データサイエンティストからプロジェクトマネージャーへ
データサイエンティストからプロジェクトマネージャーへ
久々の投稿です。
12月末にて現在の職場を辞めて、2019年1月から別の会社にアサインします。
35歳からプログラムを覚えて主にビックデータ領域で働いて来ました。
気づきましたら、分析よりもデータエンジニアのポジションが強く、
インフラまわりの仕事が多かったのですが、これをきっかけに、マネジメント的な
業務を増やして行こうと思います。
約3年間やってきた中で、データサイエンティスト業務に携わってきました。
大きく得てきたこととしては、
・生のビックデータの処理をできた。
・ローンチからテーブル設計から可視化して商品化できた。
・データ利用をしたバリューを提供できた。
です。
・生のビックデータの処理をできた。
とあるロボットのデータ分析を製品ローンチから携わせていただくことができました。
リリースまでに短い間に各部署の調整によりデータの型などバタバタする中で結局最後の最後まで、スケジュールが遅れるログの仕様の中で、実際のログを見ながら処理をしていく業務をすることができました。
教科書にはない対応や、冗長性をもたせて設計などの重要性を学べました。
・ローンチからテーブル設計から可視化して商品化できた。
実質ほぼ私手動で分析のテーブル設計から処理プロセス、BIツールを利用しての可視化などを手がけることができました。
データに価値を持たせる（持ってもらう）ために可視化は最も簡単かつわかりやるい形です。
・データ利用をしたバリューを提供できた。
データは集めてもそれだけでは価値がありません。
データから何らかの価値を見出すには必要な人に必要な加工（分析）をする必要があります。今回はログから、エラー原因の抽出などをロボット開発の方と週1日のMTGを持ちながら進めることができました。地味な部分もありましたが、ビックデータを活用して製品開発にフィードバックするという業務ができたことは大きな成果でした。
と経験し、次のステップに移ります。
プロジェクトマネジメントできないと誰も幸せになれない。
別途いくつかのプロジェクトにデータサイエンティストとして参加させていただきましたが、うまく行かなかった経験もあります。
1つは、システム開発経験のあるプロジェクトマネージャーの元でのデータ分析プロジェクト。短期でしたが、全く成果を残せずに終わりました。
理由としては、プロジェクトマネージャーのマネジメント思想です。
おそらく、システム開発で有能なプロジェクトマネージャーだったとしても、データ分析はうまくいきません。
それは、手戻りが多く納期通りに成果を出せない分析業務の特徴をいかに顧客に説明できるかです。
これが今までのような思想で仕事をするとだいたい失敗します。（長くなりそうなので別途書きます）
という経験を元にデータ分析を正しくマネジメントする必要があると感じ、今回新しくマネージャーの職にチャレンジします。
今まではアウトプットが少なかったですが、これからは増やして行きたいかと思います。
Tableau Data DayOut行ってきたよ～。
久々の投稿。
今の職場入ってから、Tableau作成がだいぶ多くなってきて、
いろんなリサーチ業務が多かったので、勉強がてら行ってきました。
新しい、10.5の機能が思った以上に便利だったので早速使おうと思いました。
あと、英語多くてそろそろボトルネックだな～と感じることが多かったので、
次の勉強候補として復活させたいです。
AWS入門講座
環境になれず苦戦中な主です。
さて、正直な所やることがないのと、
環境適合できないので本来は興味ないんですが、
AWSを勉強し始めました。
いや〜、ネットワークとかインフラ周りやるハメになるとは。
絞りに絞って「分析」に特化して行きてくつもりでしたが、
やはり最低限は必要なようで、簡単なサーバ知識を兼ねて勉強します。
やっぱり、動画コンテンツはいいですな〜。
Udemy含めて勉強し易いです。
ドットインストールでASW講座受けています。
http://dotinstall.com/lessons/basic_aws
やっぱり実践が一番ですな。
やっと、インスタンスとか意味が少しわかって来ました。
今月は基礎学習します。
久々過ぎて・・・。近況軽くと方向性の確認
久々なので近況と今後の方向性。
6月も半ばです。
実は、ゲーム会社から現在電機メーカー系通信会社に移りました。
ゲーム会社は少しマンネリ化したのと、
そろそろ自分でいろいろやるのは厳しいな〜と思い、
思い切って転職しました。
今回は通信系なのでIOTとかそちら周りです。
まぁ、あと一番大きかったのが報酬面で
今回は委託契約なのでほどほどたっぷりです。
年ベースで4桁行かないぐらいなので、普通のフリーランス単価
ぐらいになりましたでしょうか？
正直いうと、34歳からIT業界に入って綱渡りでやってきたのですが、
景気もあってこれだけの金額もらえるのはまぁ、ボジション得という
感じですかね（笑）
別件でもっと高い案件もあったのですが、あまりもらいすぎると
プレッシャーが高くなるのでこの辺にしつつ、次のステップに進みたいと思います。
データサイエンティスト講座ももうすぐ終わり。
久々のブログ。
結構遊び混んでいたり、体調不良でなかなか進みませんでしたが、なんとか
11月目標の講座が終わりそう。
【世界で2万人が受講】実践 Python データサイエンス | Udemy
だいぶ、pythonについても、学習が深まったし、
実際にデータを使ってpandasとかに入れてみた。
やっぱり講義だけじゃなくて、実践やるとできないことが多くて、
勉強になる。
前回初めて、cannpasの勉強会に参加しました。
いい刺激になりましたので、今後も参加していきたいな～と思います。
今それもあって、進めているのが、
DeepLearingです。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
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幾つかの勉強会に参加する予定。
ニューラルネットワークとか意外と簡単でわかりやすいです。
こちらも、まとめ次第ブログにアップしようと思います。
さておき、課題は数学の勉強が進まないこと・・・。
勉強会立ち上げようかな～。
現状チェック 基礎分析をpythonで
久々のブログ。
なんかバタバタだったんですよね～。
仕事は暇なんですけど・・・。
週末は、ちゃんと頑張っていました。
だいぶいい感じで、講義も進みUdemyの講座は、
残すは基礎分析のみ。
だいぶ仕事も暇なのでpythonつかって解析やろうフェーズに来ました。
やっぱりやってみると面倒で、pandasとか実際に使おうとなると
調べながらですね。
＃累積売上とかfor分とDataFrameの扱いがいまいちわからない。
＃一度リストに突っ込んでから、使うという方法しかないのか（笑）
とりあえず、統計解析じゃないけど、期間的なデータ解析をやろうと思います。
デシル分析とかRFMとかそれはそれで大切ですし、
高度な物は結局伝えるのが大変でそれよりも、基本なので・・・。
このペースだと目標まで1年ぐらいかかるかな～。
年内ぐらいに基礎分析ができるようにして、年明けぐらいから
重回帰あたりを使ったレポートを作ろうと思う。
さておき、数学が進まない。
