データサイエンティストとして食べていけますか？

データ処理ではありません。 データ処理+統計学の知識が必要です ビッグデータを解析して、未来予測するのが仕事です 私がいた業界ではRを使ってた人が多かったです …ビッグデータとかデータサイエンティストとかって2、3年前の流行りですよね？ 今さらである話題に驚いてますし、もはやAIとの戦いになると思ったりもしますが、がんばってください。

そもそも、データサイエンティストが何をするかわかっていますか？ 端的には、世の中の情報を分析して、最適な答えを出すことです。 これだけ世の中に情報が溢れているのに、トピ主はデータサイエンティストで食べていけるかわからないんですよね？ この事実が、データ分析には向いていないことを明確に示しています。 諦めて地道に働くのがトピ主には向いていると思います。

データサイエンティスト的なことをやっています。 マーケティング関連でも、データ分析が出来れば重宝されます。 広告代理店、メーカー、コンサル、調査会社などです。 データ処理プラスやはり統計学の知識は必要です。 データ処理をして、何かマーケティングの戦略に繋がるよう 落とし込んでいきます。 フリーでいけるかは、つてがあれば可能かもしれません。 IT業界とは違う印象です。AIが発達してもそんなに仕事を 取って代わられることはないのではと思っています。

私はData Scientistでは有りませんがレスします。 例えば製薬会社（コピー薬では無い）だと、治験無しには新薬開発、既存薬モニタリングは行政的にも倫理的にも不可能ですが、これらの治験データの収集、分析、解析、検証などなど、を行なっている製薬企業内部門には何十年も前から「Data Scientist」に当たる職務をこなしている職域が、部署は別々ながら、存在していました。職名としてはClinical Data Managerとか Clinical Data Statisticianと呼ばれ、バイオサイエンスのマスター、データ処理のBA、統計学のPhDなど多重学位を持つ人々が多くいる職域でした。その中から企業派遣でMBAを取得させて貰える人々も増え、別々の部署に置くのは非合理的ということで、複合的職能を持つこれらの人々にData Scientistという職名を付すようになったのです。私の周りのData Scientistは皆PhD持ちでした。これは製薬企業の例です。 生（なま）の人間の反応が必要不可欠な製薬業界はAIには任せられないでしょう。今は医薬製薬食品製造業界はReal World Data (RWD)と Real World Evidence (RWE) に基づくことを求められています。 トピ主さん、如何でしょう、頑張ってみませんか！

情報ありがとうございます。自分でも情報をもとに調べてみました。 少しはクリアにはなりましたが、まだまだですね。 やはり統計学ですね。今も一応は使ってますが、まあ、簡単な事しかしないです。 今はとにかく業界が狭すぎるし、AIにとってかわられるという恐怖感もあります。よくわかりませんが。 分かったところでフリーランスとしてやっていけるのかというのも不明ですね。 とりあえず、パイソンとデータサイエンスのオンラインコースを新年の目標にしたいと思います。

ビッグデータにしろデータサイエンティストにしろ、非公開データを扱う場合に、外部委託先に特段すごい実績があるわけでもない個人事業者を選ぶ可能性はまずないと思います。理由は、何かあったときに委託元担当者が言い訳しづらいから。 委託元のアテがあるならともかく、飛び込み営業で「分析させてください」とやっても無理な気がしますね。

＞分かったところでフリーランスとしてやっていけるのかというのも不明ですね。 え？ そもそも、データサイエンティストがフリーランスで出来るような仕事だとは思いませんが。。 もちろん、存在してるでしょうが、ごくごく一部でしょう。 今さらAIとか、まずソフトウェアですかね？とか。。。理系のエンジニアということですが、この業界の基礎的な知識、現在の動向への理解、素養すべてが不足しているように思います。 ところでソフトウェアの勉強とは？漠然としすぎてますが、何を指していますか？ 会社に就職できない年齢とのことですが、高齢者ですか？ 再就職できない年齢だからフリーランスでデータサイエンティストとして食べていきたいということですか？ もう少し詳しく教えてください。 なお私は、あなたが希望する仕事に近いところにいます。

機械メーカの開発をしています。いろいろ調査して感じる事は、 データ分析自体は難しい事ではないということ。 データ分析は、データセットを作るまでが作業の９割。 分析は一瞬で終わる、と専門家に言われたことがあります。 統計もエンジニア出にしてみれば、当たり前に使ってきた内容。 Matlab、python、素養があれば半年でマスターできる。 ライブラリが出て、一つ一つの技術はコモデティ化してきました。 だからこそ、データ分析業務は、専門職にならないのかもしれません。 分析の前後の専門性がより必要な気がします。 例えば機械のデータを分析するのに、機械工学を知らない人は無理です。 製薬メーカと同じですね。分析するデータに対する勘所が必要なのです。 回帰分析結果が正しいとは言えませんから。そこはノウハウです。 付加価値になるのは、むしろ計測やモデリング、システム化の所かな。 そう言った要素の擦り合わせができるところまで行かないと差別化できない。 夢のある時代になってきましたが、簡単じゃないですね。 だからフリーで受ける人は相当なのでしょう。 社内リソースでは賄えない、専門的分析力、あるいは、技術的統合能力。 トピ主さんにデータ分析以外に得意分野があればチャンスはあるかも。 メーカでは、オープンイノベーションと言って、 ベンチャやSIerと組んでシステムを作ろうとしています。 もちろんなんらかの強みがあるところですね。 専門の方もいらっしゃるみたいな可能なら武勇伝とか話を聞いてみたいですね。 トピ主の研鑽も応援しています。