データサイエンティスト育成講座：栗﨑 孝之 様

どのようなお仕事をされているのでしょうか？

資産運用会社(投資信託を作っている会社)で、投資家(機関投資家や個人投資家)に運用成果を報告する運用報告書を作成しています。運用報告書を作成する際の、EUC（エンドユーザーコンピューティング）の作成、システム導入も必要に応じて担っています。

データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何でしょうか？

レポーティングという仕事は、ITスキルを駆使したデータハンドリングとデータマネジメントが必須なのですが、これらのスキルに習熟してきて今後のキャリアを考え始めた頃、世間的にデータサイエンス(特に機械学習等)に関するニュースを耳にする機会が増えたことでデータサイエンスに興味がわきました。学生の時に統計学を少し学んだこともあり、「データサイエンスを学んで、スキルアップを図りたい」と考えるようになりました。

複数あるデータサイエンス教育サービスの中でデータミックスを選択されたのはなぜですか？

時間、費用がかかることもさることながら、研究計画書や院試の準備に時間がかかることを考慮し、まず大学院は選択肢から外しました。次に複数のデータサイエンス教育サービスを、下記3点を重視しながら比較しました。第1に、分からないことがあれば質問できるので対面で仕事がない土曜日に授業をしてもらえること、第2に実務への転用を意識したカリキュラムになっていること、第3にきちんと課題(練習問題)が設定されていること。データミックスはこれら3つの条件をバランスよく満たしていると判断しました。事前にピープルドット（データミックスの運営会社）の方から話を聞くことができ、オンラインでの説明会や個別相談も充実していました。また、子供が生まれてからいずれデータサイエンスを学びたい、と思い、googleでデータサイエンスの教育機関を調べた時にデータミックスの存在を知り、それ以降子育ての合間にデータミックスのウェブサイトを見てデータミックスのイメージが自分の中でできていたので、データサイエンスを学ぶ教育機関候補の筆頭がデータミックスだった、という事も大きかったです。

データミックスのスクール形式への印象はいかがでしたか？

zoom形式とスクール形式で授業の受講方法が選べることが、まず非常にありがたかったです。また、私が受講したのはデータサイエンティスト育成講座がカリキュラム改訂により受講期間が7ヶ月から9ヶ月へと変更されるタイミングだったこともあり(私は7か月コースを受講しました)、受講生の数が多くなかったので、受講生の方全員とキャリアバックグラウンドも含めて色々なお話ができ、データサイエンスを学ぶうえで非常に良い刺激になりました。講師の方も、データサイエンスに関わる学識・実務いずれにも知見が深く、かつ、フランクに接してもらえ、様々な質問ができ、卒業課題の時にはしっかりメンタリングの時間ももらえたので、非常に学習し易かったです。

予習や復習も必要になったと思いますが、どのように時間を使われたのですか？

課題がない時は、土曜日の授業に向けて、平日1時間程度、予習していました。復習は、授業を受けた翌日の日曜日にしていました。「open lab」というデータミックスが受講生・卒業生に提供しているコミュニティアプリがあり、このアプリに授業の復習を投稿していました(復習には4時間程度はかけていたと思います)。課題が出されているときは、授業を受けた土曜日の次の日曜日に集中的に取り組みつつ、平日の夜にも1時間から1時間30分(卒業制作の時は2時間程度)分析やレポート作成に時間を使っていました。課題を提出し終わった後も、復習できていなかったところを復習するのに平日に1時間程度時間を使っていました。

卒業課題ではどんなテーマに取り組みましたか？

卒業課題は、運用報告書の市況コメントをチェックさせるためのコメントをChatGPTに生成させる、という課題に取り組みました。
私の場合、データミックスでデータサイエンスを学ぶ動機が、「データサイエンスを学びたい」という好奇心であり、ビジネスの課題をデータサイエンスで解決したい、というものではなかった為、課題の設定には苦労しました。データミックスでの学習で一番しんどかったのは課題の設定だったといっても過言ではありませんでした。事前に以前の受講者の方(open labで卒業生の方ともコミュニケーションが取れます)にヒアリングをし、過去の卒業課題を色々見てみたものの、課題設定も、課題設定に必要なデータ収集も、卒業の2か月前まで遅々として進みませんでした。プライベートな事情ですが、データミックスの講座を受講している最中転職し、仕事でバタバタしたこともこういった事情に追い打ちをかけました。
そんな中、転職先の同僚と「運用報告書のコメントのチェックが大変」という話をした時に、「ではこれを課題にしよう」と直感的に決め、収集すべきデータや分析方法を決めていきました。データミックスに通っていなければ、こういった課題がデータサイエンスを使って解決できる課題とは思えなかったと思います。卒業課題に取り組む時は、なんでもChatGPTにやらせるのではなく、ChatGPTに読み込ませるデータ(材料)を、データミックスで学んだ時系列分析や機械学習モデルのファインチューニング等を自分なりに工夫しながら使い準備し、何とかチェック対象とのコメントの類似度が80%程度のチェック用のコメントを生成させることができました。

7ヶ月間の受講を終えられて、どのような成果を感じましたか？

データミックスに通う前にG検定を取得したものの、機械学習の事等は「よく分からない」と思っていました。ただ、授業で使う教材、授業内容、いずれもクオリティが高かった為、データサイエンスという領域に対するイメージをつかむことはできました。今後データサイエンスを独習していく底力はついたと思います。
コーディングは、ChatGPT任せだったこともあり今もおぼつかないのですが、授業で使ったコードを、ChatGPTを使って1つ1つ理解したことや、pythonを使って課題(卒業制作含む)に取り組んだこともあり、pythonの基本的な文法や、pythonを利用して出来ることが何か、理解できるようになりました(ChatGPTも万能ではなく、ChatGPTの出した回答も人間がきちんと吟味する必要があることもコーディングや卒業課題に取り組む過程で実感することができました)。
ギリギリ で決めた卒業課題も何とか結果は出せたので、実務にデータサイエンスを転用していく基礎をきちんと作ることができた、と思っています。

スクールで学んだことは、実務でどのように活かされているのでしょうか？

レポーティング業務ではExcel VBAを使ってEUCを作ることが非常に多いのですが、今後機会があれば、pythonを使い、データサイエンスの知見を活かしたEUCの作成にチャレンジしてみたいと考えています。また、卒業課題が実務に直結していることもあり、こちらもチャンスがあれば、何らかの形で実装(EUC化もしくはシステム化)していきたいですね。

率直に、多額の受講料と、多くの時間を投資して受講をする決意をされたきっかけやモチベーションは何だったのでしょうか？

「データサイエンスを学びたい」という単純な好奇心が大きかったです。また、「データサイエンスで学んだ知見を実務に生かすことで、働けるうちは、しっかり、長く、働けるようになりたい」という自分のキャリアプラン実現への執念は常に意識していました。

これからの受講を検討している人に一言お願いします。

受講するには、時間や費用はかかります。課題(特に卒業課題)の取り組みも大変ですし、予習・復習しないとそもそも知識が定着しません。また、Excel VBAレベルのプログラミングやG検定レベルの機械学習の基本的知識はあった方が授業にキャッチアップしやすいです。データミックスに通った7か月間を振り返ってみると、卒業課題は何とかこなしたものの、受講するのはとても大変でした。ただ、初学者でもきちんと学習が継続できるよう、授業の内容も教材(補助教材含む)も非常に内容をかみ砕き、初学者にもわかりやすい内容になっていること、プログラミングや統計についても受講前に自習できるよう動画が準備されていること、分からないことは講師の方に質問すれば丁寧に答えてくれること、講師の方とのオフィスアワーも準備されていること等、受講継続のサポート体制は非常に充実しています。ですので、自分の時間を捻出でき(ここが一番大変だと思いますが……)、根気があれば、データミックスの講座は必ず修了できる内容になっていると思います。データサイエンスやデータサイエンスに関わるビジネスへの知見が身につくこともさることながら、open labを通して過去の受講生の方ともコミュニケーションが取れ、かつ、様々なイベント(勉強会含む)に出席する機会があることも非常に魅力的です。データサイエンスに興味がある方には、データミックスの講座の受講を強くお勧めしたいと思います。