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INTERVIEW
データアナリスト

データアナリスト

幅広い分野のプロジェクトに携われるので、チャレンジできる機会も多く自身の成長が感じられる。

2019年4月入社 新卒

まずはこれまでのキャリアについて、データサイエンティストを目指して大学院で学び直したそうですが、その経緯を教えてください。

前職では貿易会社の営業職を務めており、仕事のなかに商品売上の集計と予測がありました。そこでデータの処理に魅力を感じはじめ、もともと数学が好きだったのもあり、将来的に専門的なデータ分析の仕事をしようと決めました。そのため、統計基礎や線形代数などを勉強し直し、大学院の修士課程に進学しました。

大学院ではどんなことを学んできたのでしょうか。

大学院では多変量解析をメインで行う研究室に所属し、私はスパース因子分析モデルを研究していました。既存の因子分析をベースにして、行列演算アルゴリズムを構成し、スパースな因子負荷行列を得ることにより、モデルの解釈性を改善させました。また、研究分野以外である統計モデリングや機械学習などの授業も受けました。 さらに、自分の研究成果を学会で何回か発表したことがあるので、他分野の方にも理解しやすいように伝えるため、発表の構成やスライドの作成を工夫するなど、かなり良い勉強になりました。こういった経験は現在、クライアントに分析結果を報告するときなど、活用できているスキルではないかと考えています。

ALBERTへの志望理由はなんですか?

修士課程1年のとき、学会の勉強会に参加したことがきっかけで学年が1つ上の先輩に出会いました。当時その先輩はまだ修士課程2年でしたが、ALBERTで数年前からアルバイトをしているとうかがいました。会社で経験したプロジェクトや仕事内容をいろいろ聞かせてもらい、また先輩の活躍ぶりを拝見し、自分も挑戦してみようと思いました。

現在はどんな仕事をしていますか?

今年の4月に入社してまだ間もないですが、2ヶ月間の新人研修を受け、現在はマーケティング関連のプロジェクトを担当しています。ベイズモデルを用いて、商品の施策効果を検証するのが目的です。私自身はベイズ統計にあまり触れたことがなかったのですが、先輩社員とともに実装まで手を動かしてみて、試行錯誤しながら推定されたパラメータの精度を検証しており、毎日自分の成長を感じています。

これから新しく身につけたい技術や今後の目標を教えてください。

実際にプロジェクトを経験してみて気づいたことですが、一番難しいのは分析ではなく、分析を行う前に、どうやってクライアントが抱えている課題を分析課題に落とし込むかということです。何回もヒアリングを重ねてクライアントの真の課題を聞き出し、それに対してどういうデータが必要で、どの分析モデルが適しているかをまず考えないといけません。実務経験を積み重ね、将来的にはクライアントの課題を見極め、最適な解決策を提案できるデータサイエンティストになりたいです。

同期はどのような存在ですか?

同期たちはそれぞれ違う分野を専攻してきたので、統計数理の理論に詳しい人もいるし、プログラムの実装に強い人もたくさんいます。みんなと話すたび、知見が増えて、ダイバーシティを感じています。実際にプロジェクトで困ったときも、同期が相談に乗ってくれてアドバイスをくれることもあります。

プライベート(休日)はどのように過ごしていますか?

個人的には大学院での生活と比べたら、社会人となった今の方が余裕もでき、プライベートを楽しんでいます。休日は映画を見たり、出かけたりしています。また最近は筋トレにはまり、週何回かはジムに通っています。筋トレと勉強は頑張った分はちゃんと成果が出ると思うので、今は筋トレを通して達成感を味わいながらリフレッシュをしています。

ALBERTへ応募を考えている方へメッセージをお願いします。

ALBERTでは、様々な業界から依頼を受けるので、分析者としても幅広い分野のプロジェクトに携わることが可能です。そのためチャレンジできる機会も多く、自身の成長も期待できます。入社して半年ですが、上下関係をあまり意識しすぎることなく、社員が平等に論議できる環境があります。最後に文系出身だからデータサイエンティストになるのは難しいと思っている方に伝えたいことがあります。私自身、一から勉強し直して今の仕事を楽しんでいるので、チャンレンジしたいと思ったら、ぜひ応募していただきたいです。

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