データサイエンティスト育成講座：田尻 和 様

どのようなお仕事をされているのでしょうか？

自動車開発における実験データ分析や走行時の評価です。衝突安全性能（交通事故に備えたエアバッグやボデー剛性などの開発評価）と振動騒音性能（エンジンやタイヤの音が車室内でうるさくない様にチューニングなど）の開発業務に従事してきました。

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？

AIに興味を持ち、データミックスではない別のプログラミングスクールで学んでいましたが、趣味・教養の領域を抜けられないでいました。AIや機械学習で社会貢献がしたい、また、今までのキャリアである実験データの分析スキルを活かすことができるのはないかと考え、データサイエンスを学ぶことにしました。

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？

卒業時に副業案件に応募できるレベルのデータサイエンティストになることを目標として、それを実現できそうなスクールを探していました。そんな中、データミックスのカリキュラムはビジネスに対して非常に実践的であるという印象を持ちました。各ステップでレポート提出があることまでは理解できておりませんでしたが（結構大変でした…汗）、最後のインテグレーションステップで学んだことを生かしたプロジェクト企画の実行や、レポート作成があるとのことで、挑戦しがいがありそうだと感じたのが大きなポイントでした。そのレポートが、ポートフォリオや何かしらのパーソナルブランディングとしても使えるかもしれないと考えておりました。

また、副業案件に関してデータミックスでは卒業後に希望者へ紹介することもできますとのことでしたので（ボリュームはその時々によると言われましたが）、これも大きなポイントでした。

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？

他の生徒さんの考えをグループワークやレポート発表で聞けたことが面白かったですし、勝手に親近感を覚えたりもしていました。

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？

学習時間の確保は家族の協力が必要でした。データミックスで身につけたいスキルや卒業後の予定などを説明して、受講期間中は妻や子供にお願いし学習時間をできるだけ確保できるように協力して貰いました。そういった貴重な時間を使うので、自分としても集中して予習復習をすることができたと思います。

卒業課題ではどんなテーマに取り組みましたか？

卒業課題は少年野球選手（ピッチャー）の動作解析を実施し、機械学習を組み合わせて、良い投球動作を探す内容にしました。自分自身が知りたい示唆が得られたり、こんなモデルが欲しかったと思えたりする内容のレポートにしたいと思い、入学当初から少しずつアイディア出しと情報やデータの収集をしていて、幾つか課題の候補はありました。医療に近い分野や、行政に関連する様なことなど多岐に渡っていましたが、データサイエンス（やAI、機械学習モデルを作ること全般的にだと思うのですが）は、データを集めるところが非常に大変だなと感じました。やりたいこと、知りたいことがあってもデータが簡単には手に入らないアイディアのものが殆どでした。そういった中で、自分でデータを取ってみようと思って取り敢えず実行に移していたものが、最終案として残りました。

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？

関連スキルの詳細はまだまだ勉強が必要だなと思いますが、データサイエンスの大まかな枠組みは理解できたと認識しています。

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？

副業案件にチャレンジをしている最中です。

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？

人生100年時代に備えて、成長産業での投資が自分自身に必要と思ったので。