3年にデータサイエンスの職を解雇から守る2025つの方法

世界経済フォーラムは、世界中の企業の41% 2030年までに人工知能の台頭により従業員数を削減する一方で、メタのような企業は人員削減計画今年。

これは一つのことを意味します: さらに、2025年にはテクノロジー企業のレイオフも予定されています。

私は個人的に、昨年のテクノロジー業界のレイオフの影響を受けた同僚を何人か知っています。これにより、データサイエンスのキャリアに対する不安が増したため、調査を始めました。私は、技術レイオフがデータサイエンスに及ぼす影響を理解するために、上級データサイエンティストやチームリーダー、ソフトウェアエンジニア、プロダクトマネージャーと話をしました。

私には2つの差し迫った質問がありました。

データサイエンスの仕事が解雇されないようにするにはどうすればいいですか?
2025 年にデータサイエンティストになることはまだ価値がありますか?

私が収集した情報と個人的な経験に基づくと、データサイエンス関連の仕事は今後 5 年間も存在し続けるだろうと考えています。しかし、残るのは「付加価値を生み出すデータサイエンティスト」だけであり、会社の収益を改善しない者は解雇されることになる。

解雇から100％安全な仕事はありませんが、解雇されないための3つの方法をご紹介します。 欠かせないデータサイエンティスト.

この記事を読み終える頃には、以下のことが分かるでしょう。

高収入のデータサイエンス職に就き、維持する方法
データサイエンスのキャリアを解雇や管理職への急速な昇進から守る方法

1. 強固な基盤の構築

データサイエンティストとして、統計、機械学習、数学の強固な基盤を構築することに重点を置く必要があります。ツールやプログラミング言語は常に変化していますが、基本的な概念は同じままです。ご存知のとおり、AI モデルは、機械学習とプログラミングを使用して企業がより迅速な意思決定を行うのに役立ちます。

しかし、数百万ドル規模の意思決定を AI モデルに全面的に依存している企業はないでしょう。企業は、AI を指導し、エラーをデバッグし、迅速に洞察を提供できる専門家であるデータサイエンティストを雇う必要があります。データサイエンティストは、使用する最適な手法について話し合い、1 つのアプローチが機能しない場合に方向転換し、AI が提供する出力を検証します。

しかし、AI によって効率性が向上するため、企業が業務を行うために必要な人員は少なくなります。これらのデータサイエンティストは高給ですが、統計と機械学習に関連する基本的な概念を深く理解しているだけでなく、強力な論理および推論スキルも備えている必要があります。現在、ほとんどの企業は実行とスピードに重点を置いていますが、組織は機械学習モデルに関する強力な理論的知識を持つデータサイエンティストを優先し始めるでしょう。

データサイエンスアプリケーションの背後にある数学と理論を学ぶためにお勧めする無料のリソースをいくつか紹介します。

3Blue1Brown YouTubeチャンネル線形代数、微積分、ニューラルネットワークなどの数学の概念向け。
Krish Naikの機械学習プレイリスト基本的なMLの概念を理解する
Statquest YouTubeチャンネル統計について

2. ビジネスに重点を置いた役割を選択します。

会社に直接収益をもたらす従業員は、貴重な従業員です。残念ながら、データサイエンスの役割の多くは、短期的な収益の増加ではなく、将来の影響に重点を置いています。

たとえば、私はかつて、より的確なターゲティングを行うために顧客ベースをセグメント化する 4 か月間のプロジェクトに取り組んだことがあります。 XNUMX か月が経過した時点では、作成した顧客セグメンテーションモデルは実際のユーザーデータで十分なパフォーマンスが発揮されなかったため、本番環境では使用されませんでした。結局、私たちはプロジェクト全体を放棄することになりました。

多くのデータサイエンスの役割はこの例のようで、実験に重点を置いています。データサイエンティストはよく 将来役に立つかもしれないもの 現時点で収益をもたらしているプロジェクトの代わりに。その結果、レイオフが発生し、企業が従業員の解雇を決定しなければならない場合、直接的なビジネスへの影響を達成するのに不可欠ではないデータサイエンスチームが対象になる可能性が高くなります。

しかし、ビジネスにより近いデータサイエンスのポジション、つまりステークホルダーや営業チームと直接連携し、収益向上につながる意思決定を行うポジションを選べば、仕事はより安定するでしょう。例えば、Googleで働いていて、会社の収益向上につながる検索機能についてプロダクトチームに助言できるとしたら、あなたの仕事は収益に直接的な影響を与えるでしょう。つまり、ビジネスとの関連性が高まり、他のポジションに取って代わられる可能性も低くなります。

3. 何よりも明確さを優先します。

仕事を続け、昇進したいのであれば、目立つ必要があります。これはデータサイエンスだけでなく、あらゆる役割に当てはまります。

これを、データサイエンス分野で働く 2 人の同僚、パミーとジムの例で説明しましょう。

ジムは数字を計算するのが得意です。彼はプログラミングの達人で、非常に正確で会社にとって大きな価値のある機械学習モデルを構築しています。しかし、ジムは自分の作品を宣伝することは決してありません。彼は会議中、たいてい沈黙しており、誰も彼のやっていることをよく理解していないため、彼のモデルを使用しません。チームがジムからの分析を必要とするとき、多くの場合、チームは彼のスプレッドシートをじっと見つめ、彼の数字を決定につなげるのに多くの時間を費やしていることに気づきます。

一方、パミはプログラミングと数値計算が得意です。しかし、彼女はさまざまなビジネス部門でモデルの宣伝に何時間も費やしています。プレゼンテーションを通じて発見した分析を文書化したり、ダッシュボードに表示したりして、チームが意思決定を行うための重要な洞察を強調します。また、チーム会議中に積極的にアイデアを表明し、ビジネス関係者に技術的な概念を明確に説明します。その結果、パミーはジムよりも一貫して良い業績評価を受けています。ほとんどのリーダーシップチームは、彼らが誰であるかを知っており、彼らと一緒に働くことを楽しんでいます。昇進が早いので、会社がコスト削減を決定したときに解雇される可能性が低くなります。

自分の仕事を伝達し、宣伝する能力は、すべての技術専門家がキャリアを早く昇進するために身につけなければならないものであり、データサイエンティストも例外ではありません。

主なポイント

雇用市場は不安定で、テクノロジー業界のレイオフは当分止まらないようだ。データサイエンティスト (またはデータサイエンティストを目指す人) にとって、これは混乱を招く可能性があります。

ただし、中核となるコンセプトに焦点を当て、収益創出チームと緊密に連携し、利害関係者にビジネスを宣伝することで、この雇用市場で競争力を維持し、成功を収める方法はまだあります。