僕がスクール事業を辞めてコミュニティ立ち上げに至った理由と経緯
みなさんはじめまして、データラーニングギルド代表の村上です。（通称 みどりの人です）
この7月頃より、データラーニングギルドという、データ分析特化のオンラインサロンをテスト運用していまして、11月より正式のリリースに至りました。
そのデータラーニングギルドの活動の一環として、データラーニングギルドのnoteマガジンを立ち上げました。
今回はリリースに当たって、どんな活動をしているのか、なぜそんなことをしているのか、ということについて執筆させて頂こうと思います。
データラーニングギルドとは何か？
その名前にある通り、データラーニングギルドは、「ギルド型組織」を目指しています。
note運営のピースオブケイク CXOの深津さんが代表をされている、THE GUILDなんかもギルド型組織に当たります。
「ギルド型組織」に関しては、概ね以下のような特徴を持っていると定義されることが多いです。
・フリーランスを中心として構成され、個人が会社に属さない
・複数の組織に横断的に所属する
・組織として活動することで、個人では受けられないメリットを生み出す
・組織に対する参加、離脱は比較的容易
ただ、まだまだ定義が定まっていないので、使う人によって、意味しているものは様々です。
データラーニングギルドが目指している形としては、データ分析人材に特化した仕事の受発注、人材の評価、育成、情報交換、チームビルディングといった機能を持って行きたいと考えています。
今行っている主な活動としては、以下の5つです。
①毎月の月初に目標設定をして、中旬、下旬に振り返る
②データ分析コンペ（第一回はslack分析コンペ）
③各種分析の企画グループ
④交流会（イベント、オンライン飲み会）
⑤分析に関する質問がいつでもできる
企画グループや、交流会としては、7月～9月のテスト期間で、以下のような活動を行って来ました。
・雑食系エンジニアサロンとのコラボイベント
・データ分析業界で活躍されているフリーランスの方への仕事紹介
・データ分析を学んでいる学生にインターン先を紹介
・データラーニングギルドのslackデータを用いたのデータ分析コンペ開催
・kaggleのIEEE-CIS Fraud Detectionにチームで参加し、銀メダル獲得（6,381チーム中249位）
・データラーニングギルドのマーケティングを題材に、マーケティング・グロースハックを学ぶ企画の開催
・作曲家の方主導の音楽AIプロジェクト立ち上げ
・自然言語（トピックモデル）に関する勉強会の開催
・仕事の説明書輪読会（企画中）
・第一回オフ会「初学者のための学習ロードマップ」を開催
まだまだテスト運用中なので探り探りですが、色々な企画が立ち上がって、盛り上がって来ています。
今回の記事では、何故そんな取り組みを始めたのかについて、説明したいと思います。
スクール事業を通して感じた講座形式教育の限界
まず、このデータラーニングギルドを始める前に、データ分析のスクール事業を1年ほどやっていました。
約4ヶ月の講座期間で基礎を身に付けた後に、実際に実務を経験してデータ分析人材として羽ばたいて貰うという設計で講座を行いました。
講座のカリキュラムでは、データ分析の問題設計、レポーティング、SQL、BI、pythonに関して約160時間程度の時間をかけて教えて、一部の人には実際に仕事を発注しました。
結論から言うと、4ヶ月程度では実務に足りるほどのレベルには全然育たなかったですし、1年間は発注したメンバーのフォローで死にそうでした。就職保証型でやれてるプログラミングスクール、マジで凄いです。。。
幸いなことに、なんとか全員転職見つかったり、安定して仕事を請けられるようになりなんとかソフトランディングさせることに成功しました。
「自分な浅はかな計画のせいで人の人生を狂わせてしまったのではないか？」という責任感を感じ、その過程で何度も心が折れそうになりました。
スクール事業を通して、初学者が分析人材としてキャリアチェンジをする上での以下のような難しさを感じました。
・得意分野、苦手分野が人によって全く違う
・自分ではどんなスキルが足りていないか気付けない
・良き指導者の下で質の高い実践をこなした数が実力に直結するが、実践経験を積める環境、優秀な指導者に巡り合うのが難しい
・未経験者、初学者を教育しても企業にメリットが少ない
・キャリアチェンジを最優先事項として扱うのが難しい
まず、当然ですが、人によってデータ分析の基礎となる領域の得意分野、苦手分野が分かれます。
元プログラマーの人はプログラミングに関しては経験値がありますが、ビジネス構造を理解することであったり、クライアントのニーズを聞いて要件に落とし込むようなことは苦手だったりします。
一方で、ビジネス的な素養はあっても、Webの仕組みに関する理解であったり、Excelスキルがほぼゼロの方もいました。
データ分析業務は総合格闘技と例えられることもあるほど、数学的素養からビジネス理解、要件を問題に落とし込む能力、レポーティング能力まで、多岐に渡るスキルが必要となってきます。
社会人が学習するに当たっては、学校のような画一的なカリキュラムではなく、自分の得意分野が活きるスキルを身に付けたり、苦手分野を克服するような個別のアプローチが必要だと、強く感じさせられました。
そして、そういったスキルに関して、業務の知識が無い状況では自分で気付くことは困難で、業務に慣れている人が適切な教材であったり、課題を都度提示してあげるような必要が出てきます。
さらに、そのような不足しているスキルは、面談などの段階ではなく、実践の中で分かることが多かったです。
そのため、1年間以上に渡ってメンバーのフォローをして来て、「良き指導者の下で質の高い実践をこなした数が実力に直結する」ということは確信を持って言えるのですが、そんな環境を手に入れられるのは自力である程度のレベルまで到達できる、一握りの人達です。
学生インターン、新卒という機会を逃してしまうと、なかなかチャンスは巡って来ません。
スクールで身に付けられることは多くありますが、それでも、実務として価値を提供するにはまだまだな状況があります。
語弊を恐れずに言うと、4ヶ月程度のスクールで即戦力の分析人材を育てるのはほぼ不可能と言っても良いでしょう。イメージとしては以下のような感じです。
では、スクールを卒業したり、独学で基礎的なことを学び終えた人はどうすれば良いのか？その最適解に当たるものとして、「データラーニングギルド」を立ち上げました。
人生100年時代におけるキャリア構築の難しさ
ちょっと話を変えて、今の時代のキャリア構築の話をしましょう。
簡単に表にまとめると、こんな感じだと考えています。
簡単にまとめると、「自分で専門性を選択して身に付け、ライフスタイル含めて設計して行かなきゃ行けない」状況なんですよね。
あくまで自分の観測内の話ですが、30代前後になって、自分が稼ぐ力を持っていないのに気付いて焦り始める人って結構いるように思います。
でも、そんな人って、大学に通い直すほどのお金も時間も無かったり、家族が出来て選択肢が狭くなっていたり、ポテンシャル採用や第二新卒の枠で採用してもらえなかったりと、結構苦しい状況にいる人が多いように思います。
今や人生100年時代に突入しつつあるのに、三分の一にも満たない状況で身動きが取れなくなっちゃうのって、かなり厳しいですよね。
自分を振り返っても、引きこもりをしてたり、就職先を適当に決めて失敗したりしたので、十分そういう状況になっていたこともあり得たと思います。
スキルを身に付けるための手段としてスクールビジネスをやろうとしても、どうしてもコストが高くついてしまったりしますし、スクールのような短期集中型のカリキュラムで結果が出せるようなハイスペックな人は、多分そもそもそんな上記で挙げたような状況に陥っていないと思います。
そのため、人が育って行く上で、キャリア構築をして行く上で、必要な所だけに絞って、長い人は2年、3年とかけて、自分のペースを保って成長して行けるような場を提供できればと思って、データラーニングギルドを立ち上げました。
ここをキッカケに、新しい道が切り拓けてくれる人が一人でも増えてくれればと思っています。
一緒に活動してくれる仲間を募集しています
今はまだ小さいチームですが、勉強会のスポンサーをしたり、各種企画を増やしたり、実際に仕事につながるような環境を提供したりと、データラーニングギルドを今後もっと充実させて行きたいと考えています。
今はまだまだ探り探りですが、このnoteマガジンを通じて、データラーニングギルドの活動や、データ分析関係の活動を配信して行こうと思いますので、興味を持っていただいた方は、noteのマガジンをフォローして頂けると嬉しいです。
また、データラーニングギルド自体は初月無料ですので、どんな活動をしているのか興味を持って頂いた方は、是非遊びに来てください♪
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