データラーニングスクールとは？

今のデータサイエンティストに求められるハードスキルからソフトスキルまで幅広く学べる講座になっていました。その分ボリュームも相当あるので、キャリアチェンジを本格的に検討している人におすすめします。また、講座コンテンツ＋αとして、slackでのQA（かなりのスピードでヘルプに回答してくれます）や、週1回zoomで相談ができたので、効率よく学習をスタートできてよかったと感じています。

講座の開始半年前にデータサイエンティストとして転職してデータサイエンスの勉強を開始したのですが、実際の業務と自分のしていた学習内容の乖離があり、学習に行き詰っていました。そこで、データラーニングスクールの受講を講座を受ける事に決めました。講座ではデータサイエンスで必要な、「ロジカルシンキング」、「資料作成の方法」、「マーケットリサーチ方法」などの技術的な事以外も多数触れられており、実際の業務でもこれらの講座の内容を使う事が多いです。実践的なスキルを身に付けることで上司からの評価も上がり、より高度な分析業務を任せて貰えるようになりました。

3ヶ月間の講義でデータサイエンティストとしての基礎知識である、「分析する前の基盤の構築スキル」、「顧客に対しての説明スキル」、「分析スキル」の3つのスキル学習することができました。また、3年間スキルアップに努めてきて成果が上げられなかった論理思考能力に関してもスキルを向上させることができ、説明することが楽しくなりました。週に1回ある村上さんとのメンタリングにて、私自身の課題や目標の方向性を一緒に考えて頂くことで、効率良く成果が出せたように感じます。今後は本業であるSEの仕事をこなしながら、データ分析のスキルを更に高めて行きたいと思います。

村上さんのデータ分析講座を三ヶ月受けた感想ですが、「守備範囲が広い」というのがいちばんの印象でした。期待していた機械学習分野に関する講座はもちろん、SQLの初歩の部分や、エクセルによる分析などの分析分野に加えて、ロジカルシンキングやゲーム理論などのビジネス分野にまで講座が充実していました。また、データラーニングギルドに参加できるのも良かったです。分析に関しては先輩たちの経験や意見を聞いたり、議論をしたりできます。そのコミュニティでkaggleのチームも組ませてもらいました。この講座を土台として、kaggleのような機械学習コンペや、インターン先での分析実務で成果を出していけるよう努力していきたいと考えています。

本講座ではとても多くのことを学ばせて頂きました。技術的なところではExcelでの図表の描画や、SQLの記述方法、pythonの基礎から機械学習に至るまで幅広く勉強することができ、実際に大きなデータを作ってレポートを作成してフィードバックを頂くなど、より実戦的な経験を積むことも出来ました。このような「手を動かす」勉強に加えて、タイムマネジメントやロジカルシンキングをはじめとする、そもそものものの考え方も教えて頂きました。また、実際の業務を回すサイクルや、さらには経営視点での考え方まで学ぶことができ、大きく視野が広がったように思います。３ヶ月の間、苦しいと感じることもありましたが、Slackで質問できるなどサポート体制が整っていることもあり、楽しく続けることができました。