入社500日目のインターン生が考える『データサイエンティスト』

こんにちは、Azit入社500日目のはまTです。

Azitは主に『CREW』と言うドライブシェアアプリの運営をしている会社です。

そんな中、私はBIチームに所属し、データ分析を主に担当しております。

* BI (Business Intelligence) の定義については、こちらをご覧ください

長期インターンを通して、自分にどのような変化があったのかを「データサイエンティストとは何か」という問いとともに追っていきます。

Azitでの長期インターンのイメージを掴んでもらえれば嬉しいです。

1 : 入社0日目「21世紀で最もセクシーな職業」

2 : 入社10日目「考えられるほど自分は偉くない」

3: 入社60日目「どうやら、色んなタイプがあるらしい」

4: 入社150日目「考えられるほど自分は偉くない (n=2)」

5: 入社300日目「自分は、ビジネス課題解決型に近いかもしれない」

6: 入社500日目「ユーザーに価値を届けられるジェネラリスト」

7: 長期インターンを経ての変化まとめ

1. 入社0日目

この時点でのデータサイエンティストとは何かに対する所感

「データを使う職業。高給料。21世紀で最もセクシーな職業」

2017年4月株式会社Azitに入社しました。https://azit.co.jp/

入社のきっかけはしゃぶしゃぶです。

画像引用元 : https://kiku3.jp/archives/3845

南北線六本木一丁目駅から直通の建物の中にある、四季七草というお店で社員の方としゃぶしゃぶランチを食べました。

このランチの建て付けは「オススメの本を教えてください」というものでした。

from 社員の方

僕個人としては、この建て付けとは別に「社員の方と仲良くなって、インターンとかできたらな」という漠然とした思いを抱えて、ランチに向かいました。

当時僕は、確率思考の戦略論という本が大好きで ( 今でも好きです ) 、「世の中って数式である程度表せるのか。データってなんて面白いんだ。データこそ正義だ」という、データに完全に魅せられた学生でした。そして、そのランチの1ヶ月ほど前に、自分が事業計画書からプレゼンまで全ての書類を作り切ったビジコンで賞を取ったことから、ほんの少し自信をつけていた、学生でした。

しかし....... その自信は一瞬にして消え去りました。

ランチで具体的に何を話したのかは覚えていないのですが、とにかく自分の実力不足を痛感したのは間違い無いです。

「圧倒的に自分より上のこの人たちからなら色々学べそう」

そんな気がし、ランチ後社員に連れられるままオフィスへ。

そして、その日にインターンやること決定。( いつの間にか始まりました )

このような入社0日目を過ごしました。

2. 入社10日目

この時点でのデータサイエンティストとは何かに対する所感

「んなもん考えるほど自分は偉くない」

入社日から10日ほど経って、GWを迎えました。

入社後は代表の方から、課題図書をいただき、それをひたすら読んでました。

その課題図書を入社10日目程でようやく読み終え、それを報告すると、「BI」という怪しそうなチームのミーティングに呼ばれ、

サービスの概要
OKR、KPIという概念
サービスの具体的な指標

に関する説明を聞きました。

全く知らないことだらけで、とにかくそれを覚えるのに頭が精一杯でした。

さらに、当時、全くコーディングの経験がなく、1から勉強する必要がありました。

当時は、わけわからず、言葉の定義を覚えるのにGWの全ての時間を費やしました。

家族との旅行・友達との遊ぶ予定を全てキャンセルしました。( それくらい、焦りがありました )

3. 入社60日目

この時点でのデータサイエンティストとは何かに対する所感

「色んなタイプがいるらしい。自分は何タイプだろう。よく分からない。」

入社10日目以降継続して、SQL( MySQLとStandardSQL ) を書き続けました。( SQLとはデータベースを整理・操作するための言語のことです)

社員の方からも、「コードが読みやすくなった」という言葉をいただけるくらいには、SQLを書けるようになりました。

そして、データ集計というものは今後もやっていきたいなという思いも芽生えました。

入社60日目頃まで、僕はSQLを書けることになることを短期目標にしていたので、それを達成し ( 自分では納得のいかない部分があったが、社員の方に上のようなことを言っていただいたので、それを一旦受け入れた ) 、次に何を目標にすべきか、自分の中で決める必要が出てきました。

自分の中で色々考える前に、

入社0日目の衝撃をいまだに引きずっていた入社60日目の僕は、Azitに限らず、wantedly主催のイベント等に参加し、色々な企業の方と、話をしました。

どの方と話すときも

今僕はAzitというインターン先で、サービス成長をさせるために、データ分析を行っていて、武器としてはSQLを用いている。
SQL書ける人材は、どれくらい価値があるのか ?
そして、データ分析に携わる者として、SQLの後に勉強しなきゃいけないことは何かあるか ?

といった質問をしました。

質問の返答結果は、

SQLだけ書ける人なんかうちの企業にはいらない
あなたがやっているのはデータ分析の中の「集計」という一つのプロセスに過ぎない
あなたはDBからデータを引っ張ってくるためのSQLが書けるようになっただけ。DB設計に関する知識は持っていないと見える
簡単なSQLならうちの社員、ほぼ全員書けるよ

といったものでした。

当時、SQLを書けるようになったことに少し自信を持っていた僕には衝撃的でした。

そして、色々な方とお話をするうちに、どうやらデータサイエンティストという職業は、

「データ分析の目的」によって、異なった業務をするような職業であるということに気がつきました。

4. 入社150日目

この時点でのデータサイエンティストとは何かに対する所感

「んなもん考えるほど自分は偉くない」

入社60日目以降、自分は以下の2点を意識して、Azitの業務および自学習を進めました。

1. SQLを書ける状態を維持する2. 新しい技術取得をし続けるAzitでは、Tableauという、データのビジュアライゼーションに適したツールを用いて、SQLで抽出した結果の可視化を新しく始めました。入社60日目 ~ 入社150日目はTableauに慣れるのに時間の大半を費やしました。LOD表現、表計算に慣れるのに時間がかかりました。そして、Tableauを勉強している傍、Pythonの勉強を始めました。東大人工知能学生開発団体HAIT という団体の1期生に参加し、そこで提供された教材を中心に勉強しました。朝起きたら、学校の課題をやり、学校の授業が終わったら、Azitオフィスに行き、オフィスから帰宅後はPythonの学習を行うという生活を送りました。技術取得に時間をかけました。

Pythonで、「データのクリーニングをし、モデルを作成し、予測をする」というフローをkaggleのtutorialコンペおよび、mercariの価格予想コンペを通じて一通り経験した頃から、Azitの業務でもSQLやTableauだと出しづらい指標を、Pythonで出すようになりました。TableauやPythonに慣れてくると、できる範囲が広がった結果、業務のできる範囲が広くなり、今まではあまり任される事のなかった、重要な指標を集計するようになりました。

5. 入社300日目

この時点でのデータサイエンティストとは何かに対する所感

「自分は、ビジネス課題解決型に近いかもしれない」

入社してから300日目の頃、サービスの急成長に伴い、自分のタスクが急激に増えてきました。しかし、社内でのBIチームでクエリをかくのはほぼ1人。今まで通りの生活スタイルだと、タスクの量が一向に増えるので、技術取得の時間はどうしても減ってしまいます。そこで僕は閃きました。

実験データの処理を全部Pythonでやれば、めちゃくちゃ効率的ではないかと。今まで「学校と業務は別」という意識だったのですが、これを機に、「技術取得のために使えるものは使い倒せ」という意識に変わりました。これに気づいてからは実験データの処理を全部Pythonでやりました。幸いにも自分は応用物理学科で、どの実験も、実験でデータを取得し、

そのデータから、どういった物理法則が確かめられるのか。
文献値との誤差はどれくらいなのかといったことを

必ずする必要がありました。そして、Pythonができない教授に対して、モデルを説明する際は、自分のコードを教授に対して解説するといったことをしました。これにより、Pythonでコードを書き、そのコードを人に説明することにだいぶ慣れました。ただ、学習を効率化したとはいえ、タスク量が増えるにつれて、技術取得の勉強時間が減るのは避けられませんでした。そこで、僕が次にとったのは「スピードにこだわる」というものです。当たり前ですが、あるタスクがあって、それを早く終わらせるほど、勉強時間が確保できます。その早く終わらせる手法として、僕はストップウォッチを使いました。

ストップウォッチを使うことで、時間を意識して、以前よりも、業務に取り組むようになったとともに、自分が単位時間内にどれくらいのタスクをこなせるかが分かるようになって来ました。これにより、タスクを振られた段階で、自分がどのくらいの時間でそのタスクを終わらせられるかを把握することができ、それによって、自分の生活習慣を管理しやすくなりました。

このように生活習慣を変え、慣れてきたタイミングで、自分のキャリアについて考えました。Azitの社員の方にデータサイエンティスト(データエンジニア)を紹介してもらい、その人とランチして自分のキャリアをフィードバックいただきながら練っていきました。結論として、コンサル的な立場(分析案件をもらい、その案件をこなしたら終わり ) ではなく、「事業側に立ち、ユーザーに価値を届けるために、あらゆることをする」というのが自分のやりたいことだと確信しました。

6. 入社500日目

この時点でのデータサイエンティストとは何かに対する所感

「ユーザーに価値を届けられるジェネラリスト」

今年の春ごろから(入社300日目程度経った頃から)「ユーザーに価値を届ける。笑顔を届ける」ということをミッションに、日々過ごしています。問題定義 -> データの分析基盤設計 -> データのモデリングのステップは、一通り簡単なものですが経験できたので、今はその先にある「アプリの実装」に取り組んでいます。