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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:渡辺 光太朗 様

渡辺 光太朗 様


会社名:非公開
業種:SNSやSEO分野でのコンテンツマーケティングのコンサルティングやソリューション開発
職種:機械学習(自然言語処理)を用いたシステムの開発

Q、まずはデータミックスの6ヶ月お疲れ様でした。データ分析実務スキル検定(CBAS)も見事に合格。改めまして、おめでとうございます。 CBASの試験はいかがでしたでしょうか?

簡単では無かったですね。
事前の対策講座を受講したので、そこでしっかり復習できたのがよかったです。Python、SQLはできたけど、Rは業務でも使っていなかったので、そこで復習の機会があり、試験でも対応できたと思います。

Q、渡辺さんはどんなお仕事をされているのでしょうか?

今は、基本的にはテキストの処理を行っています。自然言語処理のようなものです。コンテンツマーケティングの業界でブログやTwitterのエンゲージメントなどを可視化し、コンテンツの分析に役立てるようなプロダクトを行っております。

データミックスに通う以前は、今の会社とは別の会社で情報システム部に所属をしていました。

Q、データミックスのデータサイエンティスト育成コースを受講されたのはどんな理由からだったのでしょうか?

前職の情報システム部の仕事でも、レポーティングの手伝いのような仕事があり、売り上げデータや在庫データを扱うことが多くありました。

その中で「何か面白いことができないかな」と思い、統計学など色々勉強をしてきたのですが、それを現場でどう使うのかという点で、なかなかイメージが湧かずにおりました。
そこで実務的な側面でデータサイエンスを学ぶことができるデータミックスの存在を知りまして、データサイエンティスト育成コースを受講することに決めました。

Q、なぜ、データミックスのスクール形式を選ばれたのですか?エンジニア向けやオンラインスクールもたくさんある中ですが。

オンラインやeラーニングだと、そこだけで完結してしまいます。それはそれで良いのかもしれませんが、人との繋がりが欲しかったとい点で、データミックスの対面でのスクールを選択しました。

実際に、卒業後もデータミックスの卒業生で形成されているコミュニティにも参加しています。他のデータサイエンティストの人たちと話し、皆さんと繋がる中で一緒に学ぶことが今もできています。それは個人的にはとても良かったと思っています。

Q、渡辺さんは「とても理解が早い方」だと講義を担当した講師から聞いていましたが、受講前から勉強をされていたのですか?

そうですね、入学前の段階で統計2級を持っていたので、そのあたりの知識が多少備わった中で、データミックスに入学いたしました。

Q、スクールの印象はいかがでしたか?

まず講師の方々の存在は大きかったですね。ストレートに知識が入ってくると言いますか。
また、復習会の場で「何でも聞いてください」って感じの時間を作ってもらえたのは、すごく良かったですね。

インテグレーションステップで自分の成果を発表できる、そこに向かって勉強できたというのは、本当に良かったと思います。

Q、6ヶ月間のスクールは「大変だった」「きつかった」という卒業生の声もありますが、渡辺さんにとってはどんな6ヶ月間でしたか?

インテグレーションステップは大変でしたね。それ以前は、つらいと感じることはありませんでした。私はプログラミングや統計など基本的な知識があったからかもしれませんが、初めての方は事前に予習などの準備は必要かと思います。

Q、今、渡辺さんは卒業生のコミュニティに参加するだけではなく、更なる勉強の場として 「ゼミ」を継続的に開催していますよね?どのような目的なのでしょうか?

はい。定期的にお声がけをし、開催をしています。
みんなで論文を読んで、ディスカッションをしています。

それが「楽しい」からっていう理由が一番ですね(笑)

もともとは、チャットボットを作りたいと思っていたんですよね。それなので、ゼミのメンバーたちとそれができたらいいなと思っています。

ゼミのメンバーも本当に凄く高いモチベーションで皆さん取り組んでいるので、そういう仲間と取り組めているのも面白いですね。

Q、データミックスを卒業され、その後、データサイエンティストとして転職。データサイエンティストとして転職をしようと思ったきっかけは何だったのでしょうか?

転職は、入学前から少し考えてはいました。講義でデータサイエンスを学びながら、データミックス人材事業部の方に相談し面接の設定もしてもらいました。
転職しようと思ったのは、やはりデータ分析をしている方が「楽しい」って思ったことが一番の理由ですね。

Q、データ分析が「楽しい」と思えたのは、どういった部分からでしょうか。データ分析の面白みとは?

試行錯誤をする過程で、自分のアイデアを試すことができる点がありますね。

実際に自分の考えを入れて分析をし、モデルを組み立てるときでも、論文などを読み、ドメイン知識を調べて「これ行けるな」「使えそうな特徴量だな」と思って実装し、それに対して結果が出た時は面白いなと感じますね。

もともと自分人身が、トライアンドエラーといった試行錯誤を楽しめるというのもありますね。

Q、スクールで学んだことは、実務でどう活かされているのでしょうか。また実務でのギャップなどもあれば教えてください。

一番に感じたのは、現場に出てデータがそもそも揃っていないという現実とのギャップですね。講義で使っていた「綺麗なCSV」などは存在しませんし、まずは「どこにデータがあるんだ?」からのスタートでした。実際データを分析する為に必要なデータを溜めるところから行いました。そして仕組みを作り、そこからはスムーズに進んでおります。

Q、一緒に6ヶ月間学ぶクラスメイトがいるといのは、どういう価値と思われていましたか?

一人でやっているとやはり行き詰まり、孤独にもなってしまいます。クラスメイトがいて話しができたり、またその方々のモチベーションも非常に高いので、こちらもやる気が出てきますよね。

Q、最後に、これからデータサイエンスを学ぼうとしている人にアドバイスをお願いします。

最初は難しいと感じると思います。ただ少しずつ解ってくると言うか「手応え」が確実に感じられると思います。「とりあえずやってみる」という感覚も重要だと思います。

逆にただ受け身で学ぶというスタンスだけでは厳しいと思います。自分で学びに行く、積極的に実験する・試してみるという感覚がないと難しい分野なのだと私は思っています。

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