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…
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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
2017.03.25
大久保 慧悟様
データ解析は、個人のキャリアとしてずっとやりたかったんです。大学時代に心理学を専攻していたのですが、研究手法の1つとして心理統計を勉強したときに、データはすごい武器になるんだなと、とても感動しました。それで、データを武器にする仕事をしたいなと、学生時代から考えていました。
現在、データ利活用に特に注力しておりますので、その中でデータ分析による価値を最大にするためにも必要性がありました。社会としてもデータ分析を必要とする場面はどんどん増えていく。自分で手を動かして分析できるようにしたいということも参加の理由でした。
オンラインの講座でデータ分析を学ぶ方法があるので、そういったものも経験しましたが、初心者なのでプログラムを書くうちにつまずくんですね。壁にぶち当たったときに、どうしたらいいのか、頼れる人が周りにいることがスクール形式の大きなメリットです。それに、理論を学ぶだけではなく、実務の中でどうやって武器にしていくのか、経験豊かな講師の方々から実践的な活用を聞けるのがいいなと思いました。
持ち帰りの課題は大変で、最初は1週間がかりで片づけました。しかし、とても印象に残る課題もありました。クレジットカードのユーザー利用額を高めながら、債務不履行に陥らないぎりぎりの利用限度額を導くというものです。スクールで学んでいくにしたがって、この課題に対する分析の精度が上がっていくのが自分でも分かり、非常に面白いなと思いました。
スクールに通い始めて2カ月くらい経ったころ、社内の発表会があって、社員たちが採点するのですが、試しに教わった手法で採点の傾向を分析してみました。そうすると、導き出されたクラスター分けが、普段からよく知っている人たちの傾向とちゃんと一致していてびっくり。「勉強してきてよかった!」と思えた瞬間でした。小さなことですけど、初めての実践経験になり、セミナーがより楽しくなっていきました。
4カ月間学んでみて、まだ手助けが必要な面もありますが、実際の仕事の中でかなり生かせそうな手ごたえを感じています。どういうことができるかを知っていて、そのときに何が必要か、プロセスが分かっていることが、仕事を進める上で大きな力になっています。社内にあるユーザーデータの活用法も広げようと、手を動かし始めました。
採用する側、応募する側の、単純な条件面のマッチングだけではなく、ひとりひとりのユーザーさんが、就職するまでも、就職してからも、日々、充実感を持って過ごせるようお役に立ちたいと思っています。自分にとって働きがいのある就職先やアルバイト先を、個々人に合わせて探していく、あるいは職場でつらくなったユーザーさんを察知していくといったきめ細かなフォローは、データがすごく生きるところだと思います。人材情報の業界は、そういった面がまだ手付かずですので、開拓していきたいなと考えています。
アルバイトの場合は、求職から決まるまでが短く、十分なデータを得るのが難しいのですが、例えば看護師さんの求職ですと、ある程度は面談を繰り返しますので、本人のマインドなどを把握できます。また、就職後の調査をかけることも可能です。それをデータ化し、解析していけば、より大きな働きがいをもたらすマッチングができるはず。学生時代に勉強した心理統計ともオーバーラップさせていきたいと考えています。まだ、妄想の世界ではありますが(笑)。
データから何か新しい発見を導き出す、あるいは新しい活用方法を見い出す、そういったことにワクワクする人は、このスクールに向いています。そんな人は、内容が難しくても、勉強に多くの時間を取られても、楽しめると思います。もちろん、仕事の範囲にデータ分析が含まれている人は、できることが広がるのでお薦めです。
大久保 慧悟様 大手求人広告会社であるディップ株式会社に勤務。新規事業開発を担当する一方、人口減少時代を控え、AIを使うことで従来の求人情報の枠を超えた付加価値を模索している。23歳。
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