【データアナリストになるまでの記録#002】職種研究
昨日、今日と子どもの体調不良が続き、日中思うように動けずもどかしい限りです。
この辺りも技術職に戻るなら慣れていかねば。
日々更新される最新情報や経済動向のキャッチアップと通常業務、プラス家庭の諸々。
たとえフルリモート・フルフレックスが叶ったとしても、管理するのは自分。
家族との協力体制も整えつつ、基準を定めてしっかり運用する覚悟が必要です。
昨日・今日は、”データサイエンティスト”になるとは言っても、いまいち業務内容の把握が曖昧でぼんやりしているので、解像度を上げていきます。
職種研究ですね。
現在のイメージ
課題把握
必要な数値データの取得
前処理、分析
解決案の提案、実行
それぞれ具体的に何を行うのか、手法に何を用いるのか、キーワードを集めていきます。
大学にデータサイエンス領域の学科ができたのが、2017年頃とのこと。
私が10代の頃は、情報学科（コース）やロボット工学などがそれにあたったのでしょうか。
昨今のDX人材不足、ビックデータ活用・AIの普及、リスキリングの流れによって、今は無料で学べる教材が豊富にあり大変ありがたい限りですね。
まずはIT用語の理解とSQL・Pythonの学習が必要そうです。
専門会社だと未経験応募も可能で入社後研修でデータサイエンスのスキルを習得するパターンもあるようです。
間口はそこまで狭くは無さそうかな。