「データ分析？Python？そんなの理系の人がやることでしょ？」

3ヶ月前の私はまさにこう思っていました。文系出身、営業職7年目。ExcelのVLOOKUPすら怪しいレベルの私が、今ではBigQueryで数億レコードのデータを分析し、機械学習モデルを構築しているなんて、誰が信じるでしょうか。

転職活動で50社以上に落ち続け、「スキルがない」「市場価値が低い」と言われ続けた私が、DataScience BootCampを受講してわずか4ヶ月で年収800万円のデータサイエンティストに転職できたその全貌を、包み隠さずお伝えします。

なぜDataScience BootCampを選んだのか？正直な理由

実は最初、私は大手のプログラミングスクール3社を検討していました。しかし、どこも同じような謳い文句ばかり。「未経験から3ヶ月でエンジニアに！」「転職保証付き！」…正直、胡散臭さしか感じませんでした。

そんな中、DataScience BootCampのページで目に飛び込んできたのは「外部講師は一切使っていません」という一文。他のスクールでは「現役エンジニアが教えます！」と謳いながら、実際は大学生のアルバイトが教えているという話をよく聞いていたので、これは大きな決め手になりました。

受講前の私の悲惨な状況

営業職として7年間働いてきましたが、正直限界を感じていました。毎日の飛び込み営業、ノルマに追われる日々、そして何より「このまま40歳、50歳になったとき、自分に何が残るのか？」という不安が常に付きまとっていました。

転職活動を始めても、面接官から返ってくるのは同じような言葉ばかり。

  • 「営業経験だけでは…」
  • 「専門スキルがないと厳しいですね」
  • 「年齢的にもポテンシャル採用は難しい」

特に印象的だったのは、ある企業の面接官に言われた一言。「データも読めない営業マンに、これからの時代で生き残る場所はない」。この言葉が、私の人生を変える転機となりました。

15週間の地獄と天国｜実際のカリキュラム体験記

Week 1-2: 基礎学習の罠

最初の2週間は正直、楽勝だと思っていました。ビジネス用語の理解、KPIやKGIの説明…営業経験があった私には既に知っている内容ばかり。「これで98万円？ボッタクリじゃない？」と内心思っていたのも事実です。

しかし、Week2の後半から状況は一変します。GCPの環境構築で早くも挫折しかけました。「クラウド？Shell？Git？」聞いたこともない単語の連続。YouTubeで調べても、書籍を読んでも、全く理解できない。

📊 DataScience BootCampで学ぶ主要スキル

Python | SQL | 統計学 | 機械学習 | 深層学習 | クラウド環境構築

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Week 3-5: SQLという新しい言語との出会い

Week3から始まった統計学は、文系の私には鬼門でした。標準偏差？正規分布？大学時代に避けてきた数学が、ここにきて襲いかかってきます。

しかし、講師の高橋さんの説明が異常にわかりやすい。「統計は料理と同じです。レシピ（公式）を覚えるだけじゃなく、なぜその調味料（数値）を使うのか理解することが大切」という例えで、急に統計が身近に感じられるようになりました。

Week4-5のSQLは、プログラミング初心者の私にとって初めての成功体験でした。

SELECT 
    customer_id,
    SUM(purchase_amount) as total_spent,
    COUNT(*) as purchase_count
FROM sales_data
WHERE purchase_date >= '2024-01-01'
GROUP BY customer_id
HAVING total_spent > 10000
ORDER BY total_spent DESC;

このクエリを書いて、実際にデータが抽出できたときの感動は今でも忘れられません。「俺、プログラミングできてる！」という実感が、学習のモチベーションを爆上げしてくれました。

Week 6-8: Pythonとの格闘

正直に言います。Pythonで挫折しかけました。for文？if文？関数？オブジェクト指向？営業しかやってこなかった私には、プログラミングの概念そのものが理解できませんでした。

ある日の夜中3時、エラーメッセージと格闘しながら、涙が出そうになりました。「やっぱり文系には無理なのか…」そう思って、退会を考えたこともあります。

しかし、ここでDataScience BootCampの真価が発揮されます。翌日の個別面談で、講師の大橋さんから言われた一言。

「プログラミングは言語です。英語を覚えるのと同じ。最初は単語（構文）を覚えて、次に文法（ロジック）を理解する。田中さんは営業で人と話すのが得意でしょう？プログラムも同じように『対話』すればいいんです」

この言葉で、私のプログラミングに対する見方が180度変わりました。

Week 9-10: 実践プロジェクトで見えた光

KickstarterとNYC Citibikeの実データを使ったプロジェクトは、まさに「データサイエンティストの実務」そのものでした。

特に印象的だったのは、NYC Citibikeのデータ分析。「なぜ特定の時間帯に特定のステーションで自転車が不足するのか？」という問いに対して、天候データ、イベント情報、地下鉄の運行状況など、様々なデータを組み合わせて分析しました。

営業時代に培った「顧客の行動を予測する」スキルが、ここで活きたんです。データ分析は単なる数字遊びじゃない、人間の行動を理解するためのツールだと実感しました。

他スクールとの比較｜なぜDataScience BootCampが最強なのか

受講を決める前、私は以下の3つのスクールを真剣に検討しました。

項目 DataScience BootCamp DataCamp Aidemy Premium
受講料 98万円 月額$49〜 52.8万円〜
期間 15週間 自由（サブスク） 3〜9ヶ月
講師 現役DSの専任講師2名 動画のみ チューター（複数）
サポート 個別面談＋グループセッション フォーラムのみ チャットサポート
実践プロジェクト 3つの実データプロジェクト 練習問題中心 1〜2個
定員 10名限定 無制限 無制限

正直、受講料だけ見ればDataScience BootCampは高額です。DataCampなら年間でも7万円程度で済みます。しかし、実際に受講してみて分かったのは、「安物買いの銭失い」になる可能性が高いということ。

DataCampは確かに安いですが、完全に独学。分からないところがあっても、フォーラムで質問して返事を待つしかない。しかも英語。私のような初心者には、挫折する未来しか見えませんでした。

Aidemyは日本語対応で良さそうでしたが、「チューターが毎回変わる」という口コミが気になりました。実際、友人がAidemyを受講していましたが、「質問するたびに違う人が対応するから、前回の続きから説明し直さないといけない」と愚痴をこぼしていました。

転職活動｜4ヶ月で年収300万円アップの真相

15週間のカリキュラムを終えて、いよいよ転職活動開始。正直、「本当にデータサイエンティストとして転職できるのか？」という不安はありました。

しかし、面接での反応が以前とは全く違いました。

  • 「BigQueryで数億レコードを扱った経験があるんですね」
  • 「LightGBMを使った予測モデル構築、素晴らしい」
  • 「営業経験とデータ分析スキル、まさに弊社が求めている人材です」

特に効果的だったのは、ポートフォリオとして3つの実践プロジェクトを見せられたこと。単なる練習問題ではなく、実際のビジネス課題を解決した経験として語れたのが大きかったです。

結果、4社から内定をいただき、最終的に選んだのは年収800万円のポジション。前職の年収500万円から、一気に300万円のアップです。

受講して分かった本当のメリット・デメリット

メリット

1. 講師の質が異常に高い
大橋さん、高橋さんの2名体制は最強でした。大橋さんはビジネス視点でのデータ活用、高橋さんは技術的な深掘り。この2つの視点で学べたのは大きかったです。

2. 少人数制（10名限定）の効果
同期が10名しかいないので、全員の顔と名前、バックグラウンドを覚えられます。お互いに励まし合い、時には競い合い。この環境が挫折を防いでくれました。

3. 実践プロジェクトのリアルさ
教科書的な例題ではなく、実際のビッグデータを扱えたのは大きい。「NYC Taxi Fare Forecast」では、1億レコード以上のデータを扱いました。この経験は面接で強力な武器になりました。

デメリット

1. 受講料が高額
98万円は正直、清水の舞台から飛び降りる覚悟が必要でした。私は退職金の一部と貯金を切り崩して支払いました。

2. 学習時間の確保が大変
週15-20時間の学習時間確保は、働きながらだと本当にきつい。私は朝5時起きで2時間、帰宅後3時間、土日は各8時間を確保しました。

3. 数学的素養は必要
「文系でもOK」と言われますが、高校数学レベルの知識は必要です。私は中学数学から復習し直しました。

こんな人にはおすすめしない

正直に言います。以下のような人には、DataScience BootCampはおすすめしません。

  • 楽して稼ぎたいと思っている人：15週間は本当にハードです
  • 受動的な学習スタイルの人：自分から質問し、手を動かさないと置いていかれます
  • すぐに結果を求める人：最初の1ヶ月は基礎ばかりで退屈かもしれません
  • 98万円の投資価値を感じられない人：覚悟がないと続きません

受講を検討している人へのアドバイス

もし今、受講を迷っているなら、以下の3つの質問を自分に投げかけてください。

  1. 今の仕事を5年後も続けていたいか？
  2. 98万円を自己投資と考えられるか？
  3. 15週間、本気で学習に取り組めるか？

3つとも「Yes」なら、DataScience BootCampはあなたの人生を変える可能性があります。

私の場合、98万円の投資は4ヶ月で回収できました（年収300万円アップ÷12ヶ月×4ヶ月＝100万円）。今では、あの時決断して本当に良かったと思っています。

最後に｜データサイエンティストになった今

転職して3ヶ月が経ちました。毎日、数千万〜数億のレコードと格闘し、機械学習モデルを構築し、経営陣にデータに基づいた提案をする。営業時代には想像もできなかった世界で働いています。

確かに大変です。分からないことだらけです。でも、「スキルがない」「市場価値が低い」と言われ続けた自分が、今では「データのプロフェッショナル」として認められている。この変化は、お金では買えない価値があります。

DataScience BootCampは魔法の杖ではありません。努力は必要です。挫折しそうになることもあるでしょう。でも、本気で人生を変えたいと思うなら、これ以上の投資先はないと断言できます。

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