「データサイエンティストってかっこ良さそう」

　当時大学1年生だった私は、なんとなくデータサイエンティストに惹かれていました。「デジタル人材不足！」「データサイエンティストが人気職種ランキング上位！」みたいな記事にまんまと釣られたわけです。大学入学までプログラミングに全く触れてこなかったので、少しずつ独学で学んでいました。
　書籍や動画などでpythonや機械学習について学んでいたのですが、いくら勉強しても身についた気がせず、モチベ的にも辛かったこともありました。
　そんな中、大学2年生の春頃にDSチーム(現：東進総研)のチーム発足&人員募集のお知らせがあり、実務で力をつけたいと思っていた私は飛びつくように応募しました。

「え、データサイエンスってこんなに考えること多いのか」

　気合十分でチームに加わったのですが、入ってすぐにデータ分析を実務で行うことの大変さを痛感しました。データ分析と一口に言っても、「現状把握・課題特定・データ収集・データ分析・報告資料作り」という流れがあるんですね。今まで自分が行ってきたのはこの中のデータ分析の部分(セグメントごとの集計やクラスタリング、予測など)だったということに気づきました。
　データサイエンスの知識だけじゃ足りないということに気づいた私は、そこからビジネスに関する知識やデータエンジニアリングに関する知識を蓄えていきました。学んだことをすぐ実践で応用できるという点で、早いスピードで成長できたと思います。

「多様なバックグラウンドをもつメンバー」

　東進総研において特筆すべきはメンバーのバックグラウンドの豊富さにあると思います。事業企画やマーケティングといったビジネスチックなところから社会調査や教育心理、データサイエンスといった専門的なスキルをもつ方、デザインといったクリエイティビティがある方など、とてもバラエティに富んでいます。こうした環境の中で、「自分にはできないけどこの人ならなんとかしてくれそう」「このスキル組み合わせれば良いものできるんじゃないか」など、一人の環境では絶対に経験できないようなことが経験できます。

「ビジネス・データサイエンス・データエンジニアリング」

　データサイエンティストに求められる力として、「ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力」の3つがよく取り上げられます。これらの力をもっと伸ばしていき、東進総研のさらなる発展に貢献していければと考えています。IT人材、データ人材の不足が嘆かれる中、みなさんとぜひ一緒にこの価値あるスキルを高めていきましょう！