コロナ時代を生き抜くデータサイエンティストのキャリアビジョン：まとめ

表題の、以下勉強会が自分が考えていたことにタイムリーにミートしていたので、参加しました。

示唆に富んでいたので、私見も混じってますが、まとめます。

アジェンダ

Withコロナ時代のデータサイエンティスト
- 長期化した際の変化
- データサイエンティストが活躍できる場所
- これからデータサイエンティストになりたい未経験者のキャリア戦略
Afterコロナ時代のデータサイエンティスト
- Afterコロナ時代の予想
- コロナが終わった後に元に戻るもの・戻らないもの
- Afterコロナに向けてデータサイエンティストが準備しておくべきこと

Withコロナ, Afterコロナという分解能はあまりなく、議論が盛り上がりました。

総じてコロナが当たり前になる現代以降、データサイエンティストに求められる能力のうち、特に対人スキルについての議論が盛り上がりました。

要点をまとめると以下３点と思います。

オフラインで会って話して信用を得て、という営業シナリオが厳しくなる
Webでのブランディングの重要性が増す
（私見）オフラインで会って判断、という意思決定が難しくなることによって、無形の信用がある、つまりブランド力がある組織がより強くなり、フリーランスなど個人には厳しい時代になる。個人としては、自分に能力があることを客観的に示すことの重要性が増す（データサイエンスコンペや競技プログラミングの成績、ポートフォリオの重要性）

他にも様々な論点でWithコロナ、Afterコロナの影響について語られました。雑多ですが、以下にメモします。

ネガティブな影響

ビジネス面
- 企業のコスト削減が進むので、モデルの断捨離が進む
- 現地に行かないと会話ができない業種では話が止まる。製造業系とか
- 金融、製造業R&D、医薬などでは、セキュリティエリアを切り離せないので現地環境で分析しないといけない。まずクライアント自身のリモート化をしないといけない状況なので、取組が止まる
キャリア面
- これからデータサイエンティストになる人には厳しい。データサイエンティストは手法を知ってるだけでなく実務をどれだけ体験しているかが重要だが、その経験が積みにくくなる
- データサイエンスの需要は変わらずあるし、今後も伸びるだろう。ただ未経験は厳しいという話があるので、人材不足が加速しそう

ポジティブな影響

ビジネス面
- 災害が起きると平時のモデルは作り直しになる。ある意味分析機会は増えるかもしれない
- コミュニケーション可視化の分析ニーズは増えるだろう
- 有事のデータの取り回し。平時のデータをモデルに含めることはできない。どう扱うべきか決めるニーズは増えるだろう
- 一般の人のデータリテラシー、統計リテラシーは上がるのでは。偽陽性、偽陰性といった用語を知る人が増える。そうするとデータサイエンティストの話が通じるので心地よく仕事ができるようになるかもしれない
働き方面
- 今までは客先に同行できなかったメンバーが、ミーティングがオンラインになったことで参加しやすくなった。クライアントの考え方、気にするポイントを学びやすくなった
- 生産性は人によってはメチャクチャ上がっている。移動の時間が減った。クライアントとのミーティングセットも柔軟にできるようになった
その他
- リモートになったことで時間を作りやすくなっている。自己研鑽に励める
- 勉強会やセミナーがオンラインになったことで参加の敷居が下がった。「データサイエンティストってどんな人？」が知ってもらいやすくなった