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データ分析で切り拓け! エンジニアとしてのデータ分析職キャリア戦略

ksnt
June 27, 2022

データ分析で切り拓け! エンジニアとしてのデータ分析職キャリア戦略

オープンセミナー広島2022講演

ksnt

June 27, 2022
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Transcript

  1. データ分析で切り拓け!
    エンジニアとしてのデータ分析職キャリア戦略
    オープンセミナー広島 2022
    廻船孝行 (Takayuki KAISEN)
    [email protected]

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  2. 自己紹介 - 職業人として
    • 米シリコンバレーに本社を置くスタートアップ企業のシニアデータアナリスト
    • 水道管の劣化予測ソフトウェアを開発
    • ソフトウェアを用いることで水道工事のコスト削減支援を実現
    • データ分析との長い付き合い
    • 大学院はシミュレーション(人工生命)の研究室だったが実データの解析に強
    い興味(Rを使ったデータ分析: 多変量解析、機械学習)
    • データサイエンティストという職業の誕生(cf. Data Scientist: The Sexiest
    Job of the 21st Century, 2012)
    • 2021年3月より(職業人としての)データアナリストの仕事を開始

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  3. 自己紹介 - コミュニティ活動
    • Pythonとの長い付き合い
    • 大学院生時(2008年頃?)にPythonを使い始める
    • PyCon JP mini、PyCon JP 2011に参加
    • PyCon mini Hiroshima 2018で初登壇
    • PyCon mini Hiroshima運営スタッフ
    • PyCon JP 2020ではチュートリアル講師を担当
    • コミュニティ活動の恩恵
    • データアナリストになるために役立った
    • PyCon JP 2020で地理データの解析を行いそれを見た(っぽい)リクルー
    ターから声がかかった

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  4. データ分析職の中での私の立ち位置 (1)
    • 大きく分けて3つの名前(役割名)
    • データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト
    • データエンジニアはデータ基盤をつくる
    • データサイエンティストはアルゴリズムを開発
    • データアナリストは…
    • 私の所属する会社ではデータアナリストはUS側ではデータエバンジェリストとも呼ばれる
    • 顧客対応(お客さんと一緒にデータの有効な活用方法を議論、データ分析の結果を報
    告)
    • データの分析(pandas, geopandas, scikit-learn, QGIS)

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  5. データ分析職の中での私の立ち位置(2)
    • データ基盤のない世界
    • クライアントからデータを預かってそれを解析し解析結果を報告書と一緒に
    納品
    • コンサルっぽい?

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  6. データ分析
    をする人た
    ちの中での
    私の位置
    • 様々な役割
    • データ基盤構築、(推薦)アルゴリズム開発、(広告)最適化、etc
    • 可視化と地理データ・位置データ分析
    • 「複雑なものを複雑なまま」(複雑系)も有効な場面はあるが、
    「複雑なものをシンプルに」も大事
    • 複雑なものを分かりやすくするためにはまず可視化
    • 多次元のデータを低次元に落とす(PCA, MDS, t-SNE, etc)
    • 「よく分からないもの」が「分かるようになる」ことの面白さ(学
    ぶことの基礎 - 生きるとは、人間とは、この世界とは…)

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  7. 自分の居場所を探せ!
    • データ分析職にもいろいろある
    • 自分が興味がある分野を探すのが大事
    • いろいろと手を出してみることも大事
    • もがくことで道が出来ていく
    • どこに進んでいるのか分からなくても前へ
    • 誰かが見てくれている
    • PyCon JPチュートリアルの縁で広島がん高精度放射線治療センターのお仕事の依頼
    が来た
    • 可能であればその進んでいる姿を発信すること
    • 完成度は低くてよい
    • スキルより情熱の方が大事
    • 実践的にはLinkedinのようなプラットフォームでポートフォリオを公開

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  8. どこから
    始めれば
    いいの?
    (1)
    • 私ははじめUCI等のオープンデータリポジトリのデー
    タを触ることから始めた
    • 楽しくはなかった
    • 手元で何かやったけど「だから何?」みたいな
    • Kaggleの登場
    • データの宝庫
    • コンペだけじゃない(データをクリーニングし
    たり可視化したりしてノートブックをアップす
    ると誰かが見てくれて「イイネ」してくれる)
    • 誰かの役に立っている・誰かに認めてもらえる
    ことからくるモチベーション
    • オンラインラーニング
    • Coursera
    • ひろしまQuest

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  9. どこから
    始めれば
    いいの?
    (2)
    • インターネットに技術記事を書くのは怖い
    • カンファレンスに登壇はちょっと…
    • 勉強会の存在
    • 「すごい広島」(※)「すごい広島 with Python」とい
    う勉強会
    • 自分の学んだことを共有して話し合うことができる
    • 勉強会での話を基にPyCon JPの登壇者に
    • 小さく始めて一歩一歩が大事
    ※ 毎週水曜日に必ず開かれている勉強会

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  10. 最後に
    • キャリアは偶然に左右される
    • ただし、自分が行きたい方向に行くた
    めにはできる限りまっすぐ進みたい
    • コースアウトを減らすためには自分の
    ことを知ってもらうことが大事
    • データ分析のスキルやアウトプットは
    確かに「きっかけ」として重要
    • だけど最後は人
    • 人との出会いや人からの手助けに感謝
    しよう
    • そうすれば不思議と道は拓かれる

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