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4月に何もわからない状態でデータ分析の部署にやってきて、「データ分析の案件にアサインされたらどう動けばよいのか」を自分なりに考え、プロセスマイニングプラットフォーム「Celonis」を使用する案件で半年やってきました。半年間の目に見える成果の1つとしてCelonisのValue Realization Expert合格があります。
資格を取るだけなら公式e-learningを受講すれば良いのですが、自分はデータ分析の部署できちんと戦力になりたかったので、まずは「自称データサイエンティストの卵」を名乗れるよう、勉強をしてみました。もちろん案件でもすぐに力を発揮できるように、案件で使用する「Celonis」を優先的に勉強しながらも、データ分析の基礎知識をつける勉強を並行で進めていました。
その備忘録として、有料の勉強をした際は金額も併せて書いてありますので、データサイエンス人財を自社で育成したい方や、自分自身が勉強を始めたいという方の参考になれば幸いです。
保有資格：基本情報、Oracle Java Silver、AWS Cloud Practitioner、Azure Fundamentalsなど。
運用保守を3年やり開発経験なし。今年4年目になり、データ分析の部署へ異動。データ分析や統計学のことは何も知らない。大学で経営学を学んでいたため、ビジネスの基本的な知識はある。
・Progateと100本ノックでSQLを復習
運用保守案件では、SQLを読む機会はあっても書くことはほとんどありませんでした。
よってSQLを書く機会は新人研修ぶりなので、Progateに1,078円課金して、1ヵ月集中でSQL復習を終えました。
・Alteryx公式トレーニング受講 → 案件で実際に有償版を使う
これによってデータ型を気にするとか、SQLを書きやすい綺麗なデータを作るという意識ができました。
・Celonis Academyを受講しまくる → 案件で実際に有償版を使う
後述する資格試験もCelonis Academyというe-learningプラットフォームで受験するのですが、その資格用のトレーニングトラックを除いても、30個以上のトレーニングトラックを受講しました。
これによって、データ分析PJの進め方などが分かり案件作業との相乗効果がありました。
1つのトレーニングトラックにかかる時間は10分程度のものから3時間程度のものもあり、総勉強時間の算出が難しいですが、20時間くらいは勉強したと思います。
※実際に手を動かせる環境がない人は、無償プランを使ってみてくださいね！こちらは無償環境を利用し始めるための記事ですが、現在はリニューアルされ、利用申し込みページの見た目が異なっています（記事のリンクからでも最新の申し込みページに遷移します）。
・「データビジュアライゼーションの教科書」（2,400円+税）
Celonisの強みはプロセスの可視化ができることですが、一般的なグラフを作成する機能もあるため、見やすいダッシュボードを作成するために参考にしました。
・社会人のためのデータサイエンス演習（10・11月）
総務省統計局から提供される無料のオンライン講座です。いつでも受講できるわけではなく開講期間が決まっているので、総務省統計局のHPから年間スケジュールを確認するのが良いです。
案件を通じて体で覚えてきたピースが、基礎知識を身に着けることでパズルのように組み合わさり、理解が深まった感覚がしました。（案件の会話で「この差は本当に意味のある差なのか？」と言っていたことに、統計学で「有意差」という名前がついていたことを知るなど）
こちらは修了証です。最終試験では残念ながら1問間違えて、得点率97%でした。
修了証自体は、得点率60%以上でスケジュール通りに講座を終えた人が受け取ることができます。
Celonis Value Realization Expert に合格しました。
Celonis Value Realization Expert とは、Celonisを利用するお客様に対して、ビジネス価値の実現と最大化を提供するために、お客様のビジネスに焦点を当ててデータ分析プロジェクトを遂行する専門家であるという資格です。
…公式説明文を日本語訳するとこうなるのですが、要するに、SQLをゴリゴリ書いてテクニカルな部分を担当するというよりは、データ分析プロジェクトをマネジメントし、お客様がデータドリブンな組織に変化していくことも含めて実行支援可能ですという資格です。
こちらの資格のために勉強した時間も20時間くらいだと思います。土日もひたすら勉強していました。
～以下、勉強方法～
資格勉強用のトレーニングトラックは日本語対応していないものも多かったのですが、何故かChrome拡張機能で翻訳できない（画像の中の文字のような状態）だったので、自分は深く理解するために電子辞書片手に勉強しました。
資格試験は日本語受験も選択できますが、英語で勉強した量が多く、独特の単語表現などがあったので英語で受験することにしました。
試験は拡張機能で翻訳することが出来ましたが、翻訳精度が低く悲惨なことになるので、翻訳オンオフを切り替えながら試験を受けました。具体的には、日本語訳して問題文の意味を把握した後、英語に戻してもう一度読み、出題ニュアンスを確認するというやり方です。選択肢は必ず英語から選びました。
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結果、1回受験費用を払うと2回の受験資格が与えられるのですが、1回で合格することが出来ました。600米ドルの受験費用は会社が負担してくれました！
※ Value Realization Expertを構成する4つのサブ資格に合格することでこの資格に認定されるので、正確に言うと資格試験を4種類受けて、4つとも1回で合格したという意味です。
Value Realization Expert はその名の通り「価値を実現するエキスパート」なので、あまりデータ分析のテクニカルな部分を問われた訳ではありませんが、何かを暗記すれば合格できるわけではなく、「データ分析に対して〇〇な要望を持つ顧客に対してはどんな対応が必要か」といった実用的な回答を求められます。
2022年上半期は他にも、土日を使ってアクセラレータプログラムに参加してビジネス系の勉強をしていたので、データサイエンスに関してここまで勉強できたことについては自分を褒めたいと思っています。
しかし、データサイエンティストへの道のりはまだまだ遠い！です！
下半期は苦手な数学と向き合って統計検定を取得したり、G検定など機械学習に関する勉強をしたり、Googleのデータ アナリティクス プロフェッショナル認定プログラムを受講したり…という予定でパンパンです。（あと、もう1つのアクセラレータプログラム…。）
学べば学ぶほど、自分に足りないスキルに気が付いてしまうので、冒頭に書いた「データサイエンティストの卵を名乗る」ということがいつまでも出来ない気がします。頑張ったとは思いつつ、本当に卵を名乗ってよいかの客観性には疑問が残っているということですね。
ということで、いつか胸を張って「データサイエンティストです」と言えるようになるための、初動備忘録でした！
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