親です。

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【キャリア・転職】データ分析系企業5社面談して分かったこと。

おつです。分かったことだよ。

データ分析企業と面談して分かったこと

データ分析企業の分類

①事業(データ)を持ってる会社
自社でやれるので開発環境を整えやすい。特定の分野のデータ分析に限られるが、深くはやれる。
②研究所

③受託系の会社
いろんな会社を相手にするのでいろんなデータ分析スキルが身につく。開発環境は銀行相手とかだと制限を受けることも。

データ分析で強い会社

データ分析企業で強いのは下記2つのどちらか。
①データを持っている会社
データあってのデータ分析なので。また、一度分析した内容を他社に売るとかもできる。(受託だと、相手の会社に合わせてデータをいじって初めて価値が出る。)
②人材を囲える会社
良い人材は良い人材のいる会社にくる。

最終的には①が強い。データ持ってる会社がエンジニアを囲ったら、その時点で受託系は全部不必要になる。受託系でゴリゴリやってた会社がデータ持ってる会社と合併するケースもあるくらい。

データ分析の3つのスキル

①ビジネス
データ分析はコンサルチックになるので相手のトップと話すスキルも必要。
②コーディング
実装できるか。これはJavaとかCやれてればよい。逆にPython半年とかは実力が測れないらしい。
③統計
統計の知識。統計検定準一級レベルが望ましい。大学の講義だと二級レベルとのこと。

転職の際はこれらに加えて実務経験があれば加点されるかも。ただし、どれくらいのビックデータを扱ったかによる。あと、文系出身だとどの程度数学がやれるのか心配されるケースもあるのでそこは押さえた方がよさそう。

データ分析から進めるキャリア

①データサイエンティスト
機械学習エンジニア

データ分析のレベル、それぞれ必要なスキル

①データ抽出・加工
必要スキルは
SQL、tableau、エクセルパワポ

②統計・モデリング
必要スキルは
統計、R、SPSS、Mdeler、kaggle

機械学習・AI
必要スキルは
機械学習Python、AIプラットフォーム

勉強法

これは色々記事あるからそれ読んだ。 データサイエンティスト&機械学習(人工知能)エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と(2018年2月版:追記あり) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

以上!!!