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スクレイピング関連の求人は増えている
スクレイピングの需要が増すとともに、スクレイピングの求人も増えています。ただスクレイピングはプログラム言語ではなく、プログラムの手法です。そのためスクレイピングできる人を募集していますとの、求人内容は少ないです。
本記事ではスクレイピングに関係している求人を紹介しますが、紹介するだけではなく、独自の解説も加えたいと思います。独自の解説を加える理由は、今後就職または転職する人のお役に立ちたいからです。
スクレイピングはホットな技術で、今後はますます需要が増すと思います。スクレイピング技術者を目指す人は、参考にしてくださいね。
スクレイピング関連の求人動向の詳細
これからはスクレイピング関連の求人動向を解説します。なお求人はIndeedで探しました。文言は著作権の関係があるので、変更しています。
PythonでのWebスクレイピング
PythonでのWebスクレイピングの求人がありました。しかしPythonの経験だけではなく、AWSとSQLの経験も必要でした。
AWSは「アマゾン・ウェブ・サービス」の略ですが、無料利用枠があるので、経験を積みたい人は無料利用枠からはじめたらいいでしょう。SQLはデータベースの操作言語ですが、データベースの種類によって、若干構文が異なることがあります。
業務委託の注意点
私も業務委託で仕事をしているので、業務委託の問題点がわかります。業務委託の問題点は、その場にいないため、手取り足取り教えてくれないことです。仕様はテキストファイルや画像で教えてくれますが、誤読する可能性があります。
誤読を避けるためにすることは何回も読み直すことですが、それでも理解できない場合は依頼者に質問した方がよいと思います。リモート環境があれば、リモート操作してもらいましょう。
KPI改善のためのデータ分析
こちらの案件はスクレイピング業務そのものではありませんが、スクレイピングの経験が必要でした。KPIとは達成状況を定点観測することですが、データがなければ正確に定点観測はできません。
求人票には詳細は書かれていませんでしたが、おそらくデータを集めるときはスクレイピング技術が必要だと思います。こちらの求人の開発環境はPython、AWS、SQLですが、ITリテラシー以外の能力も必要だと推測します。
必要なデータを見極める方法
こちらの案件はスクレイピング技術でデータを集めるようですが、どのようなデータが必要なのかをしっかり把握する必要があるでしょう。必要なデータは責任者から聞けばいいですが、責任者が気付いていない重要なデータがあれば、ミーティングのときに意見してもいいでしょう。
最初の頃は見習いなので意見は控えめにした方がいいと思いますが、ある程度慣れてきたら堂々と意見しましょう。KPI改善に役立つデータであれば、会社も喜んでくれるのではないでしょうか？
責任者が気付いていない必要なデータを見極めるのは難しいですが、「何故このデータが必要なのか？」を自問自答したらいいと思います。自問自答を深めれば、必要なデータを見極められるようになるでしょう。
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未経験者がスクレイピングの求人に応募するためには何が必要か？
スクレイピング関係の求人は増えていますが、誰でも応募できるわけではありません。最低限の基礎知識は必要です。以下では最低限必要な知識を紹介します。
pythonの経験
スクレイピングの求人内容を見ると、圧倒的にpythonの経験を求めています。pythonは学校教育にも採用されているプログラム言語ですが、計算処理やデータ処理に向いています。
私も経験がありますが、pythonの文法はシンプルです。それでも全くの未経験者は、右往左往するかもしれません。
まったくの未経験者はpythonの文法と構文を覚える必要がありますが、まずは入門用の参考書で勉強してください。
スクレイピングができるようになるには、最低限でも変数の出力方法、条件分岐、論理演算子、繰り返し処理は学んだ方がいいと思います。これらの言葉を見て難解と感じる人はいるかもしれませんが、試行錯誤を繰り返せば自然に習得できると思います。
最初は上級者のコードを見て、上級者のコードを改変することから始めたらいいでしょう。改変といっても大げさに考える必要はなく、変数の値を変えたり、繰り返し回数を変更することから始めましょう。
人のコードを真似することで、次第にpythonの構文と文法に慣れてきますよ。ある程度慣れてきたら、最初から自力でコードを書く練習をしましょう。
ライブラリの使用経験
独自のスクレイピング手法でスクレイピングシステムを構築している会社もありますが、開発に時間をかけることができない会社は、ライブラリを使うことが多いと思います。ライブラリとは土台となるプログラムですが、ライブラリを使うことでステップ数が少なくなります。
pythonのライブラリは無料で使えるものが大半なので、pythonの基礎を覚えた人はライブラリに挑戦してほしいと思います。ライブラリには独自の文法や構文がある可能性がありますが、pythonの基礎がわかればすんなり理解できると思います。
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就職が難しい未経験者はBright Dataを活用し起業しよう
スクレイピングの求人に限らず、IT企業は若い人を求めています。若い人を求めるのは吸収力が早いこともありますが、若い人の方が体力があることも関係しているようです。
それでは就職が難しい未経験者は、スクレイピングの道を諦めた方がいいのでしょうか？
答えはNOです。
就職が難しい未経験者は、優れたスクレイピングツールを活用し起業したらいいと思います。
以下では未経験者が起業する戦略を考えます。
SNSに特化する
図を見てもらえばわかると思いますが、データコレクターはSNSのテンプレートが充実しています。単にリンクを貼っているだけではなく、短いステップでスクレイピングできるのが特徴です。具体的には対象のSNSを選択し、フィルターをかけるだけです。
SNSのスクレイピングに苦戦している人は多いですが、データコレクターを使えば呆気ないほど簡単です。スクレイピングもスピードが大切ですが、データコレクターの効率性はダントツです。
ターゲット別にスクレイピングする内容を変更する
SNSの情報は営業活動に活用することが多いですが、会社によって必要な情報は異なります。そのためターゲットの需要を探る必要があります。不動産業者をターゲットにするのであれば、次のような内容が喜ばれるのではないでしょうか？
- 大家さんの情報
- 賃貸経営を考えている人の情報
- 安い賃貸マンションを探している人の情報
- 土地を有効活用したい人の情報
他にもあるかもしれませんが、主な内容を考えました。これらに該当する人を探すときはプロフィールだけではなく、発言内容もチェックする必要があるでしょう。データコレクターはフィルター機能が充実しているので、発言内容も簡単に収集できます。
まとめ
スクレイピングの求人動向について解説をしましたが、求人動向の内容は時代によって異なると思います。特に変化しやすいのが開発環境です。今はpythonで開発する人が多いですが、将来的には別のプログラム言語が主流になっているかもしれません。
開発環境は変わりやすいですが、SNSの情報の大切さは不変だと思います。SNSの情報ですが、Bright Dataのデータコレクターを活用すれば、効率的にスクレイピングできます。スクレイピングもスピードの時代になっているので、効率性は大切です。