User's Voice

受講生の声

岡崎 航也 (おかざき かずや)
出身大学/学部/専攻
高崎経済大学 経済学部 経済学科

-アカデミーに入学したきっかけはなんですか?

アカデミーに入学する以前は金融機関で働いておりましたが、より速く、適切に意思決定に繋げられる分析結果を提供できる能力が必要だと考えていました。 若いうちに望ましいデータ環境・分析環境はどのようなものかを知っておこうという考えもあり、分析能力を身につけることができる環境を求めていました。 そんな矢先に、データサイエンスアカデミーの紹介を頂いたことをきっかけに入学を決意しました。

-アカデミーに入って良かったことはなんですか?

今後、長期にわたって時代に必要とされるであろう能力を身に付けさせて頂けたことは非常に嬉しいことであるとともに感謝の気持ちでいっぱいです。 データサイエンスアカデミーは、データサイエンスに必要な能力が体系的にまとめられており、それがカリキュラムに織り込まれているため最短で必要な能力を身につけられたように感じます。 プログラミング言語はしっかりと時間を確保できなかったり、適切な指導が無いと初心者にとってはハードルが大きいものだというイメージを私は持っていました。 しかし、私の場合はデータサイエンスアカデミーでのご指導を受けた事によって、そのハードルを払拭することができたと思います。

-受講で大変な事があれば教えてください

受講当初はExcelとPythonの学習経験しかありませんでしたので、Python,R,SQL,SAS,LINUX,統計,データサイエンスなどそれぞれの内容をキャッチアップすることに苦労しました。 プログラミングに関して特に苦労している点は、分析の前処理の段階でデータ型の違いによるエラーの処理です。データ型に関しては今も悩まされることが多いです。 他には取得するデータに関して、日本のデータはアメリカと比較するとプログラミング言語で扱いにくいデータが多いように感じました。気付いたら海外のデータばかり操作しています。

-現在アカデミーで学んでいることを教えてください

最近はweb上のデータやAPI(Application programming interface)を利用して構造化データを取得し、データベースに蓄積し、分析しやすいように加工を行い、分析を行なうという一連の流れを一通り学習することができました。 分析においては、特に時系列分析に強い興味関心がありましたので、能力を高めることができたように思います。 今後は実務に向けてデータ加工に力点を置いて、学習を進めていきたいと考えています。

-さいごに、将来データサイエンティストになってやりたいことを教えてください

データ分析を通じて、合理的な資金配分をに繋げる事が出来たら嬉しく思います。
資金運用の側面から見た場合、高齢化の進んだ日本では銀行預金への依存が大きく、成長産業への資金が回っていないのではないか
という仮説を立てています。 高齢者世代は病気や寿命長期化など不確定要素があり、若者世代とは消費行動や将来感が大きく異なり、いつでも現金化できるような資産や銀行預金で資産を保有するインセンティブが働くのかも知れません。 一方で、資金調達の側面から見た場合、返済期間が決まった負債性資金による資金調達は企業にとっては積極的な投資に繋げにくい部分があるように感じます。 特に競争の激しい成長産業は永久資本の方が需要されるように感じます。 上記の経済観は仮説でしかありませんが、データの力を活用して実態を正確に把握することを目標にしています。 高齢化社会の中で、成長産業に資金が回るようにするためには適切なデータに基づいた資金配分を行なう必要があると思います。 データサイエンティストとして、データを適切に扱えるようになることで、資金分布の適切化に貢献したいです。

岡崎さんも受けられている受講生プログラムの詳細はこちら