データアナリスト　齋藤侑さん

データラーニングスクール受講までの経緯を教えてください。

私はデータ分析の知識がゼロに近い状態でデータアナリスト業務に入ってしまい、基礎からデータ分析の勉強をしたいと思っていました。しかしデータ分析の基礎部分は幅広く、どんな手順で学んでいけばいいのかも全くわからない状態だったんです。

そんなときに村上さんが講師を務めるデータラーニングスクール講座に出会い、基礎からデータ分析を網羅するために講座を受講することを決意しました。私は最終的にデータサイエンティストになりたいと思っているので、講座内容が自分の求めるものとマッチしていたことはもちろんですが、転職サポートもあることが受講を決める大きなポイントにもなりました。

データサイエンティストは業務の幅も広く、たくさんの企業さんが募集している業種だと思います。その中で自分が活躍できて、スキルアップに繋がるような職場を選ぶためのサポートをしてくださるのはとても心強いです。

データラーニングスクールの受講はどのように進めましたか？

平日は電車移動などの隙間時間を有効活用して講座のスライドなどを見直し、休日は講座内にある動画を見たり課題に取り組んだりするようにしていました。データ分析だけでなく、ロジカルシンキングや発表の仕方、心理学を含んだ考え方などの興味ある分野も多かったので、面白みを感じつつ学習を進めることができました。

さらに分析データの抽出、レポートの作成、発表のような実務的な内容まで学べるのは良かったですね。また、基礎を網羅的に学べたことで自分の足りないところを知ることができました。私の場合はロジカルシンキングが弱いと痛感したので、今後はより強化していきたいです。正直、仕事と講座の受講の両立をして時間の余裕はなかったと思いますが、最終的に自分のやりたいことに繋がっていると考えていたので、あまり苦しいと感じることはなかったですね。

今は3ヶ月間の講座の受講が終わったので、「Kaggle」という世界中のデータサイエンスに携わる人々のコミュニティ内のチームでの開発に携わり、転職を見据えた実績作りに重点を置いています。講座を受けて終了ではなく、実績まで作りやすい環境が用意されているのもデータランニングスクールの魅力ですね。

成長を実感するのはどんなときですか？

実際のデータアナリスト業務に学んだことが役立ったときですね。業務で行なっていた分析も講座内であったので、学んだことが土台となって応用もスムーズにできました。また、人への伝え方について講座で学んだことをプレゼンするときにそのまま使ってみたところ、相手のリアクションもすごくよかったんです。やっぱり効果あるんだなと実感できて嬉しかったですね。テキストや動画でインプットしたことも、アウトプットすることでより自分の中で定着します。

さらに、物事を人に伝えるときに「こうしたら1番相手に伝わりやすいだろう」「この人はなぜこのデータを求めているのだろう」とロジカルシンキングを意識して考えるようになりました。

データアナリストやデータサイエンティスト業界では専門用語も自然に会話の中に出てきますが、話し合う内容の理解度も深まったのも嬉しいですね。

データランニングスクールを受講することの魅力はなんだと思いますか？

村上さんによるマンツーマンメンタリングの部分がかなり役に立ちました。データアナリスト業務が始まってから、「ここはどうしたらいいんだろう」と疑問に思っていた部分も直接相談できて答えも見つかり、自分の課題改善に繋がりました。

また、経験豊富なデータサイエンティストが率いるデータ分析コミュニティ「データラーニングギルド」も活発なので、データサイエンス情報もたくさん得られます。コミュニティの中に質問チャンネルがあるので、自分だけではなく他の受講生の方がした質問も自分の役に立つのはコミュニティならではだと思いますね。技術的な部分はもちろん、質問をする際の往復をなるべく減らすためにどうしたらいいかなど、質問の仕方のようなコミュニケーションにも学びがありました。

講座を受けている中で大変だったところはありますか？

データアナリストやデータサイエンス業務では「このデータ出して」「こういう分析して」と言われる中で、相手が何を求めているのかを読み取る能力が必要になってきます。

依頼時に分析における前提条件などが含まれていない状況もあるので、なぜそのデータが必要なのかや相手が何を求めているのかを明確にすり合わせなければなりません。少し解釈が違うだけで全く違うデータを出してしまうことがあり、無駄な時間になってしまいます。そのため、スムーズな業務をする中で自分の苦手分野であるロジカルシンキングはとても重要だと痛感しました。

データラーニングスクールはどんな人におすすめですか？

データ分析業務に携わる方は、まずプログラミング言語を勉強しなきゃと考える人も多いですが、前提となる知識がたくさん必要なんですよね。データサイエンティストは科学に基づくデータの分析して説明をする仕事です。科学がそもそも何であるのか、前提から説明する必要があります。

分析業務はもちろん、科学の概念や前提、今どんな技術があって、どんなことが求められていて、世の中が今後どうなっていくのか…幅広い基礎知識を網羅的に全部学べるのがデータランニングスクールだと思います。データサイエンティストやアナリストとして分析業務に興味はあるけどどうしたらいいかわからない人や、実際に分析業務に入っているけど躓いてしまっている方におすすめです。

最後に、データラーニングスクール受講を検討している人にメッセージをお願いします！

ここまでデータ分析全体のフレームワークを幅広く学べる講座はないと思います。特定の分析の仕方だけを学ぶスクールもありますが、全体的に学んだ方が確実に成長スピードは早いはずです。

今後、技術はもちろんですが、実践的なフィードバックやコミュニケーションを元にしたロジカルシンキングやマーケティング的な考え方が重要になってくると思うので、興味のある方はぜひ一歩踏み出してみましょう！

私もデータランニングスクールで学んだことを今の業務に活かして「Kaggle」内で開発の実績を積み、最終的にはデータサイエンス業務に携わりたいと考えています。発表の仕方や伝え方など、まだまだ改善の余地があるので日々ステップアップできるように頑張っていきます！

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