データサイエンティストは未経験でも目指せるのか？必要となるスキルを徹底解説

こんにちは。当メディアを運営するストラテジーテックコンサルティング編集部です。

ビックデータの普及により生まれた新しい職種の一つデータサイエンティスト。米国では学生から最も人気のある職業として人気を集めています。

「データサイエンティストへキャリアチェンジしたい！」
「データサイエンティストは未経験でも募集はあるのか？」

こうした声も最近耳にするようになりました。データサイエンティストとはビジネス上の課題をデータ分析をいかして解決する仕事です。そんなデータサイエンティストには未経験からでもなれるのでしょうか？そこで未経験からデータサイエンティストになる方法や年齢別転職例や求められるスキル、仕事内容について紹介致します。データサイエンティストに転身を検討している方の参考になれば幸いです。

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未経験からデータサイエンティストになる方法

様々な分野の知識が必要となるデータサイエンティストへの挑戦は多くの勉強量が必要になることは間違いありません。一つ一つを着実に取り組んでいきましょう。本トピックでは、異業種からのデータサイエンティストへの転身をイメージしています。

まずは１歩踏み出す

全くの未経験者がデータサイエンティストを目指すということは、あなたを動かした何か大きな要因があったのでしょう。新しい挑戦を始める時、分からないことが多いと不安を抱えるかもしれません。しかし、誰でも最初は未経験なのです。まずは以下で解説するオススメのデータサイエンティストになる方法から始めてみてください。

ITスキル｜機械学習・AI｜統計学の内いずれかの勉強をする

後述致しますが、データサイエンティストに最低限必要なスキルはITスキル、機械学習・AIに関する知識、統計学になります。まずはどれか一つを自身に合った方法で基礎知識をつけていきましょう。最もオススメはプログラミングに関する知識です。

• ITスキル→Python3エンジニア認定基礎試験
• 機械学習・AIスキル→G検定
• 統計学→統計検定2級

資格取得の勉強方法は独学、スクールに通う、WEBの学習コンテンツなどの方法がありますね。自身に合った勉強方法で始めてそれぞれの前提知識をきちんと学びましょう。資格取得の勉強をすると体系的な理解に繋がり、たとえ取得ができなかったとしてもデータサイエンティストへの大きな一歩になります。

エンジニアで実務経験を積む

続いてエンジニアで実務経験を踏むことをオススメしています。できれば「Python」か「R言語」を扱っている企業が望ましいです。なぜなら、どちらもデータ分析に強いプログラミング言語であり、データサイエンティストとして働くための経験に適しているからです。

DXの強い波に合わせて企業は未経験者でも募集を増やしている今は未経験の人でもチャンスと言えます。そして前項で上げた他のスキルをエンジニアとして働きながら習得していきましょう。

とはいえ、エンジニア転職に失敗してしまっても、諦めないでください。求められるデータサイエンティストのスキルはデータ分析に強いことに加え「ビジネス力」が強く求められるからです。

一般社団法人 データサイエンティスト協会の「データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果」によると90％の企業が自社に求めるデータサイエンティスト像を「ビジネス課題解決や戦略検討が得意な人材」としています。つまり、「データを活用して企業の売り上げや新サービスの創造に活用する」能力が必要とされているのです。

あなたがもし、マーケティングや営業などの仕事で「ビジネス」に触れていればその経験を活かしたデータサイエンティストになることは十分に可能と言えます。データ分析周辺職種の転職活動と並行しながらプログラミング言語の習得を行い、データサイエンティストに必要なスキルを業務外でキャッチアップしていきましょう。

参考：）データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果

未経験からデータサイエンティストへの転職は可能なのか？

多様な業界・業種でビックデータの活用が盛んに行われている中、10年前では考えられないくらいの「データの価値」が増しています。そうした背景で生まれた新たな職業「データサイエンティスト」はそもそもITや理系の知識がない未経験からでもなることは可能なのでしょうか？

数学的素養の有無

数学的素養があると未経験でも転職しやすいのが現状です。データサイエンティストの業務はデータ分析・加工やAIを活用したシステム開発など多岐に渡ります。こうした業務は一般的に理系の要素が必要になりやすく、数学に関する知識があると、より高度なデータ分析やシステム開発に活かせることは間違いありません。ただし、データサイエンティストにとって「データ分析ができること」は確かに重要ですが、コミュニケーションや問題解決などの「ビジネススキル」も重要になってくる職業でもあります。

ITに関する基礎知識

ITに関する基礎知識。例えばプログラミング、統計、機械学習などに関する知識を有している方はポテンシャル採用などで未経験でも転職可能です。反対に「ITに関する知識」を有していないと未経験採用の難易度が上がるのが現状です。データサイエンティストは、人工知能を活用したデータ分析基盤構築やシステム開発といったITに関する業務も行うためITに関する基礎知識を有していることが望ましいです。

上記のいずれかの経験がある場合、未経験からでもデータサイエンティストになりやすいと言えます。しかし、データサイエンティストを目指すためには上記の知識が必要になる求人が多いです。

そのため、経験が乏しいと感じた方は、データアナリストやエンジニアからデータサイエンティストにキャリアアップしていく方法も1つの手です。いずれにしても、データサイエンティストの道を切り開いていくには、後述する求められるスキルを正しく理解し習得していくことが重要です。

年齢別データサイエンティストへの転職で求められること

データサイエンティストは転職市場においてデータ分析スキルやビジネススキルの2つに精通しているため高額の報酬でオファーされることが多いですが、データサイエンティストへ転職する際に年齢層によって求められることが異なります。そこでデータサイエンティストの転職で求められることを年齢別にご紹介します。

20代未経験での転職

20代での転職の強みは「ポテンシャルと主体性」です。現代では20代の30％は会社を3年以内に退社する時代に変わり、データ分析を生業とするデータサイエンティストの求人でも実務経験不問で募集している場合があります。未経験でも今後育成する人材として採用されるので貪欲に学ぶ姿勢、データサイエンティストとして何を成したいのかなどのマインドが求められます。

30代未経験での転職

30代はデータサイエンティストとして即戦力で活躍できる人が求められています。未経験の場合、何らかのプログラミング経験やITに関する知識を有していることが求められます。また、データサイエンティストの仕事はプロジェクトに参画し多くのステークホルダーと関わりをもつため、20代のデータサイエンティストにはないような高いコミュニケーション能力が求められます。

40代未経験での転職

40代は専門性やPMとして活躍が求められます。未経験者のデータサイエンティストの募集は極めて少なく、募集があったとしても、PM/PMOといったマネジメントポジションがほとんどとなっています。

データサイエンティスト未経験求人情報

続いて、実際のデータサイエンティストの未経験採用を行っている求人の例をご紹介致します。歓迎スキルや業務内容などを参考にしてみてください。なお掲載例はエンジニア経験者を想定しています。

データサイエンティストの仕事内容

データ分析に関わるオールラウンダーであるデータサイエンティストの仕事内容は明確な定義はされておらず、企業によって異なるのが実情です。しかし、SASの「データサイエンティストの典型的な職務」によると以下の様な業務を担当する可能性が高いとされています。

• 統一されていないデータの収集・蓄積・加工
• ビジネス課題をデータを活用して課題解決
• R、Pythonを含む幅広いプログラミング言語による作業
• 機械学習、AI、ディープラーニング、当該領域に関する業務

特にビジネス課題をデータを活用して課題解決に導く業務はデータサイエンティストならではです。

参考：）データ・サイエンティストの典型的な職務

データサイエンティストに必要なスキル

ここまでデータサイエンティストの未経験転職事情について解説してきました。最後にデータサイエンティストに必要なスキルをデータサイエンティスト協会が発行するスキルチェックリストを参考に解説致します。

同協会では、データサイエンティストに必要なスキルを「ビジネス力」「データエンジニアリング力」「データサイエンス力」と定義づけています。また、それぞれのスキルレベルを4段階に定義しています。本トピックではそれぞれのスキルを整理してみましょう。

ビジネス力

データサイエンティストにはビジネスに対する理解と問題解決能力を兼ね備えた思考が必要となります。そもそもデータサイエンティストの役割はデータを活用し組織、企業が抱える問題を解決することにあります。

データを分析するだけでなく、いかに価値を提供できるか、または提供できるまで粘り強く仮設と検証を繰り返し、ビジネスにコミットできるかといった視点が重要になります。例えば、MECEや論理的思考力などが挙げられます。クライアントが満足できる具体的な案を導き出させるかどうかもデータサイエンティストの腕の見せ所になると言えるでしょう。

データエンジニアリング力

データエンジニアリング力とはずばり「データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする力」のことです。例えば、データベースから、対象のデータを抜き出し、Excelなどに落とし込んだり、加工したデータの結果を指定されたフォーマットにエクスポートしたりなどのデータを加工し分析したうえで要件定義まで行えるスキルが求められます

データサイエンス力

データサイエンス力とは「データを正しく解釈する力」です。情報処理、人工知能、統計学、ディープラーニングといった情報科学系の知識を活用しデータを使いこなします。スキルチェックリストの中でも最も項目数が多く必須スキルとしても習得しておきたい知識です。

特に、基礎数学と統計学、機械学習などの知識を有していることが求められます。

実際、上記のスキルすべてを兼ね備えたデータサイエンティストは極めて稀です。ほとんどのデータサイエンティストがどれか一つのスキルに特化した経験や知見を中心に他のスキルを並行して習得している場合がほとんどですのでご安心ください。未経験からデータサイエンティストを目指すためには上記のスキルを習得の目安とすると良いでしょう。

参考：）一般社団法人データサイエンティスト協会 スキルチェックリスト

未経験でもデータサイエンティストになれる

いかがでしたでしょうか。

未経験でもデータサイエンティストになれる可能性は十分にあります。データ時代に活きる私たちにとって、データ分析を通してどんな課題が解決できるのか、いかにしてビジネスにコミットメントするのか。そういった力が求められるデータサイエンティストのスキルは、多くの分野で活用することができるのではないでしょうか。

データサイエンティストを目指す人にとって有益な情報となりましたら幸いです。

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