はじめに
この記事では、私がどのようにして製造業のデータサイエンティストになったのか、その経緯と日々の業務、そして自己研鑽について詳しく説明します。
私の経験が、これからデータサイエンティストを目指す方々の参考になれば幸いです。
大学院時代：画像解析の研究からスタート
私のデータサイエンティストとしてのキャリアは、大学院での研究から始まりました。
私は細胞を認識するための画像解析に取り組み、その経験が後のキャリアに大いに役立ちました。
この経験から、データを解析し、有用な情報を抽出する技術の重要性を学びました。
入社1年目：新商品開発と業務効率化
大学を卒業後、私は大手製造業の会社に入社しました。
この会社では医療・ヘルスケアの分野の新商品開発に力を入れており、その新商品開発部門に配属されました。
私が担当したのは、開発中の製品の社外実験のセンサデータ分析でした。
当初はデータの取得から分析までの工程が手動で非常に時間がかかりました。
しかし、Pythonを独学で学び、データ取得からグラフ作成、PDFまとめまでを自動化するツールを開発。
これにより業務の効率化を実現しました。
この経験から、プログラミングスキルが業務効率化に大いに貢献できることを実感しました。
入社2年目：リアルタイムデータ視覚化とアルゴリズム開発
2年目には、社内実験用のデモ製品のセンサデータをリアルタイムに視覚化するアプリケーションを作成しました。
これにより、社内実験の効率を大幅に向上させました。
また、自社製品のアルゴリズム開発を担当し、半年で新製品をリリースすることができました。
さらに、製品の精度を上げるためにAIの学習を始めました。
これらの経験から、技術の進歩が製品開発にどれほどの影響を与えるかを深く理解しました。
入社3年目：AIの学習とデータサイエンティストとしての成長
3年目には、大学のAIの研究室に通い、AIの座学と実装方法を学びました。
この時期からデータサイエンティストとして社内で呼ばれるようになり、AIアルゴリズムを搭載した自社製品のバージョンアップ版をリリースしました。
この経験から、理論と実践のバランスが重要であることを学びました。
入社4年目：製品の精度向上と社内教育
4年目は、さらなる製品の精度向上に向けた取り組みを主な業務としました。
AIプロジェクト(社内でのAI活用推進)の初期メンバーとして他部署の方がAIを導入したいという課題に対して、一緒になって導入の手助けを行う活動も行いました。
さらに、社内教育活動にも従事し、Pythonプログラミングやデータの分析の仕方についての若手向けの教育を行いました。
自己研鑽とスキルアップ
私はデータサイエンティストとして働いていますが、データサイエンティストは会社ごとに行う業務内容や必要な知識、使用するデータが異なるため、一般的なデータサイエンティストが持つべきスキルを学び直し(couseraなど)、Kaggleのコンペに参加して製造業では扱わないデータの分析も行うことで日々自己研鑽しています。
私が持つスキル
私がこれまでに習得したスキルは以下の通りです：
- Python
- R
- Jupyter Notebook の使用
- クラウドデータベース
- RDS(リレーショナルデータベース管理システム)
- SQL
- 予測モデリング
- データ分析
- データ可視化（DataViz）
- モデル選択
- ダッシュボードとチャート作成
- 機械学習
- ディープラーニング
- GitHub
これらのスキルは、業務の効率化、新製品の開発、データのリアルタイム視覚化、AIアルゴリズムの開発といった業務に活用されています。
おわりに
私のキャリアパスは、大学院での研究から始まり、大手製造業の会社での新商品開発、データ分析、AIの学習といった経験を経て、現在のデータサイエンティストのポジションに至りました。
これまでの経験から学んだことは、新しい技術を学び、それを業務に活用することで、業務の効率化や製品の品質向上を実現できるということです。
これからも技術の進歩とともに自己研鑽を続け、より良い製品開発に貢献していきたいと思います。