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受験経験ゼロの底辺文系大卒がデータアナリストとして内定もらうまで

はじめに

プログラミングを始めて7ヶ月、ありがたいことにデータアナリストとして3社から内定をいただきました。受験経験ゼロのガチ文系大卒が内定もらうまでの軌跡を紹介したいと思います。後ほど自己紹介しますが、その辺の文系卒とは一線を画します。私こそが文系界のサラブレットです。お祝いのコメントやフィードバック大歓迎ですので、お気軽にコメント頂けると幸甚です。

簡単な経歴と自己紹介

2013年: 野球特待生として東海大学付属福岡高校に入学(甲子園予選福岡県大会準優勝)
2016年: 指定校推薦で福岡の文系大学に何の苦労もせず入学(男女比率で女性の方が多いのでこの大学を選びました
2020年: 大学を無事に卒業
2021年: 新卒入社予定

大学生活では可愛い博多女子に囲まれながらヤフオクドームでビールの売り子をしたり、ほぼタダでアメリカ留学したり、アメリカ領事館で半年間インターンしたり、世界17ヵ国一人旅したり、中国政府が50万円相当のプログラムを3万円で提供してくれたりと、興味のあることは一通り試した学生生活でした。

なぜデータアナリストを目指すようになったのか?

以前は総合職で就職活動をしていました。大学三年次の3月に第一志望の会社から内定をいただき、内定者インターンとして働いてみるも飲み会多発で会社にうまく馴染めませんでした。私のリサーチ不足ではあるが、理想と現実のギャップが大きく酷く落ち込みました。

しかし、理不尽な野球環境で育った私はそんなことでは負けない。直ちに何か新しいことを始めなければと思いつつも、一旦ワンクッション挟みNetflixで映画鑑賞。12年間野球をしていたにも関わらず、ここで運命の作品と出会う。データアナリストを目指すきっかけになったのは、ブラット・ピット主演の映画「マネーボール」です。

「マネーボール」を簡単に紹介すると、弱小チームだったMLB球団が今までとは180度異なった手法で選手を評価して、他球団では評価されていない選手を集めて全米一位を目指す映画です。この映画を観て、データ分析は人間には発見困難なことでもデータ間の因果関係や相関関係を分析することで新たな発見が可能だということを知り興味を持ちました。

行動力だけがウリなので、早速どうしたらいいのか調べました。どうやら「Python」っていうやつでデータ分析できるらしい。しかも、なに?AI??機械学習??データサイエンス??なんかカッコイイ。そんなノリでプログラミングを始めました。

1ヶ月目

まずは初学者てっぱんProgateでPythonの基本構文の習得と環境構築。プログラミングに慣れることを意識しました。

また、次のようなことを習慣化。
1. 今日理解したこと
2. 理解できなかったこと
3. 上記二つから、明日の学習計画

2ヶ月目

Progateを試みるも、決められたカリキュラムで全く面白味がなくモチベ上がらない。また、Progateを行った結果どうなるのかイメージが湧かない。早くも挫折しそう。私の行動原理として何かワクワクすることや明確な目標、○○をした結果どういった変化が起こるのか想像できれば爆走できる。早速、おもしろそうな記事をQiitaで探してみる。

・【Python】🍜機械学習で「隠れた名店」を探してみた。(そして実際に行ってみた)🍜
・「赤の他人」の対義語は「白い恋人」 これを自動生成したい物語
・AIが三国志を読んだら、孔明が知力100、関羽が武力99、を求められるのか?をガチで考える物語(自然言語処理編)
・米津玄師の歌詞をWordCloudで可視化してみた。

なんだこれは??Pythonでこんなこともできんの?? 早くこういった作品を作れるようになりたいなぁ。一通り見て、「米津玄師の歌詞をWordCloudで可視化してみた。」だったらコードも少ないし、すぐできそうだな。

なになに、まず歌詞を収集して、次に単語を分解して、最後に歌詞を可視化したらできるのか!どうせならオリジナル作品っぽくしたい。Qiitaでバズったら面接ウケよさそうだし。 来年で嵐活動休止だし、日本国民全員知ってる「嵐」なら共通言語になりそうだな。よし、嵐の歌詞の可視化してみよっ。

そして、想像以上にバズり、面接でめっちゃウケた。

@Senple さん、参考にさせていただきました。ありがとうございます。

3ヶ月目

続いて。
こればりおもろいやん。
【Python】🍜機械学習で「隠れた名店」を探してみた。(そして実際に行ってみた)🍜

月一で鰻を食すので、行けつけの鰻屋さんに類似したお店あればいいなぁ。そんな想いでリコメンドシステム作ってみたけど、精度めちゃ悪。まぁいい。今はそれでいいんだ。とにかく手を動かしてプログラミングの面白さを実感するんだ

@toshiyuki_tsutsui さん、参考にさせていただきました。ありがとうございます。

4ヶ月目

この時期から就活について考え始め、どうやら野球アナリストという職種があるらしい。データ分析で選手の強化育成や怪我対策に携われる!!7年後、絶対野球アナリストになるんだと決意。

また、プログラミングの面白さも分かったことだし、そろそろ実務で使いそうなことを学ばなくては。pandasでデータの前処理と集計、matplotlibでの可視化くらいはできるようになりたい。

丁度いい、試しに野球分析してみるか。

*まだセイバーメトリクスの知識はない。

5ヶ月目

ここで初めて、とある企業のプログラミングテストを受けるが、アルゴリズムの理解ができず戦闘不能。1ヶ月間、Checkioでひたすらアルゴリズムの理解に励む

6ヶ月目

ここまで一人でプログラミングを頑張ってきて、ここで初めて勉強仲間ができる。それぞれ機械学習を学ぶためkaggleで実装。そして、週に一度オンラインで発表。機械学習と同時にプレゼンテーションを学ぶ。

7ヶ月目以降

kaggleをする中で、標準偏差??微積??線形代数??なにそれ?? これまで勉強してこなかった私にとって、サイコロの確率すらわからない。これはやばい。

データサイエンティストになったとき、あっキミ文系出身で受験経験ゼロ。出たでた。たまにいるんだよね。アルゴリズムとか理解せず、小手先の技術でライブラリ回す再現性の低い奴。

そんなこと何が何でも言われたくないし、プロフェッショナルとしてあってはならない。統計検定2級を取得して、大学基礎レベルの統計・数学知識を身に付けてやる

そんな思いで現在は、Web統計過去問、そして予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」で統計検定2級と基礎数学を勉強中。

機械学習の基本となる数学大事やん。スポーツと一緒で基礎練せな応用できんけんね。

継続のコツ

昨今のAIブームに影響を受け多くの方がプログラミング学習に足を踏み出すが、約9割が挫折すると言われています。新たなことを継続するコツとして、どうすればモチベーションを保てるのか理解することが重要だと思います。私の場合、「ワクワクすること・明確な目標がある・○○を行った結果、どう変化するのかなんとなくイメージできる」。これさえあれば、大抵モチベーションを維持することが容易です。

そのうえで、プログラミングの面白さを実体験してみると尚いいと思います。技術はそのあとスポーツと同じでルールはやりながら覚える。っていうのが私の鉄則です。

例)野球楽しい→ルール分からんけど、とりあえず楽しいから試合に参加してみよ→なんとなくルールわかってきた→おれ、バッティングへぼいな→素振してフォーム固めるか→実戦練習で応用できるか確認や→わーい、ホームラン打てた!!

おわりに

7ヶ月間の学習を通して、自分の理性と本能のバランスを上手く保ちながら学習できたと思う。とはいえ、まだまだ戦闘力1.5のミジンコキャラなのでこれからも課題を明確化し勉強に励みたいと思います。

長くなりましたが、ここまで読んでくださりありがとうございます。参考になるかは分かりませんが、たくさんの方に記事が届くと嬉しいです。

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