アラサー文系がデータサイエンスを本気で勉強する宣言
はじめまして、いーとあんとです。
はじめてのnoteですが、自分の勉強記録をこちらに記していこうかなと思います。
自己紹介
元々は海外での仕事に憧れて某大手商社に勤めていました。商社の仕事はダイナミックでやりがいもあり、素晴らしい仕事でしたが自分自身のスキルアップ・専門性強化の道が見えずに不安を感じ、30歳を前に思い切ってIT業界に転職で飛び込みました。
大学は文系法学部、転職時には「APIってなにそれ美味しいの」状態。スマホの電波が悪いと電波を求めてスマホを振るようなレベルで、ITリテラシーも理系的な素養も一切ないど文系の人間でした。（例に漏れず、大学の頃はほとんど勉強せずに卒業しました。）
IT業界に入って2年強、企画職だったため、技術的な専門性はあまりつきませんでしたが、まずはIT全般のキャッチアップとして、実務に加えて基本情報技術者試験とG検定に合格しています。
なぜデータサイエンスを勉強するのか
次の職場でAIを用いたプロダクトを扱うセールスを担当することになったからです。自分が今から技術者側になるとは思っていませんが（もしかしたらこの勉強をきっかけにデータサイエンティストやAIエンジニアに憧れるかも。）、技術を深くわかっているビジネスサイドの人間として成長していきたいと思っています。
将来の夢
まず、日本を盛り上げる次の世代の会社を作る（もしくはジョインして一緒に盛り上げる）ことが、いーとあんとの野望です。
その上で、自分自身は技術的な深い知見を持ったビジネスサイドの事業開発やプロダクトマネージャーになりたいなと漠然と考えています。
あとは10年以内に海外で数年働きたいなあ。この辺りの解像度はまだ低いですが、夢というか中期目標です。
今後のロードマップ
すぐ王道を調べてしまう性格なので、一旦こちらの松尾研究室が出しているマップを念頭に勉強を始めています。
大枠としてはこんなイメージ。
機械学習・ディープラーニング全般知識の獲得：G検定合格済み
数学のお勉強（人工知能プログラミングのための数学がわかる本、ディープラーニングの数学）←now!!
Pythonの基礎（スッキリわかるPython：1周目完）
機械学習の実装入門（スッキリわかるPythonによる機械学習入門）←now!!
統計学（統計検定２級をいつ受けようか悩み中。）
上記をざくっとクリアしつつ、SignateやKaggleに挑戦してメダルを取ることが2024年の目標です。
データサイエンスに強いビジネスサイド人材として、頑張ります。
今後は勉強した内容の整理・アウトプット、その他を自由に発信していきます。
それでは。
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