こんにちは、Hawaiiです。
今日はタイトルにあるとおり、
未経験からデータサイエンティストに転職した私のリアルな１日を紹介していこうと思います。
なぜこの内容を記事にしようと思ったかと言うと、
最近は「データサイエンティスト」という言葉がひとり歩きして、
「何をする仕事なのか？」のイメージがすごくつけにくいと感じるからです。
ですので、今日は私が１日をリアルにどう過ごしているのか、お伝えできる範囲でお伝えしていこうと思います。
最初に前提ですが、私はいわゆる「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）」で、
役割としては「PM（プロジェクトマネージャー）」です。（なので、機械学習エンジニアとかではありません）
とはいえ転職していきなりPMはできないので、基本的に上司と一緒に仕事をしています。
後ほど詳しい話を書いていきます！
■注意点
「データサイエンティスト」という言葉は現状広い意味で使われているので、
必ずしも世間一般のデータサイエンティストが私と同じような働き方をしているわけではありません。
あくまで、「たくさんいるデータサイエンティストの中の１人の例」としてお読みいただくようにお願いします。
本記事の目次は以下の通りです。
１．私の自己紹介
以前は全くの異業種（人材マネジメント）に７年程勤めていました。
私立四年制の文系出身で、学問面でも仕事面でも、統計やプログラミング、AIといった領域には無縁の世界でした。
しかし、仕事でのプロジェクトリーダーにアサイン頂いたことをきっかけに統計・プログラミングの学習を始め、
データサイエンスの分野に興味を持ちました。
その結果、2020年4月から、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）として未経験転職を果たしました。
「統計・プログラミングの学習」とはいっても実務で成果を出すためだけの勉強をしていたので、
データサイエンティストとして働くには知識があまりにない状態でした。
なので最初は上司が作ってくださったPythonのコードをShift＋Enterで実行して結果をコピペする・・ということからスタートしました。
※半年を振り返った以下の記事に詳しく書いています。
最近はだいぶ慣れてきまして、今も知識不足であることは間違いないのですが、
「お客さんと自分の言葉で話せるようになった」「自分でプロジェクトを推進していけるようになってきた」と感じ、
大変ですが充実した日々を過ごしています。
２．未経験からデータサイエンティストに転職した私のリアルな１日
ここからは、私のリアルな１日を書いていきます。
簡単に、今の私の状況がこちらです。
今の状況
■プロジェクトに２つ参画中
・１つ（Aプロジェクト）は４月から参加しているので最近は上司の力は基本借りず、自分で推進している
・もう１つ（Bプロジェクト）は先月からアサインいただいたプロジェクトで、エンジニアの方への依頼やプロジェクトの進捗管理を自分で推進している（これは上司へ日々の報告をしている）
■お客様に新規提案活動中（２社）
弊社に興味を持っていただいて連絡いただいたお客様に対し、「こういうことができます」という提案書を書いている。
それでは、早速見ていきましょう。
午前中
・Aプロジェクトの毎日の報告会
進捗確認の報告会が毎日あるので、特に問題がないか確認。
技術的な点でエンジニアの方から相談を頂いた場合、適宜上司に相談して返答をします。
※この返答まで本当は自分でできないといけないですが、今はまだ知識不足を痛感するので、上司に相談しながら進めています。
また、
という仕事がたまにあるので（どの会社でもあるあるだと思います）、日々の報告会でエンジニアの方に確認し、
まだ着手していない場合はいつごろから着手できそうか？という確認をしていきます。
こういうときに、
●●の仕事に時間がかかっているのでまだ着手できないんです
と言っていただくこともあり、本当にその仕事にそこまで時間がかかるのか？が自分の肌感ではまだわからないので
時折上司に相談しつつ、進めています。
技術的な面での知識不足はありつつも、「誰も何も言わないけど宙に浮いている仕事」をちゃんと拾ってプロジェクトを進めていくのは得意なので、
そういった「推進力」を武器にしつつ、仕事をしています。
・Bプロジェクトの報告会のアジェンダ送付＆報告会実施
Aプロジェクトの報告会が終わったらBプロジェクトの日々の報告会です。
報告会が始まる前に、
「今日の議題はこれ。決めないといけないのはこれで、●●さんから画面共有で冒頭説明してください」
といった報告会の進め方を関係者に送ります。
こうしとかないと、「今日って何話すんだっけ・・」となりがちで、
会議時間が無駄になってしまうので必ず事前に「何を話して何を決める場なのか」、
全員に見える化するようにしています。
細かいですが、こういう日々の積み重ねが確実なプロジェクト推進につながっていくと、前職の経験からも強く感じています。
そして報告会が始まり、進捗を確認したら、今日の各自のTodoを最後に確認します。
そこまで人数が多くないことと、比較的始まったばかりのプロジェクトなので、
「誰がいつ何をするのか」を報告会が終わった後すぐに全員に送るようにして（議事録の超シンプル版です）、
認識の齟齬がないように気を付けています。
午後
・Bプロジェクトの自分の担当分を進める
Bプロジェクトは私自身もSQL・Pythonを使った分析、機械学習モデルの構築を一部担当しているので、
午後はこの仕事に取り掛かります。
とはいえいきなり実務レベルのコーディングを一人で完結はできないので、
まずはやり方を調べて自分でコーディングして、その後上司にレビューします。
そこで指摘いただいた内容を反映しもう１度実施・・という日々です。
・Bプロジェクトのエンジニアの方からの質問・相談受け
集計依頼をした場合、
このイメージであっていますか
このクエリで書いたんですけど全体の数値とあわなくて、ちょっと一回見ていただいてもいいですか・・？
こういった連絡をエンジニアの方からいただきます。
なので、適宜この内容を確認し、自分で考えて返答をします。
すぐに答えられない内容も多いので、自分でもSQLのクエリを書いてみたりしてお答えするようにしています。
ここで曖昧な理解で返答をしてしまうと、後々やり直しになったりしてエンジニアの方に非常に迷惑をかけるので、
かなり気を遣っています。
・提案書を書く
新規提案のために、提案書のたたきを作ります。（その後上司に適宜加筆修正していただきます）
とはいえいきなり提案書が書けるわけないので、お客様のサービスを調べたりして、
まずはどんなことができそうか？を考えます。
このとき、いきなり機械学習のことから考えるわけではなく、
「こういうことに課題をお客さんは感じていて、ゴールはこうしたいんだろうな。
そのために、きっとこういうAIが活用できれば嬉しいんだろうな」
というように、簡単な言葉でかみ砕いて考えるようにしています。
機械学習の具体的なモデルの中身は今の自分では十分に考えられないのでそこは上司に相談をして、
提案書の機械学習モデルの部分は適宜追記をしていただきます。
残りのスケジュールや見積もりといった内容のたたきを作り、まずは上司に送るという感じです。
さすがに１日の午後だけではできないので、数日かけて作っています。
・Aプロジェクトのお客さんから連絡をいただく
そうこうしている間に、Aプロジェクトのお客さんから
このデータについて調査いただくことって可能ですか？
と相談を頂きます。
即答はせず、自分の中で
と考えて、上司に意見を聞きます。
その内容を反映して、お客さんに返答していきます。
これもぱっとすぐに思いつくわけではないですし、SQLを何となく自分の頭で思い浮かべながらできそうかを考えるため、
１回１回にかなり時間を使っています。
こういう返答ややり取りがスムーズにできるように早くなりたいと思いながら日々勉強をしています。
・終業前に
こんな感じで、１日があっという間に過ぎていきます。
終業前に、明日のTodoを確認してから業務終了です。
３．まとめ
私の１日を紹介しました。
冒頭も書いたとおり、たくさんいるビジネス寄りのデータサイエンティストのPMの中の１人の例ですが、
読者の皆様に少しはイメージがつきましたら嬉しいです。
転職したばかりのころはわからないことが多すぎてものすごくストレスを感じていたので、
今は大変ではありますが、「自分の頭で考えて」プロジェクトに関われるようになってきたので、充実していると感じます。
こういった振り返りは定期的に今後もしていこうと思います！
最後までお読みいただきありがとうございました。
※ビジネス寄りのデータサイエンティストとして未経験転職をするきっかけにもなったプログラミングスクールでの経験を関連記事に載せているので、
こちらも是非チェックしてみてください。