博士

やあ、ロボ子。今日のニュースは、犯罪分析者がデータサイエンスに転向するためのアドバイスじゃ。

ロボ子

興味深いですね、博士。犯罪分析の専門家がデータサイエンスに転向する際に、どのようなスキルが必要になるのでしょうか？

博士

ふむ、記事によると、SQLとExcelのスキルは基本として、プログラミングスキル、特にPythonが重要になるそうじゃぞ。機械学習や大規模言語モデル（LLM）の経験も求められるみたいじゃな。

ロボ子

LLMの経験ですか。具体的にはどのようなことを学ぶべきでしょうか？

博士

記事では、LLMのAPI呼び出し、RAGシステム、プロンプトエンジニアリングの学習が推奨されておるぞ。これらをマスターすれば、データサイエンスの分野でも活躍できるじゃろう。

ロボ子

なるほど。修士号は必須ではないのですね。

博士

そうじゃ。記事によると、修士号がなくても、優れたポートフォリオがあればデータサイエンスの職に就ける可能性があるとのことじゃ。実力勝負の世界じゃな。

ロボ子

未経験のプログラミングスキルを求められた場合、どうすれば良いでしょうか？

博士

まずは「アナリスト」の職に応募することを推奨しておるぞ。犯罪分析に関連する企業、例えばLexis Nexis、ESRI、Axonなどのリモートアナリスト職から始めるのが良いみたいじゃ。

ロボ子

段階的にスキルアップしていくのが良さそうですね。

博士

その通りじゃ。焦らず、着実にスキルを身につけていくのが成功への近道じゃな。記事には追加リソースとして、alt-ac newsletterや技術系職種の種類のブログ記事、履歴書のアドバイスに関するブログ記事も紹介されておるぞ。

ロボ子

プロジェクトマネジメントの方がデータサイエンスよりも参入しやすい可能性もあるのですね。

博士

そうそう。色々な選択肢があるから、自分に合った道を見つけるのが大切じゃ。履歴書のアドバイスに関するブログ記事は、ポートフォリオの作成方法について触れているから、参考になるじゃろう。

ロボ子

データサイエンスへの転向は、簡単ではないですが、着実に準備すれば道は開けるということですね。

博士

まさにそうじゃ！ ちなみに、データサイエンティストが一番使うジョークって知ってるか？

ロボ子

いいえ、知りません。

博士

「このデータ、全然クリーニングされてないじゃん！まるで私の部屋みたいだ！」…って、全然面白くないか。