大学教員が書いた就活・転職活動のお守り

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データサイエンスは基礎的なスキル

データサイエンスは、今後のリテラシー

 

現在、日本が国策的にデータサイエンスの普及に努めていますが、データサイエンスは、今後、働く上での基礎スキルとなっていきます。これは、出来るだけ効率的に効果的に成果を出そうということなので、このスキルがないと仕事をするのが段々と難しくなっていきます。

 

つまり、何かしらの企画や説明をする際には、必ずと言ってよい程、データの裏付けの説明が求められるようになってくるということです。もちろん、データが全てではないことは理解していますが、国全体がそういう方向になっていくので、そこは避けられないです。

 

データの裏付けがない企画や説明は、なかなか受け入れにくくなる可能性が高くなります。これがよいかどうかは意見が分かれる所ですが、逆にいうと、データサイエンスのスキルを習得しておくことで、仕事がしやすくなるということです。

 

従って、これは、どのような職種でも、どのような立場でも、程度差はあっても、身に着けておいた方がよいということです。

 

データサイエンスを含むITは全般的に文理型といえる

 

データサイエンスは、基本的には統計の分野ですので、難しい数学的な計算の概念を知った方がよいのですが、その計算を自分の手で行える所まで出来なくても問題がありませんので、その点は、文系の皆さんでも、実は、十分取り組めるものなのです。

 

その点を誤解する人が多く、食わず嫌いの場合が多いですので、やってみると案外出来たりする場合が多いと思います。その点は、プログラミングなども同じで、難しそうに見えるだけです。

 

これらのIT技術は、技術を使ってお客様の課題・問題点を解決するので、文系領域の方が得意な領域の事柄とミックスして使うような形になりますので、文理型の領域であると言えます。

 

ある特定の1つの領域で、競争力の高い人材になるのはとても大変なことです。学校のテストで、80点くらいまでは、頑張ればだれでも取れると思いますが、90点・95点と、そこから積み上げる場合は、とても多くの労力が必要になってきます。それと同じで、特定の1つの領域で頭一つ抜け出すためには、とてつもない活動量・質が必要になってきます。人生の大半を費やすぐらいの意気込みが必要になってきます。しかしながら、複合的な領域の部分で活動することを意識していけば、ある程度の活動量で、他の人を差別化することも可能です。文理型もその一つと考えられるので、こういったスタイルの学びを行っていく必要があります。

 

データサイエンスも、技術的な素養を身につけると同時に、自分が興味を持っている領域の課題を解決するためにそれを使うという意識が非常に重要です。そこの意識が強くもてるような場合には、逆に、データサイエンスの技術的素養を身につける意義がよりはっきりと理解できると思いますので、勉強に熱が入るでしょう。

 

目的をはっきりさせることと並行して、それを解決する技術的素養を身につける文理型の勉強の仕方は、非常に理にかなった方法なのです。