Q. 松島さんはどのようなお仕事をされていますか？
ヘルス＆ホームケア営業本部トレードソリューションセンターという部署で、受講前からデータサイエンティストとして勤務しています。受講前はExcelで分析していましたが、修了後の今は「Excelでも出来ること」「Pythonを活用すれば出来ること」がハッキリ見えているので、ケースや使う手法によってPythonとExcelを使い分けています。

主な業務としては、営業データをはじめとする様々なデータを深堀りすることで、新たな施策を打つインサイトを得たり、課題に対するアプローチ方法を考えたりしています。 現在は制汗剤や皮膚剤などの季節品の季節需要予測を行い、販売拡大や損失削減に役立てるという目的のもと分析業務に取り組んでおります。

Q. 学生時代からデータサイエンスを勉強されていたのでしょうか？
データサイエンスはほとんど独学です。学生時代に数学は大学2年まで、統計に関しては講義や卒業研究で触れましたが、統計ソフトを利用していたので、いわゆる理論部分に関しては触れてきておらず。Pythonも同様に独学で勉強はしましたが、業務で使えるレベルではありませんでした。Python・統計・数学それぞれ知っていたこと・知らないことが混在していたので、Tokyo iXの受講を決めてから復習もかねて事前学習をしました。

事前学習の際は、組んでもらった専用スケジュールをベースに週次でチェックしていただいたので、モチベーションが下がるのを防いでもらえましたし、一人だとスケジュール通りに行かなくなると思っていたので助かりました。

Q. Tokyo iXを選んだきっかけと決め手はなんですか？
体系的・網羅的にデータサイエンスについて学びたいという気持ちがもともとありました。今までもセミナーを受講したり、独学で勉強したことはありましたが、知識が飛び飛びなことを悩んでおり、そんな折に上司から紹介がありWebサイトを拝見したのがきっかけです。

最終的には、柔軟な対応をしていただけそうな指導スタイルや、のびのび学べる環境があるという事をカウンセリングを通して感じたのが決め手になりました。データサイエンティストとはこういうものだという型が決まっていて、それにあてはめるように指導するのではなく、対話を通しながら自分の目標に沿ったやり方を一緒に決めていけるので、やってみようという気持ちになったことや、学習に集中できるよう様々な面で会社がサポートしてくれたのも大きかったです。

Q. 特に印象に残ったカリキュラムはありますか？
1つ目は受講開始後最初に取り組む「データサイエンティストマインド」や「クリティカルシンキング」などの考え方のカリキュラムです。こういったマインド面に関しては、今まで勉強したことも教わったこともなかったので、とても学びになりましたし、修了後も半年間コンテンツを見れるので、今でも迷った時に振り返りながら業務にあたっています。

2つ目はグループワークの部分です。誰かと一緒にデータを見て考えることが、学生時代も仕事でもなかったので、立場や考え方が違う同期と同じ目線で取り組めたのは刺激にも勉強にもなりました。実践以外でもチャットで夜遅くまでオンラインのメンバーを見ると、自分も頑張らないとという気持ちになったり、他の人の質問を見れるので、自分が気が付かない疑問点などを見ることができたり、一緒に勉強する仲間がいたことのありがたみをとても感じました。

Q. 約半年間の受講生活の感想はいかがですか？
もちろん学習は大変でしたし、理解の難しかったカリキュラムや課題など、思っていたより学習に時間がかかることもありましたが、毎週のカウンセリングやグループワークが刺激になり、モチベーションの浮き沈みなく受講生活をおくることができました。

また、休日は遅く起きがちだったのですが、LIVEレッスンが土曜の午前だったので、早起き・学習・自由時間と、規則正しく充実した休日を送れるようになったのもうれしかったです。

Q. 受講中特に大変だった思い出はありますか？
データサイエンスプロジェクト実践が大変でした。インプットの部分は学習内容は難しかったですが、何を学ぶのかはっきりした目標が提示されたうえで学習を進めるので、ある意味では楽なのに対し、データサイエンスプロジェクト実践は自分が「何をしたいのか」「何を学びたいのか」という問いに自分で答えるところから、実践して報告するところまで考える必要があります。メンターと壁打ちしたり、他の受講生とディスカッションしたり、カウンセリングを通してそこを明確にしていくのですが、考える部分から実践できたことや、自分が知りたいことの調べ方を学ぶことができたのはとても勉強になりました。

Q. Tokyo iXの印象はいかがですか？
柔軟で個別化された環境を用意してくれるスクールです。データサイエンスに必要な知識は広く深いので勉強は大変でしたが、嫌になることも苦痛と感じることもなく、自分のためになるという事が分かって受講していましたし、レッスンも堅苦しくなく、フランクに質問する環境があったり、グループワークなど支えあいながら学習できる環境と人の手による個別サポートがあったので、半年間、終始リラックスして受講することができました。

Q. これから受講される皆さんにアドバイスをお願いします。
大変だった記憶があるので、知識面ではデータサイエンティストコースの理論編で必要になる行列代数をしっかり事前学習した方が良いです。ツールの使い方は調べれば何とでもなりますが、考え方や理論面は調べても見つからないです。そこを時間をかけて体系的に学べるのは貴重な体験になるので、数学に限らずその理論を理解できるよう、知識基盤づくりをしておくことをおすすめします。