未経験からデータサイエンティストになるには？転職のコツや適性を解説 | レバテックフリーランス

未経験者がデータサイエンティストになるのは可能？

未経験者であっても、データサイエンティストへの転職が可能です。また、データサイエンティストはIT業界のみならず、さまざまな業界に活躍の幅を広げています。これまでに培った経験を活かせる可能性もあり、スキルアップを目指して転職を志す人もいるでしょう。未経験者がデータサイエンティストへ転職する際のポイントを解説します。

データサイエンティストに資格は必須ではない

データサイエンティストになるために、資格は必須ではありません。的確に情報を取り扱い、ビジネスの利益拡大につなげられる知識やスキルがあれば、データサイエンティストとして活躍できます。

ただし、データサイエンティストとして仕事を全うするためには、プログラミングやデータベースといったIT関連知識だけではなく、系統額や数学の素養も必要です。未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、自身の知識やスキルをアピールすることが重要で、その手段として関連資格を取得するのもよいでしょう。

データサイエンティストには資格が必要ないからといって、未経験者が簡単に挑戦できる職種ではない点は、留意しておく必要があります。

業界知識が活かせる可能性がある

データサイエンティストは、IT業界のみならず、次のような業界でも活躍しています。

• コンサルティング業界
• 不動産業界
• 製造業界
• 広告業界
• 金融業界

これらの業界に特化したデータサイエンティストとして働く場合は、業界にまつわる知識が大きな武器となります。これまでに業界知識を十分に持っていることがアピールできれば、その経験を活かして業界内でのキャリアチェンジが叶うかもしれません。

とくにマーケティング担当者やシステムエンジニア、コンサルタントなどは、データサイエンティストの仕事と親和性が高いといえるでしょう。業界知識にプラスして、関連性のある業務経験を積んでおくと、未経験からでもデータサイエンティストへの転職を成功しやすくなります。

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未経験者のデータサイエンティスト転職難易度

データサイエンティストは専門性が高く、幅広いスキルが求められる職種であるため、転職は簡単ではありません。ただし、これまでの経験によっては、未経験であってもデータサイエンティストへの転職を成功しやすくなる場合があります。

未経験者がデータサイエンティストに転職する場合の難易度は、次に挙げる条件によって異なります。

• 条件1：IT業界の経験ありの場合
• 条件2：分析系職種の経験ありの場合
• 条件3：関連職種の経験がない場合

それぞれの条件を詳しく解説します。

条件1：IT業界の経験ありの場合

IT業界での経歴がある場合は、データサイエンティストとしての転職がしやすい傾向にあるようです。データサイエンティストの業務をこなすには、プログラミングやITセキュリティー、環境構築、AIなどの知識・スキルが求められます。

データサイエンティストとして働く場合の基礎となるIT知識を保有していることで、採用においてポテンシャルのある人材だと認めてもらえる可能性が高まります。未経験者を募集しているケースの多くは、IT業界の経験者に対して、データサイエンティストに必要な教育をすることを前提にしているようです。

採用候補者がIT業界での実務経験を保有しており、ITにまつわる基礎的な部分を理解していると仮定したうえで、効率的にデータサイエンティストを養成したいというのが企業側の狙いです。

条件2：分析系職種の経験ありの場合

数字やデータから分析をおこなう、分析系職種の経験も、データサイエンティストへの転職に活かせる可能性があります。分析系職種には、具体的にデータアナリスト職やマーケティング職、研究職などが該当します。

すでに分析系の職種にて、データ分析や問題点の把握、仮説の検討などの経験がある場合、未経験であってもデータサイエンティストとしてのポテンシャルをアピールできるでしょう。データサイエンティストと比べると、分析系の職種のほうが未経験から挑戦できるチャンスがあります。

最終的にデータサイエンティストへの転職を目指す場合、一度分析系職種で経験を積むというのも有効な選択肢です。

条件3：関連職種の経験がない場合

先に挙げたIT業界や分析系職種での経験がない場合、データサイエンティストへの転職はかなり難易度が高いといえるでしょう。幅広い知識をつける必要があるデータサイエンティストとして適性のある人材なのか、採用企業側も判断するのが難しいからです。

やみくもにやる気をアピールするだけでは、データサイエンティストへの転職が叶わないかもしれません。ポテンシャルを見てもらうためには、関連資格を取得したり、ITについて勉強したりといった努力が欠かせません。

一般的に、まったくの未経験者がデータサイエンティストへの転職を希望する場合、2～3年程度の時間がかかるケースが多いでしょう。計画的に準備を進め、場合によっては関連職種を経ることも検討する必要があります。

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データサイエンティストの仕事内容とは？

データサイエンティストは、その名のとおりデータを分析するのが主な仕事です。具体的には、次の4つのステップで分析を進めます。

• ステップ1.データ収集と仮説の立案
• ステップ2.データの前処理
• ステップ3.データ分析
• ステップ4.レポーティング

データサイエンティストの仕事内容に関して理解を深め、より具体的に転職を検討してみてください。データサイエンティストについては、次の記事も参考になるはずです。
データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介

ステップ1.データ収集と仮説の立案

経営課題の解決や経営戦略立案には、客観性のある指標が必要です。データサイエンティストは、その指標を得るために、分析業務を担います。

データサイエンティストの最初の仕事は、分析に利用するためのデータ収集です。分析に適したデータが十分に集まれば、その後の業務の基盤となる仮説を立てて、本格的な分析に向けた準備を進めます。

どのようなデータを分析の対象とするのかを慎重に検討し、分析計画を立てるのもデータサイエンティストの役割です。そのうえで、いくつもの仮説を立案し、さまざまなアプローチで分析を進められるようにします。

ステップ2.データの前処理

集めたデータは、そのままでは分析に利用できないケースが多いでしょう。正確な分析をするためには、必要のないデータの削除やフォーマットの整理、項目や単位の確認などが必須です。

場合によっては、事前の集計処理や統計処理をしておくことで、その後の分析業務にスムーズに移行できます。取り扱うデータに個人情報が含まれている場合は、個人を特定し得る情報を削除する処理が必要となる可能性があります。

たとえ分析に利用するデータが自社の保有するものであっても、ユーザーや顧客のプライバシーを侵害する行為は許されません。その後のトラブルを避けるためにも、必ず個人情報の利用目的に沿っているかを確認しましょう。

ステップ3.データ分析

必要なデータの準備が整ったら、実際の分析・解析作業に移ります。分析の段階では、いくつものデータを組み合わせて統計的に解析を進めることが重要です。

また、1つの仮説にこだわることなく、さまざまなアプローチを試してみることで、より慎重に妥当性を判断できます。分析には、プログラミング言語やAIにまつわる知識などが求められる場合も多いでしょう。

効率的かつ正確に分析結果を求めるためには、幅広い知識やスキルを駆使し、多くの仮説を試す必要があります。

ステップ4.レポーティング

データサイエンティストの仕事は分析をして終わりではなく、分析結果を受けてのレポーティング、関係者への提案までを含みます。分析結果が出揃ったら、それらをわかりやすくまとめ、レポートを作成します。

企業の課題解決のカギとなる分析内容は、経営層や関連部署の担当者に向けた提案書としてまとめる必要があります。分析方法などについて詳しく知らない場合でも理解がしやすいように、データを可視化することを心がけましょう。

分析したデータから、経営課題解決に向けた新たな気付きにつながる情報をピックアップし、その内容を提案書にまとめることが重要です。いかに有用な情報をまとめたレポートに仕上げられるかが、データサイエンティストとしての腕の見せどころだといえます。

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データサイエンティストの今後の需要は？高年収を狙える？

AIの活用が進む中で、適切なデータの取り扱いが求められる時代に突入しました。データデータサイエンティストは、今後社会が膨大な数のデータをうまく活用するために、欠かせない役割を果たしています。

ここからは、データサイエンティストの活躍する場所や今後の需要、気になる年収などを解説します。転職を検討する際の参考にしてみてください。

データサイエンティストが活躍する業界

データサイエンティストと聞くと、Web関連の企業をイメージする方が多いでしょう。実際に、ECサイトやWebサービスの運営において、データサイエンティストはユーザーの行動ログや購買データなどを利用して、解析をおこなっています。

しかし、データサイエンティストの活躍の場は、IT業界のみに限られているわけではありません。さまざまな業界において、業務の効率化やサービス向上、顧客満足度の改善などにデータ分析が用いられています。

具体的には、金融や人材業界のマーケティング施策考案に際しても、データサイエンティストが陰で業務を支えています。また、医療業界や公官庁といった広い分野でデータ分析の重要性が増しており、有能なデータサイエンティストが必要とされているのです。

データサイエンティストの将来性

企業の戦略立案にデータを活用するのが一般的になっていることで、今後もデータサイエンティストの高い需要は続くといえるでしょう。

IT技術が進化を続けている現在では、さまざまな分野で情報化が進んでいます。情報を正しく取り入れ活用するためには、それらを分析するデータサイエンティストの存在が欠かせません。

また、データサイエンティストという職種の知名度も高まっており、データサイエンス学部を設立した大学も登場しているほどです。

転職市場においても、データ分析を担う専門家の市場価値は高く、多くの企業が優秀な人材を必要としています。ただし、AIが躍進している現在では、単なる分析だけではなく、その後の提案までを完成度高く実施できる人材となることが重要です。

データサイエンティストの将来性に関しては、こちらの記事でも詳しく解説しています。
データサイエンティストの将来性は？AIの影響で需要がなくなるって本当？

データサイエンティストの年収

厚生労働省の運営する「職業情報提供サイト（日本版O-NET）」によると、データサイエンティストの平均年収は557.5万円です。日本の平均年収と比べても、データサイエンティストは高い水準の給料を受け取っていることがわかります。

データ分析の重要性が高まっている一方で、優秀なデータサイエンティストの数が足りていないのが現状です。とくにWebマーケティング分野において、データサイエンティストの給与が高い傾向があります。

参照：厚生労働省「職業情報提供サイト（日本版O-NET）データサイエンティスト」

データサイエンティストの年収についてより詳しく知りたい場合は、以下の記事で国別などの年収情報を解説しているので参考にしてみてください。
データサイエンティストの平均年収｜2000万円を目指すコツなども紹介

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データサイエンティストを目指すための必須スキル

データサイエンティストとして活躍するには、次の3つのスキルが必要とされます。

• エンジニアリングスキル
• 分析や統計学の知識
• 基本的なビジネススキル

データサイエンティストは、膨大な数のデータから経営課題を解決するために必要なデータを選別し、仮説を立案したうえで、その後の分析とレポーティングまで担当する職種です。

ただ単に与えられたデータを分析・解析するだけでは務まらないポジションであり、さまざまな知識やスキルが求められます。

今回は、その中でもデータサイエンティストとして欠かせない3つの必須スキルをご紹介します。こちらの章を読み、より詳しい情報を知りたいと感じた方は、次の記事もチェックしてみてください。
データサイエンティストに必要なスキル・知識｜スキルアップにおすすめの資格も紹介

エンジニアリングスキル

データサイエンティストとして仕事をするためには、まずエンジニアリングスキルが欠かせません。具体的には、プログラミング言語やデータベースにまつわる知識・スキルが求められます。

プログラミング言語としては、PythonとRを必ず習得する必要があるでしょう。Pythonは人工知能分野での活用が進んでいる言語で、さまざまな用途で広く用いられています。

一方のRはデータ分析と統計解析に適した言語です。比較的難易度が高い言語であるため、Pythonを先に習得するようにするとよいでしょう。

また、情報分析の際にはビックデータを扱うことになるため、データベース周辺の知識が役立ちます。大量のデータを効率よく分析できるように、データの処理やデータベース設計の知識を持っておく必要があります。

ビックデータは今なお進化を続けているため、新しい情報を敏感にキャッチし、スキルをアップデートすることも忘れないようにしましょう。

分析や統計学の知識

データサイエンティストの仕事としては、収集したデータをいかに効率的かつ効果的に分析し、企業戦略の提案へ落とし込めるかが重要なポイントです。高度な分析を実施するためには、核となる分析や統計学の知識が欠かせません。

具体的には、数学の知識やデータ分析の手法にまつわる知識、解析ツールを使いこなすスキルなどが必要です。データ分析という分野そのものが、数学的な知識に基づいているため、基礎がなければそれ以上を理解するのが難しくなります。

たとえば、データ分析のスキルを伸ばそうと勉強をする場合、多くの解説が数学の知識を元に解説されています。数学の知識無しでは理解が難しい内容であるため、数学に苦手意識があるケースではデータサイエンティストは務まらない可能性が高いでしょう。

統計や微分積分、確率など、数学の基礎知識は必ずマスターしている必要があります。

また、実際に分析を進めていく際には、データ分析の手法の中から、適したものを選ぶことが重要です。さまざまなケースに対応できるように、多くのデータ分析手法や解析ツールにまつわる知識を備えておかなければなりません。

基本的なビジネススキル

最後に、データサイエンティストとして求められるスキルは、ビジネスパーソンとしての総合的なスキルです。データサイエンティストは、分析の準備段階から結果を提案にまとめるまで、多岐にわたる業務に携わります。

経営陣など企業のキーパーソンと接する機会が多いポジションであるため、自身の意見を論理的かつ説得力を持って提案できる力も求められるのです。具体的には次のスキルが重要とされます。

• 論理的思考能力
• コミュニケーション能力
• プレゼンテーション能力
• マネジメント能力

論理的思考能力が備わっていないと、適切なデータの選別や分析方法の検討が難しくなります。データサイエンティストは、膨大な数のデータから企業戦略を改善するための指標を見つける必要があるため、それぞれのステップにおいて確信を持って分析を進めることが大切です。

また、分析したデータを元に、関係各所に提案をするまでがデータサイエンティストの仕事です。高いコミュニケーション能力やプレゼンテーション能力を発揮し、説得力のある提案をする必要があります。

スケジュールに遅れを出さずに分析を進めるためには、マネジメント能力も重要です。チームをまとめて役割を分担し、関係各所とうまく連携しなければならない場面も出てくるでしょう。

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データサイエンティストに向いている人の特徴

次のような特徴を持つ人は、データサイエンティストとして活躍できる素質があるといえるでしょう。

• 論理的に考えられる人
• 地道に努力ができる人
• 堅実な人

データサイエンスに必要なスキルに関する章でご紹介したとおり、論理的思考能力は計画性を持って分析を進めるために欠かせない能力です。ものごとを論理的に捉えることが得意な人であれば、確実に分析を進める必要があるデータサイエンティストの仕事を着実にこなすことができるでしょう。

データサイエンティストは、近年注目が高まっている仕事ではありますが、実際の仕事内容は華やかなものばかりとは限りません。コツコツと裏方としてデータ分析をこなしていかなければならない場面も多く、地道に努力を積み上げられる人が向いています。

また、データ分析の方法やデータ自体の取り扱いを間違えると、思ったような成果が出ず、データサイエンティストとしての役割を果たせない可能性があります。堅実に業務をこなせる人であれば、膨大なデータをうまく整理し、目標に向かって計画的に分析を進められるでしょう。

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未経験からデータサイエンティストを目指す方法

企業のデータ活用が必須となっている現在、多くの企業がデータサイエンティストの採用をおこなっています。データサイエンティストとして活躍している人材は多くないため、中には未経験者を採用するケースもあるようです。

しかし、これまでの経歴が、データサイエンスとまったく関連性がない場合、内定を勝ち取るのは容易ではないでしょう。未経験からデータサイエンティストを目指す方法としては、次の2つのケースが挙げられます。

• エンジニアからデータサイエンティストに転職する
• 分析系職種からデータサイエンティストに転職する

これらの関連職種での経験があれば、データサイエンティストとして転職できる可能性が高まります。正社員としてエンジニアや分析系職種を経験するのが難しい場合は、副業からチャレンジしてみるのも手です。

副業であれば、関連の案件に携われる可能性も高くなるでしょう。自身のスキルや経験の棚卸をおこない、データサイエンティストへの転職に備えるようにしましょう。

エンジニアからデータサイエンティストに転職する

エンジニアは、データサイエンティストとも親和性の高い職業です。データの分析に欠かせない、プログラミング言語を用いて働くエンジニアの経験があれば、基本的な知識を保有している人材だと判断してもらえる可能性があります。

とくにデータ分析に用いるPythonやR、SQLといった言語での開発経験があるケースでは、データサイエンティスト未経験であっても、採用してもらえるチャンスがあるでしょう。

他にも、データベースにまつわる知識やデータ処理、データ抽出など、データサイエンティストとして必要な領域での経験は、選考の際に有効なアピール材料となります。

エンジニアとしての素質は、データサイエンティストの業務をこなす際にも必須となる要素です。経験や知識を持っている点をうまく伝えることで、ポテンシャルの高さを示すことができるでしょう。

データサイエンティストと比べると、エンジニアのほうが未経験者への門戸も広いのもポイントです。エンジニアとして着実にスキルを獲得すれば、最終的にデータサイエンティストへの転職を成功させられる可能性があります。

未経験からITエンジニアへの転職に興味がある場合は、次の記事も参考にしてみてください。
未経験からITエンジニアへ｜求人の傾向や30・40代での目指し方

分析系職種からデータサイエンティストに転職する

分析系職種での経験も、データサイエンティストへの転職において有利に働きます。データアナリストや研究職を経てから、データサイエンティストを目指すのもよいでしょう。

そもそもデータアナリストとは、膨大なデータの解析をおこない、クライアントや自社の課題を解決に導く職種です。データサイエンティストと似た分野で活躍するポジションであるため、経験を活かして転職できる可能性が高まります。

両者の違いとしては、主となる仕事内容と重視されるスキルが挙げられます。ポイントをまとめた表を参考にしてみてください。

	主となる仕事内容	重視されるスキル
データサイエンティスト	分析モデルの構築・意思決定のサポート	高度なテクノロジーにまつわる知識・ビックデータを扱うスキル・機械学習を扱うスキル
データアナリスト	データの収集・分析・可視化	プレゼンテーションスキル・レポーティングスキル

データ分析の仕事について詳しく解説している記事も、ぜひチェックしておきましょう。
データ分析を仕事に！職種ごとの仕事内容や必要なスキル、役立つ資格も解説

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未経験者がデータサイエンティストになるためのコツ

これまでご紹介したように、データサイエンティストは難易度が高い職種であるものの、未経験からでも挑戦できます。しかし、企業も即戦力となり得る人材を探しているケースが多いため、それなりの準備をして臨む必要があるでしょう。

未経験者がデータサイエンティストに転職するためには、次の3つのコツを心がけてみるのをおすすめします。

• 自分に合った方法で勉強する
• 関連資格を取得する
• 志望動機を工夫する

それぞれのポイントを解説します。

自分に合った方法で勉強する

さまざまなスキルが求められるデータサイエンティストに転職するためには、必要なスキルを自分に合った方法で効率的に勉強することが重要です。とくにプログラミング言語の勉強は、データサイエンティストを目指す第一歩となるでしょう。

プログラミングを学ぶ方法としては、プログラミングスクールへの通学や通信講座の受講、独学などが挙げられます。プログラミングにまつわる情報はインターネット上でも多く見かけられますが、初心者が理解するのは難しいかもしれません。

時間とお金をかけることができるのであれば、プログラミングスクールの利用がおすすめです。ノウハウを持っている講師にその場で疑問点を質問できるため、モチベーションを保って学習を続けられます。

プログラミングスクールへの通学が難しい場合、通信講座を活用するのも手です。ただし、動画を見て自分で学習を進めるタイプの講座は、自分で計画を立てて進めるため、忍耐力と継続力が求められます。

プログラミングに関しては多くの書籍や学習ツールが揃っているため、独学での習得も可能です。切磋琢磨できる仲間がいないため、自分自身でモチベーションを保つ必要がありますが、自由度が高いというメリットもあります。

いずれにしても、自分に合った方法を選び、計画的に勉強を進めることが重要です。
プログラミングの独学については以下でまとめているので、ぜひ参考にしてみてください。
プログラミングの独学は可能？効果的な勉強法と無料の学習サイトをご紹介

関連資格を取得する

データサイエンティストの選考でポテンシャルをアピールするためには、関連資格を取得しておくことも有効です。具体的におすすめな資格としては、IT関連の資格やデータベースにまつわる知識を証明できる資格、統計学の資格などがあります。

次のような資格を取得すれば、データサイエンティストへの転職を有利に進めることができる可能性が高まります。

• 情報処理技術者試験：ITの幅広い知識を問う試験（IPA商法処理技術推進機構実施）
• OSS-DB技術者認定試験：データベース関連資格（特定非営利活動法人LPI-Japan実施）
• 統計検定：統計に関する知識を問う試験（日本統計学会実施）

上記3つの資格は一例に過ぎず、この他にもデータサイエンティストへの転職に役立つ資格が存在します。より具体的な情報を知りたい場合は、以下の記事を参考にしてみてください。
データサイエンティスト資格一覧｜国家や国際別の難易度や合格率、順番

志望動機を工夫する

データサイエンティストへの転職に向けてスキル面での準備が整ったら、志望動機のブラッシュアップをおこないましょう。似たような経験やスキルを持った候補者がいる場合、どれだけ志望動機で企業理解度や目的意識の高さをアピールできるかがポイントとなります。

なぜデータサイエンティストへの転職を希望しているのか、目指している将来像はどのようなものか、これまでの経験を活かしてまとめることが重要です。データ化の進む社会において、貴重な人材となる点を踏まえ、自身がどのような形で貢献できるかを伝えます。

また、志望している企業を選んだ理由を、企業理念やビジョンと絡めて語れるようにしておくのも忘れないようにしましょう。

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未経験からデータサイエンティストになる際のよくある質問

ここでは、未経験からデータサイエンティストになる際のよくある質問に答えていきます。

Q. データサイエンティストになるに必要な知識やスキルは何ですか？

データサイエンティストには統計学、プログラミング、機械学習、データベース管理などの知識やスキルが必要です。

Q. データサイエンティストの仕事にはどのような魅力がありますか？

データサイエンティストは、データの分析や予測によって、課題を解決し、ビジネスに貢献できるという魅力があります。

Q. フリーランスのデータサイエンティストの場合、どのように案件を獲得できますか？

フリーランスのデータサイエンティストは、プロジェクトマッチングサイトやSNSなどを活用して、自分にあった案件を探し獲得できます。

Q. データサイエンティストにおすすめの資格は何ですか？

データサイエンティストにおすすめの資格は、統計検定、データサイエンティスト検定、Pythonの資格などです。

Q. PythonとR言語はどのように用い分けることが一般的ですか？

Pythonは広い範囲のタスクに使用されますが、R言語は機械学習、データ解析、統計分析などに特化しています。

最後に

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