【自己紹介】大手企業データサイエンティスト10年のキャリアと学び｜現場で“使われる”データ活用にこだわる理由

はじめまして、ふみとです。 大手企業でデータサイエンティスト/マーケティングサイエンティストとして10年、100件以上の案件を伴走してきました（30代前半・年収900万円台）。
資格はJDLA E資格 / Advanced Marketer / ビジネス統計スペシャリスト / 統計検定2級 / TOEIC 805。このサイトでは、「現場で使われる」ことに全振りし、学習ロードマップ・スクール比較・実案件の型をコピペ可テンプレ付きで公開しています。まずは私の経歴・価値観・実績・運営ポリシーを、率直に共有します。

なぜ“現場で使われない”分析が生まれるのか

多くのプロジェクトで、良いスコアなのに意思決定に繋がらないという壁に出会いました。理由は概ね3つです。

• スコア志向の落とし穴：Kaggle上位＝現場で役立つ、ではありません。意思決定までの橋が欠けていると採用されません。
• 再現性の欠如：requirements.txtやデータ入手手順がないと、誰も再現できない資産になります。
• 運用未設計：毎週静かに回る仕組み（スケジュール/通知/ダッシュボード）がないと、現場負担が増え定着しません。

10年のキャリアをざっくり年表で

1〜2年目：データ整形と可視化の徹底練習。ExcelからPython（pandas）へ移行し、「正しい集計こそ武器」と実感。
3〜4年目：需要予測/キャンペーン効果を担当。検証設計（リーク防止・時系列CV）の重要性を痛感。
5〜6年目：異常検知と運用自動化へ。誤検知を減らす運用設計（抑止/Runbook）に注力。
7〜8年目：ダッシュボード/レポートの仕組み化（Notebook→PDFテンプレ）。
9〜10年目：チーム設計と教育。要件→実装→納品をテンプレ化して再現性ごと伝承。

現場で使われるための「3つの原則」

1. 意思決定ファースト：誰の・どの判断がどれだけ良くなるかを先に定義。図は推移/寄与/誤差/意思決定フローの4枚が基本。→ [内部リンク：データレポート納品テンプレ]
2. 再現性ファースト：README1画面・requirements・Docker・seed・データ入手手順を明記。ノートブックは結果と説明に限定。→ [内部リンク：Docker超入門]
3. 運用ファースト：cron/Task Scheduler/APScheduler、JSONログ、Slack/メール通知、抑止/デダプ。まずは週1本を静かに回す。→ [内部リンク：自動化：スケジューリングと業務改善の型]

代表プロジェクトと学び（匿名化）

スキルスタックと使用ツール

• 言語/分析：Python（pandas/NumPy/scikit-learn/LightGBM）、SQL、Tableau、Matplotlib/Plotly
• MLOps/環境：Docker、Git/GitHub、VSCode、Jupyter、APScheduler
• 業務知識：小売/EC/広告/製造、CRM、A/Bテスト、需要予測、異常検知、データガバナンス

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼）の表明

• 経験（Experience）：大手企業で10年、100件超の実務。
• 専門性（Expertise）：E資格/Advanced Marketer/ビジネス統計スペシャリスト。
• 権威性（Authoritativeness）：部門横断の教育・レビュー、社外副業での納品経験。
• 信頼（Trust）：最小権限・目的外利用禁止・再現性担保、広告表記の明示。

当サイトで提供している“価値”

• スクール比較：目的/期間/サポートで選べるよう、実務観点で比較。→ [内部リンク：【保存版】Pythonスクール比較完全ガイド]
• ロードマップ：未経験→実務投入までの6ヶ月設計。→ [内部リンク：未経験からデータサイエンティストへ：6ヶ月ロードマップ]
• 実案件テンプレ：要件→実装→レポートの雛形を配布。→ [内部リンク：実案件型ポートフォリオ]

スクール選びの伴走（無料カウンセリング/体験の活用）
「やる/やらないの判断」から受講前準備（PC/時間/数学）まで、失敗コストを下げる導線を提案します。

あなたの状況別の“第一歩”

• 社会人のキャリアチェンジ：まずは週10時間×12週間のテンプレから。
• 副業で稼ぎたい：定例自動化/価格監視/バックアップの3本柱から。
• 在宅で学びたい：子育てと学習の時間設計を。

今日やること（15分）

1. あなたのゴール/制約（時間/PC/数学）を書き出す。
2. 6ヶ月ロードマップか週10h×12週テンプレを選び、1週目に着手。
3. 学習ログをGitHubに残し始める。→ [内部リンク：Git/GitHub入門]

運営ポリシー（透明性と品質）

• データとプライバシー：個人情報は最小限、機微情報は匿名化/ハッシュ化、目的外利用禁止。
• 広告表記：一部記事にアフィリエイトリンクを含みます。比較/レビューは実務観点で中立に記載。
• 更新・訂正：事実誤認/リンク切れは記事末に更新履歴を残して訂正。
• 再現性：誰でも動かせることを目標に、環境定義/データ入手/seedを明記。

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