はじめまして、ヒゲメガネといいます。
こちら社員のつぶやきには初めての投稿です。
今回は「30代未経験でデータサイエンティストになった話（なっている途中）」ということで、私が現在のIFDに入社するまで、そして現況について簡単にご紹介できたらと思います。
今、「データサイエンティストに興味があるけど、自分未経験だしなぁ」と漠然と不安を感じている方もいらっしゃると思いますので、そんな方に多少こちらの記事が参考になれば幸いです。
略歴
まず私の経歴を簡単にご紹介させていただきます。
■1980年代
ヒゲメガネ誕生
■10代
比較的陽キャだったはずが、気が付くと陰キャへ
■20代前半
バンドマン
ギターやってました。バンプオブチキンに憧れてました。
■20代中盤
いろいろあってバンドを脱退。楽器店や居酒屋でバイト生活。
■20代後半
友人に誘われWEBサービス関連のIT企業に就職
■30代
ボーカルスクールのスタッフに転職
■30代
一瞬IT企業に転職
■NOW
IFDに転職
以上が自分の略歴です。
見返してみると、特に20代前半とかロクでもないですね。
まあでもバンドとか楽しかったのでよしとします。
データサイエンティストを目指すまで
さて、それでは上記の経歴の上でデータサイエンティストを目指した理由ですが、
最初に就職したWEBサービス関連のIT企業にいた時は正直まったくデータサイエンティストという職業について知りませんでした。そもそもずっとITで食べていこうとも考えていませんでした。
IT企業で働きつつ、やっぱりどっかで音楽関連の仕事がしたいと思っていた私は、ボーカルスクールに就職したのですが、結局そこで役立ったのがITの知識でした。
就職したボーカルスクールの企業は、まだまだアナログな部分がたくさんありました。
なので、GAS（Google Apps script）やPython等を使ってツールを作ったところ大変喜ばれ、「IT面白いかも」と思ったのが、そもそもITに戻ろうと思ったきっかけです。
そこで、再度IT企業に転職し、そのあたりで「データサイエンティスト」なるものの存在も認知しており、
その時点で興味はありましたが、「名前からしてなんか頭良くないとできなそう」「高卒で学がない私めにはそのような仕事は荷が重すぎますゆえ…」といった感じに思ってました。
ただ、やっぱり興味はあって、独自にpandasや統計学等の勉強をやったりしていました。
正直「自分も分析とかそういうのができる人間になりたい」みたいな憧れもあったと思います。
（「データサイエンティスト」って響きなんかカッコいいよね、なんて邪な気持ちは…なかったとも言えない）
そのうち「結局やりたいんだったら、同じITでもデータサイエンティストに特化した会社に入ったらいいんじゃね？」と考え今のIFDに入社しました。
現況
そして現況ですが、まず入社して良かったなと思ってます。
周りの会話の中から今まで勉強していたような言葉たくさん聞こえてくるような現場で、「まさにイメージしていた現場」という感じです。
正直まだまだ自分はいわゆる「分析」のような業務には携わっておらず、ようやくデータ集計業務の一部を任せてもらえました。
直接分析の業務ではありませんが、データの数字を見ることで勉強になります。そしてなにより、集計業務も結構難しいし、集計が間違えば正しい分析もできません。そのあたりの重要性も含めたくさん学べることが多いです。
このように「データ分析をリアルに感じれる」ことに、一歩踏み出してよかったなと改めて感じています。
ちなみに、タイトルの「（なっている途中）」というのは、まだまだ「データサイエンティスト」とは言えないなと思ったので付けました。
未経験でも大丈夫？
もしかしたら、「タイトルに『未経験』って書いてあるのにITは経験しとるやんけ」と思われた方もいらっしゃるかもしれません。たしかに今回のタイトルは「データサイエンティスト未経験」の意味で書きました。ただ、結論から言うとIT未経験でもなれる可能性はあると思います。
実際にIT未経験から働かれている方もいらっしゃいますし、正直、自分のITの経験なんてたいしたレベルではないです。そして実際に働いてみて「絶対に今までのITの知識が必要だったか？」と言われると何とも言えません。
もちろんIT知識はあるにこしたことはないと思いますが、それよりも、「理解力」「学習意欲」「コミュニケーション能力」などが大事になるのかなと感じています。
そのため、たとえIT自体未経験だとしても、もしデータサイエンティストに興味があるようでしたら目指してみるのをオススメします！
やっといたほうが良いと思う勉強
■SQL
データサイエンティストはどの現場でもSQLの知識が必要になります。（言うて自分はまだ現場1か所目ですが、実際今の現場でも使用しますし、皆さん言います。）
PostgreSQL、MySQLなど、いくつか種類がありますが、基本的には同じ書き方なので、とりあえず標準SQLの下記方や、興味のあるSQLの勉強からで良いかと思います。
比較的覚えやすい言語だと思いますので、データサイエンティストを目指す方はぜひ勉強してみてください。
■Python
こちらもデータサイエンティストをする上でよく使われる言語かと思います。
データ分析では、「pandas」「numpy」「pyspark」「scikit-learn」などのpythonライブラリを使用することが多いと思いますので、基礎的な文法に加えそのあたりを勉強すると役立つかもしれません。
■統計学
上記2つはプログラミング言語でしたが、そもそもデータサイエンティストは「分析・解析」することが仕事なので、そのための知識が必要になります。そこで必要になるのが統計学になります。統計学を習う上で必ず数学の知識は必要になりますが、基本的にはそこまでハードな数学のレベルは必要ないのかなと思います。
ただ、自分もまだまだ勉強している途中ですので、そこまで詳しくはお伝えできないのが残念です。
やってる勉強（参考本）
せっかくなので、自分が勉強に使っている（使ってた）本を紹介させていただきます。
■スッキリわかるSQL入門
画像引用元：
https://www.amazon.co.jp/%E3%82%B9%E3%83%83%E3%82%AD%E3%83%AA%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8BSQL%E5%85%A5%E9%96%80-%E7%AC%AC3%E7%89%88-%E3%83%89%E3%83%AA%E3%83%AB256%E5%95%8F%E4%BB%98%E3%81%8D-%E3%82%B9%E3%83%83%E3%82%AD%E3%83%AA%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E5%85%A5%E9%96%80%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E4%B8%AD%E5%B1%B1/dp/4295013390/ref=sr_1_5?keywords=sql%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E5%85%A5%E9%96%80&qid=1660728116&s=books&sprefix=SQL%2Cstripbooks%2C243&sr=1-5
こちらはタイトルの通りSQLの入門書です。
SQLを図などで分かりやすく解説しており、SQL未経験という方にも読みやすいと思います。
また、正規化やER図などSQLという言語についてだけでなく、使用する環境であるDB関係についても載っているので、「正規化？ER図？なにそれおいしいの？」という方にもおススメです。
大丈夫です。自分もおいしさはまだ分かっていません。
■Python実践データ100本ノック
画像引用元：https://www.amazon.co.jp/Python%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90100%E6%9C%AC%E3%83%8E%E3%83%83%E3%82%AF-%E4%B8%8B%E5%B1%B1-%E8%BC%9D%E6%98%8C/dp/4798058750
pandas等を使用した実践形式の100問が載っています。
「顧客が持っている課題」に対して問題を解いていく形式で、データも整った綺麗なデータではなく、それを整えるところから始めるため実践に近い問題集なのかなと思います。
■文系でもわかる ビジネス統計入門
画像引用元：
https://www.amazon.co.jp/%E6%96%87%E7%B3%BB%E3%81%A7%E3%82%82%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B-%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%86%85%E7%94%B0-%E5%AD%A6/dp/4492470824/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=1GIDF1I7OUQTS&keywords=%E6%96%87%E7%B3%BB%E3%81%A7%E3%82%82%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E7%B5%B1%E8%A8%88&qid=1660728157&s=books&sprefix=%E6%96%87%E7%B3%BB%E3%81%A7%E3%82%82%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%81%A8%E3%81%86k%2Cstripbooks%2C188&sr=1-1
最後は統計学関連の本になります。
こちらはタイトルに「文系でもわかる」と書かれているとおり、数学が得意でない方でも分かりやすく説明されており、これから統計学を学びたいという方の1冊目の本としては良いのではないのかと思います。正直自分も理系ではありませんし、統計学の知識なんて米粒みたいなもんですが、非常に分かりやすいと感じています。
最後に
今回は、自分がデータサイエンティストを目指してから現在の状況について簡単にお伝えさせていただきました。今データサイエンティストへの道を考えられている方がいらしゃれば、そんな方にとって今回の記事が少しでもお役立ちできれば幸いです。
最後に
データサイエンティストを目指す方もそうでない方も、やりたいことがあるのであれば、とりあえずチャレンジしてみたほうが後悔はないと思います！