ブログ運営者・末次の自己紹介

こんにちは！このブログを書いているメンバーの一人、末次です。

今回は、自己紹介を通して、「これまでどんなことをやってきたのか」、「データサイエンスで苦労したこと」、「これからやりたいこと」を語っていきます。

私のように、文系だけどデータサイエンティストに興味がある人にとって一つの事例として参考になれば良いなと思っています。

また、データサイエンス以外ではプログラミングと留学の勉強（英語）をやってきました。もしあなたが、プログラミングや留学準備（英語）をやっている人、興味がある人だったら参考になると思いますし、是非是非、読んで欲しいなと思っています。

これまでやってきたこと
- データサイエンスで何をやってきたか
- データサイエンス以外で何をやってきたか、やった意味はあったか
  - プログラミング
  - 留学
データサイエンスを学ぶ上で苦労したこと
これからやりたいこと
おまけ。趣味

これまでやってきたこと

データサイエンスで何をやってきたか

私は早稲田大学・社会科学部の経営科学ゼミに所属しており、そのゼミを中心にデータサイエンスを学んできました。（このブログを書いているメンバーの何人かも同じゼミに所属しています）

そして、ゼミの最大のイベントはゼミのメンバーでデータサイエンスのコンペに出場したことです。半年以上の準備を経て、出場した学部生の中で最も良かったチームに与えられる**「学生奨励賞」**を受賞することができました。理系学部生も多くいた中で賞を取ることができたのは非常に嬉しかったです。

今はドイツのミュンヘン工科大学に交換留学しながら、データサイエンスに関する個人研究を行っています。

データサイエンス以外で何をやってきたか、やった意味はあったか

そして、私はデータサイエンス以外にプログラミングと留学を勉強してきました。

データサイエンスに興味がある人はこのどちらか、もしくは両方に興味を持っている人も多いのではないでしょうか。そこで今回は、この二つを学んでデータサイエンスに活きたことを書いていきます。

プログラミング

プログラミングは42というプログラミングスクールに1年半ほど在籍していました。C言語で徹底的にプログラミングを根本から学習しました。

プログラミングがデータサイエンスに活きたこと

Pythonの習得がスムーズにできた

プログラミングスクールではC言語を学んでいましたが、データサイエンスで使うPythonの習得が非常にスムーズにできたなと感じています。特に関数の作り方やループ分の組み込みなどが非常にスムーズにでき、「プログラミングやってて良かったな」と感じました。

データエンジニアリングに強みを持てる

これはデータサイエンス協会が公開している、データサイエンティストに求められるスキルセットです。

プログラミングをやっていると、この3つの必要な力のうち「データエンジニアリング力」に特化しやすいです。

実際にコンペに参加した私たちのチームでは、私がデータエンジニアリング力の底上げ、マーケティングをやっていたメンバーがビジネス力の底上げ、ゼミ全体でデータサイエンス力の底上げができ、チームとしてバランス良く3つの能力を持てました。これがコンペの大きな勝因だったと感じています。

プログラミングをやっている人はビジネスとデータサイエンスも学びつつ、データエンジニアリングに特化することを目指すと良いかもしれません。もちろん3つの力を全て兼ね備えるのが理想ですが、自分の強みを持っておくとチームに貢献しやすいと思います。

留学

ドイツの大学、ミュンヘン工科大学に交換留学中です。（学部はSocial Science and Technology、早稲田の社会科学部にテクノロジーを追加したイメージです）

ほとんどの方が「なぜドイツ？？」となったと思うので先に答えると、「最先端のテクノロジーで環境問題を解決することに興味があったから」です。

早稲田の社学では「過去にあった環境問題を学ぶ」という授業が多いのに対し、留学先の大学では**「環境問題をテクノロジーでどうやって解決するか」**ということに焦点を当てた授業が多く存在します。

もちろん、過去にあった環境問題を学ぶことも大切だと思います。でも、私個人としてプログラミングやデータサイエンスを学んでいたので、「テクノロジーを活かして社会問題を解決できたら最高だな」と考えており、それを学べる大学を選んだという感じです。

まだ授業は始まっていませんが、面白そうな授業ばかりですし、大学生が図書館で黙々と勉強している雰囲気から既にレベルの高さを感じています、、！（異常に左利きの人が多い！笑）

もちろん、こちらの大学でもデータサイエンスの授業を取る予定なので、学んだことをブログでも共有していきます〜！

データサイエンスを学ぶ上で苦労したこと

ビジネス面とデータサイエンス力が未熟だった。

これは先ほども少し触れましたが、私はプログラミングはやっていましたがビジネスとデータサイエンスをしっかり学んできていませんでした。そのため、ビジネス力に関しては無知、データサイエンス力に関しては知識に偏りがある状態でした。

このように基礎的な知識がないと、チーム間での意思疎通が難しい状態になりました。

そこで、ビジネスはマーケティングの本を読み、データサイエンスはUdemyを使用し急ピッチで基礎力を固めました。（読んだ本は以下の2冊です。）

実際にチーム全員がUdemyでデータサイエンスの基礎を学んだ後は、チーム間での専門的なコミュニケーションが非常に取りやすくなったと強く実感できました。私個人としてもマーケティングの会話を聞いた時に話の解像度が非常に上がり、意見やフィードバックをしやすくなりました。

データサイエンティストを目指している人たちには、現時点で3つの力全てが完璧な人は少ないと思います。自分の専門分野以外も基礎を固めること、チームの場合はメンバー全員が基礎を抑えることを強くお勧めします。

これからやりたいこと

自然言語処理を極めたい

ゼミのコンペは自然言語処理（テキストをAIに分析させること）を使う内容だったため、今の自分は自然言語処理に特化した能力になっているなと感じています。他の分野の基礎も固めていきたいですが、このまま自然言語処理を極めたいなと思っています。

これから書く予定の論文も自然言語処理、特にGPT-3を使った内容になる予定です。これからこのブログでも自然言語処理、GPT-3について、できるだけ噛み砕いた内容で書いていく予定です。

また、このブログではデータサイエンティストになりたい人の参考になるようなブログを発信していく予定です！是非参考になった方はお気に入り登録お願いします！

おまけ・趣味

おまけです。サークルでは、SNS広告や駅広告に使うスポーツグラフィックを大学のサークルで作っていました。サークルは引退してしまいましたが、縁あって今年からは個人で依頼された広告を制作していけることになりました。

「データサイエンス関係無いじゃん！」と思う人もいるかもしれませんが、私もそう思っています。この仕事はサークルで頼まれてやっていた仕事で、正直こんなに本格的に取り組むことになると思っていませんでした。今でも「これが将来どう役に立つのか？」と聞かれたら答えられません。笑

それでも、趣味の延長として、やるなら本気で取り組んでいきたいなと思っています！

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