データサイエンティストに未経験で転職する方法！年代別の求人状況も
データサイエンティストには未経験からでも転職可能です。
ただし、数学や統計学、Pythonの習得や資格取得など、正しいステップに沿った体系的な学習を進めることが転職成功への条件となります。
技術環境を変えたい、将来性の高い職種で長く安定して働きたいと思っても、転職経験が少ないと求人の探し方や面接対策も手探りで進めにくさを感じますよね。
本記事では、未経験から最短で内定を獲得するためのロードマップを徹底解説します。
【この記事はこんな人におすすめ】
・未経験からデータサイエンティストになり、年収アップを実現したい20〜30代の方
・将来性のある技術を身につけ、正社員として長く安定して活躍したいの方
・転職活動の流れや求人の選び方に不安があり、成功のための具体的なマニュアルが知りたい方
この記事のまとめ
- 未経験でデータサイエンティストに転職するなら、まず習得が必要なのは数学・統計学やPythonの基礎知識。
- 20代は意欲、30代は業界知識、40代はマネジメント経験が評価されやすい。
- 自分の経験が求められる職場を見極めれば、未経験からでも転職して活躍できる。
目次
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データサイエンティストとは？AI・分析職種との役割の違いを整理
データサイエンティストとは、企業が持つ大量のデータを収集・整理し、分析することによって企業が実行可能な事業戦略につなげる職業です。
膨大なデータをもとにビジネスを推進する職業とも言えます。
以下では、データサイエンティストと他職種の違いについて解説します。
- データサイエンティストは「データからビジネス価値を創出する」専門家
- AIエンジニア・データアナリストとの違いは「担当範囲と目的」
データサイエンティストは「データからビジネス価値を創出する」専門家
データサイエンティストは、データから売上・利益・業務効率向上といったビジネス価値を生み出す専門職です。
単にデータを集計・分析するだけでなく、ビジネス課題の定義から分析設計・モデル構築・効果検証・施策提案までを一気通貫で担います。
実際の業務イメージとして、以下のような取り組みが挙げられます。
【データサイエンティストの業務の例】
- ECサイトでの離脱要因を統計的に特定して回遊率を改善する
- 需要予測モデルで在庫の過剰・欠品を削減する
- 顧客スコアリングでCRMのROIを引き上げる
いずれも事業の意思決定に直接インパクトを与える重要な業務です。データ分析そのものではなく、分析を通じて事業を前に進めることがゴールになる点が大きな特徴といえるでしょう。
AIエンジニア・データアナリストとの違いは「担当範囲と目的」
データサイエンティストとデータエンジニアは、どちらもデータを扱いますが、その役割に明確な違いがあります。
データエンジニアは、分析する前段階のデータ収集や加工、基盤づくりといった役割です。データサイエンティストは、整えられたデータを使って分析・予測を行い、改善案を導きます。
データエンジニアには材料を揃える土台作りであり、データサイエンティストがその中から価値のあるものを抽出するという違いです。
データサイエンティストとデータアナリストの違いは、役割と求められるスキルの違いがあります。
データアナリストは、ツールや統計学などの既存データを駆使し元のデータを整理してビジネスの現状を分かりやすく伝える役割です。データサイエンティストは、データ分析や解析に加えて未来の戦略につながる案を導き出す役割です。
つまり、「ビジネスの現状把握」に重きを置くのがデータアナリスト、「高度な技術で未来を見据える」のがデータサイエンティストという違いがあります。
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データサイエンティストの仕事内容
様々な知識と経験とスキルを掛け合わせることにより、データサイエンティストの仕事は初めて成り立ちます。
この仕事の全体的な流れを4段階にわけて説明します。
ビジネス課題に基づいたデータ分析モデルの構築・システムの企画開発
まず、企業が抱えている課題を洗い出し、その課題を解決するためのデータ分析モデルを構築するのが最初のフェーズです。
データサイエンティストは、論理的に実行可能なデータ収集や分析手法を元にその後の全工程の基礎となる仮説を立てます。
ERPやCRMから収集すべきデータや分析モデルを確立してデータ分析基盤を構築し、プログラムの設計・開発を担う役割です。
業務システムやSNSなどから分析のもとになるデータの収集を行える環境を作成し、収集したデータを保管するデータベースの構築や運用もデータサイエンティストが行います。
分析の精度を左右するデータの抽出・加工（データクレンジング）
データ収集の環境ができたら、収集したデータの中から価値のあるデータを抽出します。
収集後は分析しやすいようにデータの統合や整理をして、必要なデータの編集・加工の作業です。
データの視覚化以外にも、KPI設定で重要な業績評価の指標を定めることによって、活用する人が扱いやすいようにするのもデータサイエンティストの仕事です。
統計学や機械学習を用いた高度なデータ分析の実施
データを組み合わせて統計的に解析し、仮説を何度も立て様々なアプローチを通して分析していきます。
はじめに立案した仮説と照らし合わせ、その仮説の妥当性を判断するフェーズです。
分析にはPythonやR等のプログラミング言語や、AI・統計学の知識を活用することもあるため、幅広い知識が必要となります。
課題解決のためにいかに効率よく多くの観点から分析できるかが、データサイエンティストとしての専門性が問われる部分です。
経営層や現場へのレポーティングと意思決定のサポート提案
分析結果をまとめ、レポートを作成します。
また、課題解決に向けた施策の提案を経営層や担当者向けに行うこともデータサイエンティストの仕事です。
そのため目標設定から課題の解決策までわかりやすく可視化するスキルも必要となります。
レポーティングでは、グラフや表にして専門家以外が見ても理解しやすい形に整えます。
内容をわかりやすく伝えるために、データのビジュアライゼーションも欠かせません。
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未経験からでもデータサイエンティストを目指すメリット
メリットを正しく把握することは、納得感のある転職への第一歩です。
主なメリットを、以下それぞれ解説します。
平均年収が高く、未経験からでも年収アップを叶えやすい【自社データあり】
Geekly（ギークリー）のデータでは、データサイエンティストの平均年収は650万円で、日本の平均年収は平均給与である478万円と比較して高い水準です。
また、20代で500万円台、30代以降は700万円台以上が平均年収であることから、経験を積むことで大幅な年収アップを実現できる可能性があることが伺えます。
先端技術に触れ続け、AI時代でも奪われにくい市場価値の高いスキルが身につく
データサイエンティストは非常に重要性の高い職種であり、将来的にAIに取って代わられる可能性は低いです。
多くの企業ではデータサイエンティストを「生産性を向上させる不可欠な存在」として認識されている傾向があります。
データサイエンティストの業務は、単なるデータの集計や分析にとどまりません。分析結果に基づき、それを「いかに今後のビジネスに活かすか」という戦略的な活用まで担います。
従来の統計学的手法に加え、AIなどの最新技術を武器として使いこなすことで、より高度な予測モデルの構築が可能です。
そのため、データサイエンティストの重要性が下がることはなく、培ったスキルと知識は長期的なキャリア形成において強力な武器となるでしょう。
データに基づいた根拠ある提案で、会社に貢献している実感が得られる
データサイエンティストは、データ分析を行い将来のビジネス案を提示するため、その結果が企業への貢献に繋がります。
自身の分析結果が、新規システムの構築や既存サービスの抜本的な改善の「指針」となることも多く、まさに会社の未来を左右する重要なポジションといっても過言ではありません。
組織の意思決定を支える大きなやりがいを感じ、自身の専門スキルを極めていくことができる職種です。
【あわせて読みたい】データサイエンティストの将来性についてはこちらから⇓
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未経験からデータサイエンティストを目指すためのロードマップ
データサイエンティストは、ビジネスにおいて膨大なデータを収集し、効率よく業務に活かせるようにデータ分析、解析、整理し構成する仕事です。
AIやIoTの発展によりあらゆる分野の企業でビックデータの活用が進み、データサイエンティストの需要は今後さらに増していくと言われています。
完全未経験からの転職か、もしくはエンジニアや分析系の職種からの転職かによって異なるステップを確認して、より市場価値を高めましょう。
- まずはエンジニアを目指す
- マーケティング職種を目指す
- PythonやSQLの経験を積む
- データベース周りの経験を積む
- AIや機械学習の経験を積む
- データサイエンス専門の企業に転職する
- BIツールやPythonを使ってみる
- 統計学の知識を身につける
以下、詳しいステップを解説します。
自分の現在のレベルに合った工程から始めましょう。
ステップ1：数学・統計学の基礎知識とPythonプログラミングを習得する
未経験からデータサイエンティストを目指す最初のステップは、データサイエンスの土台になる数学・統計学とPythonプログラミングの習得です。
数学領域では微分積分・線形代数・確率統計が必須で、機械学習アルゴリズムの内部理解にも直結します。
統計学は記述統計から推測統計（仮説検定・回帰分析）まで一通り押さえることで、現場の分析業務で土台が崩れにくくなるでしょう。
Pythonは、文法を学んだあとにpandas（データ加工）・NumPy（数値計算）・scikit-learn（機械学習）の3ライブラリを扱える状態まで到達するのが最低ラインです。
ステップ2：資格取得を目標にして体系的な学習と客観的な証明を行う
数学・統計学の基礎知識とPythonが身に付いたら、資格取得を目標にして体系的な学習と客観的な証明を行うことが大切です。
客観的にスキルを証明するためには、データサイエンス関連の資格取得を目指しましょう。データサイエンス領域で評価されやすい代表的な資格は、以下の通りです。
【データサイエンス領域で評価されやすい資格の例】
- ・統計検定2級／準1級（統計学の体系理解）
- ・データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（業界標準の入門資格）
- ・Python3エンジニア認定基礎試験／データ分析試験（実装スキルの証明）
- ・G検定（AI・機械学習の概念理解）
- ・E資格（機械学習エンジニアレベルの実装力証明）
未経験から目指す場合は、統計検定2級・データサイエンティスト検定リテラシーレベル・G検定の3つから取得するルートがおすすめです。
ステップ3：ポートフォリオを作成し、実務で使える分析スキルを可視化する
データサイエンス関連の資格を取得できたら、次にポートフォリオを作成し、実務で使える分析スキルを可視化することが選考突破の決め手になります。
ポートフォリオに必ず含めたい要素は、以下の3点です。
【ポートフォリオに必ず含めたい要素】
- ・課題設定（何を解きたかったかの仮説）
- ・分析プロセス（前処理・分析手法・可視化）
- ・考察と提案（数値から導かれる事業示唆・改善打ち手）
題材は、Kaggleの公開コンペや政府の統計データ（e-Stat）、自分が興味のある業界の公開データセットを起点にするのが取り組みやすい選び方です。
GitHubでコードを公開し、Jupyter Notebookで分析の流れを再現できる形に残せば、面接官が実際に手を動かして確認できる成果物になります。
ステップ4：未経験OKの求人や、現職に近い業界の分析職からアプローチする
ポートフォリオが完成したら、いきなりデータサイエンティスト職に応募するのではなく、未経験OK求人や現職と近い業界の分析職からアプローチすることが現実的です。
未経験者が応募しやすい職種としては、以下のような選択肢が挙げられます。
【未経験者が応募しやすい職種】
- ・データアナリスト（分析業務の入り口）
- ・BIエンジニア（ダッシュボード構築・可視化）
- ・マーケティングアナリスト（広告・CRM領域の分析）
- ・リサーチャー（市場調査・統計分析）
これらの職種でデータ加工・可視化・レポーティングの実務経験を1〜2年積んだ後に、データサイエンティストへステップアップするキャリア設計が王道のルートです。
前職で金融・小売・製造などの業界経験があれば、その業界のデータ分析職に絞ることで、業界理解と分析スキルの両軸で評価されやすくなります。
ステップ5：転職エージェントを活用し、非公開求人や選考対策の情報を得る
応募する求人の方向性が定まったら、最後に転職エージェントを活用して非公開求人や選考対策の情報を得ることが内定獲得の近道になります。
未経験OKのデータ分析職は求人サイトに公開されない非公開案件として運用されているケースが多く、エージェント経由でしか出会えない求人が一定数存在するためです。
エージェントを活用することで得られる主なメリットは、以下の通りです。
【エージェントを活用することで得られる主なメリット】
- ・非公開求人の紹介（公開求人にはない未経験可ポジション）
- ・書類添削（職務経歴書・ポートフォリオの伝え方）
- ・面接対策（企業ごとの傾向・想定質問の準備）
- ・年収交渉（個人では切り出しにくい条件交渉の代行）
とくにIT・データ領域に特化したエージェントは、未経験から育成する前提の企業や、現職業界×データ分析の掛け算で評価する企業の情報を多く持っています。
独学・ポートフォリオ作成と並行してエージェント登録を進めることで、選考のタイミングに合わせた応募準備が間に合いやすくなるでしょう。
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「自分はエンジニアとしてどんな仕事が向いているんだろう？」
「SIer、SES、事業会社…自分に合っているのってどんな職場？」
次の職場選びで重視した方がいいことがわからないなど、職場選びで悩むことは多々ありますよね。
ギークリーの「IT人材 仕事タイプ診断」では、エンジニア職に活かせる適性だけではなく、価値観に合う職場、企業のタイプを知ることができるので、転職軸を決めるときや求人選びに役立ちます。
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Geeklyを利用して転職成功したKさんの例
- ご年齢：40代
- 企業：受託開発⇒事業会社
- 職種：システムエンジニア⇒Webエンジニア
- 転職回数：1回
- 転職理由：自社のプロダクトに携わりたかった
Q．転職活動においてどのようなことを不安に感じられましたか？
単にどのくらい転職活動に時間をかけないといけないのか見えていなかったという点と、転職活動を考え出した35歳は市場や企業にとって需要があるのかという点です。
Q．転職活動で得られた気づきや考えの変化はありましたか？
転職活動に対しての不安はギークリーで面談して、一瞬で解消されました。面談後の書類の作成も一緒に進めていただいたので、「こんな感じでいいんだ」と不安が払拭されました。
Q．ギークリーで紹介された求人についてはいかがでしたか？
準備していただいた求人は100社以上もありパワフルさを感じたのですが、最初の面談の時に書類を応募する企業数と、そのうち一次面接を通る総定数や内定が出る企業の総定数を出していただいて、それをどのくらいの期間で行うのかという指針があったので、納得感がありました。
【あわせて読みたい】事業会社へ転職に成功したKさんの事例はこちら⇓
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【年代別】未経験のデータサイエンティスト求人状況と採用のポイント
20代・30代・40代それぞれでデータサイエンティストの未経験求人状況を見ていきます。
以下、実際の求人例です。
【求人例①】
クライアントが保有する膨大なデータを分析し、経営層の意思決定をサポートするようなデータプラットフォームの企画・設計・実装までを一気通貫で行う企業の求人です。
・仕事内容
要件定義からテストまでを担当する。DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力などのスキルアップが叶う環境で、上流工程を担いながらキャリアアップが実現できる。
・年収
400～430万円
【求人例②】
・データ分析ファームと協業し、AI、制御システム、機構・ハードウェア・ソフトウェアの設計開発を強みとする企業の求人です。
・仕事内容
AI領域のデータサイエンティストとして、自社以外にも協業先の社内や取引先で開発やソリューション構築、分析業務を行う。基礎知識を身に付けるための研修が整った環境でキャリアをスタートさせることが可能。
・年収
361〜550万円
続いて、年代別の求人状況についても解説します。
20代未経験：ポテンシャル重視で論理的思考力と学習意欲が評価される
20代であってもデータサイエンティストの未経験求人は少ないです。
例え20代が多く活躍する企業であっても、イチから育ててくれる環境が整っているというケースは決して一般的ではありません。
PythonやSQLの経験・実績が豊富であったり、AI技術を持っているといった関連スキル保有者は優遇の対象となるケースが多いようです。
30代未経験：これまでの業界知識やビジネス経験との掛け合わせが必須
データサイエンティストの求人自体は20代と比較して多い傾向にあるのが30代です。
ただし、やはり未経験者を募集する企業は稀でしょう。
エンジニアとしての知見がデータサイエンティストとして活かせるものであったり、データベース関連の業務経験が豊富である事、優れたコミュニケーション能力を持っている事が前提です。
40代未経験：マネジメント経験や高度な専門ドメイン知識が求められる
40代の求人ではデータサイエンティストは他年代に比べ少ない傾向にあります。
特に未経験可の求人となると、一般的に公開されている求人のなかにはまずないでしょう。
すでにデータサイエンティストの経験が豊富にあり、管理職としても活躍している人向けの求人がメインとなっています。
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データサイエンティストに求められる3つの必須スキル・知識
データサイエンティストに必要なスキルとは大きくエンジニアリング能力・ビジネス力・分析/統計学の知識の3つに分けられます。
全てを完璧にマスターすることは難易度が高いため、1つのスキルを特化させその補助として2つのスキルを身につける方が多い傾向です。
未経験から3つのスキルを同時に習得することを目指すのではなく、得意な領域を伸ばし、他のスキルを補完するとよいでしょう。
プログラミングやデータベース操作に必要な「エンジニアリング能力」
データサイエンティストを目指すにあたって1番必要となってくるのが、このエンジニアリング能力です。
データサイエンティストには、機械学習やディープランニングに使用されるプログラミング言語のスキルが求められます。
IT業界経験者の場合は、すでに身につけているITの基礎知識やプログラミングスキルが役立ちます。
・データサイエンティストで重宝されるプログラミング言語
機械学習やAI構築などの分野で使用されているスクリプト言語であるPythonは需要が高いです。「NumPy」「Pandas」「Jupyter」などのライブラリは業務においても役立ちますので、使い方を身に着けておくとよいでしょう。
効率良いデータ解析が行えるのがRです。こちらも「dplyr」や「stringr」などの拡張パッケージもあわせて使いこなせると役にたちます。
DB操作用の言語として国際標準化されているSQLは、凡庸性も高く、頻繫にデータを扱うデータサイエンティストとしては基礎レベルのSQL構文だけでも習得しておくことが必要です。
これらは特にAIおよび機械学習の分野で重宝されます。その他にはHadoopなどのプログラミング言語を取り扱えると良いでしょう。
【あわせて読みたい】Pythonの詳しい解説はこちら⇓
課題を特定し、分析結果を利益に変える「ビジネス力」
企業内でも部署や部門によって所持しているデータや情報が異なる場合が多いため、他の部署との連携も必要不可欠となってきます。
また、専門的な知識で導き出した結果をデータ分析の知識がない人にもわかるように伝えないといけません。
コミュニケーション能力、ビジネスの基本知識や営業力が求められます。
データを正しく解釈するための「分析 / 統計学の基礎知識」
データサイエンティストは企業の持つ膨大なデータを整理し分析します。
そのためデータ分析やデータ解析、統計学の知識は、確実な企業の事業戦略を導く上でとても重要と言えるのです。
データ分析ソフトの使い方も理解し、応用することも必要になってきます。
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未経験からデータサイエンティストへの転職で役立つ資格8選
データサイエンティストになるために必須となる資格はありません。
しかし、資格を取得することで未経験でも知識が身につき、転職の際のアピールポイントにもなるので大きく役立つでしょう。
データサイエンティストへ転職するために、スキルアップや面接でのアピールに役立つのは以下のような資格です。
- データベース系の資格3選
- 統計学に関する資格3選
- 機械学習に関する資格2選
以下、該当する8つの資格について詳しく解説します。
データベース系の資格3選
データベースに関する資格として、「Python3 エンジニア認定データ分析試験」「OSS-DB」「ORACLE MASTER」の3つについて解説します。
Python3 エンジニア認定データ分析試験
プログラミング言語Pythonを用いたデータ分析に特化した試験です。Pythonの基礎から、ライブラリやツールなどの知識が問われます。
Pythonの試験は複数ありますが、データサイエンティスト向けの内容はこちらのPython3 エンジニア認定データ分析試験です。
OSS-DB
「OSS-DB技術者認定試験」はデータベースに関する資格です。
データベースの基礎知識や運用スキル、開発、チューニング、トラブルシューティングなど体系的に問う内容になっています。
SilverとGoldの2段階のレベルが用意されており、IT現場におけるデータベース上の課題や問題を解決する知識の証明にはGoldが適しています。
ORACLE MASTER
「オラクルマスター」はデータベースに関する資格です。SQLへの理解度が問われます。
Oracle Databaseの資格体系における最高難度の資格であり、データベースの運用管理スキルを評価してもらうためには、ブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナの4段階中シルバー以上が求められます。
統計学に関する資格3選
統計学に関する資格として、「統計検定」「アクチュアリー資格試験」「ビジネス統計スペシャリスト」の3つについて解説します。
統計検定
日本統計学会が認定する「統計検定」はデータ分析に関して役立つ、統計に関する知識や活用力を評価する検定です。
受験者数は年間で4000人を超える人気の検定で、4級・3級の合格者は7割超ですが、2級以上はおよそ2～3割という合格率で推移しています。
5段階の級のうち、データサイエンティストとして実務に役立てるためには2級を目安に取得を目指しましょう。なお、2級は紙ベースの試験のほかにオンラインで受験できるCBT方式が用意されており、年間を通して受験可能です。
アクチュアリー資格試験
社団法人日本アクチュアリー会が行う資格試験で、「保険数理士」や「保険数理人」とも呼称されるものです。
試験は第1次試験（5つの基礎科目）と第2次試験（2つの専門科目）に分かれ、特に1次試験の「数学」がデータサイエンティストに必要な知識が網羅された内容になっています。
試験の開催は年に1回で、合格し正会員に認定された人は「アクチュアリー」と呼ばれます。
ビジネス統計スペシャリスト
Excelを用いたビジネスデータ分析のスキルを証明する試験です。
基礎レベルの「エクセル分析ベーシック」と上位レベルの「エクセル分析スペシャリスト」に分けられています。
データサイエンティストへの転職の際にアピールするのであれば、Excelを活用したデータ分析の実用的な能力と分析結果を正しく活用する能力が証明できるスペシャリストがおすすめです。
機械学習に関する資格2選
機械学習に関する資格として、「G検定」「E資格」の2つについて解説します。
G検定
比較的新しい資格ですが、「G検定（ジェネラリスト検定）」はAI・機械学習に関するもので、ディープラーニングを事業に生かす知識がある事を証明できます。
試験では、人工知能（AI）や機械学習、ディープラーニングに関する基礎から応用まで広く問われますが、難易度は高くないとされています。合格率はおよそ6割から7割程度です。
E資格
ディープラーニングの理論への理解から実装方法までが問われる試験です。
受験にはJDLAの認定プログラムを修了する必要があります。データサイエンティストに必要な知識を証明する資格としては一般的なもののひとつであるため、取得が推奨されます。
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未経験からの転職でも高く評価される志望動機の書き方と例文
未経験からの挑戦でも、これまでのキャリアで培った強みや学習への意欲を正しく伝えれば、十分に高く評価されます。
採用担当者に「ポテンシャルがある」と感じさせる志望動機のポイントを見ていきましょう。
- 志望動機のポイントは「なぜデータなのか」と「自走できる学習姿勢」
- 【例文】前職の経験にデータ分析スキルを掛け合わせて貢献したい場合
- 【NG例】教育体制への過度な依存や、目的のない学習アピール
志望動機のポイントは「なぜデータなのか」と「自走できる学習姿勢」
データサイエンティストを目指す人の動機として多いのが、将来性への期待です。
AIの普及によってビッグデータを活用できる人材が重宝される傾向は強まっており、高度なスキルを持つデータサイエンティストは今後さらに市場価値が上がると考えられているからです。
未経験で志望動機を伝える際には、「なぜこの企業なのか」「なぜデータサイエンティストなのか」がポイントになります。
この2点を軸に、「自身のこれまでの経験をどのように活かして企業に貢献したいと考えているか」を伝えましょう。
将来の目標・ビジョンを明確に持ち、それを志望する企業独自の理念や社風と絡める事でより熱意を伝える志望動機となります。
【例文】前職の経験にデータ分析スキルを掛け合わせて貢献したい場合
【志望動機例文①】
私はこれまで、5年間Web開発を行ってきました。
Pythonの需要が増えたことでデータ分析の重要性を感じるようになり、これまでに培った統計解析のスキルを活かしたいと思ったのがデータサイエンティストへの転身を決めたきっかけです。
御社が運営するECサイトを日常的に使用しており、理念にもあるような「お客様目線に立ったサービス」を強く実感することが多く、データをサービスに活かしたい思いが叶うと感じ、志望するに至りました。
入社後は、御社の主力事業であるプラットフォームの運営において、実務で扱ってきたPythonと、独学で学んだSQLを用いたデータ分析スキルが活かせると考えております。
【志望動機例文②】
私は御社が手掛けている機械学習のモデルの開発に最も魅力を感じております。
もともとデータの分析に興味があり、学生時代に学んだ経験を活かしWebマーケターとして勤めてまいりました。
御社がきっかけでビッグデータを専門的に扱うデータサイエンティストという職種があると知りました。
現在はライブラリや分析環境について改めて学習を深めているところです。
今後、分析・モデル開発の自動化を行うプロダクト開発も展開する予定で、受託開発だけでなく自社開発にも力を入れると伺いました。
入社後はWebマーケティング業務で培った分析力で御社の発展に貢献したいと考えております。
【NG例】教育体制への過度な依存や、目的のない学習アピール
「スキルを活かして貢献します」といった具体性のない志望動機では熱意が伝わりません。
「学びたいです」という動機もありがちですが、企業は利益になる人材を求めていることを忘れないようにしましょう。
また、給与や福利厚生といった待遇のみを動機にしてしまうと、よりよい条件を提示されたらまたすぐに退社してしまうのではという印象を与えかねないので注意が必要です。
入社後のミスマッチを避けるためにも、自身の譲れない軸と企業の中心となる理念が大きくずれていないかを必ずよく確認しましょう。
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データサイエンスの将来性と課題
データサイエンスの大きな課題が「効果の不確実性」と「コスト」です。
データサイエンスを用いたからといって、確実に大きな効果が得られるかというと、そうではありません。
加えて大きなコストがかかります。
そこへ人工知能の台頭により、データサイエンティストの将来性を不安に思う声も出ています。
そもそも特定の分野に詳しくない、業務内容への理解が深くないまま分析を行っても適性な評価が得られないのではないかといった声がデータサイエンティストには付き物でした。
そのため、より客観的な数値の分析だけであれば人工知能の方が適しているのではないかと言われています。
しかし、人工知能が過去のデータから導き出した法則から実際の課題解決策を見出すのは人間にしかできません。
だからこそ、人工知能の知見がデータサイエンティストとしての将来性や市場価値をより高めます。
非構造化データの活用
CSVファイルやExcelファイルのような分析に適した構造化データに対し、メールやソーシャルメディアの投稿、プレゼンテーション、チャットなどのファイル形式で発信された文字情報や画像、音声は非構造化データと呼ばれるものです。
データサイエンスではまず扱いやすいようにデータを整える必要があります。
そのため特に扱いの難しい画像や音声などの非構造化データの活用は今後の大きな課題とされています。
未経験から目指す場合であっても、将来的な需要や現時点での課題に目を向けておくことで、より広い視野を持つことができるでしょう。
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データサイエンティストから目指せるキャリアパス例
データサイエンティストの経験を活かして目指せるキャリアパスには、次のような職種があります。
・機械学習エンジニア
・フルスタックエンジニア
・コンサルタント
以下、それぞれの職種について解説します。
機械学習エンジニア
AIを使いシステムを構築する仕事です。
機械学習エンジニアの仕事では、プログラミング言語の知識が役立ちます。例えば機械学習アルゴリズムではPythonやRが、データの操作にはSQLの知識が必要なため、データサイエンティストで培った経験を活かせるでしょう。
学習ライブラリやフレームワーク、データベース、セキュリティ、クラウドに関する知識も求められます。
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フルスタックエンジニア
フルスタックエンジニアは、複数のエンジニアで行うプロジェクトをひとりで行う仕事です。
システム開発から運用までの全工程をスペシャリストとして担うことができるオールラウンダーとして、近年需要が高まっています。
データサイエンティストとしての経験のほかに、システム開発全般に携わった経験も必要です。
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コンサルタント
データサイエンティストとして得た経験は、経営視点でビジネスにおける課題解決にデータを活用することに役立ちます。
データの収集から分析、評価までを行い、経営課題における戦略立案に役立てることができる能力は経営コンサルタントとしても活躍できるでしょう。
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未経験から目指すデータサイエンティストについてよくある質問（FAQ）
未経験からデータサイエンティストを目指すにあたって、多くの人が抱く疑問や不安を解消し、転職活動をスムーズに進めるためのヒントとして活用しましょう。
- Q.未経験から何年かかる？
- Q.未経験30代からデータサイエンティストの転職は可能？
- Q.文系でも問題ない？
- Q.データサイエンティストに向いている人・いない人の特徴は？
Q.未経験から何年かかる？
完全未経験からデータサイエンティストを目指す場合、最低でも2～3年は必要だと言われています。
中長期的な目標を立てて必要なスキルを習得し、不足している知識などを積極的に学習しながらステップアップしましょう。
Q.未経験30代からデータサイエンティストの転職は可能？
未経験30代からデータサイエンティストを目指すのは、20代に比べると難易度は高まります。しかし、必要な知識を戦略的に身に付けることができれば、決して不可能ではありません。
まずIT未経験の場合は、ITの基本的な知識に加えて統計学や数学の基礎を徹底的に習得し、専門性の土台を作る必要があります。
その基礎力に、他職種で磨いたスキルを加えることで、独自の強みとして提示することができるでしょう。
変化の激しいAIなどの技術革新において、受け身ではなく自らスキルをアップデートし続ける姿勢を持ち続けることも重要です。
Q.文系でも問題ない？
文系でもデータサイエンティストになれる可能性はあります。
データサイエンティストに必要な統計学やプログラミングは理系学部で学ぶことが多いため、理系が有利な傾向はあります。しかし、実務においては文系ならではの強みを活かすこともできます。
例えば、経済学や社会学を学んだ経験があると、企業経営の視点を持ち、分析結果を単なる数字で終わらせず、収益に直結する具体的なビジネス戦略へと昇華させることが可能です。
データサイエンティストに最も必要なのは、理系・文系という枠組みではなく、「データから意味を見出す考察力」や「新しい技術を学び続ける意欲」です。
これらを備えていれば、出身学部に関わらずデータサイエンティストを目指すことはできます。
Q.データサイエンティストに向いている人・いない人の特徴は？
データサイエンティストに向いているのは、論理的思考が得意な方です。
情報収集・分析のような地道にコツコツ続ける業務が苦ではなく、むしろ業務改善や課題克服への貢献にモチベーションを感じる事ができる人は適性があります。
一方で、こういった裏方作業の多さにイメージとの乖離を感じてしまう人は向いていません。
常にスポットライトを浴びたり直接感謝されるような仕事ではないため、華々しさへの憧れが志望動機の場合は注意が必要です。
そもそも数字が苦手、計算が得意ではなく苦に感じるという方よりは、データの整理のような黙々とこなす作業の中でやりがいを見出せる堅実な方が合っているでしょう。
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未経験でデータサイエンティストを目指すならプロに相談しよう
これからの時代、データサイエンティストは先を読むスキルを取得できるため、どんな業界、どんな職種であっても、今後改善点を見いだすことができる魅力的な職業です。
未経験から目指す場合は、自身が現時点で持つどのスキルや経験がデータサイエンティストとして役立つかをしっかりと認識しましょう。
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この記事の監修者
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人材紹介歴16年のキャリアを持つ、ギークリーの創業メンバー。キャリアアドバイザーをはじめ、人材紹介事業に関わる業務を網羅的に経験。現在は主にキャリアアドバイザーの事業統括、育成に従事しております。
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主にIT・Web・ゲーム業界の転職事情に関する有益な情報を発信するメディアの編集部です。転職者であれば転職市場や選考での対策、企業の採用担当者様であればIT人材の流れ等、「IT業界に携わる転職・採用」の事情を提供していきます。
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