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データサイエンティストへの道のり

この記事は、データ分析人材のキャリア(データラーニングギルド)アドベントカレンダーの記事です。
初めてQiitaを記事を書くので不安でいっぱいですが、最初のデータ分析の仕事を始めてから約1年ちょいが経ち、いろいろ学んだことがあるので記事にしようと思います。
身バレを防ぐために、ちょっとアバウトな表現だと感じる箇所があるかと思いますがご了承ください、、、

経歴

・大学: 海外の大学でコンピュータサイエンスを専攻
・大学卒業後~新卒入社直前: フリーランスのITなんでも屋さん
・新卒入社後: データサイエンティスト

ざっくりしていて、いろいろツッコミどころがあるかもしれません。
しかし、大学卒業までは話が非常に長くなるため割愛します、、、
今回は、大学卒業後のフリーランスバイトの経験~新卒入社後までのことを書きます。
(次回があるか分からないです、すんません)

ある日突然、データ分析の業務に携わることに

大学在学中は、バリバリのSEではなく、ITを使って問題解決できるような仕事をやりたいと思っていました。
そこで、データサイエンティストというポジションに興味を持ち、卒業後はデータサイエンティストとして働くことができる会社を探すことに。
無事にデータサイエンティストのポジションの内定をもらい、会社に入社するまではニートアルバイトをしようとしました。
家から出るのが面倒だと思い、在宅ワークを探していると、データ分析とは別のポジションの求人を見つけました。
在宅ワークができるなら何でもいいやと思いながら面接に行き、経歴と新卒入社後はデータサイエンティストとして働くことを伝えると、データ分析の仕事をやってみない?とのこと。
全く予想もしていなかった展開に驚いたと同時に、データサイエンティストとしての修業が積めそうだと考え、データ分析の仕事を始めました。
しかし、大変だったのはここからでした。

修業の連続

在宅フリーランスに採用されたあとは、データ分析の基礎や流れを学ぶための研修課題を行いました。
研修課題は問題なくクリアしましたが、実際の業務に取り掛かるとまだまだ知らないことばかり。
特に、データサイエンティスト協会が定める必要スキルセットうちの1つである、ビジネス力。
解決したい課題は明示されていたものの、問題の背景やクライアントの業界をふまえて最適解を考え出すのが大変でした。
そして、まだ実務を積んでいなかった私にとって、ビジネス本を読んだりビジネスの専門用語をリサーチして覚えることも重要。
その上、Pythonでデータ分析はそこまで慣れていなかったので、Qiita様に頼りながらコードを書いて分析する日々。
基本的にデータ分析を行っていましたが、時にはWebスクレイピングの業務なども担当し、外部の勉強会にも積極的に参加して新しい知識を吸収していました。

フリーランスバイトは大変でしたが、自分の成長が感じられた非常に貴重な経験であり、データサイエンティストになるためのスキルの重要さを新卒入社前という早い段階で知ることができました。

新卒入社後

フリーランスバイトは卒業し、某IT企業のデータサイエンティストとして入社しました。
会社の研修では使用するデータだけ与えられ、自ら解決したい課題を決めることに。
データを眺めて課題決定をした直後の上司からのフィードバックとして、何のためにその課題を解決したい、または解決する必要があるのか、ということを意識するべきと教わりました。
自社が保有しているデータの業界が特徴的なため、これ以上詳しい研修を書いてしまうと身バレしそうなので割愛します。

データサイエンティストとして必要なスキル(持論)

フリーランスバイトと今の会社を通して、データサイエンティストとして必要なスキルは、クライアントに寄り添って適切なデータ分析をするという心意気と、常に成長したいという気持ちなのではと思います。
もちろん、統計学・ビジネス力・コーディングのスキルも大事です。
しかし、データサイエンティストになる第一歩としては、気持ちとやる気が重要なのではと考えています。
また、データサイエンティストを含め、ITエンジニアは新しい技術に追いつくために常に勉強が必要であり、自分のスキルの低さに落ち込む必要はないと思います。
落ち込んでいる場合があったら、勉強しましょう。

私自身もまだまだ成長途中なので、一緒に頑張りましょう!!

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