現データサイエンティストやデータアナリストなどのデータ分析関連職に就かれている方に質問させて下さい。 26歳ド文系…

Question

現データサイエンティストやデータアナリストなどのデータ分析関連職に就かれている方に質問させて下さい。

26歳ド文系私大卒社内SEが、データサイエンティストになりたいというのは無謀でしょうか？

コロナ禍になるまで、何の目標を持つこともなく勉強もせず、怠惰な人生を過ごして来ました。
ある事から影響を受けエンジニアたるもの勉強しないとダメだと気付き、毎日のように勉強するようになりました。
勉強していく過程で、機械学習を用いてデータを分析する職を知り、その方面にジョブチェンジしたいなぁと思うようになりました。

ですが、勉強を進めていくと微分や線形代数など、偏差値40ちょいのなんちゃって進学校を卒業した私には初めての出会いが多すぎて、もしかして無謀なのか！？と思い質問させていただきました。

ずらずらと思った事を書いたので、読みにくい文章かも知れませんが、アドバイスいただければと思います。
何卒よろしくお願いします。

Answer 1

無謀とは言いません。
実際、私の所属する会社では20代後半～30歳ぐらいで未経験からデータサイエンティストになっている人が多いです。またその中には文系卒も少なくないです。

データサイエンティストの仕事も色々です。そしてそれらが本当に機械学習の原理的な所まで深く理解していないと出来ないというわけでもないです。
もちろん原理を理解しているに越したことは無いでしょうが、各手法の基本的な仕組みさえ知っているならばとりあえずOKです。
むしろその手法がどういう特徴を持っていて、どういう時に使えて、その出てきた結果をどう解釈すればよいのか、という「使い方」の部分を身に付けている方が役立ちます。
実際に機械学習モデルを作る際は自分でイチから実装することはほぼなくて公開されているパッケージを使うので、あまり怖がり過ぎない方が良いです。

そしていくら機械学習がやりたいと言っても、実はモデルの学習を回す部分は機械学習の工程の中ではほんの一部に過ぎなかったりします。
上記の通り、既成のパッケージを使うのが一般的ですし、それこそ「機械学習」ですから計算中は待ってるだけですからね。
どちらかといえばその機械学習を実行する前、データを集計や可視化して理解し加工するといったタスクが全体の8割9割(場合によってはもっと)を占めています。
ですのでどちらかといえばそちらのスキルを身に付けていた方が役立つという面があります。

まぁ要は、一応「サイエンティスト」とは言っているものの、どちらかといえば実用性を求められている職業だということです。
もちろん一部には企業に所属しながら最先端の研究を行っている人たちもいますが、それはまた一握りの専門家たちの話であって、そうでないデータサイエンティストはとにかく「分析できる」というのが大事ですから、難しい数学に挫折するよりも実際にデータを触る練習を積んだ方が良いと思いますよ。

Answer 2

社内SEを捨ててデータサイエンティストになるのはお勧めしませんね。
データサイエンティストは覚える事が多すぎるので高学歴の努力家しか対応できない分野だと思います。

・大学相当の統計学
・プログラミング（Python）
・クラウド技術
・ドメイン知識
・機械学習
・AI・ディープラーニング
・データエンジニアリング（DB関係）

ここまでやって、凄腕データサイエンティストに論破されたり、給料も大して上がらないという職種です。

Answer 3

Fラン大学かつ数学なんて1Aしかやってこなかったですが国内有数の大手企業でデータサイエンティストも夢じゃなかったので、無謀ではないかと思います。

まずはじめにデータサイエンティストは機械学習のみを扱うものではないですね。統計などを用いて分析を行うこともあれば、グラフなどを活用して分析も行います。そのうちのひとつの道具として機械学習があるに過ぎません。

次に微積分や線形代数ですが理解しておかないと途中で躓くことはあるかもしれないです。既存の機械学習はなぜそのような結果を出したのかという点と最新の論文を理解するのにも必要不可欠です。
まぁ人間、必要となればその時に理解するしかないですしいつか理解出来るかと思いますw