将来の住み替えに向けた不動産価格予測モデルの構築
データサイエンティスト育成講座卒業（外資系テック企業／営業職）
デジタル化社会におけるマーケティング環境変化と心境変化
前職は広告代理店のマーケティング職として、クライアント企業様の課題解決を目的とした定量・定性調査を実施することが多く、データを分析したり、ビジネス課題の解決策を考えることに情熱とやりがいを感じていました。
しかし、デジタル化社会においてマーケティングを取り巻く環境も大きく変化し、より複雑な分析手法が数多く登場し、自分の中で整理できていないことにもどかしさを感じていました。
そのような状況の中、外資系テック企業に転職し、数年経過していた頃、改めて「自分の中でクリアになっていないモヤモヤを解消したい」「そしてクライアント企業様により付加価値のある提案をしたい」という想いが強まり、データサイエンティスト育成講座の受講を決意しました。
SQLやRは多少触ったことがありましたが、AIや機械学習の領域は全くを手を付けたことがなく、当時は自分でも大丈夫だろうかと、受講に向けて少し不安を抱えていました。ただ結果としては正解で、想像よりも多くのことを学べたと感じています。
誰もが通るあの「ライフステージでの意思決定」をテーマに
データ分析プロジェクトを実施
卒業に向けたプロジェクトのテーマは、本当は自分のビジネス領域に近い、すなわちマーケティングの領域で課題を設定したかったのですが、勤務先のデータの取り扱いが大変厳しいこともあり、この領域での課題設定は難しいと早い段階で決断しました。
それ以外の切り口を考えた時に、プライベートの意思決定に役立つ課題設定をすれば、今後の人生のライフステージで活用できるかもしれないと思い、人生の中でも大きな買い物である「不動産・マンション購入」という切り口で進めることに決めました。
私自身は2019年に東京都文京区にマンションを購入しており、東京の不動産価格の高騰は肌で感じているところがありました。今後の人生の中で、住み替えを検討するタイミングがあることを想定すると、分析に基づいた定量的なアプローチは家族間の会話を円滑にすると考え、この課題に取り組む決意をしました。
ビジネスとデータの交差点
〜ビジネス経験とデータサイエンスの融合が真価を発揮する〜
卒業発表をやり遂げた感想として、「授業を通じた学びにより、自分の引き出しが明確に増えた」これに尽きると考えています。これまでは曖昧だった統計学の視点や、全く知らなかった機械学習モデルの構築プロセス、またその特徴量の分析等、挙げれば際限がありません。今回は比較的シンプルな分析アプローチになりましたが、異なる課題が降ってきたとしても、どのようにステップを踏むべきかはある程度考えられる気がしています。データミックスの授業は、特に「ビジネス上での実践を重んじている」と感じることが多かったのですが、ビジネスとデータの交差点を学べる場だったんだなと今改めて振り返っています。
共に学ぶ受講生たちからの学び
データや数字を扱う業務経験が多かったにも関わらず、恥ずかしながら私は一度も過去にPythonを触ったことがありませんでした。最初はコードを覚えることも大変苦労していましたが、現在では生成AIが誕生したおかげでコードをスムーズに学ぶことができ、受講の後半では自分からある程度コードを自発的に、そして多角的に考えることができました。
また学びという観点でいうと、同時期に受講しているクラスの皆様の発表のタイミングで学ばせていただける（盗ませていただける）機会も多かったです。より良い分析アプローチや視点があったら、必ず次回の自分の発表にも取り入れるという姿勢を持ち続けたことが、より自身の成長を早めてくれたと感じています。
