みなさま、こんばんわ🌜
今日の鹿児島は晴れでした🌞
私がデータサイエンスに向いている理由
私は自分でも「データサイエンスにとても向いている」と思っています。
データサイエンスとはざっくり言うと、データを分析することで売り上げを伸ばしたり、損失を少なくしたりして、お客様のビジネスに貢献する事業です。
ただデータを分析するだけではなくて、AIにかけて判明したデータ分析の結果を、お客様に伴走しながらビジネスに落とし込み、実現可能なレベルで実践していくことが重要です💡
決して口に出してはいけない
私の特徴の1つに「問題点が見えやすく、アドバイスをしてしまう」というものがあります。
これはカウンセリングの世界では短所でした😅
公認心理師・臨床心理士を目指してカウンセリングの練習会に参加していたのですが、よく・・・
某さん
問題点を見つけても、アドバイスしないでください。
と怒られていました😅
カウンセリングではクライアント自身に気づいてもらう必要があり、たとえ問題点が明確に見えていても、カウンセラーはそれを指摘してはいけないのです。
※ 障害者支援領域の心理支援では逆に、アドバイスは積極的にするべきとされている場合もある。
同様の現象は「TCネット」のエンパワメント・グループでも指摘されていました。
話を聞いているうちに、対象者がなぜうまくいかないのかがハッキリわかってしまうのですが、決してそれをアドバイスしてはいけないのです😅
こういう事情で、カウンセリングやエンパワメント・グループでは、問題点が非常にクリアに見えていても、決して口外してはいけないという謎ルールの前に、沈黙するしかありませんでした。
問題点を洗い出し、改善する仕事
データサイエンスの仕事は「データを活用して問題点を洗い出し、改善すること」です。
問題点が見えなければ話になりません。
カウンセリングやエンパワメント・グループでは短所にしかならなかった「問題点が見えやすく、アドバイスをしてしまう」という私の特色が、データサイエンスではなくてはならない大きな長所となるのです😃
このことに気づいたとき、「データサイエンスは天職かもしれない」と思いました💡
機械学習エンジニア
そして、私はデータサイエンスに向いているだけではなくて、ITエンジニアの実務経験者でもあり、Pythonの素養もあります。
となれば、データサイエンスチームに機械学習エンジニアとして参画するのも夢ではありません😃✨
なんとなく、私はデータサイエンス領域で機械学習エンジニアとして活躍できるような予感がしています✨
（気のせいかもしれませんけど😅）
最後までお読みいただき、ありがとうございました😄
また来てね～😄👋