データサイエンス・コンサルタントになるには

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データサイエンス コンサルティング is one of the most sought-after professions today and is in demand across a wide range of industries. Nearly every 事業 out there has some kind of data collection and processing system, and many have more advanced platforms like AI or machine learning, customer personalization, and beyond. While some companies can afford to hire entire teams of data scientists, smaller organizations and businesses often cannot afford them, and so turn to フリーランスのデータサイエンティスト データサイエンスのコンサルティングのために

によると 確かに2013年12月以降、データサイエンス関連のポストは3倍以上に急増しています。今日のデータ管理は非常に複雑であり、コンサルタントを雇う必要があります。データサイエンスのコンサルティングは、フリーランサーにとって大きなチャンスとなります。

データサイエンス・コンサルティングとは?

To put it simply, data science consulting is the act or process of educating clients on varying aspects of data and modern technology. More specifically, consultants will build up a customer’s 分析学 skills, data competencies, and better structure the machinations and workings of their business.

コンサルタントとして、あなたは自分の経験や知識を使って、クライアントのカモフラージュをサポートしています。個人や中小企業、大手組織との関係を持つ場合もあれば、持たない場合もあります。

データサイエンスのコンサルティングについては、一般的には大きく4つに分けられます。

  • 戦略
  • コンサルティング
  • 開発
  • トレーニング

お客様と関わるということは、データベースのシステムを維持・運用するために何が必要なのかを理解していただくために、コンサルティングの各段階でお客様をご案内するということです。

データコンサルタントになるためには何が必要ですか?

競争の激しいデータサイエンス・コンサルティングの分野に入るには、技術的な知識とビジネスセンスの両方が必要です。

技術的背景

The first thing you need is a strong technical background. Most data scientists have an earned degree in an information technology subject, such as operations research, 応用 statistics, data science, or even general computer science. Some data scientists earn a Bachelor’s degree in social science, mathematics or physical sciences, and then specialize in a dealing with data in that field. A biotechnologist, for example, may specialize in analyzing data obtained from DNA sequencing.

ほとんどのデータサイエンティストは、専門分野の修士号または博士号を取得しており、中には機械学習やAIにまで手を広げている人もいます。HadoopやApache Sparkなどの様々なデータサイエンスツールの使用方法を理解するためのオンラインコースも数多くあります。また、データサイエンティストは、以下のプログラミング言語の1つ以上に精通しています。R、Python、Java、SQL、MATLABなどです。ただし、一般的にはRが望ましいとされています。また、データをクライアントに提示し、そこから意味のある情報を引き出すためには、データビジュアライゼーションツールが不可欠です。

ビジネスの基礎知識

The second thing you need is a solid understanding of business fundamentals. Even though data science consulting involves direct knowledge and experience with data and its handling, it is essentially a business first. So, a foundation in business is a good place to start which. Consulting is an incredibly competitive market, with an endless stream of players. It also requires a unique business model to be successful, one you must be comfortable with. If you are not able to access a business course, there are online courses that introduce you to the basics of setting up your own business and the nitty-gritties of how to handle accounting, taxes, etc.

豊富な経験

コンサルタントという仕事の性質上、多くの求人ではその業界での実務経験が必要とされ、時には6年以上の経験が必要となることもあります。データの専門家として、ビジネスの将来や運営に責任を持つことになるため、ロングテールの経験が必要となります。

オンラインプレゼンス

自分の仕事を紹介し、潜在的なクライアントがあなたを簡単に見つけられるようにするためには、オンラインのウェブサイトやポートフォリオを持つことが絶対に必要です。WordPressやWixなど、さまざまなツールを使って、自分のサービスやクライアント、プロジェクトを紹介するウェブサイトを作ることができます(1ページだけでもOK)。まだしっかりとしたポートフォリオを構築していない場合は 公開データセット を実践しています。

規制・コンプライアンス

上記のすべてに加えて、データサイエンス・コンサルティングのために精通しておく必要がある、データサイエンスとテクノロジーの分野におけるかなり新しい開発があります。

例えば、GDPRのような大規模な規制は、企業が顧客データを取り扱う方法に影響を与えます。データのプライバシーとセキュリティに関して、社会がより消費者に優しい方針に向かうにつれ、多くの組織は収集プラットフォームや取り扱いプロトコルを再構築する必要が出てきます。これもまた、データサイエンスの最新情報が必要になる側面です。

コンプライアンスは、ガイドラインに従う場合も従わない場合も、非常にコストのかかる取り組みです。現代のデータコンサルタントは、企業が効果的でコンプライアンスに則ったオペレーションに移行するために、説明し、数値化し、支援する能力が必要です。

データサイエンス・コンサルティング業界での経験を積む

個人や小さなチームであれば、いつでも自分のビジネスを始めることができます。データサイエンスのコンサルティングを会社として行うこともできますし、自分が得意とすることや注力したいことに応じて、一般化することも専門化することもできます。データサイエンス・コンサルティング・ファームでの経験があれば、独立したコンサルタントへの移行が容易になります。

業界に参入するための従来のルート 

  1. 第一の選択肢は、マッキンゼー、BCG、ベインの頭文字をとってMBBと呼ばれる企業で働くことです。 "ビッグ3 "と呼ばれています。 彼らは、世界で最も権威のある3つのコンサルティング会社です。世界トップクラスのデータサイエンティストたちが、地球上で最も有名なブランドと仕事をしているのですから。
  2. 次の選択肢は、ビッグデータのプロバイダーや企業と協力することです。一般的な例としては、Cloudera、Palantir Technologies、VMware、そしてもちろん、Google、Amazon、Microsoftなどが挙げられます。
  3. 最後に、IBM、アクセンチュア・アナリティクス、オラクルなど、大手だけでなく昔からあるブランド、つまり歴史あるテック企業を選択することもできます。

Who you work for and what you’re doing is going to differ from position to position. But almost all opportunities will have you working closely with digital コンテンツ and data, in its many forms.

最大の課題。クライアントを見つけること

ただし、業界の大手企業と仕事をする場合は例外で、その企業はすでに長い顧客リストや契約書を持っている可能性があります。

しかし、中小企業や個人にとって、コンサルティングビジネスで最も困難なことは、顧客を見つけることです。というのも、この分野は競争が激しく、ほとんどのお客様は、評判が高く、具体的な歴史があり、長い成功例を持つ会社としか仕事をしないからです。

データサイエンスのコンサルタント会社を設立しようとする場合、経験豊富なプロフェッショナルを雇うことが重要で、中にはクライアントを引き連れて入社する人もいます。そうでない場合は、業界での評判を高め、発展させる必要があります。そのためには、イベントやカンファレンスに参加したり、契約を取り合ったり、コンテストに参加したり、自分たちのサービスを大々的に宣伝したりする必要があります。

データサイエンス・コンサルタントとしての仕事の見つけ方

オンライン・フリーランス・プラットフォームは、データ・サイエンス・コンサルタントやデータ・サイエンス・コンサルタントのために簡単に利用できます。 フリーランスのデータサイエンティスト を使って、世界中のクライアントからの様々なプロジェクトに取り組んでいます。 MITやハーバード大学などの7,500人以上の専門家が参加しているKolabtreeは、フリーランサーが自分の専門分野の興味深いプロジェクトを閲覧し、応募することができるプラットフォームです。 また、クライアントはオンラインであなたを「評価」し、あなたの作品に対するフィードバックを提供することができます。これにより、あなたは強力なポートフォリオを構築し、信頼できるプロフェッショナルとして自分をアピールすることができます。

また、カンファレンスやミートアップ、非公式のイベント、コミュニティの集まりなどに参加して、業界内のネットワークを構築することも重要です。オンラインコンペティションに参加したり、多くのデータサイエンスグループが存在するLinkedInでネットワークを広げたりすることもできます。

自分を確立すれば、クライアントが集まってくるようになるでしょう。しかし、そこに至るまでには長い時間がかかりますし、長く険しい道のりでもあります。一夜にして成功するとは思わないでください。一夜にして成功することはありませんが、努力を続けることで、データサイエンス・コンサルティングの専門家として注目されるようになるでしょう。

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Kolabtreeは、世界中の企業がオンデマンドで専門家を雇えるようにします。当社のフリーランサーは、企業が研究論文を発表したり、製品を開発したり、データを分析したりするのに役立っています。それはあなたが行う必要があるものを教えて、無料で専門家からの見積もりを取得するために1分だけかかります。


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著者について

Finding an Outlet(https://www.findinganoutlet.com/)の創設者であるネイサン・サイクスは、ペンシルバニア州ピッツバーグ出身です。彼は、AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、その他の新興技術の最新ニュースやトレンドについて書くのが好きです。Twitter @nathansykestechでネイサンをフォローして、ビジネステクノロジーに関する最新情報を入手してください。

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