【データアナリストになるまでの記録#002】職種研究

昨日、今日と子どもの体調不良が続き、日中思うように動けずもどかしい限りです。

この辺りも技術職に戻るなら慣れていかねば。

日々更新される最新情報や経済動向のキャッチアップと通常業務、プラス家庭の諸々。

たとえフルリモート・フルフレックスが叶ったとしても、管理するのは自分。

家族との協力体制も整えつつ、基準を定めてしっかり運用する覚悟が必要です。

昨日・今日は、”データサイエンティスト”になるとは言っても、いまいち業務内容の把握が曖昧でぼんやりしているので、解像度を上げていきます。

職種研究ですね。

現在のイメージ

• 課題把握

• 必要な数値データの取得

• 前処理、分析

• 解決案の提案、実行

それぞれ具体的に何を行うのか、手法に何を用いるのか、キーワードを集めていきます。

大学にデータサイエンス領域の学科ができたのが、2017年頃とのこと。

私が10代の頃は、情報学科（コース）やロボット工学などがそれにあたったのでしょうか。

昨今のDX人材不足、ビックデータ活用・AIの普及、リスキリングの流れによって、今は無料で学べる教材が豊富にあり大変ありがたい限りですね。

まずはIT用語の理解とSQL・Pythonの学習が必要そうです。

データサイエンス・スクール/統計力向上サイト

専門会社だと未経験応募も可能で入社後研修でデータサイエンスのスキルを習得するパターンもあるようです。

間口はそこまで狭くは無さそうかな。