機械学習の学習計画
以前の記事にも書きましたが筆者は機械学習の知識がありません（白目）。
なので、以下を目標として機械学習を勉強します。
1点目については、機械学習の理論を理解していなくとも最近はpythonで引数にデータを入れるだけで簡単に実践できるので実用上は問題ないのかもしれません。しかしながら、自分が説明できないもので仕事するのは不誠実極まりないので、時間はかかるかもしれませんが理論の理解も目標に入れます。理論の初歩的な参考書として「はじめてのパターン認識」がよく取り上げられているのでこちらを読み進めたいと思います。各章の要点と補足を記事としてまとめますのでご参考となれば幸いです。理論がある程度理解できたら2,3点目についてkaggleで実践しつつ、E資格の取得により達成としたいと思います。
未経験からのデータサイエンティスト転職
データサイエンティストになった経緯
4年間システムエンジニア（２年はテスター）として従事していました。
4年間の勤務時間のうち、半分はシステム設計に費やしましたが、
詳しくは書けないですが、もう半分は「紙に印刷したシステムログを延々とエビデンスと付き合わせてボールペンでレ点を跳ねる」というDXが推奨されるこの世の中から見ると非常に趣深い作業に費やしていました。
体質が古い業界なので、属人的な経験や考えを尊重し過ぎる傾向があり、日々の業務に生産性を感じることができませんでした。特に以下のようなことを続ける気にはなれなかった。
- 権力者の趣味としか思えないメリットのない議論と意思決定
- 非常に趣深い作業
上記のような体験から「意思決定するのに必要なデータの整備」や「自動化のための機械学習の重要性」をなんとなく感じており、今の業種ではそれは身につかないと思い、転職に踏み切りました。
未経験転職について
自分はSQLとpythonはある程度書けたので、それを推しにして職務経歴書を作成し、4ヶ月目で1社から内定を貰い、転職することとしました。以下の理由により、kaggle実績や資格取得の準備期間を設けませんでした。
- 長引くとやる気がなくなるから
- 残業が非常に多く、準備の時間を確保する自信がなかったから
- 29歳であり、未経験転職できる最後の年と思っていたから
1社で転職活動を終了したのは以下の理由です。
- 書類選考で落とされる企業の感触から自分のレベルが実感できた
- 自分のレベルの合格圏内では環境・給与共に1番良い条件を出せる会社だった
皆さんが一番気になる給与ですが、100万ほど前職よりも給与は下がりました。自分は結婚もしていないので、特に後悔はありません。できることが限られていた分、納得のできる転職活動ができたと思っております。
これからどうなっていきたいか
世の中のメリットのない議論や趣深い作業をどうにか高度化・自動化していけるように頑張りたいと思っております。まあ、結局は意思決定する権力者には逆らえないのが世の理とは思いますが、データを残すこと自体には非常に意義があると思います。
自分に足りてる(と思いたい）部分
まあ、以下についてはシステムエンジニアの時に詳細設計の業務経験があるので、足りていると思いたいですね（白目）
（言うまでもなく）足りてない部分
以下については明らかに足りていないです（あれれ~、おかしいぞ〜。データサイエンティストなのに矛盾してるよ〜）。
まあ、要するに正直足りてないものだらけです。
このブログについて
このブログは「筆者の勉強したことのメモ」と「業務における反省メモ」です。
これらから皆様にデータサイエンティスト業界参入について、
- こいつよりは上手くできる自信がある
- やっぱりデータサイエンティストて難しそう
という感じの参考になれば幸いです。
