銀行勤務。金融工学を使ってのコンサルティングに長く携わる。資産運用会社を経て、現在は銀行の営業推進。昨年、社内公募を受け、2018年からグループ会社の資産運用会社に異動予定。念願だったデータ分析の業務に就くこととなった。35歳。
今回、なぜ参加を決められたのですか？
資産運用業界で、機会学習やAIを使ってのファンドを立ち上げるといった話題が増えてきていて、自分も将来的に携われたらいいなと思っていたこともあり、その分野の勉強をしてみたいと思ったからです。
データミックスを選ばれたのは？
ビジネスを意識したカリキュラムという点からです。他はエンジニア向けにプロダクトが作れるようになるといったものが多かったので、ビジネスインパクトを導き出すことに主眼が置かれていたことから、自分にはこれがフィットしていると思い決めました。
オンラインや書籍などでもSQLは学ぶことができると思いますが、なぜスクール形式を選んだのでしょうか？
スクールだと同じ興味を持っている人たちと一緒に勉強できると考えて受講を決めました。また、説明会では色んな業界の人たちが来ていたので、コネクションも作れたらなということからですね。オンラインなどは初めから選択肢になかったです。
6ヶ月を終えてみていかがでしょうか？
受講における期待値としては、学んだ内容が資産運用の世界でどう活かせるかをしること、でした。そして、実際に受けてみてからは、マーケティングとか他の分野の話も聞けたことによって、自分の考え方が広がったと思います。どうしても自分の知っている世界だけでやっていると視野が狭くなるので良かったです。色んなビジネスの話を聞きながら、その手法も学べたことから考えが広がりました。それから、ネットワークという期待に関しては、他の受講生の方達とも仲良くなれて、中には同じ業種の人もいて仕事の話もできたおかげで色々な話が聞けたのは本当に良かったと思います。
受講前の期待値についてはどうでしょう？
もともとPythonやRは使っていたので基本的なことは出来てはいました。ただ、やはり自分が知っている範囲は狭くて、授業を通して様々な手法なり応用の仕方、実際のコーディングを触ってみたりと、自分で実際に触れて課題を解決していくプロジェクトができたので、出来ることがすごく広がったと感じています。
またプレゼンテーションを実施する授業が多くあるのですが、他の人の発表を聞くと、やはり自分とは興味の向くところが違うので、異なる視点を持っていて刺激になりました。コーディングの経験がない人もいたと思いますが、完成度の高いものを仕上げてきていたので、短期間でも学び方次第で色々なことが出来るようになるんだなと感心しました。自然言語処理だったり、自分も取り組んでいけばやれるようになるのではと思っています。こういった他の方から与えられた刺激が良かったですね。
宿題や課題などはいかがでしたか？
土日ずっとやっていた感じですね。平日は1時間くらいで、土日まとめてやる感じでした。
いつスキルアップを実感しましたか？
業務で使うことと体系的に学ぶことって結構違うと思うんです。業務だと必要なことから手をつける、目の前にあることをつまみ食い的に学び、分かった気になる。ここでは統計学はこう、機械学習はこうと整理して教えていただいたので頭の整理が出来ました。ランダムフォレスト、Deep Learningを使ったことはなかったので、純粋に知識として増えましたし。プロジェクトを通して実際に手を動かしてきたことで、ここまで自分で出来るようになったんだと自信も付きました。
スクールで役に立ったところは？
今度、グループ会社の資産運用会社へ移ることとなりました。そこではまさにビッグデータや機械学習を使って分析するチームが立ち上がることになったので、まさに今まで学んだことが活かせるだろうと期待しています。今回、社内公募で異動することになったのですが、その面接でデータサイエンスを勉強していることを説得力を持って言えましたし、念願だった業務に就くことができることがまさに受講してよかった点です。
印象に残った授業は？
一番最初の授業ですかね。機械学習を体系的に学ぶことが出来たこと、それぞれの手法の特徴を説明していただいたので。それから、アドバンスステップのDeep Learning。先生が金融為替をやられていたので刺激になりました。
これから学びたいという人にアドバイスをお願いします。
いかに手を動かすかが一番大事だと思います。手を動かした上でわからないところを聞く。Kaggle会といった企画に参加したりしてコネクションを作ってみたり。会社ではなかなかこういった企画は立ち上がらないのでネットワークの場として貴重だと思います。
