こんにちは、自由になりたいデータサイエンティストです。
さて、学生インターンについて、前回の続きを書いていきたいと思います。
前回の投稿はこちら
成果物・評価ポイントについて
前回の投稿で、インターンの内容は主に機械学習モデリングだとご説明しました。
今回は、その成果物や評価ポイントについてご紹介したいと思います。
ソースコード
ひとつは当然、ソースコードです。
が、特に中身をチェックするようなことはありませんでした。
と聞くとバグや目的変数のリークを懸念される方もいると思います。
インターン中にも適宜経過確認は行っているので、終了時点でそのあたりの問題は解決しているという前提ですね。
成果発表会と発表スライド
こちらがメインの成果物と言えますね。
期間が限られていることもあり、精度自体はそこまで高くならないのが普通です。
基礎的な統計分析スキルや論理的思考力がどの程度身についているかがひとつの評価ポイントとなるので、発表内容に組み込んだり、質問されても答えられるようにしておくのは大事ですね。
また、ほかの人との差別化できると印象に残りやすいですよね。
一段階深い考察を入れる、特徴量チューニングを行う、評価指標を見直す、モデルを組み合わせるなど、インターン初期からアイディアを練っておくことをお勧めします。
コミュニケーション
一緒に働く仲間を探すことが目的なので、コミュニケーションスキルは重要です。
もちろん必要以上にベタベタする必要はありませんが、行き詰っていることを隠して過ごすなど、適切なコミュニケーションを取れないことは仕事をする上でも致命的です。
「困っているけれど自力で解決したい」という場合は、その気持ちをそのまま伝えて取り組むのが良いでしょう。
インターンで得られるもの
さて、インターンに参加することで得られるものはなんでしょうか。
データサイエンティストに限ったものではありませんが、ざっと以下のようなものが考えられます。
- 企業・チームの雰囲気
- 内定への近道
- 実務に近い経験
- スキル
１．【企業・チームの雰囲気】
言うまでもありませんね。
２．【内定への近道】
企業によりますが、しっかり評価を得られれば、企業側も積極的に採用へ動くはずです。
場合によっては選考スキップが用意されている場合もありますし、そうでなくても参加者の名前は控えてあります。
３．【実務に近い経験】
学生が企業を評価する側でも、企業が学生を評価する側でも重要な要素です。
ほかの企業を受ける際でも、インターンで（仮想）実務経験を積んだ人は信頼しやすいです。
また、使っているデータ・環境・技術を知ることは、自身のキャリアを考える上で非常に重要です。
将来の自分の価値を上げられるような企業を見極めるために、ぜひいろいろな企業のインターンを受けて比較してみてください。
４．【スキル】
「そんなに短期間でスキルを得られるもの？」と思うでしょう。
具体的にスキルを得られるというよりは、メンターのフィードバックやアドバイスを吸収するイメージですね。
これまで私が担当した学生さんたちは機械学習についての知識は豊富でしたが、統計的な観点が薄い方が多かったです。
（選考で測りにくい部分だからでしょうか。）
そういった方たちと評価指標の解釈や特徴量が持つ意味、結果の考察などについて議論するのは、メンターの私にとって一番楽しい時間でした。
形式上は、教える側と教わる側ですが、それぞれ得意不得意がありますから、そこをお互いに理解したうえで意見交換ができるといいですね。
最後に
今回はインターンにおける評価ポイントや、インターンに参加する価値についてご説明しました。
職種はどうであれ、インターンに参加することは就職活動をする上で大きな意義があります。
ぜひ、学業に支障が出ない範囲でたくさん参加してみてください。
