データサイエンスコーチ・パンダ

新卒営業マンから転職し27歳からデータ解析のキャリアを歩み、独立して3年で3000万円以上の資産を作ることができました。営業マンのままだったら絶対にこの資産を築くことはできませんでした。自分の体験を元にビジネスサイドからデータ解析のキャリアを目指す方法を解説します。

データサイエンスコーチ・パンダ

新卒営業マンから転職し27歳からデータ解析のキャリアを歩み、独立して3年で3000万円以上の資産を作ることができました。営業マンのままだったら絶対にこの資産を築くことはできませんでした。自分の体験を元にビジネスサイドからデータ解析のキャリアを目指す方法を解説します。

最近の記事

データサイエンスでお金を稼ぐにはビジネス力が大事という話

データサイエンスで必要なスキルは?という質問にあなたは何と回答できるでしょうか? 統計知識? PythonやRによるプログラミング力? もちろんそれらも重要なのですが、ある意味この2つの能力よりもパンダが大事だと考えているのが、「ビジネス力」です。 ここで言うビジネス力って範囲が広すぎるのですが、3つに絞ってしまうとすると ①ビジネスモデル・ステークホルダーを掴む力 ②相手が何を欲しているか見極め、伝える力 ③利益(粗利)を上げる・見極める力 という3つを挙げました。

    • お金を稼いでスキルを得る代わりに地獄を見る

      こちらの投稿で、時給が安かった仕事がその後、自信となり、スキル向上へと繋がったという話を書きました。 今まで未知の領域の技術の仕事をできるチャンスがある場合は、無理矢理でも取って地獄を見る方が良いと考えています。 私は転職をする時もデータ解析未経験で転職をしているので、非常に不利な契約で転職をしました。 3ヶ月の契約社員で、3ヶ月経ったら、会社都合で契約を切れるのです。 それでも、その3ヶ月間はお金をもらいながら、仕事でスキルを得られる。仮にそこで契約を切られても、お金

      • データサイエンスの論文を提出するためにやったこと3つ

        前回の記事で、新規事業の失敗と、データ解析受託の成功を書きました。 データ解析の受託ではECの受発注管理システムに溜まったデータを解析することで時給6000円の仕事を受けることができました。 この仕事をきっかけに人工知能学会にて論文を出すことができたので、どういうステップで論文採択に至ったかをご説明します。 <step1>過去の論文からまだ書かれていない新規性のあるテーマを見つける <step2>企業側へデータを使わせてもらうメリットを提供して、データ提供の承諾をもら

        • 【独立後】新規事業は失敗!受託は好調!

          前回、前々回のnoteから副業で25万円を稼げるようになり3ヶ月が経過しました。 https://note.com/datasience_panda/n/nf12188a6527a このまま25万円稼げるなら会社員の給料がなくなっても暮らせるという状態を作れました。 当時の貯金は、約100万円。生活コストは月20万円ほどだったので、上記2つの案件がなくなったとしても、5ヶ月間は過ごせる。 自然言語解析のスキルが無いのに、無理矢理仕事を取って、納品できたパンダなら、死ぬ

          スキルと自信を伸ばしてくれた仕事は月5万円・時給2500円だった

          前回のnoteで月20万円の副業を得ることができたことを書きました。 その仕事をやりつつ、1/4の金額である月5万円の副業を受けました。 お金だけを考えれば、この仕事を受けなくてもよかったです。 しかし、これがあるリーガルテック企業の契約書のスコアリングをする仕事で、経験したかった自然言語解析の案件でした。 そのため、金額は安くても、経験を買おうと思い、その仕事を受けました。 この仕事をどこから獲得したかというと、サンカクというリクルートが運営している企業の会議に出て、

          スキルと自信を伸ばしてくれた仕事は月5万円・時給2500円だった

          副業で月に20万円稼げるようになる

          複数の案件を自分で回せるようになった時、将来的に独立もしたいと考えていたパンダは、副業で案件を回すことを考え始める。 副業なんてどうやって取ったらいいかわからない。 ただ、前職の広告代理店では新規で営業して仕事を取ってくる経験もあったので、とにかく知り合いのツテを全部当たったり、ビジネスマッチングサービスなどを使いまくることが大事だと思った。 そこで、今までの高校から大学の同級生、インターンで知り合った人など全員にデータ解析の仕事ないですが、と連絡を取った。 すると、高

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          求人媒体・調査会社・アプリのデータ解析案件などの経験を積んでいく

          先輩の助けもあり、なんとか案件を一人で回せるようになってきた。 するとこの案件はコイツ1人に任せても大丈夫という雰囲気になり、契約社員から正社員になることもでき、安心して仕事ができるようになった。 ただし、このポイント事業の案件を回せるようになったら、会社としてはそこをずっと担当して欲しいもの。 しかし、パンダは、もっともっと様々な経験を積みたい。ポイント事業の案件でやることが変わらなくなってきたタイミングで、会社に別の案件にして欲しい旨を伝えても動いてくれなかったため、

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          初めて任されたデータサイエンス案件は地獄だった

          なんとか与えられた最初の仕事であるソーシャルゲームの離脱者要因解析の案件を終えたあとは、次に建設資材のレンタルの会社の需要予測案件へと配属となった。 ここでは、モデルを作るのではなく、様々な要素を可視化して基礎集計していく仕事だった。 例えば、建設資材が運ばれる現場の床下面積が大きければ、それだけ資材を必要とするはずだから需要に影響を与えているはず、なのでその2要素を散布図などで可視化していく仕事だ。 この仕事も今ならなんなくできるが、Pythonで都道府県ごとに集計す

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          27歳で初めてコードを書く

          データサイエンスの受託会社への転職は意外なほどあっさり決まった。初めての面接で内定が出た。 広告代理店のネームバリューと優秀な友人の職務経歴書の雛形のおかげもあるが、当時、AIブームでとにかく人手が足らず、猫の手も借りたい状況だったことが最も大きな理由だ。 その会社は3ヶ月の契約社員でデータ解析が出来そうな者を採用し、3ヶ月やらせてみて使えなかったら首を切るという非常にドライで合理的な採用をしていた。 そのため、最初は契約社員での採用だったが、そんなのは関係ない。 デ

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          データサイエンスとの出会い

          広告代理店の営業の適正がなく、うつ病で休職した後、復職した先の部署はインターネット広告の部署だった。 休職の経験から仕事に対する価値観が大きく変わっていた。 仕事を与えられたら、絶対に最後までやり切らなくてもいい。最悪逃げても良いんだ。命を懸けてまでやる価値のある仕事はない。会社員の仕事には代わりがいくらでもいる。 そういうことを考えられるようになった。 以前とは違い、自ら他に残っている仕事はありますか?と聞くこともなく、定時で上がり、これからの人生、どういうキャリア

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          営業がとにかく向いてなかった

          新卒で入った会社は広告代理店だった。 元々はコピーライターなどのクリエイティブな仕事をしたくて目指した仕事だったが、新卒の7割は営業へ配属となる。 一口に広告代理店の営業と言っても配属されるチームによって全然雰囲気が違う。もとは国の事業であったようなナショナルクライアントと呼ばれる大きい企業の担当になるのと、新しく顧客を獲得するチームに入るのでは、全く違う会社に入ったと言っても良い経験になるだろう。配属ガチャである。 前者はルールに沿って、硬く、ゆっくり仕事をし、後者は素

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