施していた逆質問の答えに紐づきます。

私の実体験に基づくと、各要素は次のような「積み上げ式」で重要なスキルが定義されていると考えています。

つまり、下の階層が基礎となり、その上に次第に必要なスキルが積みあがっていくような関係にあると考えています。

例えば面接の中で、やたらと技術スキルをプッシュしたPRをしたとします。しかし、会話の中で面接官が「ソフトスキル」に課題を感じた時点で面接通過は難しいでしょう。

ここで一つ疑問に思ったことはないでしょうか？
もし私が初見であれば、「経験って最後なの？？」と思ってしまいます。
面接では、経験はとにかく聞かれますし、重要なPRポイントです。

ここで経験を最後に置いている理由をお話します。
ここでいう経験とは、「現職以前に成功したプロジェクトや成果」を指します。
これらはぶっちゃけだいぶ脚色できます。
わざわざ面接官の方は裏どりはしません。自分のことをよく見せようと思えばいくらでも経験を盛ることができてしまうのです。

しかし、盛りに盛った経験を面接で話していると次第にぼろが出ます。
それは技術的な話題を深堀されたときかもしれません。または論理的な説明を求められたときかもしれません。

逆に言うと、面接官は経験を深ぼることで、下の階層にある様々なスキルセットを評価しているのです。

以上を踏まえて、どの順番でデータサイエンティストのスキルが積みあがっているのか、重要だと認識されているのか分かったのではないでしょうか？

では、ここからはもう一歩踏み込んで、最近のデータサイエンティストに求められているが欠如しがちなスキルについてお話しようと思います。

上記の6つの中だとどれにあたると思いますか？

正解は、、、
「課題解決力」です。

え？？？一番得意なんじゃない？とお思いの方も多いのではないでしょうか？

まずここで言葉の認識合わせをさせてください。
課題とは、「理想と現実のギャップ＝問題を埋めるために何をすればよいのか」つまり問題を取り除く手段です。
ということは、課題解決力とは「問題を取り除く方法を導く力」を指します。

面接の中で多くの面接官の方々から頭を悩ませているポイントとして挙がったことが、「分析することが大好きなデータサイエンティストは多い。ただ問題を設定して解決する手段を解くサイエンティストは稀だ。」という言葉です。

すなわち、何かの数字を予測したり、効果を分析したりすることが得意だったり好きな人たちは一定数いるわけです。
しかし、企業が求めている人材、つまり希少性が高いサイエンティストは
・問題を設定する力
・分析する力
・どう解決すればよいか提案する力
を総合して持っている人材というわけです。

私は、幸い上記の「課題解決力」を高く評価いただき、高い面接通過率を保持していました(8~9割)。

2回目の転職活動のとき、利用させていたエージェントさんから聞いた話で、私が内定後自体した企業では20人強の面接を実施してなお全員落選したということでした。理由はまさに上記の力が基準に満たない方が大多数だったということです。

それだけ、企業が求めるスキルとして重要なポイントであり、力を持っていると面接の中で感じられる方は稀ということでしょう。

これから転職活動を始める方、データサイエンティストを目指す方、データサイエンティストとして新しい業界へ転職される方は是非上記のポイントをおさえたPRをされることをお勧めします。

実際は高い課題解決能力があるのに、PRでフォーカスするポイントを誤っている人は一定数いらっしゃると思っています。
是非、ご自身の強みの中でも適切な強弱をつけて面接官の方々にご経験をお話されると良いと思います。

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それではまた次回の投稿で！

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