データサイエンス・コンサルタントになるには

データサイエンス consulting is one of the most sought-after professions today and is in demand across a wide range of industries. Nearly every business out there has some kind of data collection and processing system, and many have more advanced platforms like AI or 機械学習, 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？

データサイエンス・コンサルティングとは、簡単に言えば、データや最新技術のさまざまな側面について顧客を教育する行為やプロセスのことです。具体的には、顧客の分析スキルやデータコンピテンシーを高め、ビジネスの仕組みや働きをより良くするためのコンサルティングを行います。

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 リサーチ, applied 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.

Most data scientists have a Master’s or a PhD in a specialized area, some branching out into machine learning or AI. There are a plethora of online courses available that help you understand how to use various data science tools like Hadoop or Apache Spark. Data scientists also are familiar with one or more of the following programming languages: R, パイソン, Java, SQL, MATLAB, and more. In general, however, R is preferred. Data visualization tools are also essential to presenting your data to the client and extracting meaningful information from it.

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

あなたの仕事を紹介し、潜在的な顧客があなたを発見しやすいように、オンラインウェブサイトとポートフォリオを持つことは絶対に必要です。WordPressからWixまで、たくさんのオプションがあり、あなたが提供するサービス、あなたが仕事をしたクライアント、あなたが紹介したいプロジェクトなどを一覧できるウェブサイトを（1ページだけでも）作成することが可能です。もし、まだしっかりとしたポートフォリオを作成していないのであれば、次のことに取り組んでみてはいかがでしょうか。 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。

誰のために働くのか、何をするのかは、ポジションによって異なります。しかし、ほとんどすべての仕事で、デジタルコンテンツや様々な形のデータと密接に関わることになります。

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・コンサルタント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のがコツで、自分のクライアントを連れて入社する人もいるかもしれません。そうでない場合は、業界内での評判を高め、発展させる必要があります。クライアントがいない状態でこれを実現するには、ライブイベントやカンファレンスに参加し、契約のために競争し、コンペティションに参加し、自分のサービスを大きく宣伝する必要があるのです。

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、クライアントがオンラインであなたを「評価」し、あなたの仕事に対するフィードバックを提供することで、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の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、ミートアップ、非公式イベント、コミュニティの集まりなどに参加し、業界内のネットワークを構築することも重要です。オンラインコンテストに参加したり、データサイエンスのグループが多数存在するLinkedInを通じてネットワークを構築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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