こんにちは、Njeri（ジェリ）さん。Le Wagonに入学する前は何をしていたのですか？
化学工学の学位を取得して卒業した後、数年間、まだ小さく行政の手が行き届いていない高校で物理科学の教鞭をとりました。その後、ミシュランに入社し、プロセスを最適化するエンジニアとしてキャリアをスタートさせ、2年後には管理職に転身しました。次に、確かなエンジニアリングとマネジメントのバックグラウンドを持っていた私は、米国最大のホームセンターであるホームデポで次の仕事に就きました。そこで5年間、リーンとシックスシグマのツールを使ってプロセスとプロジェクト管理の効率化に取り組みました。
2020年の初めに家族が日本に引っ越してきたとき、同じような仕事を探すのに苦労しました。私は自分の市場価値をより高めるためのスキルを探し始め、その結果Pythonに行き当たりました。調べていくうちに、Pythonにより魅力を感じるようになり、これを学びたい！と思うようになりました。Pythonをスキルとして身に付け、仕事に活かすまでのプログラムを探して流中で、Le Wagonの
データサイエンスコース を見つけたのです！
データサイエンスコースはどんなところが良かったですか？ 私が本当に気に入っていることの一つは、講義を受けるだけではなく、実際にやってみること、つまり実践により多くの時間が割かれている点です。ただ授業を見るだけではなく、その知識を実践し、本当の課題を解決することで、自分のスキルとして培われるのです。また、私の同級生はみんな熱心で、お互いに助け合い、高め合うことができました。こうしたハイレベルな仲間たちがいることも
Le Wagon の魅力の一つだと思います。
それに加えて、素晴らしい先生方の辛抱強い指導にも感謝しています。彼らは現場で多くの経験を積んできたことは明白ですが、その卓越した知識を要素分解してわかりやすく丁寧に説明してくれます。
このコースの中で一番好きな週はデータエンジニアリングで、モデルやデータ分析を他の人が使える製品に変える方法を学びました。
現在では、カリキュラムの最後、データサイエンスのプロジェクトの週に入っていて、これはLe Wagonのブートキャンプの中で最も実践的な部分です。各チームがデータサイエンスのプロジェクトに取り組んでいますが、私たちのチームは、ミュージシャン向けの製品を開発しています。ユーザーが曲やミュージックビデオへのリンクを入力すると、音声を分析して仕分けることで、ボーカルやピアノ、その他の楽器をそれぞれ別々に独立した状態で聴くことができるようになります。
数学のバックグラウンドがない人にとって、データサイエンスを学ぶのは大変でしたか？
数学は怖いと言う人もいますが、私にとっては数学よりも美術や歴史の方がずっと苦手で近寄りがたいです（笑）。数学の場合、自分の答えを検証したり、方法を何度も繰り返したりすることができます。それが文系の科目ではできないんですよね...。
ブートキャンプを卒業した後は何をする予定ですか？ Njeriさんは、Le Wagonの卒業生だけが参加するCodewarsで決勝に進出しました。 私の夢は、機械学習、ディープラーニング、AIに特化した会社でプロダクトマネジメントの仕事をすることです。私はプロジェクトに費やす時間をとても楽しんでいます。また、人とプロジェクト管理のバックグラウンドをプロジェクトに活かすこともできます。
データサイエンスに興味のある女性にお勧めできることはありますか？
私はアメリカで男性優位の分野で働いた経験があるので、女性だからという理由で、自分の能力を疑われないように気をつけています。最初は男性からの威圧的な雰囲気を感じるかもしれませんが、プロとして成長していくうちに彼らからも信頼を得られるようになります。
データを処理したり、分析して他の人に伝えたりするスキルを持っていることは、どんな場面でも価値があることです。今は、独学で学べるリソースやプログラムがたくさんあります。そうしたものを活用して、自分の興味が本物であることを確認したら、
Le Wagonのブートキャンプ のようなコースに登録して、自分のスキルを証明する実績になる経験を積みましょう。
Njeriさん、お時間ありがとうございました！就職活動頑張ってください！
はい、ありがとうございます。ただ、日本のビジネスの世界で舵の取り方を学ぶのが私にとって次の課題です。おそらく、数学よりももっと難しいですよ。(笑)
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