修了者の声

社内初のデータサイエンティストに
IT企業 データサイエンティスト - 木村 穣万さん 23才(修了時)

2023.07.28

木村さんはどのようなお仕事をされていますか?

受講前はWebアプリケーションエンジニアとして仕事をしていました。修了後の現在は自社サービスにレコメンドシステムを組み込む事を企画しており、修了半年後からはデータサイエンティストとして職種変更が決まりました。データサイエンティストとしての業務は上記企画に加え、システムに組み込む機能やその仕様を、データを基に根拠を立て判断していくことがミッションになる予定です。過去、社内でも前例がないポジションのため、自分で考えていけることがとても楽しみです。

学生時代はどのような勉強をしていましたか?

学生時代は物理学を専攻しており、卒業研究で光ファイバーに関するシミュレーションを行いました。そのため、数学・統計学・Pythonといった前提知識がある程度あったことで、事前学習は他の方に比べて楽だった方なのかなと思います。

とはいえ復習したり、未習部分については学習しなければいけず、継続できるかどうか心配でした。Tokyo iXではデータサイエンス学科の受講に必要な事前学習を無料で提供して下さるだけでなく、学習範囲と学習スケジュールも指示して頂いたり、毎週進捗具合も確認して頂けるのでそこが特に助かりました。

Tokyo iXを選んだきっかけと決め手はなんですか?

実は受講前、Webアプリケーション開発業務の傍ら、機械学習の社内勉強会に参加しておりました。参加の経緯は単純な興味からでしたが、大学で学んだ知識を活かせるという点で、データサイエンティストの業務が自分に合っているのでは?とその頃から思いはじめました。

そんな折、部長から受講しないかという話があり、最初は学習量の多さから迷いましたが、自分の好奇心に負けました。

他のデータサイエンス系講座に比べ、これだけの期間と内容で、最初から最後まで内容のあるカリキュラムがほかに見当たらず、そこがTokyo iXのデータサイエンス学科を受講する決め手になりました。しっかり受講し修了できれば、ものすごく成長できるなと。

特に印象に残ったカリキュラムはありますか?

データサイエンティストコースの機械学習以降がとても印象に残っています。「理論編・実践編を交互に繰り返し、数学を学びコードに落とし込む」というハードな内容なのですが、納得できた時に楽しさを感じたのを覚えています。理論の理解は難しくハードルが高いですし、僕も含め皆さん苦労していたただけあって、理解できた時はうれしいものでした。

理論を理解できるようになったことでどのような変化がありましたか?

理論を理解する意義として、あるモデル選択の意思決定が簡単かつロジカルに出来るようになることがあります。例えば理論が分からないと、とりあえずいくつかそれらしいモデルを試し、精度が高そうなものをなんとなく選ぶことになります。一方、理論をしっかりと理解していると、データをみて特定のケースに対し適切なモデルを選択できるようになります。

修了後に実際にあった話ですが、Word2vecによってベクトル化されたデータに対してどのモデルを選択するかについての議論に役立ちました。Word2vecのデータは各特徴量に具体的な意味があるわけではないので、LightGBMのような決定木ベースの長所を活かすことができないという判断ができました。

もちろん実際に評価指標を算出してモデル選択をすることも重要ですが、更に深掘りしてその算出結果が偶然なのか、その結果をより良くするにはどうしたらよいか等を考えるときに理論はとても役に立ちます。

約半年間の受講生活の感想はいかがですか?

本気で取り組めば必ず成長できる、仕事にも生かせる、という事が分かっていたので、楽しんで取り組めました。結果的にデータサイエンス学科を修了したことでデータサイエンティストの職に就くことができ、仕事の幅も広がりましたし、最初に話したレコメンドシステムの企画も進められており、このタイミングでデータサイエンスを学んでよかったという実感が強く持てました。

また、「学びが生活の軸にある生活」という非日常感が久々で、不思議であり同時に楽しかったです。

Tokyo iXの印象はいかがですか?

内容がとにかく濃いです。基礎/理論/実践の全てが充実しているので、データサイエンスについて体系的に学びたい人、本気でデータサイエンティスト(データアナリスト)になりたい人におすすめです。サポートも手厚いので、一人で勉強する自信がない人にも合わせてお勧めします。

例えば運営からのサポートにある個別学習計画表や毎週のカウンセリング、受講が遅れた際の柔軟な調整などが個人的にはとても助かりました。自分で自分を管理するのは手間に感じるタイプなので、学習計画を立て管理する手間をお任せできるというだけでなく、本当に時間を割くべき学習に集中することができました。

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。

講座を受けてわからないところがあったら、分からないまま残さないようにすることをお勧めします。学習が進むたびに毎回知らない分野で、毎日新しい知識が入ってくるので、重要なところを分からないままにしてしまうと、どんどん苦しくなっていきます。現役データサイエンティストのメンターに質問し放題なので、間違ったことを言わないか不安になることや、初歩的な質問で恥をかくのでは、という考え方は捨て、怖がらずにどんどん聞いた方がいいです。実際どんな質問でも分かりやすく回答いただけます。

データサイエンティストコースまで行く方は、数式にはあらかじめ慣れていた方がいいです。機械学習以降は特に、理論が理解できるかどうかで、学習にかかる時間にかなり差が出ますし、理論編以外でも数式での説明が出てくるので、慣れていないとモチベーションも下がってしまいます。これから受講される皆さん、応援しています!

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