IT未経験からデータサイエンティストへ!戦略と対策を解説
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「未経験からデータサイエンティストに転職することは可能?」
結論からお伝えすると、未経験からでもデータサイエンティストに転職することは可能です。しかし、戦略を立てなければ未経験からの転職はハードルが高いです。
本記事では、現役エンジニア視点からデータサイエンティストに転職するための具体的な戦略と対策を解説します。
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- 【この記事を読んでわかること】
- データサイエンティストの仕事内容
- 未経験者でもデータサイエンティストに転職可能な理由
- 未経験からデータサイエンティストになるための戦略
- データサイエンティストに必要な3つのスキル
- データサイエンティストに役立つ資格
- 未経験から転職エージェントの活用がおすすめ
未経験からデータサイエンティストへの転職は可能
「データサイエンティスト」の職種は、ビッグデータの活用とともに注目されています。最近ではChatGPTの出現により、多くの方が転職に興味を持っているのではないでしょうか。
データサイエンティストは未経験からでも転職は可能です。しかし、必要な知識やスキルを習得し、転職先の企業にどうアピールするかが重要です。
はじめにデータサイエンティストの仕事内容を理解しましょう。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストは、事業や業務データの解析・分析を行う専門家です。仕事内容は2つに分けられます。
1つ目は、企業の課題を解決するために大量のデータを分析し、施策を提案するデータアナリスト・コンサルタント寄りの仕事です。ビジネスの現場において課題解決を目的とします。
2つ目は、製品やサービスに機械学習(Machine Learning)を活用した機能を実装したり、機械学習を活用して事業に貢献する機械学習エンジニア寄りの仕事です。技術的な深い知識とスキルが求められます。
- データを活用して提案する側
- 開発エンジニア側
どちらの仕事をしたいかを明確にすることで、目的が定まり転職活動がスムーズになります。
IT業界経験者なら有利
「IT未経験からデータサイエンティストになれるのか?」と悩む方も多いですが、IT未経験からでもデータサイエンティストへの転職は可能です。
しかし、IT業界で経験がある方は、これまでの知識や経験を活かして一歩先を行くことができます。
理由は、データサイエンティストの仕事内容にITスキルが必要になるためです。大量のデータを効果的に処理・解析し、新しい価値を生み出すためのスキルは、IT業界での実務経験があれば、基礎がすでに身に付いているため学習コストが減ります。
例を挙げると、機械学習を行うにはプログラミングスキルが必要です。IT業界に勤めていた人はシステム開発の経験があるので、プログラミングの概念や仕組みを一から学習する必要がありません。
そのため、IT業界の経験者は有利になります。
IT業界未経験者は対策をすれば可能
IT業界未経験者でも対策することで、データサイエンティストに転職は可能です。理由は需要が高まっているためです。
実際にDX白書2023年の報告書によると、データサイエンティストへの需要は高まっていることが分かります。
- やや不足している:24.8%
- 大幅に不足している:47.5%
合計で、72.3%が人材不足と感じています。
多くの企業は、データサイエンティストの求人において、専門的なスキルや知識を身につける意欲や、問題解決能力を重視しています。そのため、学ぶ意欲があれば、未経験からでもデータサイエンティストに転職することは可能です。
しかし、IT業界未経験者がデータサイエンティストを目指すには、「戦略を立てて計画的に学ぶ」ことが重要です。
そこで次では、未経験者がデータサイエンティストになるための具体的な戦略を解説していきます。
未経験からデータサイエンティストになるための戦略
未経験からデータサイエンティストになるための戦略は、業務経験を積み重ねることです。全くの知識やスキルなしでは採用されません。以下のステップを順番に進めていきます。
- ステップ1:エンジニア業務やマーケティング業務を経験する
- ステップ2:データサイエンティストに必要な基礎スキルを学ぶ
- ステップ3:履歴書を固める
- ステップ4:面接対策をする
順番に見ていきましょう。
ステップ1:エンジニア業務かマーケティング業務を経験する
データサイエンティストに向いている人は、理系か文系かは関係ありません。実務に関連する経験を積んでいるかどうかのほうが重要です。
例えば、エンジニアの業務経験を持つことでデータの収集や処理、そして解析に必要なプログラミングスキルが習得可能です。データベースの操作や、PythonやRなどのプログラミングスキルが該当します。
また、マーケティングの業務経験を持つことで、データをどのようにビジネスの成果に結びつけるかという視点が身につきます。消費者の購買行動を分析し、どう活かして提案するかという経験は、データサイエンティストの仕事の一つであるデータアナリスト業務に役立つでしょう。
完全未経験からデータサイエンティストになることは難しいものの、実務経験を通じて身につけた知識やスキルが、企業へのアピール材料となります。
ステップ2:データサイエンティストに必要な基礎スキルを学ぶ
データサイエンティストになるには、基礎スキルの習得は必須です。
基礎スキルは「プログラミング」・「統計学」・「ビジネススキル」の3つです。これらのスキルを効率的に学ぶ方法として、3つあります。
- 独学で書籍やネットを活用する
- オンライン講座を受講する
- データサイエンティスト専門学校で学ぶ
これらの学習方法を組み合わせることで、幅広い知識と深い専門性をバランス良く身につけることがで可能です。書籍やネットでの独学では基本的な知識を学び、オンライン講座やスクールでの学習を通じ、実践的なスキルや専門的な知識を深めていきます。
基礎スキルを学ぶことができたら、いよいよ履歴書を作成します。
ステップ3:履歴書を作成する
未経験からデータサイエンティストを目指すには、履歴書作成は重要なステップになります。理由は、履歴書が第一印象になり、採用担当者にデータサイエンティストになりたい熱意や可能性を伝える手段になるからです。
履歴書に自分の強みや経験、データサイエンティストになりたい熱意を伝えることが重要です。
例を挙げると、業務で分析や市場調査などデータに関わる経験をしていた場合、実務での施策を強調することでデータサイエンティストとしての適性をアピールできます。
また、独学やオンライン講座で学んだ知識やスキルも具体的にどのようなものを学び、どの程度のスキルを持っているのかを記載することで、学びの意欲や成果をアピールする材料となります。
つまり未経験から転職するには、熱意やスキルを履歴書に漏れなく書くことが重要です。これまでの経験や学び、そしてこれからの展望を伝えることで採用担当者に理解してもらえ、データサイエンティストとして採用される可能性が高まります。
ステップ4:面接対策をする
未経験からデータサイエンティストへの転職を目指す方にとって、面接は大きなハードルとなります。しかし、前もって準備することで乗り越えることができます。
未経験ということで、企業から即戦力として期待されていません。しかし、強く伝えるべきポイントは「データサイエンティストになりたい」熱意や将来に対するビジョンです。
「業界のトレンドや最新の技術に興味があり、それを活かして企業のデータ分析を支えたい」という意欲です。
また、面接では質問に対しての明確な答えを用意しておくことが重要です。
例えば、「なぜこの企業なのか」や「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か」という質問には具体的な計画やビジョンを伝えることで、未経験でも採用担当者を納得させられる可能性があります。
さらに、データサイエンティストとして求められるのは、即時の成果を出す能力よりも問題解決能力やロジカルシンキング力です。
そのため、面接ではこれまでの経験や学びから、どのように能力を磨いてきたのかをアピールすることも重要です。
ここまで読んで、未経験からの転職は難しいと感じる方もいますが、しっかりとした準備を行うことで転職できます。
しかし、一人では難しいのが現状です。その際は、弊社エイジレスのサービス「エイジレスエージェント」をご活用ください。履歴書や面接対策まで、転職希望の企業に合わせて手厚くサポートします。
次に、データサイエンティストに必要なスキルを解説します。
データサイエンティストに必要な3つのスキル
データサイエンティスト協会のレポートによると、必要なスキルは3つ上げられています。
- ビジネススキル
- データサイエンススキル
- データエンジニアスキル
これらのスキルを習得することで、未経験も高く評価されます。順番に見ていきましょう。
ビジネススキル
データサイエンティストは、データだけでなくビジネスの視点も重要です。理由は、データを活用してビジネスの課題を解決する仕事のため、ビジネス全般的な知識が必要だからです。
例を挙げると、市場分析や競合状況の理解、プロジェクトマネジメントの方法などです。
ビジネススキルを持つことで、分析結果を企業の意思決定や戦略立案に役立てることができます。
データサイエンススキル
データサイエンティストとして最も重要なのが、データサイエンススキルです。データサイエンススキルは、大量の情報から価値ある情報を引き出すための技術や知識が含まれます。
例を挙げると、統計学の基礎知識・機械学習の手法・プログラミング言語(PythonやRなど)などです。
これらの知識や技術を身につけることで、さまざまなデータから有益な情報を得ることができます。
データエンジニアスキル
データエンジニアスキルは、データの品質を保ち、効率的に取り扱うための技術や知識です。データベースの操作方法や、データの取得・加工の技術(SQLなど)になります。
例を挙げると、大量のデータを効率よく処理・管理する技術やクラウドサービスの利用方法などになります。
解説した3つのスキルを習得することで、未経験からデータサイエンティストへの転職の可能性が高まるでしょう。
次に、データサイエンティストの転職に役立つ資格を解説します。
「データサイエンティストに役立つ資格」や「転職活動する前に取得しておくべき資格」が気になる方はチェックしてください。
データサイエンティストに役立つ資格
未経験からデータサイエンティストに転職する際に役立つ資格を紹介します。
- データサインテスト(DS)検定
- 統計検定
- G検定、E検定
- データベーススペシャリスト試験
- Python 3 エンジニア認定基礎試験
それぞれ順番に見ていきましょう。
データサイエンティスト(DS)検定
データサイエンティストの仕事に向いているか確認するツールとして、データサイエンティスト(DS)検定がおすすめです。この検定はデータサイエンスの基本的な知識や技術を問うもので、初心者でも取り組みやすい内容になります。
資格を取得することで、自分のスキルセットをアピールする材料にもなることにもつながるのでおすすめです。
統計検定
データを解析する際の基礎となるのが統計学です。統計検定は、統計学の入門的な内容を学べる資格として、未経験者に向いています。
具体的な分析方法や、データの傾向を読み解く技術を学べるので、データサイエンティストを目指す上での大切なステップになるでしょう。
統計の知識は大学で学んだ方もいると思いますので、試してみることをおすすめします。
G検定・E資格
G検定は機械学習の基本的な知識を問う資格で、E資格はデータエンジニアリングのスキルを証明するものです。G検定とE検定は、一般社団法人ディープラーニング協会(JDLA)が主催しています。
2017年に始まったばかりですが、専門性をアピールすることができるので、おすすめです。
これらの資格を取得することで、データの処理から解析までの一連の流れを理解し、実践的なスキルを習得することができます。
データベーススペシャリスト試験&Python3エンジニア認定基礎試験
データを効率的に扱うためには、データベースの知識が不可欠です。データベーススペシャリスト試験を取得することで、データの管理や運用のスキルを証明することができます。
また、Pythonはデータサイエンスの分野で広く使われるプログラミング言語です。Python 3 エンジニア認定基礎試験を取得することで、プログラミングの基礎スキルを証明することができます。
紹介した資格は、履歴書に記載すると企業から評価されて実業務でも役立ちます。資格を習得してから転職活動することで、転職先企業の選択肢が広がるでしょう。
最後に、未経験からデータサイエンティストになるには、一人では難しいのが現状です。実績のある転職エージェントを使うことをおすすめします。
どのように活用していくのか、以降で解説します。
未経験から転職エージェントの活用がおすすめ
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まとめ|未経験からでもデータサイエンティストに転職は可能
本記事では、現役エンジニアの視点から以下のことがわかりました。
- データサイエンティストの仕事内容
- 未経験者でもデータサイエンティストに転職可能な理由
- 未経験からデータサイエンティストになるための戦略
- データサイエンティストに必要な3つのスキル
- データサイエンティストに役立つ資格
- 未経験から転職エージェントの活用がおすすめ
未経験からでもデータサイエンティストに転職することは可能です。なぜなら、データサイエンティストの需要は増加していることが、DX白書2023年の報告書からも明らかだからです。
しかし、実際には簡単ではなく、しっかりとした準備が必要です。
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