修了者の声

未経験・文系の自分がデータ人材へ
教育・研修サービス企業 営業 - 辻 悠太さん 37才(修了時)

2023.04.10

辻さんはどのようなお仕事をされていますか?

企業や行政に向けた教育サービスのコンサル営業をしています。Tokyo iXの受講を終えたことで、営業データや顧客データ、売上成約やニュース記事等、自分が思っている以上に、普段から多くのデータに囲まれていることを意識できるようになりました。データを鵜呑みにすることなく、「これって正しいデータなのか」「このデータからの受け取り方はこれで正しいのか」と意識しながら業務に臨むことができるようになり、強力な武器が一つ増えたイメージです。
今は、顧客に対するアプローチ数や方法、頻度などの営業データと成約売上データの相関・因果関係を求め、それを基に機械学習モデルを作成し、顧客ごと・提案中のサービスごとに最適な営業アクションを営業に提案する営業支援システムを企画しています。

データサイエンス学科を受講されたのはどのような理由からでしょうか?

IT技術の進歩やデータサイエンス、プログラミング、AIという単語をニュースで聞く機会が増え、「自分も何か学ばなければ」という危機感が芽生えたことです。その中でも、業務で扱うデータを使って新しいことをしたい、というイメージが沸いたので、データサイエンスを学ぶことを決めました。

また、小学生の娘がおり、娘に自分が勉強している姿というものを見せたかったという点も理由の一つです。受講前に、平日の夜と土曜日を勉強に割くこと、その代わり日曜日は家族サービスの日にすることなどを家族で話し合い、結果として受講中も家族のサポートを受けながら学習を進めることができました。

Tokyo iXを選んだ決め手はなんですか?

自身が教育サービスを提供してきた経験から、スキルだけを学んでも意味がないと考えていました。そこで重視したのは、「考え方までしっかり教えてくれるか」「実践につながるか」という点です。

Tokyo iXのカリキュラムは他サービスと比べ、とても難易度が高く自分にはハードルが高いと感じる一方で、非常に手圧いサポート体制が組まれていること、マインドセットのカリキュラムが独立して複数用意されていることや、スクールのコンセプトからそれら全てを重視していることがTokyo iXに決めた理由です。

またアウトプットの比率が50%以上と高く、学んで終わりでなくしっかりと身につける事ができると安心できた点、そのアウトプットにチームでの実践が含まれている点がもう一つの決め手でした。

事前学習は大変でしたか?

自分はPythonや統計に触れたことはなく、数学も20年ほど前に大学受験で勉強したきりでしたが、勉強自体が久しぶりだったので学生時代を思い出すような感覚で楽しめていました。

また、事前学習の期間は入学前に「勉強の習慣づけをする」という点を意識していて、そこが一番大変なんじゃないかと不安でしたが、Tokyo iXでは事前学習から進捗管理と毎週のカウンセリング等のサポートをしていただけるので、初心者の自分としても非常に助かり、結果として学習を習慣づけすることもでき大変助かりました。

約半年間の受講生活の感想はいかがですか?

とても充実した受講生活でした。学習は大変でしたが、職場や家族にサポートしてもらいながら、しっかりとした時間を確保して臨むことができたのはよかったです。そんな中どうしても授業に出られなかったり、課題の提出期限に間に合わないことがあったりしましたが、スケジュールなど個別に対応していただき、大変助かりました。

そのほかに受講中助かったことはありますか?

1つ目は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ことです。正しい、間違っているだけでなく、考え方や知見まで回答していただけるので、分からない事が分かるようになるだけでなく新たな知識を得ることができるので、質問するのがとても楽しかったです。

2つ目はモチベーションの部分。一緒に学ぶ受講生は皆、様々なフィールドから多様なバックグラウンドの方が、同じ高い目標をもってやってくるので、とても刺激になります。深夜にみんなで集まって勉強したりしていました。メンターや運営スタッフとの関係性も非常によく、週次のカウンセリングやチャット等、日々フォローしてくれる体制があるので、気持ちが沈んだ時もやるぞという気になりました。

Tokyo iXの印象はいかがですか?

学習内容は難しいですが、サポートが非常に手厚く、学習に集中できる環境が整っています。データについて本気で学びたいけど、現状のスキルが無くて不安な方は選んで間違いないと思います。

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。

自分は30代後半ですが、データ活用スキルの重要性はどんどん高まっていて、もはや「専門家」のためのスキルではなく、全ビジネスマンに必須なスキルになっていくので、学ぶなら早ければ早い方がいいと思います。データサイエンスは広く深い学習範囲でとても簡単とは言えないので、最終的にはやりきることができるサポート環境があるのか、スクールのスタイルが自分に合っているのかという点も重視した方がいいと思います。

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