データサイエンティスト育成講座：安隨 晋太郎 様

どのようなお仕事をされていますか？

企業の技術研究部門でデータやセキュリティ関連の新規技術の研究開発を行っています。

データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何ですか？

データサイエンスや統計には以前から興味があり、社内研修で関心をもったことや、機械学習にかかわりの深い領域であるため、業務の研究開発に少しでも役に立てばという考えがきっかけでした。

数あるデータサイエンス教育サービスの中で、データミックスを選んだ理由を教えてください。

自分の性格を考えるとオンライン講義だけでは一般的な通信講座同様に長続きしないと思いました。また、オフライン講義に参加する他の意欲ある受講者から良い影響があるのではないかと思い、数少ないオフラインの講座を開講しているデータミックスを選びました。

データミックスのスクール形式にはどのような印象を持ちましたか？

オンライン・オフライン両方対応していますが、スクール形式も力を入れており、どちらを選んでも講義が受けやすい印象があります。

予習や復習が必要だったと思いますが、どのように時間を確保しましたか？

社会人なので平日は時間が作りづらく、基本は週末の講義後に復習や予習を行いました。一方で、レポート提出前などは平日の夜に残業を早く切り上げて夜中まで作業することもありました。

卒業課題ではどのようなテーマに取り組みましたか？

卒業課題は、イラストレータの「感性」をどのようにデジタル表現して類似性を分析するかというテーマに取り組みました。今後、機械学習が構造化データだけでなく非構造化データをより多く扱う時代がくる中で、そうした世界の解決策を模索したいと考えました。また、業務領域とも近しいため、業務にも相乗効果が生まれるのではないかという期待もありました。

9ヶ月間の受講を終えて、どのような成果を感じていますか？

まったく知識も経験もなかったデータサイエンスですが、実習と理論をバランスよく学べたおかげで基本的な内容や考え方は身についたと思います。業務においてデータ分析が必要な場面でも、具体的にどういった進め方をすればよく、そこにどういった課題やリスクがあるかも認識できたことは自分の変化を実感しました。

スクールで学んだことは、実務でどのように活かされていますか？または今後、どのように活かしていきたいと考えていますか？

新規技術研究をする上で機械学習やデータについては必ず考慮に入れる必要があるため、データサイエンス的な考え方や分析モデルの選び方、またモデル運用などの考え方を実務に活かせればと思います。

率直に、多額の受講料と、多くの時間を投資して受講をする決意をされたきっかけやモチベーションは何だったのでしょうか？

自分のキャリアを20年築いてきた一方で、次の20年間のキャリアを築くためには新しい知識や学びが必要だと考えており、自分の興味もありつつ、大きなトレンドになっているデータサイエンスや機械学習を学ぼうと思ったことがモチベーションです。

これからの受講を検討している人に一言お願いします。

この講座は大変です。片手間で身につくと考えているならやめたほうがよい講座です。予習・復習は「したほうがよい」類ではなく、「しない」とついていけません。ただ、その苦労をして約半年以上の長い期間を真剣に学んだのちには、自分自身の変化を感じることができると思いますので、本気でスキルを身につけたい人は受講されるとよいと思います。