自己紹介

未経験からデータサイエンティストに転職して半年たったので振り返る

 

Hawaii
こんにちは、Hawaiiです。タイトルの通り、未経験からビジネス寄りのデータサイエンティスト(AIコンサルタント)に転職して半年が経過したので、振り返ろうと思います。

 

自分の軌跡を残しておくことももちろんですが、こんな想いがありました。

「データサイエンティストに転職するためには」という方法論は見かけるけど、”なった後の話”ってあんまりされてないな・・
Hawaii

 

本記事では「データサイエンティストになった後の話」を、もちろん限度はありますが、赤裸々に読者の皆様にお伝えしていこうと思います。

 

■前提

・あくまで転職後、たった半年時点での振り返りなので「これが全て」「絶対正しい」と主張したいものではありません
私自身、もう半年もしたら考えが変わることは十分にあるはずです。

・転職して強く感じましたが、「データサイエンティスト」とは現状は非常に曖昧な名前で、実態の仕事は業界・企業によってかなり異なります
ですので、あくまで全世界にたくさんいる、いわゆる「データサイエンティスト」の中の一人の話と捉えていただけますと幸いです

■自己紹介

前職は全くの異業種に7年程勤め、2020年4月からデータサイエンティスト(AIコンサルタント)として転職しました。

それまではいわゆるデータサイエンスには無縁で、文系私立四年制の大学を卒業し、

仕事でも統計やプログラミングを使うなんてことは一切ありませんでした

 

しかし、ひょんなことからプロジェクトリーダーをアサイン頂き、”突き抜けた”成果を出したいと感じた私は、統計やプログラミングを勉強し始めました

 

そこで機械学習の面白さにも触れ、転職を決意しました。

 

Hawaii
ですので、転職したタイミングでは全くのド素人に少し毛が生えたような状態でした。そんな私がデータサイエンティストとして転職して、半年たった実態はどうなのか?早速本題に入りましょう。

 

本記事の目次は以下の通りです。

 


①時系列で振り返る

■1か月目(4月)

何もわからないままあっという間に過ぎた

 

会議での”用語”がわからなさすぎて、逆にニヤニヤしてしまう。それくらい、何もわからなかったです。この1行で終わるくらい、本当にあっという間でした・・。

 

・議事録を取ってみる

プロジェクトにアサイン頂いたので、わからないとばかりも言ってられず、議事録を取ってみました。

 

Hawaii
議事録とはいうものの、話している内容が全く分からないので「耳に入ってきた音声をリアルタイムで文字お越しする」作業

タイピングが速い特技がこんなところで生きてくるとは・・・。専門用語は”聞こえた音”をひらがなでメモしておき、後から上司に質問をしていました。

 

この繰り返しで少しずつ専門用語をおぼえていきました。PCのメモ帳に専門用語とその意味を書いたものをまとめて、後から見返したりしていました。
Hawaii

 

・SQLの勉強を始める

とりあえず基本的なSQLは書けるようになってね

 

と上司から言われたので、udemy講座と上司から教えていただいたサイトを元にSQLを勉強。「基礎的な内容だったら、意外に簡単だな」と思い、少し元気になったのを覚えています。

 

・Dockerに出会う

 

Hawaii
上司からDockerを使った開発方法についてチーム全体へ共有の場がありましたが、さすがに基礎からわかっていなさすぎて、他の玄人の方もいらっしゃったので質問する場ではないと判断し神妙な顔で頷くことしかできなかったことをすごく覚えています・・。

 

4月はこのような形で、とにかくあっという間に過ぎ去りました。

ただ、私はコミュニケーションを取ることは割と得意ですし好きなので、「転職したばかり」特有のストレスみたいなものはあまり感じなかったです。

 

■2か月目(5月)

・施策の効果検証に取り組む

打った施策に対して、「どれくらい効果があったのか?」を振り返るための効果検証でした。

 

Hawaii
とはいえ自分にスキルがなさすぎて、上司が作ってくれたプログラムコードを「Shift+Enter」で実行し、結果をエクセルに貼り付けていくことからスタートしました。

 

少し慣れてきたら「効果検証からわかる解釈」を自分の言葉で1~2行でいいので報告シートに追記してみたりして、自分なりの工夫をしてみました

 

さらに、「こんな数値があったらお客さんは喜ぶんじゃないか」と考え、自分なりにエクセルで数値を出して、上司に報告してみました。

 

上司は私が褒めて伸びるタイプだとわかっていたのか、

 

すごい!天才だ!!

 

のように持ち上げてくださり、(良い意味で)調子に乗りました。

 

■3か月目(6月)

・データ分析に取り組む

お客さんのデータについて、「どんな分析をすると良いのか」という最初の設計からやらせていただきました

 

Hawaii
仮説を立てて、データを分析するという行為は前職から好きだったので(前職ではエクセルを使用)、6月はすごく楽しかった記憶があります。

 

この時初めてDFDを書きSQLも自分で考えて書いて、データ分析や解釈付けを進めていきました。

DFDという言葉も初めて知ったので、Google検索で調べて「えいやっ」で書いた初めてのDFDは上司に見せたら沈黙されたけど、自分なりに楽しく進められました。

 

もちろんSQLもまだ初級レベルだったので、少し難しい内容は上司に聞きながら進めました。ただ、この時の経験で、自分のSQLは”普通の人”レベルにはなったと、上司から言っていただきました。(それがどのレベルなのかはよくわかっていない)

 

■4か月目(7月)

・Pipelineを作る

色んな挑戦をさせていただける環境ですが、突如「Pipeline」を1つ作る担当になりました。(Pipelineの説明は割愛)

 

Pipeline自体全くわからず、説明はしていただいたものの全く理解できていなかったので、上司が作ったPipelineを見ながら自分の担当分を悪戦苦闘して作る

 

Hawaii
とにかく手を動かして、実行→エラー→上司に質問→実行→エラー・・。ひたすらこの繰り返しで結構きつかったです。

 

正直、よくわからないまま手探りで作っていましたが、今になってこの時の経験がめちゃくちゃありがたかったと思います

 

結果的に、シンプルなPipelineであれば今は比較的短時間で作れるようになりましたし、エンジニアの方と話すときも「実装ができるからこそ自分の言葉で話す」ことが少しずつですができるようになってきました。
Hawaii

■5か月目(8月)

・お客さんへの報告や連絡受けは、基本私が行うことに

Hawaii
実は前職はお客さん側というか(少し語弊がありますが)、お客さんに対峙することがなかったので8月はかなりストレスを感じていました・・

 

ミスをしたわけでもないのに、お客さんから連絡を頂くだけで不安な気持ちになり、1日ブルーな気持ちでいることが多かったです。

 

2か月後くらいにはきっと慣れてるよね」と思うようにして、8月はストレスな気持ちをそのまま受け止めるようにしていました

今思い返しても、8月は少しずつ色々なことが分かり始めたが故に、ストレスが大きかったと思います。
Hawaii

 

■6か月目(9月)

お客さんとのコミュニケーションは意外に早く慣れ、イレギュラーさえなければ割とストレスなく行えるようになってきました

知識がついてきて、自分の言葉で会話できるようになってきたのも関係しているとは思います。

 

Hawaii
8月は、お客さんから聞かれた意味が分からず上司に確認→上司の返答の言葉の意味もわからない・・・でも時間がないから一旦そのまま返答せざるを得ない、という伝書鳩のような状態に陥り、本当にストレスでした。。

 

ただ、不明点を苦しかったけれども1つずつ後から確認していたので、少しずつですが理解ができるようになってきて嬉しかったことを覚えています。

 

また、先月Twitterでは報告しましたが、9月は「Python3エンジニア認定基礎試験」に挑戦し、無事合格しました!
Hawaii

 

エンジニアではないのでそこまでPyhonを使う必要はないのですが、基礎はおさえておく必要があると感じたので、勉強をして取得しました。

資格取得それ自体が目的になってはいけないですが、ペースメーカーにするには、やはり資格取得は良いなと感じました。

 

 

②半年を経た気づき

ということで、あらためて半年を振り返り、感じることを記載していきます。

気づき1

半年間で想像以上にスキルや知識がついた

がむしゃらにやってきて、以前は全く知らなかったSQL・docker・PipelineやGitにもだいぶ慣れてきた。

まだまだ修行が必要な事は言うまでもないですが、主体的に勉強をしてきた自分を褒めたいと思います。

 

気づき2

「AIコンサルタント」としてどこまで自分が追及すべきかはわかっていない

一方で、この半年で身に着けたスキルや知識を今後どこまで「拡大」「深堀り」すべきか悩ましいです。

エンジニアの方と全く同じスキルが必要とは思わないですが、とはいえ、エンジニアの方やお客さんときちんと話すためには、ある程度は自分も手を動かして知っておくべきだと感じます

※今やらせていただいている技術的な部分の実装は、「手を動かして全体像を知るべき」という上司の計らいも十分にあると感じています。

 

気づき3

前職の経験は、確実に生きる

AIだろうがデータサイエンスだろうが、結局は「世の中にある仕事の1つ」。この仕事だけが分断されるわけではありません。

Hawaii
前職で培った「段取り力」「丁寧なコミュニケーション」「ひたすらに前を向いて突き進む姿勢」は、現職でも十分に生きていると感じます。

 

③転職前は知らなかった、「こんな知識やスキルも必要だ」

「データサイエンティストになるためにはこんな勉強が必要」という内容は最近よく目にするようになりました(私自身もnote記事を書いています)が実際に転職して半年たって、

 

え、こんな知識が必要なんだ!知らなかった!
Hawaii

と思う内容を紹介します。

 

第一位:SQL

こちらは最近、TwitterやYoutubeで有用性を語られる方が増えましたね。
私もこれは必須だと思います。

第2位:Git


これをスキルや知識と言っていいのかはわからないですが、開発を進める上でのツールとして、必須かと思います。

第3位:Docker


これは会社によってもしかすると状況が異なるかもしれないですが、Dockerは開発する上で非常に重要なツールだと思います。

第4位:ネットワーク・インフラ系の知識

こちらはもはや四位なのか絶対的一位なのかわからないですが、非常に重要な知識です。

Twitterでもたまに発信していますが、特にビジネス寄りのデータサイエンティストはお客さんのデータの持ち方から相談に乗るケースがあります

そんなとき、ネットワークやインフラの知識がないと話にならないんだな、という場面を何度も見てきました。

私もこの3月までには、どこかで集中的に学習する予定です。

 

以上、4つをご紹介しました。

Hawaii
ただ、この4つを必ず転職前に勉強すべきだ!とは私は思いません(SQLはやってもいいかも)。

 

なぜなら、この4つは「実務で扱わないとイメージがつきにくい」「勉強をしていても(もしかすると)楽しくなく、続かない」「転職後に勉強を始めて問題ない」と思うからです。

 

④まとめ

以上、私の半年の振り返りでした。
まだまだ駆け出しなので、ここから考えが変わったり、新たな知識はどんどん増えてくると思います。

今後は自身の振り返りと情報発信の意味を込めて、定期的に(月1回か2~3か月に1回)振り返りをしていこうと思います。
お読みいただき、ありがとうございました!

 

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