転職レシピ|アカデミアからデータサイエンティストに転身する秘訣(USの物理学Ph.D.→Twitter社データサイエンティストのご意見)

転職
ポイントを抑えて準備をすることで、博士・ポスドク出身者がデータサイエンティストとして活躍できる可能性が高まります!

Ciao!みなさんこんにちは!このブログでは主に
(1)pythonデータ解析,
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(3)お料理,
(4)博士転職
の4つのトピックについて発信しています。

今回は、天文学のポスドクだった私が、民間企業にデータサイエンティストとして転職する際に下調べした内容をまとめます。
2018年の転職活動開始当時、転職エージェントから「データサイエンティスト」という職種を進められました。
「データサイエンティスト」という言葉を初めて耳にした私は、自分なりに「データサイエンティスト」について調べて情報をまとめていました。

この記事ではアメリカで物理学のPh.D.を取得した後にTwitter社でデータサイエンティストとなったダグラス・メイソン氏による「アカデミアからデータサイエンティストに転身する秘訣」をご紹介します!
今回も具体例の紹介ですので、気軽に読んでいただいてイメージを掴むのに役立てていただければ幸いです!
民間企業への転職を考えている博士・ポスドクの方には、自身の強みを言語化したり、転職までに準備しておくべきことや転職後に得たい経験を整理するために参考にしていただけるでしょう!

Kaiko
Kaiko

この記事は以下のような人におすすめ!

  • データサイエンティストになるために必要な準備は?
  • 博士・ポスドクからデータサイエンティストになる注意事項は?

Abstract | ポイントを抑えて準備しましょう!

今回は、アカデミアから民間企業でデータサイエンティストになったダグラス・メイソン氏のご意見を紹介します。
アカデミアからデータサイエンティストに転身する秘訣は大まかには

  1. 積極的な転職理由を作ること
  2. アカデミックの研究経験から強みを作ること
  3. 不足している能力を補う姿勢を見せること
  4. 将来キャリアや転職理由とマッチする企業を選ぶこと

です。
これまでの当ブログ記事でお話してきたことと共通しています。
これらのポイントを抑えて準備すれば、博士・ポスドクから民間企業にデータサイエンティストとして転職し、活躍できる可能性を高めることができます!



Background | 物理学のPh.D.からTwitter社のデータサイエンティストになったダグラス・メイソン氏

ダグラス・メイソン氏は、アメリカのハーバード大学で物理学の博士を取得したあと、Twitter社のデータサイエンティストになった方です。
物理学の研究をしているときは、民間IT企業(Twitter, Facebook, Googleなど)で働くイメージはなかったそうです。
Twitter社が提供する「Insight」というプログラムに参加してデータサイエンティストとして働く決意を固めたそうです。
現在はTwitter者でデータサイエンティストおよびインサイト・フェローという肩書で働いているそうです。

この方のデータサイエンティスト類型はおそらく「エンジニア系データサイエンティスト」もしくはエンジニア能力が非常に高いアカデミック系データサイエンティストと思われます。
アカデミック系データサイエンティストに比べてITエンジニアとしての知識の準備を強調されています。

ちなみに、今回の参照元の記事はいつもの尾崎隆氏のブログ(「アカデミアの博士がデータサイエンティストに生まれ変わって企業に転身するための5つの秘訣」(海外記事紹介))です。
今回は尾崎隆氏のブログの内容を私なりにまとめたものです。
ご興味がある方は参照元の記事もご覧ください!



Contents | アカデミアからデータサイエンティストに転身する秘訣

ダグラス・メイソン氏は、アカデミアからデータサイエンティストに転身する秘訣を以下のように述べています。

  1. アカデミアからITデータサイエンスの世界に転身するための一番の秘訣 = ここで働きたいんだ!という情熱を示せ!
    • アカデミアをやめたいというのはNG
  2. 博士論文でやったことと、データサイエンスの世界でやることになるであろう仕事との間に、どれくらい関連があるかを強調しよう。
    • 僕のデータサイエンスのキャリアは、学位論文を書き上げ切ったという経験に裏付けられていると信じている。
    • 君もPh.D.として、自分の全責任のもと5年間のプロジェクトをやり切ったんだということをぜひ忘れないでほしい。
    • 君はまた、日常的にトークをしたり、プレゼンをやったり、自分の研究をまとめて公表するということもしてきたはずだ。
    • それは、まさに僕のデータサイエンティストとしての職務の中に含まれていることでもある。
    • データサイエンティストの仕事は、本質的には学位論文のプロジェクト全体を(例えば)1つか2つのクォーターに詰め込んだようなものなんだ。
  3. 必須スキルを身に付けるための時間を確保せよ。どれも簡単じゃないぞ。
    • 君がD論で用いたアルゴリズムとデータ構造を、相異なる多くのソースから学ぼう。
    • 再帰的プログラミングの学習のための時間を取ろう。たぶん、これまでの君の考え方とはかなり違う。なので夜やるとまずい。
    • 君が使っている統計学的手法について復習しよう。色々なタイプの回帰分析について知る必要がある。もちろんp値や仮説検定についても。
    • 順列組み合わせ問題からどうやって期待値を求めるかを学ぼう。
    • SQLについて勉強し、実践してみよう。
    • もし君がMatlabやFortranを使っているのなら、今こそPythonかRに変えるべき時だ。スキルを磨くために、面白いサイドプロジェクトを走らせよう。
  4. 出来る限りITエンジニアコミュニティに参加しよう。
    • プログラミング言語を学び、専門用語を学び、そして彼らが何を話し、何を考えているかを学ぼう。
    • 何に彼らが価値を置いているかを学ぼう。
    • そういうことを何もせずに採用面接になんか行ったら、残念ながらエイリアン扱いされるだけだ。
    • 面接の席では、そういう専門用語を口にしてみせたりして、それらを学ぶつもりがあるんだという姿勢を見せなければいけない。
  5. 自分の希望に合った従業員数の会社を選ぼう。
    • 僕自身は、Twitterが中くらいの規模の会社であることが気に入ってるんだ。
    • 何故なら、これくらい規模が大きければ僕が周りのエキスパートたちから色々なことを根掘り葉掘り習うには好都合だし、一方で会社全体に行き渡るような何かでかいインパクトを自分の力で叩き出そうと思ったら今の規模ぐらい小さい方が良い。
    • 僕にとっては、これが理想のバランスなんだ。



Discussion | アカデミアからデータサイエンティストになるポイントのまとめ

簡単にまとめると以下のようになります。

  1. 積極的な転職理由を作ること
  2. アカデミックの研究経験から強みを作ること
  3. 不足している能力を補う姿勢を見せること
  4. 将来キャリアや転職理由とマッチする企業を選ぶこと

これらのポイントは当ブログで発信してきた内容と一致しています。
それぞれの項目について、どのような方針で整理すればよいかというポイントは過去の記事で紹介しています!

  1. 積極的な転職理由→「転職レシピ|天文学系ポスドクの転職目的(整理と言語化のフレームワーク編)
  2. アカデミックの研究経験から強みを作ること→「転職レシピ|データサイエンティスト3類型(博士・ポスドクの研究経験を活かすアカデミック系データサイエンティスト)
  3. 不足している能力を補う姿勢を見せること→「転職レシピ|アカデミック系データサイエンティストの転職先選び(伸ばすのはエンジニア能力?ビジネス能力?)
  4. 将来キャリアや転職理由とマッチする企業を選ぶこと→「転職レシピ|天文学系ポスドクの転職エージェント活用術7(キャリア面談–方針決定編)



Conclusion | まとめ

最後までご覧いただきありがとうございます!
アメリカで物理学のPh.D.を取得した後にTwitter社でデータサイエンティストになられたダグラス・メイソン氏による「アカデミアからデータサイエンティストになる」をご紹介しました!

自身の研究とデータサイエンスの関係の整理、統計学やプログラミングなどのスキルの棚卸し・整備・準備など、具体的に項目が上がっていて参考になりますね!
積極的な転職理由を作ること、研究経験から強みを作ること、不足している能力を補う姿勢を見せること、将来キャリアや転職理由とマッチする企業を選ぶことなど、ポイントはこれまでこの記事で紹介してきたことと同じです。
しっかりポイントを抑えて準備すれば、博士・ポスドクから民間企業のデータサイエンティストとして成功することは難しいことではありません。
民間企業への転職を考えている博士・ポスドクの方は今回の記事も参考にしてみてください!
研究を続けられる方も「民間には行こうと思えばいつでも行ける」と思って研究を続けてくださいね!

以上「転職レシピ|アカデミアからデータサイエンティストに転身する秘訣(USの物理学Ph.D.→Twitter社データサイエンティストのご意見)」でした!
またお会いしましょう!Ciao!

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