こんなタイトルでいよいよ身バレするのではないだろうか。
どうも半年ぶりのブログ更新となりましたぺりぺんです。詳しくは言えませんが、今年の下半期は民間と国のビジコン（あるいはハッカソン的なもの）1つずつに通過し、ビジネスパーソンとしてゴリゴリに磨かれました。一部の方にしか教えていないけど、公的な発信をするためのSNSアカウントも作りましたよん。
さて、データ分析をやる部署に異動してきて9ヶ月経ったわたしが言いたいことは「フェミニスト、データサイエンスやろうぜ」それだけです。希望していた異動ではなかったので、今年の春まではデータサイエンスという単語をググったこともなかったわたしですが、今はもう日本中の単身女性にデータサイエンスいいよと説いてまわる布教活動をしたいくらいです。
よく分からないものをごり押しされても怖いですよね。布教活動はしないので安心してもらって、このブログ読んでください～！
そもそもデータサイエンスって何？データ分析とは違うの？
まずはWikipediaさんをチェック。
データサイエンスまたはデータ科学とは、データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。
また、データサイエンスは、統計的、計算的、人間的視点から俯瞰することができる。それぞれの視点がデータサイエンスを構成する本質的な側面であり、これらの3つの視点の有機的結合こそがデータサイエンスという学問の神髄である。
データサイエンスで使用される手法は多岐にわたり、分野として数学、統計学、…パターン認識、機械学習、データマイニング、データベース、可視化などと関係する。
データサイエンスの応用としては、生物学、医学、工学、経済学、社会学、人文科学などが挙げられる。
Wikipedia より一部抜粋
「ん？3つの視点とか言ってるけど、やたらと構成要素が多くないか…？太字はなんかフェミニストに関係ありそうだけどよくわからん…」
分かる分かる。ではgoogleで「データサイエンスとは」と画像検索をしてみましょう。
出てくる、出てくるぞ、交わった3つの円が！！！
まずはデータ分析の仕事をしている人なら絶対に知っているITサービス、Tableauの解説を見てみましょう（リンク先見てくれ！）（Tableauはタブローって読みます）
「コンピュータサイエンス」「数学」「ビジネス」の大きな円があって、交わるところに「機械学習」や「統計」があるんですね。
では次にAI研さんの解説を見てみましょう（リンク先見てくれ！図が素晴らしくきれいなんだ！）
「プログラミング」「数学・統計学」「ビジネス」の大きな円があって、 交わるところに「機械学習」や「データエンジニアリング」があるんですね。
いやバラバラやんけ！！！
そう、データサイエンスの細かい表現には揺れがあります。しかし確実なのは、「コンピューター分野（ITやプログラミング）」と「数学的分野」と「ビジネス」の3要素が必要ということです。つまりデータ分析はデータサイエンスという大きい枠の中の一部なんですね。
分析に必要な統計知識は数学的だけど、分析の手段としてTableauのようなITサービスを使うならITの円にも関わって来る。そしてもし、その分析をビジネスのために使うなら、ビジネスの円にも関わるので、全部の円に関わる活動ということになりますね。
なんでそんなに勧めるわけ？
「ビジネス」が1つの円を構成していることからもお分かりいただけると思いますが、ずばり、データサイエンス = 稼げるスキルなのです。
は？お前年収下がったってTwitterで喚いてるだろって？すみません自分まだデータサイエンティストは名乗れないレベルなので…というのは半分冗談で、ぶっちゃけデータサイエンスが出来るようになったら外資に就職するか、もう海外に脱出した方が良いです。だってさ、3つの分野に詳しいプロフェッショナルな職業ですよ？なるのめちゃくちゃ大変じゃん。それなのに国内ではどうせ給料頭打ちです。
日本のトップはデータドリブンな経営を！DX（デジタルトランスフォーメーション）！2025年の壁！とか言ってますが、日本の非IT企業の多くは「予算があったらデータ分析に投資します…でも経営厳しいんで…あとぶっちゃけデータを活用することがそんなに大事なのかよくわかりません」みたいな状態です（受注する側の体感）。
こんなんじゃ国内のデータサイエンティスト人財は育ちにくいし、育っても案件が無くて or 報酬が見合わなくて食っていけないですよ～。負のスパイラルです。
一方アメリカの求人サイトGlassdoorが年収の中央値・満足度・求人数などをまとめた「The Best Jobs in America」によると、データサイエンティストは2019年と2022年に1位、2021年は2位、2020年に3位を獲得しています。
年収は$120,000とあります。$1=140円で計算すると1,680万円。せんろっぴゃくはちじゅうまん。。。
（というかランキング上位はほとんどがIT職で、他はビジネス系か医療系ですね。分かりやすっ。データサイエンスじゃなくても良いからこの辺りで食っていける女が増えたら良いなぁ…。）
という訳で、単身女性、特に今学生だったり若い女性にはデータサイエンスのスキルを何か身につけて大企業か外資に新卒入社することをお勧めします。それが最強です。アクセンチュアとかNRIとか強いと思う(´;ω;｀)俺にはもう不可能
じゃあそのレールから外れた女や、若くない女はデータサイエンスを学ばなくてよいのか？否！
データサイエンスを構成する1つ1つの要素のどれをとっても、将来性があり、どんな分野でも必要とされるスキルなので、どれか1つからでも学ぶことを強くお勧めします。データの加工など、分析の前処理をする「データエンジニア」、AI関連に特化した「AIエンジニア」、あるいはビジネス分野ではマーケターやコンサルタントなど。
どれも、「AIに奪われる職種」ではなく「AIを生み出す・利用する側の職種」なので、将来性がありどんな分野でも必要と言えます！
さらにさらに、悔しいことにですね。
データサイエンスの分野って、ただでさえ女性が少ないIT業界の中でも極めて女性が少ないんです。。。
つまり、将来性があって、稼ぐことが出来て、資本主義社会に直接力を及ぼせる「データ」関連の仕事がほとんど男性に握られてしまっている。言い換えれば、ここに女性が食い込んでいく必要がある！PERiPEN_はそう考えています。
どんな資格がある？勉強方法は？
転職や海外脱出、社内での職種移動（一般職から総合職へ）などに、やはり資格は役立つでしょう。IT系の資格は本当に色々なものがあるので、ここでは間違いなくお勧めできるスタンダードな資格を紹介します。
- 統計検定
- G検定
- AWS Data Analytics Specialty
①統計検定
データサイエンティストとしては統計検定2級を取得していることが求められるらしいのですが、実はPERiPEN_はまだ1回も受験したことがありません。年度内に合格するべく絶賛勉強中です！まずは3級から受験する予定です。わたしは下記の無料コンテンツのお世話になっています。
統計学の時間 ：すべてマスターすれば統計検定2級に合格できるコンテンツ。
統計チャンネル（Youtube） ：ブログとnoteもある（noteのテキストは有料ですがわたしは買ってないです）。
総務省統計局のオンライン講座 ：年中いつでも受講できるわけではなく、開講期間が決まっているのでサイトをチェック。統計検定対策ではなくデータサイエンスの基礎って感じです。
あとは統計検定公式HPから見られる過去問ですね。
②G検定
AIや機械学習などについての基礎知識を身につけることが出来る、ビジネスパーソン向けの資格。エンジニア向けの資格ではないのがポイントです。PERiPEN_の勤める会社内でも、バックオフィス系の非エンジニア職種の方が取得されているので、未経験の方でも学習すれば取得できる資格としてお勧めします。
時事問題の出題が多いそうなので、日ごろからニュースを追うことが必要になってきますが、基礎知識は下記の無料コンテンツで身につけられると思います（G検定側も下記コンテンツを推しています）。
AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）
資格に興味が無い方にも、これ本当にお勧めです。AIに何が出来て何が出来ないのかが分かるようになるので、「人間がAIに乗っ取られる！」みたいな恐怖心から解放されます(笑)
③AWS Data Analytics Specialty
前述した2つの資格は国内での年収アップを目指す方にお勧めですが、こちらはグローバルに通用する資格です。この「 Data Analytics Specialty 」に限らず、世界三大クラウドであるAmazonのAWS（エーダブリューエス）、MicrosoftのAzure（アジュール）、GoogleのGCP（グーグルクラウドプラットフォーム）の資格は基本的にグローバルに通用します（もちろん国内でも評価されます）。海外脱出が目標の方は、国内の資格は取らずこちらに集中しても良いかもです。
とはいえこの資格は「Specialty」とある通り、専門性の高い資格です。受験料も高いので、いきなり当たって砕けるのは良くない…。そこでお勧めは、クラウドの基本知識をつけるための基礎資格「AWS Cloud Practitioner」を取った後に、「AWS Solutions Architect Associate」を取って、それから本資格に挑むことです。 ※Cloud Practitioner や Associate のレベルで海外で自立するのは難しいと思われます
AWSの資格は3年で有効期限を迎えるので、3年以内に次の資格を取れば、資格を更新したことになりつつステップアップできます。
AWSは1年間無料でクラウドを使うことが出来て、公式の無料ハンズオン（受講者が手を動かして操作を学ぶこと）教材も超・超・超充実してます！
まとめ！
Twitterでもいつも言っていることだけど、わたしはやっぱり稼げる女が増えてほしい。単身女性が生きていける社会になってほしいとは思っているけれど、それは国の思惑とは正反対なので実現可能性に不安がある。社会保障を厚くしてくれと1票にすがるよりも、スキルを身につける方法をまとめてみました。
でも、こういう努力ができない環境・状態の人も絶対にいる。本来はそういう人を掬いあげられるのが成熟した社会であり、そのために政治があるのではないかと思う。だから、こんな「努力して稼げる女になろう」みたいなブログを書く女だけでなく、政治を変える女も必要だ。
頑張れる女は頑張ろう。自分のためでもいいし、自分より若い女のためでも良いから。こうやって女が強い意志を持ち、継続し、実際にリソースを手に入れることが、家父長制にあらがう生き方そのものなのだ。するとこちらが暴力や暴言をふるう必要すらなく、性差別主義者が勝手に恐怖する。ITだろうが政治だろうが、要するに何かを達成する手段なので、この文章を読んでくれている女性は好きな手段を極めてくださったら嬉しいです。
