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未経験から大手コンサルのデータサイエンティストに!【Aidemy Interview】

こんにちは、アイデミーの佐藤です。

プログラミング学習を始める動機として、「転職を検討しているから」というお客様の声を最近よく耳にします。そこで今回は、Aidemyを利用して転職に成功したお客様へのインタビューをご紹介いたします!

Aidemyの卒業生の中には、コースを受講することでご自身のスキルを向上させ、見事転職を成し遂げたお客様がたくさんいます。いくつかの例についてAidemyBlog上で公開していますので、そちらも是非ご覧ください。

今回は、Aidemyを受講して大手コンサルティング会社にデータサイエンティストとして転職された諸岡翔士さんにインタビューさせていただきました。

諸岡さんのプロフィール

現在26歳。大学を卒業後、保険会社に就職しリスク管理部のアクチュアリー(将来のリスクや不確実性の分析、評価等を専門とする専門種)として働く。在籍3年目でデータサイエンティストとしての転職を決意。転職前にAidemyで数値予測分野を中心に学習し、大手コンサルティング会社のデータ分析コンサルタントへ転職を成功させた。

インタビューは以下の構成でお送りいたします。

目次[非表示]

  1. 1.【転職のきっかけ】入社時想定していた仕事内容とのギャップを感じデータ分析のできる職場への転職を決意
  2. 2.【Aidemyを始めてみて】Aidemyでの自分が書いたコードが動いて嬉しい、という体験が大事。講座を一通り終わらせると入門分野はばっちりに
  3. 3.【モチベーション管理や計画の立て方】Studyplusで仲間と勉強記録を共有しモチベーションを維持。推定所用時間を活かした計画も役立った


【転職のきっかけ】入社時想定していた仕事内容とのギャップを感じデータ分析のできる職場への転職を決意

佐藤:本日はインタビューにご協力くださり誠にありがとうございます!ではまず、転職前のお仕事と、転職先のお仕事について教えてください。

諸岡さん:保険会社のリスク管理部で、準備金やリスク量の計算を行うアクチュアリーという仕事を2年半くらいしていました。その後転職し、大手コンサルティング会社のデータ分析コンサルタントとして働いています。

佐藤:以前からデータ処理に関わるお仕事をされていたのですね。大学ではどのような分野を学ばれていたのでしょうか?

諸岡さん:工学部で、情報工学系の分野を学んでいました。なのでJavaやC言語は大学で習いましたが、PythonはAidemyで初めて本格的に学習しました。

佐藤:おお、PythonはAidemyで始めて挑戦したのですね。なぜ転職を志したのですか?

諸岡さん:いわゆる日系大企業の歯車的な働き方に対する違和感が転職のきっかけですね。

諸岡さん:また、アクチュアリー職が想定よりもデータ分析の側面が弱かったことに期待とのギャップを感じ、あまり楽しさを見出せなかったことも転職のきっかけになったと思います。

佐藤:働き方への違和感が転職のきっかけとなったんですね。
では、なぜPythonの勉強を始めようと思ったのでしょうか?

諸岡さん:実際に働いてみて、未だに人の手でデータを処理しており仕組み化されていない部分が多いなと感じました。この課題感からシステムの重要性を感じ、プログラミングの勉強を始めることにしました。

佐藤:なるほど、ではなぜAI・機械学習分野に興味をもったのかについても教えてください。

諸岡さん:仕事で使っていた分析手法自体は古いものでしたが、会社でのセミナーや勉強会では機械学習など最新の技術について学ぶ機会がありました。以前少しPythonを利用してみた時に動作の楽さを感じていたこともあり、Pythonを使うAI分野に興味を持ちました。

【Aidemyを始めてみて】Aidemyでの自分が書いたコードが動いて嬉しい、という体験が大事。講座を一通り終わらせると入門分野はばっちりに

佐藤:Aidemyを始めてみて感じた印象などがあれば教えてください。

諸岡さん:概要を学んですぐコードを実行してみるという体験がサクサクこなせるのはいいなと感じました。自分が書いたコードが動いて嬉しい、みたいな体験は初学者にとって結構大事だと思うので。

諸岡さん:そうやって講座が一通り終わると、その分野の初心者になれたような達成感を得られるところが良かったポイントですね。また、環境構築がいらない点もありがたかったです。
実際の実行画面の例
佐藤:理論よりとにかく手を動かして書いてみるというのを売りにしていますので、そういったポイントをお褒めいただき光栄です!他に、特に参考になったコースはありますか?

諸岡さん:データクレンジングPandas基礎の講座が特に良かったですね。これらは講座が終わって仕事が始まった後も何度か参照した記憶があります。

佐藤:何回も復習に使っていただいたのですね!ありがとうございます。では、今度はAidemy以外で他に参考にしていた書籍やwebサイトはありますでしょうか?

諸岡さん:自分はインフルエンサーのDaiさん(@never_be_a_pm)やTJOさん(@TJO_datasci)のデータサイエンティストとしての方向性にとても共感することがあったので、彼らの記事でおすすめされている勉強法や教材を参考にしました。

諸岡さん:機械学習エンジニアなのかデータサイエンティストなのか、など自分が目指す分野にあった人のおすすめするコンテンツをやるのが良いと思います。自分が共感する意見を持つ人だとなお良いですね。

佐藤:いいですね、おすすめの書籍も教えてください。

諸岡さん:図解演習DeepLearning、Kaggleデータ分析の技術、G検定公式テキストあたりを最近推しています!(笑)

佐藤:Aidemyでの勉強を通して、どのくらいのスキルが身につきましたか?

諸岡さん:データサイエンスにまつわる技術について、頭の中にインデックス作りができたと思います。勿論Aidemyの学習だけで完璧に実装ができるようになるわけではありません。しかし機械学習の枠組みがわかったので、その後の学習で知りたいことに対して枠組みのどの辺りをどう学べばいいのか分かるようになりました。「知識を得るための知識」を得たイメージですね。

【モチベーション管理や計画の立て方】Studyplusで仲間と勉強記録を共有しモチベーションを維持。推定所用時間を活かした計画も役立った

佐藤:転職活動と並行しての勉強でお忙しかったと思いますが、どうやってモチベーションを保ちましたか?

諸岡さん:仲間とStudyplus(勉強時間や内容を記録できるアプリ)で勉強記録を共有してやる気をだしていました。結構バリバリ勉強している人もいて、自分がやっていないと焦るみたいな(笑)。また、Twitterで関連分野の情報発信している人をとにかくフォローして刺激を受けるようにもしていました。

佐藤:他に、学習の進め方で何か工夫した点があれば教えてください。

諸岡さん:元々計画を立てるのが好きだったので、転職する前までにここまではやろうという計画を月ごとに立てていました
Aidemyは講座ごとに「◯時間」といった形で所用時間が記されていたので、計画を立てる際すごく便利でしたね。

各コースごとに所用時間と難易度の目安が表示される


佐藤:素晴らしい計画性ですね!アプリや所用時間による計画立てなど他の受講者の方の参考にもなりそうです。転職活動をする中でおすすめの資格などもあれば教えてください。

諸岡さん:データサイエンティストとして転職する上で新しく取得した資格は、ITパスポートとG検定です。
自分は取りませんでしたが、E資格やその他の情報技術者の試験なども響くと思います。

佐藤:ありがとうございます。
では、今回のデータ分析コンサルタントへの転職結果についてどのような感想を抱いていますか?

諸岡さん:非常に良かったです。
ブロジェクトベースで目的がはっきりしていて、その中で自分の役割が明確にわかるところが良いですね。自分の仕事に責任と裁量が持てる働き方が気に入っています。また、データ分析の案件も面白いものばかりで満足しています。

佐藤:ありがとうございます。

機械学習やデータサイエンスの学習で得た知識を活かして、転職の成功を収めることができたのですね。

本日はお話いただき誠にありがとうございました。新しい職場でも頑張ってください!

いかがでしたでしょうか?

計画の立て方やAidemyの活用法など、参考になる点が様々あったと思います。今後もAidemyBlogにて卒業生の方々の活躍をインタビューでお届けする予定ですので、是非チェックしてみてください!

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最後までご覧くださり、ありがとうございました。