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データサイエンティストの経験談苦労

この仕事をやっていて、眠れないほどしんどい瞬間はどんな時ですか?

  • DAIKI MARUO
    現職者DAIKI MARUO
    経験: 4年
    DMM

    お前のバリューなんなの、という話

    結局、いくら能書きを垂れようと、売上・利益にハネない仕事は資本主義の上では意味がないと思っています。

    これは、データサイエンティストのような、非定型かつ、まだ白黒がついていない新しい職業においては特にそうでしょう。偉そうなこと言ってるけど何が出来るねん、どう貢献するねん、何がお前のバリューやねん、と自分に問いかける意識は常に持っておいたほうがいい職業だと思います。

    こういう状況のもとで、自分自身の仮説が外れて成果が出ないときは非常にヘコ...

    みますし、自分の存在意義とは、と思います。


  • 岡本 壮大
    現職者岡本 壮大
    経験: 3年
    エヌエヌ生命保険株式会社

    ブームになったからこそ、懐疑的に見られる

    データサイエンスはまだ新しい分野でありながら、昨今のAIブームで大きくその名を知られることになりました。

    しかし仮にデータサイエンティストの名前は知っていたとしても、

    実際の仕事の中身をよく理解している人は、まだ世の中に多くはありません。

    このため、例え大きな期待をもって迎えられた立場だとしても、

    最初に周囲の部門を説得し、理解や信頼を得るまでは非常にしんどいプロセスとなります。


    データサイエンスにおいて新しい知見を得るためには、横断...

    的なデータ活用が必須となるケースが多いため プロジェクトの初めに、今までの業務では協働することのなかった多くの部門と並列的に交渉することが多いです。 先に述べたように、データサイエンスに対する実際の理解はまだまだ足りないのが現実です。 横断的な業務においてはデータオーナーである既存のビジネス部門の協力を得る必要がありますが、 その各部門がデータサイエンスを得体の知れないものと捉えていると、コミュニケーションに多大なコストを払うことになります。 特にデータの宝の山である伝統的大企業ほど組織が大きくコミュニケーションが複雑になるため、 必然的に、データが実際に揃い触り始めるまでのプロセスに多大な努力と時間をかけることになります。 そのような状況下でデータ活用の有用性を訴えるためにも、分かりやすく伝える力は必須であると考えています。


  • 奥村 裕之
    現職者奥村 裕之
    経験: 3年
    パーソルキャリア株式会社

    仕事で眠れないほどしんどい瞬間はありません。


    幼少期にRPGゲームをやられていた方は、どうしたらボスを倒せるか、どうしたら効率よくレベルアップできるか、どうしたら秘密のアイテムを獲得できるかなどと考えていたら、夜になっていたという経験があると思います。

    同様に、データサイエンスの仕事は、どうしたら...

    残り228文字(全文378文字)

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  • 大野 康明
    現職者大野 康明
    経験: 8年
    フラー 株式会社

    分析の最終段階で、ミスが見つかり、後戻りが発生したとき

    分析していて、どうしても結果の数値が大幅に合わないときです。


    SQLやPythonのコードではエラーが出ないのに、分析結果が大きく違うときは、


    ・論理設計が違うのか、


    ・データの参照場所が違うのか、


    ・そもそも想定が違うのか、


    ・・・など疑うべき点が多いので、その解決(デバッグ)には苦労し...

    残り102文字(全文252文字)

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  • 山本 隼汰
    現職者山本 隼汰
    経験: 2年
    株式会社レアジョブ

    楽しくも辛い試行錯誤の毎日

    やってもやっても成果が上がらない時です。特に、研究開発のプロジェクトに関わっているとたびたび遭遇します。実行する際は、ある程度「こうすればうまくいくんじゃないか」という仮説を持って業務に望んでいますが、なかなか思ったような結果にならないことも。


    この試行錯誤、失敗の連続が私たちのキャリアの礎となる...

    残り52文字(全文202文字)

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  • サインバヤル サランゲレル
    現職者サインバヤル サランゲレル
    経験: 6年
    アクセンチュア株式会社

    データからインサイトを見つけ出すまでの長い道のり、逃げずにいられるか

     データサイエンティストのキャリアを考えている人に向けて、この仕事の泥臭い部分に触れておきたいと思います。

     前の質問で、高い精度のモデルを作ったときや、新しい示唆を出せた瞬間が仕事の楽しさだと答えましたが、実際にはその真逆の状況に直面することがほとんどです。想定通りの精度が出ないモデルの高度化に試...

    残り248文字(全文398文字)

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  • 横山 聡恵
    現職者横山 聡恵
    経験: 1年
    Boston Consulting Group

    経営目線の問題解決ならではの苦労

    眠れないほどしんどい瞬間はあまりないですが、

    難しいのは経営目線の問題解決ならではかと思いますが、ただ単にデータを分析するのではなく、ビジネス的に意味のある分析をする必要があるところかと思います。

    興味本位で分析をしに行くのではなく、ビジネス的に意味のある分析を設計していくことが重要となっていくため...

    残り116文字(全文266文字)

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  • 西田 貴紀
    現職者西田 貴紀
    経験: 3年
    Sansan株式会社

    思うようにアルゴリズムがワークしないとき

    問いを立て、仮説をたて、いざ分析結果を得ようとすると、アルゴリズムがうまくワークせずに結果が得られないことがあります。


    なぜそもそもアルゴリズムがうまくいかないのか?なぜ精度よく予測できないのか?等々を考え、すぐには答えがわからない時はつらいです。

    同僚とのディスカッションや文献調査をしながら、こ...

    残り57文字(全文207文字)

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  • 杉山 聡
    現職者杉山 聡
    経験: 4年
    株式会社アトラエ

    私は、自社の1人目のDSとして、DS組織の立ち上げをやってきました。

    そのまさに一番初め、社内に全く前例のない状態から、何をしたら価値が生まれるのかすらわからない状態から、暗中模索を続けていた時期です。


    自分の成果で、社内の DS が5年進むか、5年遅れるかがかかっていました。

    非常に大きなプレッ...

    残り35文字(全文185文字)

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  • 柴田 暁
    経験者柴田 暁
    経験: 7年
    DataRobot Japan

    前提が間違っていたとき

    データ分析は複雑なステップを順番に踏んで行く必要があります。例えば複数のデータを組み合わせる、その後にデータのクリーニングを行う、その後にビジュアライズして仮説を立てる、それを元にモデルを作る、それを元に予測を行う、などです。最終的にはより正しい結果が求められるのはもちろんですが、各ステップで正しい...

    残り425文字(全文575文字)

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  • 浅井 貴宏
    現職者浅井 貴宏
    経験: 1年未満
    フロンティア株式会社

    膨大なデータを1つ1つ確認してデータ加工する必要があるとき。地道にやっていかないと終わらないので非常に辛いです。


    データ分析作業に投入するコストのうち、約8割がデータ準備にかかると言われているほど、すぐに分析に取り組めるとは限りません。


    数万行のデータを目で確認して加工するなど、延々と続く地味な...

    残り29文字(全文179文字)

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  • 小林 広明
    現職者小林 広明
    経験: 3年
    株式会社エクサウィザーズ

    Garbage In, Garbage Out.

    まず、「眠れないほどしんどい瞬間」は異常事態ですので、決して再発させてはなりません。この仕事に特有のしんどさは? と捉え直して以下に回答します。


    R. A. フィッシャーの次の言葉を思い出します:

    「実験が終わってしまった後で統計学者に相談をするのは、検死解剖をどのように行なえばよいかを尋ねるよう...

    残り361文字(全文511文字)

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  • 浜崎 皓介
    現職者浜崎 皓介
    経験: 1年
    株式会社リクルート

    データ解釈のミスに後から気がついた時

    データサイエンティストという職種は、個人的に弁護士に近い働きを求められていると考えております。

    つまり、法律のような多くの人にとってわからないことの多い領域に対して、専門家として正しい判断が求められます。周囲の人は専門家の言葉を信じて行動するため、その言葉は非常に重みを持つものになります。


    そのた...

    残り257文字(全文407文字)

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  • 秦 正顕
    現職者秦 正顕
    経験: 1年
    株式会社Hakali

    どれだけ分析してもよい示唆が出てこないときは絶望的な気持ちになります。だけど、そこからもう少し踏ん張って諦めずにやっていくと、きらりと光るものを見つけられたりします。その成功体験を積み重ねられると、分析に対する自信が持てるようになっていきます。


  • 西田 幸平
    現職者西田 幸平
    経験: 5年
    株式会社バンダイナムコネクサス(旧社名 株式会社BXD)

    実際のビジネスの一員になること

    データ活用やデータサイエンスは特に最近盛り上がってきたのかなと思います。

    盛り上がりが最近である分、「データを絶対に使うことが規定されているビジネスの局面」というのはそこまで多くありません。

    企業内で「データを絶対に使うことが規定されているビジネスの局面」が多くないということは、当然「データを整備す...

    残り472文字(全文622文字)

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