統計学研究室RA（大学院修了・求職中） → データサイエンティスト
データサイエンティスト: データを活用してビジネス課題を発見・解決し、統計学・機械学習を駆使して意思決定を支援する専門職。分析から可視化まで一貫して担当する。
完全プランを見る大学院修士課程で統計学を専攻し、実験計画法・回帰分析・ベイズ統計を研究。RとPythonを用いたデータ分析・可視化・仮説検定を日常的に行ってきた。学術論文のデータ解析では、欠損値処理・交絡因子の調整・感度分析なども経験している。一方でビジネスの現場経験は全くなく、「業務上の意思決定を支援する分析」の実務感が欠けている。インターンシップでWeb企業のアナリティクスチームに3ヶ月参加したが、自分の分析がどのようにビジネスKPIに貢献するかを示す「ストーリーテリング」が弱いという指摘を受けた。統計的厳密性を保ちながらビジネスインパクトを最大化できるデータサイエンティストとして活躍するため、ビジネス思考と機械学習応用の力を身につけることを最優先課題と捉えている。
「統計学の確固たる基礎を土台に、ビジネス仮説の設定から施策効果の検証まで一貫して担えるデータサイエンティストになりたい。A/Bテストの設計・分析、予測モデルの実装、因果推論を組み合わせて、意思決定の質を高める分析を提供することを目標としている。」
緒方 勇樹さん本人の学習設計の語り
「データ分析の力」でビジネスにおける因果推論の重要性と実践方法を体系化し、統計学の理論とビジネス応用の架け橋を作る。次に「A/Bテスト実践ガイド」で仮説検定を施策評価に応用する手法を習得し、インターン時の課題だったビジネスインパクトの定量化を身につける。「イシューからはじめよ」でビジネス課題の設定と分析の優先順位付けを学んだ後、第2フェーズでAIの全体像とデータ活用の組織論を学び、サイエンスとビジネスを繋ぐコミュニケーション力を磨く。
現在のスキル水準とデータサイエンティストに必要な水準を並べ、何を伸ばすべきかを可視化しています。
迷ったらこの順番で読むのが推奨。基礎 → 実践 → 視座を上げる、という流れで構成されています。
なぜこの本か
統計学の知識を持ちながらビジネス因果推論へ応用する方法を学ぶ最良の入口。相関と因果の違いをビジネス文脈で明快に解説しており、学術研究とビジネス分析の橋渡しができる。
なぜこの本か
仮説検定の知識をA/Bテストとして製品改善に応用する実践的な方法論を習得できる。インターン時に指摘された「ビジネスインパクトの定量化」を克服するための直接的な一冊。
なぜこの本か
分析を始める前の「問いの設定」こそが価値を左右するという考え方を体系化した必読書。統計の正確さより先にイシューの質を高める思考法を習得できる。
因果推論のビジネス応用、A/Bテスト設計と分析、イシュー設定とデータ分析の優先順位付け
機械学習の全体像と実務応用、データ分析人材の役割理解、データドリブンな意思決定文化の体得
このキャリア遷移を目指す緒方 勇樹さんが活用を検討しやすい転職サービスをまとめました。
新卒・第二新卒のデータサイエンティスト採用枠が充実しており、統計学バックグラウンドを持つ未経験者のキャリア構築支援に強い
※ サービス選びの参考情報。利用は各自の判断で。
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同じ職種・近いレベル感を目指す他のペルソナです。学習プランや読む順番のバリエーションとして参考にしてください。
緒方 勇樹さんの学習プランは「データサイエンティスト」を目指す一例です。 職種全体のロードマップ・必要スキル・代表的な書籍は専用ページで体系的に確認できます。
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