ユーザー・ストーリー

キャリアパスの転換に成功

ティモシー・ボウテル（Timothy Bowtell）氏は全く新しい野心を追求するために、エンジニアリングからデータサイエンスへの転換を果たしました。

教訓トップ3

自分の情熱に従う。
自分の知識境界を押し広げる。
クリエイティビティを身につける（理由：データサイエンスはアートです）。

経歴

最初に取得した学位
クイーンズランド大学（University of Queensland）の工学学士号（機械工学専攻）

2番目に取得した学位
ジェームズクック大学（James Cook University）のデータサイエンス修士号

最初のキャリアステップ
Origin Energy社の機械エンジニア

第2のキャリアステップ
Friendly Society Private Hospital［私立病院］の品質データ・アナリスト

第3のキャリアステップ
Moreton Bay Regional Council［地域政府の議会］のビジネス・インテリジェンス・アナリスト

SASがもたらしたメリット

教育プログラムに関して

オーストラリアにおける最初の大学院課程に、SAS Academy of Data Scienceが組み込まれていました。

2
修士課程に2つのSAS Academic Specializationが含まれていた

100%
データサイエンス修士課程は完全にオンラインで履修

SASを用いた作業は、実践的なデータサイエンス・スキルを磨く上で極めて貴重な体験でした。

MY STORY

Q: そもそもの始まりに遡ると、アナリティクス・キャリアについて最初に考え始めたのはいつですか？この方向にあなたを導いた何らかのスキルや才能を、もっと若い頃から持っていましたか？

A：私は分析というコンセプト ── 「生データから始まり、自分なりの方法で問題を解き、エレガントな解決策に至る」というプロセス ── に、ずっと魅了され続けてきました。データ・アナリストになろうと最初に考え始めたのは、妻の素晴らしいキャリア機会を追求するためにバンダバーグに引っ越したときです。その地域では初級エンジニアのキャリア機会がごく限られていたため、私は数学とコンピューターへの情熱を有効活用することを決意し、Friendly Society Private Hospitalの品質データ・アナリスト職に応募しました。ありがたいことに病院は私に賭けてみてくれることになり、私の新しいキャリア・ジャーニーが始まったのです。

Q：あなたがジェームズクック大学での勉強、とりわけデータサイエンス修士課程に応募したのは、どのような理由からでしょうか？

A： Queensland Health［州政府の医療機関］で分析担当者として働いている間に、「データアナリティクスという “永遠に成長し続ける” 分野の膨大な知識を身につけるために、自分はスキルアップする必要がある」と決意しました。約2ヶ月をかけてオーストラリア周辺の様々なデータサイエンス修士課程と関連コースを調べた結果、ジェームズクック大学が、卓越したオンライン学習プラットフォームだけでなく、包括的な主題リストも提供していることが分かりました。私は自分の知識境界を押し広げ、新しいことを学ぶために、データアナリティクス修士号ではなくデータサイエンス修士号を選びました。

ティモシー氏のストーリーをもっと読む

自分の情熱を見つけ出し、それを追求するのです。

成功を引き寄せるツール

SAS^® Academy for Data Science　(*英語版)

ティモシー氏は自身の次のキャリアに向けた準備に役立てるために、徹底的なデータサイエンス・トレーニングを受けました。

SAS Academy for Data Scienceに移動（英語）

SAS^® の無償トレーニング

ティモシー氏は新しいスキルを学ぶ手段として、SASが提供する無償トレーニング・コースの利用を提案しています。

SASの無償トレーニングのページに移動（英語）

SAS^® 認定資格

認定資格を取得することは、ティモシー氏が自身の “SASテクノロジーに関する知識” を検証する上で役立ちました。

SAS認定資格のページに移動

SAS^® 認定資格のインパクト

私は最近、就職面接をいくつも受けましたが、履歴書にSASの経験が記載されていることが多くの企業にとって非常に魅力であると分かりました。その記載は雇用者候補の方々に対し、“私が学術知識だけでなく、業界をリードするデータアナリティクス・ソフトウェアの実践経験を持っていること” を示したのです。

SAS^® Academy for Data Science　(*英語版)

ティモシー氏はSAS Academy for Data Scienceを受講した経験者として、Hadoop／Hive／Pig／インメモリ統計解析に関する幅広いコース教材を用いてビッグデータのスキルを開発した、と述べています。

データサイエンティストの質

ティモシー氏によると、好奇心、コミュニケーション、クリエイティビティ、コラボレーションの全てがデータサイエンティストの質を決める要因です。彼の全てのデータアナリティクス・プロジェクトは好奇心から始まり、その後、他の専門家とのコラボレーションとコミュニケーションを経て、問題の範囲設定に至る、と彼は述べています。クリエイティビティは、視覚的に訴求する方法でデータを提示するための、最良の解決策を見つけ出す上で役立ちます。