データサイエンティストへのキャリアチェンジを成功させる方法

本記事では、データサイエンティストへのキャリアチェンジの方法について解説いたします。
データサイエンティストへのキャリチェンジを検討中の皆様、ぜひ最後までご覧いただき、データサイエンティストへのキャリチェンジを成功させてください！

時間がない人向け 本記事のまとめ

データサイエンティストとは？ざっくり解説

データサイエンティストとはどんな職業でしょうか。
私の経験や求められている役割やスキルなどから以下のような職業であると考えます。

データサイエンティストとは、統計学や機械学習などを用いてデータから価値を創出し、ビジネス課題に対して企画、提案、実行していける人物である、と考えています。

ビジネス課題に対して、データをどう使うか、そのプロフェッショナルという認識です。

なので、あまり多くありませんが、統計学が苦手なデータサイエンティストもいたって良いのです。とはいえ統計学の「いろは」も分からなければ、周囲のデータサイエンティストとの会話についていくことは難しいと思います。また数学力も然り。
一定程度理解した上で、これ以上（修士レベル）は難しいな〜というラインくらいは必要になってくると思います。

データサイエンティストはビジネス課題を解決できるデータのスペシャリストだから、統計学や数学ができなくても成立するというわけではありません。ビジネス課題に対するプロフェッショナルであることが第一ですが、「データサイエンティスト」はそれだけを求められているわけではなく、理論的な裏打ちが求められています。ビジネス課題が解決できるなら、自分の求められている素養も理解できているはずです。統計学・数学に手をつけ図、逃げの姿勢のデータサイエンティストは、長続きしないので、データサイエンティストを目指す方は、逃げずに挑戦していきましょう！

その挑戦、私も応援します！一緒に頑張りましょう！

データサイエンティストへのキャリアチェンジ体験談

私も実はデータサイエンティストへのキャリアチェンジを成功させています。それも全く関係のない分野からです。
だからこそ、簡単に諦めるのではなくこれを読んでいるあなたも実現可能な方法を探して実行していくことで必ずキャリアチェンジすることができると思います！

私の場合のキャリアチェンジは、「データサイエンティスト　未経験」でとにかく検索して面接に片っ端から応募しました。今考えると、ありつけているのが奇跡のようです。

学歴こそ「旧帝国大学学部卒」だったので、ポテンシャルで選考を進めることができたとも思いますし、今の採用にありつけたとも思います。間違いなくマイナス要素ではなかったと思います。

ただ、決定的だったのは、これでもかというくらい、面接でやる気をアピールしてきたことだと考えています。当時は経験もなければ資格もないですし、ましてや開発やコンペなどの実績も全くなかったですので。

実際に私もそれで採用されていますし、当時とは大きく採用方針を変えているわけではないので、探せば私の所属する会社にありつけるかと思います。ぜひチャレンジしてみてください！

【体験談】未経験からデータサイエンティストに転職する

今回は、未経験からデータサイエンティストに転職できた体験談をお話しします。それに加えて、データサイエンティストに転職した際に調べて当たった様々な情報もお伝えします。データサイエンティストを目指している【あなた】にぜひ最後まで読んでいただける...

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2022.10.17

データサイエンティストへのキャリアチェンジする方法

ここからはキャリアチェンジを実現するための具体的な方法を3つ紹介します。

方法①：未経験採用に応募する

キャリアチェンジですから、当然経験はないものとして、「未経験」に応募するのは常套手段です。これが最も手っ取り早く、確実な方法です。

とは言え、ブラック企業かもしれない、など不安は尽きないかと思います。
データサイエンティストの実務経験で箔がつき始めるのは「3年」です。どんなブラックでも3年我慢できる覚悟があるようであれば、場所を選ばず飛び込んでみると良いと思います。

ただし注意しないといけないのは、本当にデータサイエンス的な業務にあたれるかです。一番確実なのは事業会社だと思いますが、採用が少なく、未経験採用も少ないはずです。そうするとより幅を広げるとSES。私の所属する会社はSES系ですが、大手企業とも直接取引のある超優良SESです。そう言うところもあるので、社長やCXOがどんな人かしっかり調べてみると良いと思います。

一つ目の方法、怖がらず未経験採用に応募する、でした。

方法②：資格を取る

二つ目は、「資格を取る」です。
キャリアチェンジの成功をグッと引き寄せる資格は以下の通りです。

ざっくり上記の資格を取得していれば、十分アピールになります。統計検定準1級や応用情報は難易度も高い試験です。アピール材料としては、非常に強いです。

統計検定については、統計学の知識、数学力をある程度証明できます。会社によっては、資格手当なんかもでるでしょう。これから目指していくと言う方は、とって損はありません。しかもCBT方式でいつでも受験できます！言い訳せず、まずは挑戦してみましょう！

二つ目のデータサイエンティスト検定は、難易度は低めですが範囲が広いです。しかも始まったばかりの資格なので認知度は低いです。場合によっては「？」な反応をされるかもしれません。
しかし試験範囲は広くて網羅性が高いので、データサイエンティストを目指す上では非常に役立つ羅針盤になります。データサイエンティスト界隈はまだまだ狭いので、受けた会社の人が実は試験を作っている人なんてこともあるかもしれませんよ？

最後三つ目の基本情報／応用情報は、国家資格で、エンジニアリングの知識を証明できます。基本情報は2023年からCBT方式で通年受験可能になります。基本情報くらいはチャチャっと取っちゃいましょう！

方法③：実績を積む

三つ目の方法は「実績を積む」です。

聞こえてきます…「おいおい、データサイエンティストになってないのにどうやって実績積むんだよ…」と。

これの答えは簡単です。データサイエンティストについて調べたのであれば、いますぐに実践できることがきっとあるはずです。
業務改善につなげたり、効率化を図ったり。データから特徴を探してみたりできれば、それは立派なデータサイエンティストです。こういった「実績」は絶対試験官に刺さります。何も統計モデリングだとか、機械学習モデルや、分析コンペで結果を出す必要なんてないんです。

意外と実績積めそうな気がしてきませんか？実績を積むことができれば、データサイエンティストにどんどん近づくことができるはずです！

データサイエンティストへのキャリアチェンジを成功させる

成功させる方法は、結構限られていると考えています。

一つの手段としては、前職の専門分野や学生時代の専門分野などの専門性を生かすことです。
これは非常に重要です。スキルが三つ掛け合わさるだけでもかなり希少性は高まると言いますよね。キャリアチェンジを考えているだけあれば、それなりに離れている分野ではないかと想像しています。近い分野より離れている分野が掛け合わさることで、希少性も高くなります。

次に必要なことは、行動を止めないことです。
データサイエンス分野はまだまだ新しい分野です。日々アップデートされていきます。身につけた分野がすぐに相対的に古い技術になっているのが現状です。
新しいことを学び続けることが重要なのは言うまでも無いのですが、その前段としては、やはり行動を止めないことが非常に重要になると考えています。

最後は伸びている分野に飛び込むことです。
データサイエンス領域は間違いなく今後も成長する分野です。しかし、データサイエンスを活用していく分野を選ぶことは重要です。例えばスポーツはこれから間違いなく伸びていきます。しかし現状はマネタイズが難しい分野でもあります。この課題がクリアされると、スポーツという輝かしい分野にレベルの高い人材が殺到することは間違いないでしょう。

以上、３つのポイントを解説しました。

まとめ

まとめます。

ここまで読んでいただきありがとうございました。読んでいただいたあなたにとって一つでも有益で参考になれれば幸いです。

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