データ分析界隈にキャリアチェンジしてからを振り返る

#0. この記事の内容#

くま（[@dar_kuma_san](https://twitter.com/dar_kuma_san)）と申します。
ちょうど1年前に、キャリアに関する記事をデータラーニングギルドのAdvent Calendarに投稿しました（「[半導体生産技術者がデータ分析業界に飛び込んでみて感じたこと](https://qiita.com/banquet_kuma/items/7d44d0e777bcc5ac8b67)」）。

今年は、転職後1年間データ分析業務を行ってみて良かった点、良くなかった点を書きたいと思います。データサイエンティストへの転職を考えている方の参考になれば幸いです。

本記事は「[データ分析人材のキャリア（データラーニングギルド） Advent Calendar 20202](https://qiita.com/advent-calendar/2020/data-learning-guild2020)」20日目の記事になります。

#1. 経歴#
昨年も書きましたが、再掲します。
昨年まで、学生時代も含めてコンピュータサイエンスやプログラミングとは無縁の生活を送っていました。

理工系大学院修了（応用物理）⇒
電機メーカーで半導体製品の生産技術職（7年間）⇒
ベンチャー企業で半導体製品の生産技術職（2年間）⇒
<b>データ分析系SES（1年4ヶ月目）今ココ</b>

#2. キャリアチェンジして良かった点#

データ分析業に転職して良かった点を以下に挙げます。
それは、データ分析のスキルが身に付いことだけではありません。

####☆お客様に対する直接業務を経験できた####
これは、キャリアチェンジしたことで得た最も貴重な経験です。
生産技術者時代は製造工程を改善していくという社内向けの仕事がメインでした。
（実際はどんな仕事も、お客様の課題解決を目的としているはずなので、その視点を持つことは必要ですが、、）

お客様から、課題やデータについてヒアリングし、データ分析で解決できる課題か判断、
提案書の作成、データ分析、報告、レポートティング　などを経験しました。

これらお客様と直接関わる仕事は生産技術者時代には経験しておらず、壁にぶち当たりました💦
データ分析のスキルよりもハードルが高いと感じています。資料作成一つを取っても、私が作った資料はお客様目線ではなく、データ分析者目線になっていることが多く、何度も上司から指摘を受けました。

お客様視点で考えるということは、一朝一夕でできることではないので、今後も実務の中で磨いていきたいと思います。関連して、上司におススメされた本を紹介します。

「[ソリューション営業の基本戦略](https://www.amazon.co.jp/dp/B00KANK2UK/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1)」
データ分析でお客様の課題を解決するというビジネスをどう営業していくか？のヒントになります。
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「[経営戦略立案シナリオ](https://www.amazon.co.jp/%E7%B5%8C%E5%96%B6%E6%88%A6%E7%95%A5%E7%AB%8B%E6%A1%88%E3%82%B7%E3%83%8A%E3%83%AA%E3%82%AA-%E4%BD%90%E8%97%A4%E7%BE%A9%E5%85%B8-ebook/dp/B00R141N2M)」
手軽軸、商品軸、密着軸、どの軸で戦うか。戦略を立てる際の参考になります。
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「[ジョブ理論](https://www.amazon.co.jp/dp/B0746JCN8B/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1)」
お客様が片付けたいジョブは何か？を考える際のヒントになります。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/318960/58daad26-1342-4d8a-54db-ed80378ad1d2.png"width=25%>

「[人を動かす](https://www.amazon.co.jp/dp/B01ASX39NS/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1)」
どういう説明、表現にすればお客様に訴求できるか？を考える際のヒントになります。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/318960/46984fdf-22d2-ccb6-7e34-85c2a967c014.png"width=25%>

####☆データ分析力が向上した####
データ分析力と言うと曖昧な表現になるのですが、
「データを観察する⇒仮説検証する⇒提案内容を決める⇒お客様と協議しアクション内容を決める」と言ったフロー（以下の図を参照）が実務で経験でき、分析ストーリーを作る力が向上したと思います。
ストーリー作りには苦しみましたが（今でも苦しい）、当分機械に置き換えられないタスクだと思うので苦しむ価値があると思います（笑）

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/318960/ba7dd657-bd92-6f61-f43d-36e460a93061.png"width=100%>

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####☆プログラミングスキルやTipsが身に付いた####
データ分析においてプログラミングはあくまで手段という位置付けですが、出来るに越したことはないと感じています。しかし、プロダクトの品質を保証できるくらいの実装力は必要ないと思います。

製造プロセスデータの解析では、独特な前処理が必要になることが多いので、一般的なBIツールだと痒い所に手が届かないことが多いです。マニアックな製造業向けBIツールもありますが、データ解析できる人材が多くなければ、PythonやMATLABを使えるようになって、自分で組んだほうがコスト面で有利かと思います（何でもできてしまうので）。

キャリアチェンジしてから実務でPythonを使うようになりました。生産技術者時代に社内SEに依頼していた仕事は今なら自分できできると思います（たとえば、こちらのような自動化⇒「[製造現場向けの自動化ツールをPythonで作る時に留意すること](https://qiita.com/banquet_kuma/items/ab30e69b999c2f451de3)」）

#3. キャリアチェンジして良くなかった点#
良くなかったというか、リスクがある点を書きます。
これはあくまで私がSESという形態で働いていることに起因します。私は未経験から実務経験を積める場としてSES企業に転職しました。ここまでは、比較的順調に経験を積めていると思います。

しかし、これは次の幸運に恵まれたからだと考えています。つまり、たまたまの要因が大きいです💦

✅生産技術者時代のドメイン知識を買われて、案件にアサインされた
✅アサインされた案件で上流から経験させてもらえた
✅常駐先の上司が熱心に指導してくれた

どのような現場でも成長代はあると思いますが、周りを見ていても不確実な要素が多々あります（それを承知で飛び込んだのですが、、）。

#4. 最後に#
リスクはありますが、今のところ総じてキャリアチェンジには後悔していないです。
一方で課題も山積しており、目の前のことで精一杯という状況が続きます😅
来年は、気持ちに余裕をもって取り組んだ内容での進歩を書きたいです（笑）

最後まで読んでいただきありがとうございました。