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IT未経験のアラサーが活躍できるデータサイエンティストになるためのマイロードマップ
IT分野まっったくの未経験である自分が数年後活躍できるデータサイエンティスト(以下、DS)になるためのロードマップをまとめてみました。
データサイエンティストを目指す方のひとつの参考としてお役に立つかはわかりませんが、私の備忘録としても残しておきたいと思い投稿します。
投稿時期:DSの内定を頂いたとき(入職前)
どうやったらなれる?
DSになりたい。いや、絶対なってやる。
DSになるために、まず転職サイトを見てみた。
「データサイエンティスト 未経験」「●●県」 でぽちっと。
しかし、全然求人が出てこない。
数日前にDSの職業研究のために「データサイエンティスト」だけで検索したときは、すごい年収の募集がゴロゴロしていたのに…なぜ?
そもそもどんな人がDSになっているの?と調べてみたところ、数学科や工学部出身だったり、企業でデータを扱う担当者だったり…と、すでにデータサイエンスの分野に一歩足を踏み入れている人たちばかりであった。
未経験者がDSに転職チャレンジするならば、採用者に”DSとして活躍できるイメージ”を持ってもらうことが必須と感じた。
そのためには、DSについて正しく理解し、独学で知識を入れて、そのあと実務経験を積む過程が必要だ!と感じた。
正しく理解し、知識を入れよう!
次に、持っていることが転職での大きなアピールにもなって、かつ実務でも使える無駄にならない知識はなんだ?と考えた。
転職時に「学習はじめてますよ~意欲高いですよ~」とアピールしたかったのもある。
色々と調べた結果、
・Kaggleコンペ入賞(ブロンズ)
・統計検定2級合格 がよさそうだと感じた。
理由は、Kaggleは実務に近い結果を示せること、統計検定は業務の基礎となる数学の知識が身につくこと。そしてこれらは採用担当者に響く内容だということ。
ITパスポートやG検定というのもあるが、採用担当者の世代が知らないこともあるし(数学や工学の畑から来ている人が多いため、資格の意義を感じないことが多いらしい)、実務経験を積んでいけば自然と身についたり、知っていて当然!となる可能性を感じたのでここには注力しなくてよいと感じた。
↑実務をはじめてみて、実力を図る目的ではいずれ受験したいなと感じている。
また、転職時に志望の軸がブレないようにDSについて徹底的に調べあげた。
XやYouTubeでデータサイエンティストについて情報収集し、基本的な仕事内容から大変なこと、求められるスキル、辞めていく人がどういう理由で辞めていくのかなどを調べた。
実際入職したあとにこんなはずでは、と思いたくなかったし、大変な部分も自分の強みでカバーできると確信してから転職チャレンジしたかった。
実際にDSとして働いている人から、ズバリ“未経験者が最速でDSになるためにどうしたらいいのか”聞く機会をいただけたのもとても良かった。
実務経験を積もう!
まずは実務でデータ分析に触れる。実績を作る。
実際に職場のデータで繁忙期の分析をやってみた。簡易的な傾向分析だったが、月ごとの来院予想や繁忙予想をたてることができた。
しかし、周囲の反応はイマイチであった。
「仕事中に何やってんだ?」的な、あまりいい顔をされなかったのである。
もちろん本業はきちんとこなし、手が空いた時間で実施した、が、求められたわけではなかった。
混雑予想を立てて効率よく働き、休めたらいいなと思っていたのは私だけだったのである。
私がなるほど!と感動するデータが出ても、響かないのだ。
迫り来る30歳。ここを超えたらさらに転職はハードモードになる。
覚悟を決めた私は実務経験のないまま、転職活動にチャレンジすることに決めた。
やってみて、ダメだったらもう一度独学の道を進もうと思ったのだ。
やるなら全力で転職活動
結論からいうと、第一志望の会社から内定をいただくことができた。
その過程はこの記事にまとめたので是非に。
活躍できるDSになるためには?
実務経験を積むことに埋もれて次のビジョンが見えなくなるのも嫌なので、現時点でどうしていきたいか?を書き出してみる。
【キャリア的視点】
実務経験を積みながら、どこに強みを持ったDSになりたいか考え続ける
・今はまだ何もわからないけど、興味が持てて努力を苦に感じない領域は何か?探りながら方向性を模索
そこから逆算して自己学習を行う
・今後絶対に習得したい内容
Python、SQL、R言語、BIツール
・その他有効そうな内容
オラクルマスター、DS検定、G検定、TOEIC(900点取りたい)
・興味のある内容
Octoparse(スクレイピングツール)
・コンサルティングや教育的側面にも興味あり。フリーランスってどうなんだろう?(気が早い)
・ひとつの企業(製造業、銀行など)にDSとして配属されて働くのは向いてないと思う
→データサイエンスの領域における個人の責任に対し、周囲の知識が不足していたり、理解が得られなさそう
→自分の仕事に賛同してくれる or 興味を持ってくれる環境で集中したい
【ライフスタイル的視点】
自分で仕事の調整ができるようになりたい
親の仕事の都合でこどもを振り回さず、好きなことをさせてあげたい。
混雑を避けて旅行に行きたい←
【スタンス】
“二兎追わなければ二兎得られない”
“真実、誠実、謙遜”
私の好きな言葉である。
応援されるような人間でありたいと思うし、結果も貪欲に追っていける人材になりたい。
まとめ
子ども心を持って「これどーなってんの?知りたい!」というワクワクを大事に、気負わずに、でも小さな目標をコツコツ達成しながら成長していけたらいいなと思う。
私の未来に幸あれ!
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