学習コンテンツ
現在2019年9月時点で利用している学習コンテンツは以下の通り。
・Cousera ・DataCamp
トピック ・CouseraではGCP系の教育コンテンツが充実している。また、大学のデータ分析の理論を勉強できる GCP系の資格勉強用の講座としても指定されているので、資格を取りたいという場合にもおすすめ。 データエンジニア系のキャリアを歩みたい方は資格取らなくても受けておくと今後良いかも ・DataCamp データサイエンス系のキャリアを選びたい方はこちらのコンテンツがおすすめ。 pandasなどのライブラリの利用方法や実際のプロジェクトに近い実践的な内容を勉強できる また、データエンジニア系のコースも開講されており、データに関連する職業を選ぶ人はここで一通り学べるので、 必ず見ておいたほうがいいコンテンツ。
また、上記2つは、Linkedinと連携ができるので、修了証の取得時や授業の受講完了後に 更新しておくと、リクルーターから声がかかりやすくなる。実際、Linkedinでの繋がり申請・メッセージ数は増えている。 Couseraは学歴がなくてもキャリアチェンジができるとアメリカでは評判らしい。
日本よりも学歴によって歩めるキャリアが選べるアメリカでそのような現象が起きている。一番は大学やGoogleなどの 大企業が授業を開講し、それなりの信頼性の高い授業になっているからだと思う。
どのようにスキルをあげるか、また、どのようにスキルをアピールするか
スキルをあげる方法を検討する
スキルをあげるにあたって、まずスキルがあることをどのように示すか考える。
評価方法
・テストを受ける →資格・スキルチェックテスト
・ポートフォリオを作る →業務で作りたい成果物を作る
学習方法として、上記のいずれか、もしくは、両方の方法で示すことを前提に 学習する方法としては以下の通り。
・テストを受ける →Cousera, DataCampなどのテスト込みのEdTechサービスを利用したり、統計検定などの資格を取得する
・ポートフォリオを作る →業務で行うことを前提に成果物の定義やスケジュール、目的、背景、内容を定義し、作成する。
上記内容をアピールする方法まで考える
現状、一番効果があるのはLinkedinだと思われる。 Couseraと連携でき、また、GithubなどURLをLinkedinまでのせておけば、 リクルーターや企業の採用担当者から連絡が来やすくなる。
