マイナビの秋冬インターン体験記(データサイエンティスト)_No.20172

賃貸事業において、ユーザごとにおすすめを知らせるために導入したモデルを継続するべきかを判断するためのデータ分析

1日目と2日目はデータ分析を行うグループワークを行った。3日目はグループワークに加え、社員との座談会が設けられた。

12月の座談会に招待された。また、複数回の面談に招待された。

もともとの予想通りの業務内容であり、期待していた通りであったため、変化はなかった

12月の座談会に招待された。また、複数回の面談に招待された。

グループワークに取り組んだ学生には修士の学生もいれば、学部生もおり、学位に応じて、レベルが異なっていた。

普通に明るかった

どのように働いているかを映像で確認することができたため。リモートワークの導入や私服出勤など、働き方が柔軟だった。

普段から行っている単純なモデル構築と分析で終わってしまったため、スキルアップは特になかった。

3日間と短期であり、データサイエンティストとしての分析を行うには短かったと思う。実際、社員の人は分析期間を1~2週間設けていた。

データサイエンスには経験が必要であるということ。課題やデータフレームに応じて、分析方法を考える必要がある。それらを限定された期間の中で取捨選択し、実装することには慣れておく必要がある。慣れることの一番の近道はデータサイエンスの経験を積んでおくことだと感じた。

これまでの経験を生かしてどのようにインターンで生かせるかを具体的に考える必要がある。そのため、データサイエンティストに必要な技術はどのようなものがあり、それらを現時点でどの程度習得しているかを言語化できるようにしておく。