こんにちは、Exploratoryの西田です。
現在フロリダの最北端、フロリダの中でもかなり保守派の多い土壌であるジャクソンビルという町に滞在しています。現地の人たちはとても親切で温暖、気候的には温かいですがマイアミほど熱くなく、さらにサーフィンのできる波のあるビーチがたくさんあり、非常に暮らしやすそうです。
あと、驚くほどにコロナの影響を微塵たりとも感じることがありません。フロリダ自体がそうなのですが、それでもマイアミではスーパーやレストランの店員などはマスクをしていたりと、多少コロナの影響を垣間見ることがあるのですが、ジャクソンビルはそれすらなく、全くの正常化となっています。
先月までいたカリフォルニアのように、室内はマスクが強制であったり、サンフランシスコのようにレストランなどはワクチン接種証明書がない町があったりと、絶えずコロナを意識しなければ生活できない州があるのと比べて驚くほどの違いです。
それでは、今週のWeekly Update、さっそくいってみましょう!
最近の興味深い英文の記事
2021年上期版、データ・AI業界の給料調査
2021 Data/AI Salary Survey - リンク
テック系の出版社として有名なオライリーによる最新(2021年前期)のアメリカのデータ・AI業界の給料に関する調査結果です。
平均給料は$146,000(約1700万円)ほど、過去3年で平均で給料は$9,252(約105万円)ほど上昇したとのことです。
さらに給料が一番高い州はシリコンバレーのあるカリフォルニアで$176,000(約2000万円)ほどとのことです。これは、ある意味期待された通りと言う感じがありますね。
ちなみに上記のチャートに関してですが、下位の方にある州に関しては回答者の数がかなり少ない(数人)場合が多く、データにばらつきが多いことが期待されるためあまり当てにならないと思います。
ところで、トレーニングと給料の関係ですが、回答者のうち20%ほどの人達が1年の間に100時間以上トレーニングに費やし、給料の上昇が平均で$11,000(約125万円)で最も大きかったとのこと。
こちらがどんなタイプのトレーニングに参加したかという質問に対する回答です。
データサイエンティストにとって最高の会社
Top Places to Work for Data Scientists - リンク
上期のオライリーのデータ・AIに関する出版・イベントを担当しているBen Loricaの会社が行った、現在アメリカの会社でデータサイエンティストにとってベストな会社はどこかという調査です。
3つの判断基準があり、会社のブランド、チームの成熟度、そしてチームの成長です。データはLinkedIn、Glassdoor、Forbesなどから集めてきているとのことです。
駆け出しのデータサイエンティストにとっては、大きなチームと成熟したデータサイエンティストがいる会社が望ましいということですが、以下がそのリストです。
上位5にはいわゆるGAFAと呼ばれるGoogle、Apple、Facebook、Amazon、そしてMicrosoftが入っています。
ここにリストされている会社は、従業員(現役、過去)による働きやすさに関する評価も高い(データ:Glassdoor)とのことです。
他にも、中位レベル、高レベルのデータサイエンティストにとってのベストな会社のリストも記事にあるので、参考にしてみて下さい。
データサイエンスの職探しに履歴書はもう古い
Your Resume Is Dead – Revive It With a Portfolio Page - リンク
これはデータサイエンスに限ったことではありませんが、最近の職探しのときには、これまでの職歴を時系列で羅列しているだけよりも、どんなスキルがあり、どんな考え方をするのかがわかるようなこれまでの仕事をポートフォリオとして見せるページを用意したほうがいいとの記事です。
個人的なプロジェクトは、データに関わる経験があまりなく、むしろこれからそうしたキャリアを作っていきたいという場合には、ポートフォリオに困ると思いがちですが、その場合は仕事としてのプロジェクトだけでなく、個人的なプロジェクトを含めればよいとのことですが、その中には、個人で学びや気付きなどを書き留めるようなブログも含まれます。これは私も同感です。
ブログ記事からは、データ、データ分析などに関する知識だけでなく、考え方やコミュニケーションスキルなどもうかがい知ることができます。ブログ記事を書くのが苦手だという人も多いかと思いますが、現在のようにポートフォリオを期待されるのが当たり前になってきてるだけに、少しずつでもいいので練習する感覚で始めて見るのがいいと思います。
さらに、下記にもありますが、私達の行っているEDAサロンに参加してみることで、少しずつデータの分析や可視化を練習し、公開していくのもいいのではないかと思います。
SaaS導入に関する調査、2021年最新版
The 2021 State of SaaSOps Report - リンク
SaaSの統合管理サービスであるBetterCloudによるSaaSを導入トレンドや将来の展望をまとめたレポートです。
1企業あたりのSaaSサービスの利用数は増えるばかりで、2015年には10以下だったサービスの数は2021年にはなんと110(!)に増えているとのことです。
多くのBtoBビジネスがSaaS型モデルに移行し、そのぶんSaaSビジネス間の競争も年々激しくなってきているとのことです。
SaaSの成功企業のネット・レベニュー・リテンション率は最初から高いわけではない
5 Interesting Learnings from Toast at $500m in ARR, and a $3B Total Run Rate - リンク
先日株式公開した、レストラン向けに管理サービスのSaaSを提供しているToastというスタートアップから学んだ5つのこと、という記事の中にNRR(ネット・レベニュー・リテンション率)に関する重用な指摘がありました。
それは、今でこそ彼らのNRRは114%と素晴らしい数字を出していますが、長らく彼らのNRRは100%を超えることはなかったということです。
これはShopifyやHubspotなどもそうであったように、ビジネスの最初のステージでNRRが低いのはよくあることで、逆にサービスを徐々に改善していくことで、NRRを高めていくことができるということですね。
ネット・レベニュー・リテンションの詳細に関してはこちらに解説記事をまとめてありますのでご参照下さい。
今週の名言
状況がやばくなるときというのは、あなたが何かを知らなかったときではなく、あなたが確実に知っていると思い込んでたことが実はそうでないというときだ。
マーク・トウェイン
EDAサロン
現在EDAサロン開催中です!
EDAサロンとは、私たちExploratoryが出題するデータを使ってみなさんに自由に分析や可視化をしていただき、「実際にやりながら学ぶ」をテーマにしている取り組みです。
今月は、Twitterのツイートテキストを使った分析または可視化をみんなでしてみようということで現在開催中です。興味のある方はぜひお気軽にご参加下さい!
詳細はこちらのページにあります。TwitterのデータをExploratoryを使って取得し、その後の簡単な分析の例を紹介した録画も同じページから見れるようになっています。
Exploratory データ・アカデミー
データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング #24
毎回好評をいただいているデータサイエンス・ブートキャンプですが、次回は11月の開催となります。
データリテラシーを高めたい、またはデータサイエンス、統計の手法、データ分析を1から体系的に学び、ビジネスの現場で使える実践的なスキルをつけたいという方は、ぜひこの機会に参加をご検討ください!
日時: 2021/11/9(火), 10(水), 11(木)
講師:西田勘一郎
データサイエンス勉強会 #21
11月12日(金)に「Exploratoryデータサイエンス勉強会 #21」を開催します!
今回も4人のExploratoryユーザーの方たちに、具体的なデータに関する取り組みやデータ分析のリアルの話を共有していただく予定です!
私の方からもいつものようにExploratoryの時期リリースであるv6.8のアップデートをさせていただきます。
お時間の都合のつく方は、以下の詳細ページより参加をお申し込みの上ご参加下さい!
今週は以上です。
それでは、素晴らしい週末を!
西田, Exploratory/CEO
KanAugust