データサイエンティストになるためには? 必要なスキルや学習方法を解説
データサイエンティストとは、データを分析してビジネスに役…
データサイエンスが学べる
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データサイエンススクール 本講座
データサイエンティスト育成コース
2020.06.08
鎌形 桂太様
業務としては、新規事業部の立ち上げや、営業の配置の最適化といった業務を担当しています。業務そのものはデータ分析を専門的に行なっている訳ではないのですが、簡単なコーディングが必要な機会もルーティン的に行なっております。
マーケット分析や営業配置の最適化をする業務を行う中で、データ分析やデータ活用についての「必要性」を強く感じていましたし、会社にも提案をしておりました。個人的にも、このデータ分析スキルには知的好奇心がありましたし、スキルアップにもなるので、データミックスの受講を選択いたしました。
確か「データ分析 スクール」で検索したと思うのですが、「一番上に出てきたから」くらいのレベルで最初は問合わせをいたしました。
そしてお話を聞いていく中で、一番感じたのは、データミックスは6ヶ月間の長い期間とカリキュラムがあって、ここなら「しっかり学べるな」という印象を受けたのを覚えています。
「実装力」が一番身につけられたスキルだと思っています。
今まで行なったことがなかったコーディングを学んだ時は、データサイエンティストとしての「スタートラインに立てた」という思いがありましたね。
私が手応えを感じたというか、成長できたなと感じたのは、卒業発表のインテグレーションステップの段階ですね。6ヶ月間、データサイエンスの基本から学んできて、その「成果」を発表する段階で自分の成長を感じることができました。
はい、通って良かったなと思っています。
もちろんデータサイエンススキルを身につけられた6ヶ月間があるのですが、それ以上に、卒業した現在でも様々な講座やセミナーの情報を定期的に案内していただけるのは、ありがたいです。データ分析のコミュニティの中に自分も入ることができていて、その中で、スキルアップの機会を提供していただけるので本当に感謝しています。
受講中は、出来るだけ時間を作ろうとしていました。毎日1日2時間、週1日は丸々勉強の時間に当てていました。
データ分析の有用性を示し、社内でも積極的に活用していける様に解釈のし易いモデルを作っていけたらと考えております。
解決したい課題をしっかり持って、6ヶ月間の講座を受けた方が良いと私は思います。
受講すれば、基本をしっかり身につけることはできると思いますが、それだけでなく、インテグレーションステップで発表することをイメージして、そこから逆算してスキルを身につけると、卒業後に実務に出たときにも応用がきくと思います。
横山 道雄様 会社名:非公開 業種:コンサルティング業、ソーシャルメディア事業など 職種:新規事業立ち上げに向けたマーケティングなど
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