Q.現在のお仕事について簡単に教えてください。

A.受講後に転職をして、現在は社内の分析チームのマネージャー及びデータサイエンティス トとして、データヘルスの分析を中心に会社内で分析と名前がつくものは全て携わってい ます。 また、大学の客員研究員としても研究や予測モデルの開発にも携わるようになりました。

Q.データサイエンスを学んでみたいと思ったきっかけは？

A.元々メーカーに勤務していたのですが、自分は文系出身で、もちろん文系で出来ることは あるのですが、最後の決め手になる部分ではどうしても技術を作る側の仕事だと考えてい ました。そういう点で技術者に対して強い憧れや尊敬を持っており、ジェネラリストでは なくスペシャリストになりたいと思ったことが大きなきっかけです。 また、製造業に関わる中でも、生販戦略や投資判断など事業継続への影響が大きなシビア な場面で、突き詰めても多くの不確定要素を排除できず、長くいる職人のような人の経験 則をたよりに物事の判断をせざるを得ないという場面が多々ありました。このようなケー スでも、少しでも確度の高いアプローチができないかと考え、一つの方法として、データ から知見を得る技術であるデータサイエンスに興味を持ちました。

Q.データサイエンスアカデミーで学んでよかったこと等ありますか？

A.プログラミングのオンライン講座や書籍などを利用して自力で学ぼうとすると、Pythonと いう一つの言語の中でも、Pythonは汎用言語なので学習領域が広すぎて、データ分析で何 が必要なのか、不要なのかが分からず、全て学ばないといけないとなってしまいます。 しかしデータサイエンスアカデミーでは、データサイエンスやデータ分析といったものに 焦点が当てられているため、必要な部分だけをピックアップして体系的に学べたことは非 常に効率的だったと思います。 また、実務の中で「このテーマ見たことある」といった形で学んだことが実践できる場面 に出くわすこともあったので、ロールプレイが本当に実践的だったという点で非常に助け られましたし、一度取り組んだことがあるというのは自信につながった部分です。

Q.データサイエンスアカデミーのスケジュールや、サポートについてはいかがでしたか？

A.正直、結構タイトなスケジュールではありました。 ですが、丁度自分の仕事とバランスが取れたことと、逆にスケジュールが詰まっていたのでやるしかないという状態だったので、集中して取り組むことができたのはよかったです。 また、サポートについては質問がしやすい環境だったことが非常に助かりました。 プログラミングで何が原因で動かないのかわからないときなど、すぐに聞ける環境で、実際のプラグラムコードを見ながら支援頂いたことはPythonというものに対して抵抗感なく学べる環境だったと思います。

Q.業務にデータサイエンスを取り入れる上で苦労していることはありますか？

A.今の会社では新しい取り組みに対する理解もある環境で、取り入れるという点では苦労は ありません。 成果が出るごとに、データ分析に対して、やる価値があるという認識を持ってもらえると いうことは非常によかったと思っています。 ただし、会社内で自分が中心となって分析業務にあたっているため相談相手がいないこと で日々試行錯誤をする必要があります。受講中に質問相談ができたチャットが受講後も一 定期間とはいえ使用できたことは、業務を行うにあたって非常に助けられました。

Q.最後に、今後チャレンジしていきたいこと等はありますか？

A.チャレンジしたいことはたくさんあって、やはりデータサイエンスって汎用性の高いスキ ルなので、例えば自社の売り上げやECサイトのマーケティングへの取り組みにも興味があ りますし、大学でやっているテーマに対して実用化までも視野に入れたモデルを作るとい うことも考えています。 長期的なキャリアでいうとやはりアカデミックなバックグラウンドがないので、統計やそ の周辺知識も深めていきたいと思います。 とはいえ、文系出身であることで数理的な特性を持っている人と競い合うのは分が悪いと も思っているので、言語化なども含めたビジネス上のスキルも伸ばしていきたいと思って います。