SQLとはデータベースを整理・操作するための言語のことです)社員の方からも、「コードが読みやすくなった」という言葉をいただけるくらいには、SQLを書けるようになりました。データ集計というものは今後もやっていきたいなという思いも芽生えました。次に何を目標にすべきか、自分の中で決める必要が出てきました。入社0日目の衝撃をいまだに引きずっていた入社60日目の僕は、Azitに限らず、wantedly主催のイベント等に参加し、色々な企業の方と、話をしました。どの方と話すときも今僕はAzitというインターン先で、サービス成長をさせるために、データ分析を行っていて、武器としてはSQLを用いている。?といった質問をしました。質問の返答結果は、SQLだけ書ける人なんかうちの企業にはいらないあなたがやっているのはデータ分析の中の「集計」という一つのプロセスに過ぎないあなたはDBからデータを引っ張ってくるためのSQLが書けるようになっただけ。DB設計に関する知識は持っていないと見える簡単なSQLならうちの社員、ほぼ全員書けるよといったものでした。当時、SQLを書けるようになったことに少し自信を持っていた僕には衝撃的でした。「データ分析の目的」によって、異なった業務をするような職業であるということに気がつきました。入社60日目以降、自分は以下の2点を意識して、Azitの業務および自学習を進めました。新しい技術取得をし続けるAzitでは、Tableauという、データのビジュアライゼーションに適したツールを用いて、SQLで抽出した結果の可視化を新しく始めました。入社150日目はTableauに慣れるのに時間の大半を費やしました。LOD表現、表計算に慣れるのに時間がかかりました。いう団体の1期生に参加し、そこで提供された教材を中心に勉強しました。朝起きたら、学校の課題をやり、学校の授業が終わったら、Azitオフィスに行き、オフィスから帰宅後はPythonの学習を行うという生活を送りました。技術取得に時間をかけました。Pythonで、「データのクリーニングをし、モデルを作成し、予測をする」というフローをkaggleのtutorialコンペおよび、mercariの価格予想コンペを通じて一通り経験した頃から、Azitの業務でもSQLやTableauだと出しづらい指標を、Pythonで出すようになりました。TableauやPythonに慣れてくると、できる範囲が広がった結果、業務のできる範囲が広くなり、今まではあまり任される事のなかった、重要な指標を集計するようになりました。入社してから300日目の頃、サービスの急成長に伴い、自分のタスクが急激に増えてきました。社内でのBIチームでクエリをかくのはほぼ1人。今まで通りの生活スタイルだと、タスクの量が一向に増えるので、技術取得の時間はどうしても減ってしまいます。そこで僕は閃きました。実験データの処理を全部Pythonでやれば、めちゃくちゃ効率的ではないかと。今まで「学校と業務は別」という意識だったのですが、これを機に、「技術取得のために使えるものは使い倒せ」という意識に変わりました。これに気づいてからは実験データの処理を全部Pythonでやりました。幸いにも自分は応用物理学科で、どの実験も、実験でデータを取得し、そのデータから、どういった物理法則が確かめられるのか。文献値との誤差はどれくらいなのかといったことを必ずする必要がありました。Pythonができない教授に対して、モデルを説明する際は、自分のコードを教授に対して解説するといったことをしました。これにより、Pythonでコードを書き、そのコードを人に説明することにだいぶ慣れました。学習を効率化したとはいえ、タスク量が増えるにつれて、技術取得の勉強時間が減るのは避けられませんでした。そこで、僕が次にとったのは「スピードにこだわる」というものです。当たり前ですが、あるタスクがあって、それを早く終わらせるほど、勉強時間が確保できます。その早く終わらせる手法として、僕はストップウォッチを使いました。ストップウォッチを使うことで、時間を意識して、以前よりも、業務に取り組むようになったとともに、自分が単位時間内にどれくらいのタスクをこなせるかが分かるようになって来ました。これにより、タスクを振られた段階で、自分がどのくらいの時間でそのタスクを終わらせられるかを把握することができ、それによって、自分の生活習慣を管理しやすくなりました。このように生活習慣を変え、慣れてきたタイミングで、自分のキャリアについて考えました。Azitの社員の方にデータサイエンティスト(データエンジニア)を紹介してもらい、その人とランチして自分のキャリアをフィードバックいただきながら練っていきました。「事業側に立ち、ユーザーに価値を届けるために、あらゆることをする」というのが自分のやりたいことだと確信しました。今年の春ごろから(入社300日目程度経った頃から)「ユーザーに価値を届ける。笑顔を届ける」ということをミッションに、日々過ごしています。データのモデリングのステップは、一通り簡単なものですが経験できたので、今はその先にある「アプリの実装」に取り組んでいます。長期インターンを経ての変化まとめ最後に入社0日目と入社500日目の変化をまとめました。このように、自分で言うのもなんですが、Azit入社時には想像できないような所に今立っていると思います。この成長は、Azitの自分のやりたいことを実現できるその道のエキスパートがいる社員全員がサービス成長のために、爆速で改善を行なっているという環境がなければできなかったと思ってます。Azitは、自分のなりたい像に近づくために必要な、環境が揃っています。成長したい学生は、とりあえずAzitに入りましょう。データアナリスト(インターン)小さい頃から、サッカーをやってます。サッカーの中で一番好きなのが、決定率でした。そのせいか、今も、確率が好きです。Azitはモビリティプラットフォーム「CREW」を開発するスタートアップです。CREWは、クルマを社会全体で所有する時代に向けて、「信頼関係が育まれるコミュニティ」と「最適な需給バランス」を提供する、モビリティプラットフォームです。