【雑談】アフリカでデータサイエンティストとして働くための戦略を考えよう
私の夢はアフリカでデータサイエンティストとして働くこと
実は今、「夢をかなえるにあたり、今の業務では成長できることがかなり限られているな。そろそろ次のステップに踏み出すべきだな。」という思いを持ち始め、転職活動中である。
「今後どのようなキャリアを形成していくべきか」
「データサイエンティストとしてどの分野に特化していくべきか」
等様々なことをもっと具体的に考える必要があると再認識した。
そこで、今の私の考えをまとめようと思う。
もし、ご意見あればご教示いただければ幸甚です。
１．まずはゴールを確かめる
アフリカでのデータサイエンティストの求人を確認してみたところ、意外にも多くの求人があった。下記にそのなかでも特に面白い（将来働いてみたいなあ）と思ったポジションを載せます。
↑気候変動や植生の多様性に関するデータサイエンティストの募集
↑United Nations Office at Nairobiのデータサイエンティストの募集
↑Agriculture / Agro-Allied , Data, Business Analysis and AIに関するデータサイエンティスト（リサーチャー）
自身が魅力に感じる仕事の共通項として、
・機械学習モデルやAIの開発、開発物の実装を行える仕事
・第一次産業にやはり興味がある
（高校時代は生物が得意分野だったり、大学時代は農業経済学を専攻していたりと、マインドとして自然に近い部分に強い興味が根っこにあるようです）
・開発途上国の貧困問題や環境問題等の社会問題を、データの力で解決したい
上記のような業種に応募するにあたり、どのようなスキルが求められるのか
下記、応募要件の共通項をまとめてみた。
・MSc or PhD in any related fields
・Expert knowledge in applying machine learning techniques and algorithms, such as random forests, gradient boosting, support vector machines, neural networks, and ensemble methods to solve agronomic problems and optimize decision support systems.
・Demonstrated ability to program in R and/or Python.
・Knowledge of business intelligence tools (SAP Business Objects, etc.) is required.
・Experience in tools managing version control such as Git is desirable.
・Experience with database or programming languages (SQL, Python, R) is desirable.
・Experience working with partners from academia, NGOs, CGIAR centers, and national agricultural research centers in the context of smallholder farming systems in the lower- and middle-income countries.
・Excellent oral and written communication skills in English. French would be a plus.
上記の内容について簡単にまとめると
・関連した分野の修士号・博士号を取得している
・プログラミング言語の使用経験（1位：Python、２位：SQL、３位：R）
・機械学習の知識
・アプリやクラウドの開発経験
・関連業界での業務経験（特に第一次産業やNGOなどの国際機関においては重視される）
・英語でのコミュニケーション能力
２．英語コミュニケーション力優先 or データサイエンス力優先？？
英語のコミュニケーション能力の向上を優先すべきか、データサイエンス能力の向上を優先すべきか。
どちらかを優先した場合の、魅力的だなと思う企業を複数、例として挙げてみた。
英語コミュニケーション力を優先する
データサイエンス力を優先する（機械学習やAI開発についての専門性を高める）
データサイエンスを通じたコンサルティング力を高める
アプリの開発、第一次産業に特化したデータサイエンスを学ぶ
３．今考える、最適な転職先とは
英語コミュニケーション力を鍛えることについては、TOEICやTOFLEでハイスコアを出せば、ある程度の能力の提示は可能である一方、データサイエンスの分野では業務経験が必要になることが多いと思う。（もちろん、KaggleやSIGNATE等、機械学習コンペで賞を取ることなどで能力の提示ができるとも思うが。。。）
一旦、自身が好きな農業や林業等の第一次産業の視点からデータサイエンスに向き合うことで自身の専門性を高めることを考え、転職活動をしてみようと思う
