下角 康子様

分析の仕事は好きなので、データ分析に携わる仕事をしたいと思っていたのですが、スキルや知識に限界を感じはじめていました。また、将来的に結婚・出産をし、仕事に復帰するにあたって、自信が持てる、より専門的な知識を身に付ける方が有利だと考えたことが重なり、「勉強するなら今では」と思い説明会に参加しました。データサイエンティストを選んだ理由は、今まで培ってきたスキルを伸ばし、自分が今まで携わってきた広告以外のことでも何かプロダクトを作って社会に貢献したいという思いがあったからです。また、復帰して事業会社で働く上での選択肢として一番楽しそうという面からです。

データ分析については業務で必要になりオンラインで勉強はしていたのですが、幅が広すぎてどこを勉強すればいいのか分からなかったんです。そこで、効率性を考えて、ある程度の強制力があり、質問ができる環境ということでスクール形式のデータミックスを選びました。

期待値というか、そこはしょせん自分次第だろうと思っていました。活かしていくには復習しないと身に付かないだろうと。強制力に関しては期待していた通りでした。講座のわかりやすさという面では、その基準になるものがなかったので特に期待値は持っていませんでしたが、強いて言うと、数学が全然わからない人向けにもやってくれた点は非常に良かったです。学生時代に数Ⅲ、数Cは学んでいなかったこともあり、すごく心配で恐れていた部分だったので、ゼロベースを念頭にやってくれたのは良かったです。微積も全然覚えてなかったので(笑)

ベーシックの課題から自分でガッツリとコードを書くことになったので、その辺りからですかね。次のステップのアドバンスから実務的になり難しさを感じました。それまでのステップでは練習問題やサンプルを参考に課題を解くスタイルで、自分で調べて解決するということがなかったので。
そして、インテグレーションでは幅広い知識やスキルを使いながら取り組めたな、と感じています。データサイエンスというと統計、アルゴリズムの学習が中心というイメージを持っていたのですが、それだけではなくデータを収集して加工する実務的な力がついたと思います。

ベーシックの課題だと10時間はかかっていたかと。ブートキャンプは復習しながらということもあり4、5時間はかかっていました。最初の方は、コードの意味を調べたりして復習にも時間がかかっていましたね。

印象に残ったのはインテグレーションステップです。それまで授業形式だったけれど、ここでは自分で課題を決めて自分で調べ、大事な所はアドバイスをもらいながら自力でやり遂げた達成感もあり、やって良かったと思っています。実践することで、それまでの知識が繋がる手応えも感じました。
復帰のための就職活動において、経験はまだ浅いけど基礎は身に付けていて、なおかつPythonやRが使えると結構需要はあると感じています。スクールに通ったことでそれがきちんと示せますし。
あと、たまたまなのですが、まさかこの人から頼まれるとは思っていなかった方から、データサイエンスの勉強をしているという話がきっかけで分析のお仕事を依頼されたことがありました。そういった新しい繋がりが出来たことも良かったことですね。

事業会社のデータ活用を戦略的に行う部署で、データ分析担当として新規サービスの改善などをしていく予定です。
実務経験こそない中での転職活動は容易ではありませんでしたが、スクールで前処理から一通りの作業をした経験で、実務作業をある程度イメージできていたのは良かったです。どんな点が好きか、実際には泥臭い作業も発生するが大丈夫か、などの面接官からの質問にもそれほど迷うことなく対応できたことは大きかったかと思います。

こういうことが好きかどうかが、まず大事かなと。こういうことというのは、一つのことを深掘りしたり、何か一つのことに集中できることでしょうか。あとは新しいことが好きな人には向いているのはと思います。好きであれば今後も、今にも役に立つ。やって損はないです。ただ、中途半端では意味がないので、きちんと時間が確保できて、予習・復習をちゃんとやる決意して受講されることを奨めます。