データサイエンス学習開始から1か月ほどで得たもの

文系大学卒、社会人4年目のマーケッターがデータサイエンスに目覚めてからの軌跡を書こうという趣旨のnoteである。この記事では学習開始1か月ほどで得たものを整理する。

【背景】データサイエンティストを目指そうと思った理由

データサイエンティストを目指し始めたきっかけは2つ。

１．データサイエンスに関わる仕事をしていて興味が湧いたから

２．キャリアの武器になる”何か”が欲しかったから

最初はただただ興味があって、かつ将来的に武器になりそうな気がしたから、学習を始めた。

【やったこと①】目標設定

まず、目標設定から始めた。例えば、『なぜ私はデータサイエンスを学習するのか？』や『本当にデータサイエンスを学習する必要があるのか？』、『そもそも私が描いているデータサイエンティストとはどのようなものか？』といった問いを自分自身に投げかけるところから始まった。

この取り組みには1週間ほど時間をかけた。データサイエンティストについて調べたり、そもそもキャリア戦略をどう描きたいのか？という抽象的な概念からスタートし、データサイエンスを学習すること妥当性があるのか考えた。

「時間のかけすぎ」かもしれないが、これまであらゆることを中途半端に学習し、放棄してきた【中途半端】な私にとっては、非常に大事な期間だった。納得のいくイメージやビジョンを描くことで、行動に落としやすくなる、というメリットがあった。

目標設定の期間を通じて、データサイエンティストの全体感を知ることができ、何から始めるべきかといった方向性が明確になった。

【やったこと②】習慣作り

成功をするうえで習慣化することが欠かせない、と多くの成功者が口にしている。

私が最初に決めた習慣は『毎日Twitterでデータサイエンスに関する投稿を１つすること』であった。シンプルだが、非常に効果的であると考えた。

その理由は、「アンテナを張り情報収取することで、より具体的な達成イメージを描けるようになるから」である。

たかが１投稿であっても、投稿を考えるうえで情報収集すの癖がつくし、あらゆる情報を手に入れることで、日々データサイエンスについて考える習慣になる。

【やったこと③】全体感を抑える

そもそもデータサイエンスの定義すらよくわかっていなかったので、ひとまず全体感を掴めそうな教材を探すことにした。私の場合は有料動画学習サイトUdemyのデータサイエンス講座を１つ購入し、一通り視聴してみた。

最初に全体感を抑えたことで、データサイエンティストへのロードマップを描くことができた。

やみくもに教材を集めるよりも、まずは何でもいいから、それらしい教材に一通り目を通してみて、全体感を抑えるのが大事だと学んだ。

【やったこと④】ロードマップを分解する

全体感を抑えたら、どんなスキルセットが必要かリスト化し、それぞれ『どのくらいのレベルが求められるのか』『どの順番で習得すべきか』『どのような方法で身に着けるか』を明確にした。

マーケティングに置きかえると「フレームワークを用意した」とも言える。

データサイエンティストに求められるスキルセットは下記の通りである。

・統計スキル

・プログラミングスキル

・ビジネススキル

これに加えて、実務レベルで使えるようになるためには、データベースについても学ぶ必要があると判断した。なぜなら、データベースが扱えないと、分析したいデータの収集・出力ができないからだ。

サッカーに例えると、ルールやスキルを身に着けたが、そもそもプレーできる環境がどこにもないといった状態。

私はSQLについても学ぶことにした。

【やったこと⑤】興味があるものからやってみる

この考え方は非常に大事だ。なぜなら、最初から興味のないものに手を付けるより、手軽に学べて成長実感を得られるものから始めたほうが、学習が長続きするからだ。

私の場合は、短期的に実務で活かせそうなSQLの学習から始めた。

振り返って

１か月ほど経ったがおおむね順調に学習が進んでいる実感がある。この１か月ちょっとでできるようになったことは下記の通り。

・SQLを書けるようになりMySQLからデータを出力できるようになった

・Pythonの基本的な文法を理解し書けるようになった

・Kaggle入門課題のタイタニックが解けるようになった

これかは統計の学習を始めようと思う。まずは統計検定2級レベルのスキルを身に着けようと考えている。そして、新しい習慣づくりとして毎週金曜日にnoteを更新することにした。学んだことを体系的に整理し、学習効果を高めたいからだ。