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プロフィール | 発信内容や思いについて

モルディブ

はじめまして！りょう@ryo_datascience といいます。プロフィールへご来訪頂きありがとうございます！

本ブログでは未経験からエンジニア（現在はデータ基盤系の業務に従事）へ転職した僕が、以下3つをテーマに発信していきます。

  • データサイエンス関連の学びをアウトプット
  • 資格取得までの学習方法や使用した参考書
  • エンジニアと働く上で役立ったTips

これからエンジニアを目指す方やデータサイエンスを独学されている方にとって、本ブログで紹介した内容が学習ロードマップを作る上で参考になったり、効率の良い学習方法やよりご自身にあった書籍などを知るきっかけになったりできれば嬉しいです。

それではよろしくお願いします！

自己紹介

改めましてりょうといいます！

以下がざっくりした僕の経歴や保有資格です。

  • 理系院卒アラサー
  • メーカー生産技術職 → エンジニア( 2021.10~ )
  • 統計検定2級 ( 2021.5 )
  • DS検定 (2021.9 )
  • 統計検定準1級 ( 2022.1 )

今後は統計検定1級や応用情報技術者試験、GoogleCloudの資格に挑戦する予定です。

Pythonとの出会い、そして挫折

僕にとって初めてのプログラミング言語であるPythonとの出会いは2018年です。

当時の職場の先輩に教えてもらい、大学時代に使用していたPCにUbuntuをインストールし、JupyterNotebookで簡単なコードを書き始めました。

PyQ（Python独学プラットフォーム）を利用しながら、体系的に学ぼうとしましたが、以下の理由で挫折しました。笑

  • 単純にITリテラシーが低かったこと
  • これといってPythonを学ぶ理由がなかったこと
  • エラーをググりながら学習をすすめるのが苦手だったこと
りょう

当時は何も考えず、コピペして実装することが多かったです笑

再度Pythonを学習し始める

再度、Pythonを学ぶに至った経緯は仕事で大きめのデータを扱う機会に恵まれたからです。

工場内には活用されていないデータが多数あったため、それらを用いて課題に対してアプローチでできるのではないかと当時考えました。

とはいえ、機械学習を用いて意思決定したり、業務を改善したりしたわけではなく、やったことは可視化と記述統計、回帰分析です。（たぶんエクセルでもできた笑）

このときはPythonを学んで仕事に活かしたいという思いが強かったので、主体的に学ぶことができ、主にYouTubeやUdemyを活用していました。

  • YouTube（KinoCodeさん）
  • Udemy （かめれおんさん、現役シリコンバレーのエンジニア酒井さん）

上記の方たちの力を借りながら、Pythonやデータ分析ライブラリ、Linuxコマンドを学んでいるうちにエンジニアとして働いてみたいと思いはじめました。

転職するまでに学習したこと

転職活動するまでに学んだことは以下のとおりです。実務レベルには到底達していませんが、0→1くらいにはできていたものたちです。

ご参考までに眺めていただけたらと思います。

  • SQL(データサイエンス協会100本ノック）
  • Python(Pandas, Numpy, matplotlib, sklearn)
  • GitHub
  • Docker
  • 簡単なLinuxコマンド
  • 統計検定2級取得
  • Kaggleに参加

本ブログで発信すること

りょう

以下の内容を初心者の方に向けて発信していきます！

  • データサイエンス関連の学びをアウトプット
  • 資格取得までの学習方法や使用した参考書
  • エンジニアと働く上で役立ったTips

それぞれ説明していきます。

データサイエンス関連のアウトプット

一言でデータサイエンスと言っても幅広い専門領域をカバーしています。

  • 統計・機械学習・深層学習
  • SQL
  • 必要分野を都度キャッチアップできる数学力
  • クラウド/インフラ
  • PythonやRといったプログラミング言語

データを扱うエンジニアになろうとすると、上記の5つは避けられないとエンジニアになって改めて感じています。

現在、ぼくが力を注いでいる分野が統計と基礎となる数学です。

統計に関しては統計検定1級をターゲットに学習を進めています。その過程で参考にした書籍や躓いた点などを記事として伝えられればと思います。

資格取得について

ぼくは資格取得を利用しながら自身の学びを深めていっています。

理由としては大学でデータサイエンスや情報系の学位を取得したわけではなく、統計や機械学習、コンピューターサイエンスなどの知識・経験が同分野のエンジニアと比較して乏しいと考えているからです。

そのため、資格をターゲットにしながら自身のできることや知っていることを増やして、業務にも活かしていこうと考えています。

役に立ったTips

主に時短につながったTipsや各種ツールの「そんな使い方ができたんだ！」というものを紹介していこうと思います。

知っているかどうかで差がつくTipsが山程あると、エンジニアとして働き始めてから痛感しており、サイトに訪れていただいた方の時間を生み出す手助けができるかもしれないと思うと嬉しい限りです。

最近はSHELLや正規表現、普段使っているiterm2やVSCodeで知っているだけで効率が大きく違ってくるような経験をしました。

まだまだ伸びしろがありますね・・・笑

まとめ

  • データサイエンス関連の学びをアウトプット
  • 資格取得までの学習方法や使用した参考書
  • エンジニアと働く上で役立ったTips

上記3つを主なテーマに発信していきます！

このブログを通して、自身の成長と訪れた方の生活にちょっとでもポジティブな影響を与えられたら嬉しいです。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。