文系未経験ド素人がデータサイエンス実践プログラムに参加してみる

タイトルの通り。

1. 参加したプログラムについて

今回参加したのは「dodaキャンパス」と、株式会社キカガクが開催する、「AI・データサイエンス人材育成プログラム by dodaキャンパス　2023」。
簡単にどんなプログラムかというと、26卒向けの「3ヶ月のオリジナルカリキュラムでAI・データサイエンスの専門スキルとビジネス活用を学び、育成から就職支援までを提供するプログラム」。
300名が各4~5人に分かれ、eラーニングとグループ学習を進めるのでチームの協調性とかも磨ける感じ。
受けてる人がこのnote読んでたらちょっと恥ずかしいよ。

2.理由・決意表明

某MARCH大学の経済学部であるわたくしがなぜデータサイエンスに挑戦するのか。理由は2つほど。

1. ゼミでの分析に苦労したから

2. AIの発展に驚き続けているから

所属しているゼミでは主にデータ分析を行っている。各自がテーマを選び、仮説やデータ収集、分析そして4大学合同での研究発表という流れで去年の1年間を過ごした。もちろんデータ分析なんてやったこともないし、プログラミングや、なんなら微積もよくわかってないような、まさに0から学んだ。

そこでデータ分析のおもしろさに気付く…よりも前にめんどくささが勝った。労働生産性について重回帰分析でいろいろガチャガチャやってみたものの、発表当日は他大学の初対面の教授に死ぬほど詰められてちびるかと思った。「素人質問で恐縮ですが～」ってこういう時に言われる奴だ！と思うなど（そんなこと考える余裕なかったけど）
3年でもゼミは同じカリキュラムで進んでいくと思われるので、今のうちに統計勉強しとくか～の気持ち。

もう1つはAIについて。
ツイ廃なので情報収集も主にTwitter（現X）で行っている。そのおかげで2022年の夏過ぎにはMidjourneyを、末にChatGPTとかいう激やばAIツールを早めに知り、動かすことができた。レポート・資料作成や日々のフィードバックなどに利用し、GPTsを作成したりとかなり活用している。
しかし進化が早いAIの情報を追っていくにつれ…専門的な用語を個人で学ぶことは容易ではなく。最近は変化についていけず、Claude OpusなどGPT-4 を上回るモデルも登場しているものの、ChatGPTでいいや…という思考に陥っているとも感じている。
今後もAI開発は発展するのは間違いない。個人的にはモデル全体のパワーアップと専門的に生かせる尖ったAIが成長すると考えている。AI開発AI、AGI誕生！が訪れる前に自分でAIについて学んでおきたい。よく言うプログラマーはいらなくなるってのはまだまだ先だと思うし。

このプログラムを終えたころには基本的な統計やAIの知識について網羅的に把握しておきたい。また、グループで取り組むことも生かしてコミュニケーションの活発化など意欲的に参加する。
→”データ活用できる社会人”としての下地を整えたい。

3.今できること

将来的にデータサイエンティストとして働きたい、という気持ちも０ではない。具体的な業務内容とかどんな企業が必要としてるかとかも調べる必要あるかも。今は集中して取り組もうと思っているし、統計検定の取得も視野に入れている。それでも、他業種や職種へ自分のキャリアの可能性を現時点で狭める必要性はないと考える。
もちろん、データについて専門性を高めることも大事であると思う一方で、工学部や情報系の学生と真っ向勝負することを考えると。どうなんだろう。（そういう学生はもっとより専門的な細かいことやるのかな？）

なんにせよ、自らの将来に対する方向性が定まってない以上、情熱を持てるものに打ち込むことは大切だ。同時に、広い視野を持って自分の現在地や理想を確認、そのギャップを埋めるべくよりよい行動がとれるよう最高の準備をすること。それが今の自分ができる最大限のことなのかな。
頑張るぞ～！