データサイエンティストは、ビッグデータを分析してビジネスの課題解決や意思決定をサポートする職種です。
将来性に期待できることから人気の職種ですが、「未経験から転職するのは難しそう」と感じている人も多いと思います。
結論、データサイエンティストの転職難易度は経験職種によって大きく異なります。
- エンジニア｜Pythonの経験があれば転職できる可能性あり
- 分析系職種｜数理統計の経験があれば有利
- 完全未経験｜スキルの習得や経験を積むために2年～3年かかる
未経験からデータサイエンティストを目指す際は、不足している知識を習得しつつ、実務経験未経験可の求人を探すことがポイントです。
この記事では転職する具体的なステップや成功のポイントを解説するので、ぜひ参考にしてください。
【経験職種別】未経験からデータサイエンティストを目指す方法
データサイエンティストは、大量のデータを分析してクライアントに有益な情報を提供することが仕事です。
たとえば、顧客の行動や市場動向を予測し、ビジネスの戦略や意思決定をサポートします。
ビッグデータを活用する企業が増えていることから将来性に期待できる仕事ですが、専門性が求められるため、簡単に目指せる職種ではありません。
未経験からデータサイエンティストに転職する難易度は、「データ分析に関連する職務経験があるかどうか」によって大きく異なります。
未経験からデータサイエンティストを目指す難易度や転職方法を経験職種別に詳しく解説します。
エンジニア｜Pythonの経験があれば転職できる可能性あり
エンジニアからデータサイエンティストを目指す場合、Pythonの経験があれば転職できる可能性があります。
Pythonは機械学習やデータ分析に活用できるライブラリが豊富に揃っており、データサイエンティストに欠かせないスキルです。
現段階で分析の経験がない場合は、Pythonを使ったデータ処理や分析のスキルを身につけることで転職を目指せます。また、エンジニアが持つ論理的思考能力や問題解決能力はデータサイエンティストの仕事にも大いに役立ちます。
さらに、SQLやデータベースの知識があれば他の候補者との差別化につながるでしょう。
エンジニアからデータサイエンティストを目指す具体的な手順
- データ分析に必要な知識を身につける
- 可能であれば、実務経験を積む
- 転職活動を行う
エンジニアからデータサイエンティストを目指す場合、統計学・機械学習・データベースについてなど不足している知識を身につけることから始めましょう。
現職にマーケティングなどの部署があり異動できる場合は、アクセス解析や分析の実務経験を積めるとベターです。
ある程度知識がついたら、機械学習モデルなどのポートフォリオを作成し、転職活動に臨みましょう。
Pythonを使ったデータ抽出・整形の経験があれば、積極的にアピールすることをおすすめします。
分析系職種｜数理統計の経験があれば有利
データアナリスト・マーケター・コンサルタントなどの職種で分析の経験がある人は、比較的スムーズに転職しやすいです。
分析系の職種経験がある人は、データを扱うスキルやビジネスの洞察を得る能力が培われており、データサイエンティストに必要な基盤を持っているためです。
特に金融・不動産・製造・広告・マーケティングなどの業界で数理統計を扱った経験があると、有利に転職しやすいでしょう。
なお、他の候補者と差をつけるためには、Pythonやデータベースのスキルを身につけることをおすすめします。
分析系職種からデータサイエンティストを目指す具体的な手順
- Pythonやデータベースの知識を身につける
- 転職活動を行う
分析系の職種からデータサイエンティストを目指す場合、まずは不足しているPythonやデータベースのスキルを身につけましょう。
独学が難しいと感じる場合は、「テックアカデミー」などプログラミングスクールを受講することも手段のひとつです。
ある程度知識がついたら、機械学習モデルなどのポートフォリオを作成し、転職活動に臨みましょう。
選考では「どのような統計的手法を使ったことがあるか」「どのような成果を出せたのか」など、これまでの経験をしっかりアピールすることがポイントです。
完全未経験｜スキルの習得や経験を積むために2年～3年かかる
エンジニアや分析系職種の経験がない完全未経験からデータサイエンティストに転職するのは、非常に難易度が高いです。
データサイエンティストの求人の多くはデータ分析に関連する業務の実務経験を求めており、完全未経験可の案件はほとんどありません。
また、データ分析や機械学習の専門知識を習得するのは難しいため、短期間でスキルを身につけて転職することも現実的ではないでしょう。
そのため、完全未経験からデータサイエンティストに転職したい場合は、まず関連する他の職種で実務経験を積んでから目指すことをおすすめします。
完全未経験からデータサイエンティストを目指す具体的な手順
- 分析の経験を積める職場に転職する
- Pythonやデータベースの知識を身につける
- 分析の実務経験を2年～3年積んでから転職活動を行う
完全未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、まずマーケター・データアナリストなど関連する職種へ転職するのがおすすめです。
マーケターやデータアナリストも転職難易度は高めですが、基礎知識をつけて意欲をアピールすれば、ポテンシャル採用を狙えるチャンスがあります。
転職した後は、分析の経験を積みながら、PythonやSQLなどデータサイエンティストに必要な知識を身につけましょう。
職場でPythonやSQLを使わない場合は、余暇の時間を使って独学することをおすすめします。
分析の実務経験を2年～3年積み、統計や分析の基礎的なスキルが身についたら、データサイエンティストへの転職を目指しましょう。
選考では、データサイエンティストを目指すためにどのような経験を積んできたのかアピールすることが大切です。
未経験からデータサイエンティストになるには何年かかる？
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年はかかると考えておいたほうがよいでしょう。
なお、キャリアの方向性が不明確だとスキル習得が非効率になるため、早い段階で「どのような業界で働きたいのか」考えておくことをおすすめします。
業界の動向やデータ分析の具体的な活用方法をリサーチし、理解を深めながら必要なスキルを身につけましょう。
【年代別】データサイエンティストに転職する難易度
データサイエンティストに転職する難易度は、年代によっても異なります。
20代・30代・40代以降の転職事情をまとめたので、ぜひ参考にしてください。
20代｜ポテンシャル採用が狙える
20代はポテンシャル採用を狙えるため、実務経験が浅くても転職できる可能性があります。
まだまだ若く伸びしろのある20代は、潜在能力や成長性を評価してもらいやすいです。
そのため、マーケターなど分析系の職務経歴やPythonのスキルがあれば、データ分析の深い知識がなくても採用のチャンスがあります。
選考では、これまでの経験と実績を伝えつつ、学び続ける姿勢をしっかりとアピールしましょう。
注意
20代はポテンシャル採用を狙える年代ですが、分析系の職種経験がない場合、学歴を求められるケースが多いです。
大学でデータサイエンスを学んだ経験がない人は、分析系の職種で実務経験を積んでからデータサイエンティストを目指すことをおすすめします。
30代｜即戦力が求められる
30代になると、データ分析の即戦力が求められるようになります。
データサイエンティストの実務経験がなくても転職は可能ですが、マーケターなど他職種での実績が必要です。
たとえば、「顧客データをもとに購入傾向の分析を行い、売上を20％向上させた」など定量的な成果があると評価されやすいでしょう。
また、PythonやSQLを用いてデータセットを抽出・分析し、ビジネスの意思決定に貢献した実績がある場合も、即戦力として認められることが多いです。
選考では、これまでの経験と実績を具体的に伝えて即戦力になれることをアピールしましょう。
40代～50代｜マネジメント力が求められる
40代～50代の転職では、マネジメント力が求められます。
分析系の職種経験だけでは評価されない可能性があるため、マネジメント力を活かしていかに企業に貢献できるかを伝えることが重要です。
たとえば「データ分析プロジェクトを統括し、部門全体の生産性を15％向上させた」など定量的なデータを示せるとよいでしょう。
また、経営層との折衝経験が豊富な場合もビジネス力のある人材として高く評価される可能性があります。
選考では、これまでの成果を具体的に伝え、マネジメント力やビジネス力をアピールすることが重要です。
未経験からデータサイエンティストへの転職を成功させるポイント
未経験からデータサイエンティストに転職する場合は、以下のポイントを意識して転職活動を行いましょう。
転職を成功させるポイント
自分に適性があるか見極める
後悔のない転職を実現するためには、自分にデータサイエンティストの適性があるかどうか見極める必要があります。
特に完全未経験からデータサイエンティストになるまでには長い時間がかかるため、時間を無駄にしないためにも適性を見極めることが重要です。
以下にデータサイエンティストに向いている人・向いていない人の特徴をまとめたので、参考にしてください。
データサイエンティストに向いている人の特徴 |
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|---|---|
データサイエンティストに向いていない人の特徴 |
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「向いていない」と感じた場合は、無理をせず他の職種を目指すことも検討しましょう。
その他のIT系職種をチェックしたい方は、ぜひ以下の記事もあわせてご覧ください。
【関連記事】ITエンジニア19種類を紹介！仕事内容・年収・転職難易度・将来性も解説
不足している知識を身につける
エンジニアや分析系職種から転職する場合は、データサイエンティストになるにあたって不足している知識を身につけましょう。
データサイエンティストに必要なスキル
- PythonやRなどのプログラミングスキル
- SQLを使ったデータベース操作スキル
- 統計学の基礎知識
- データ可視化ツールの使用経験
- 機械学習モデルの構築経験
PythonとSQLの知識があるエンジニアであれば、統計学や機械学習について。
分析の経験があるマーケターであればPythonやSQLなど、自分に不足している知識を重点的に学ぶことがポイントです。
統計学は確率や微積分などの数学的な知識が必要で学習の難易度が高いため、まずは入門書で基礎的な概念を理解することからはじめるとよいでしょう。
また、Pythonは「python.jp」「Progate」などWeb上で学習できるサイトも多いので、ぜひチェックしてみてください
プログラミングスクールの受講もおすすめ
独学に自信がない場合は、「テックアカデミー」などプログラミングスクールの受講もおすすめです。
テックアカデミーは幅広いコースを提供しており、データサイエンティストを目指す人には以下のコースがおすすめです。
- 機械学習・AIの基礎を学べる「Pythonコース」
- Pythonでデータ分析を実践できる「AIコース」
- データ分析機能の開発を実践できる「データサイエンスコース」
カリキュラムでは講師が親身にレクチャーしてくれるため、独学にありがちな挫折も防ぎやすいでしょう。
受講するコースを迷ってしまう場合は無料カウンセリングでアドバイスを受けられるので、ぜひ気軽に相談してみてください。
| 運営会社 | キラメックス株式会社 |
|---|---|
| 受講形態 | オンライン |
| 年齢制限 | なし |
| 対応地域 | 全国 |
| 料金 | 185,900円～438,900円 |
| 学べるスキル | ・Pythonコース：Python、機械学習 ・AIコース：Python、Pandas、scikit-learn、Keras、TensorFlow ・データサイエンスコース：Python、Pandas、NumPy、scikit-learn |
| 受講期間 | 4〜16週間 |
（最終更新日：2024年10月）
テックアカデミー公式サイト実務未経験可の求人を探す
必要な知識を身につけた後は、「データサイエンティストの実務未経験可」の求人を探しましょう。
採用のチャンスがある求人を見つけるためには、職務経験を活かせる求人を探すことがポイントです。
たとえば、以下の求人は「実務経験が浅い方OK」で、おもな必須要件が「Excel中級以上」「統計に関する専門的な知識」。
歓迎要件が「プログラミング言語の使用経験」や「統計分析ソフトの使用経験」となっており、その他の分析系職種からでもチャレンジできます。
（引用：レバテックキャリア｜2024年9月時点）
完全未経験歓迎の求人は少ないため、これまでの実務経験を活かしてデータサイエンティストを目指せる求人を探しましょう。
転職エージェントにサポートしてもらう
未経験からデータサイエンティストを目指す際は、転職エージェントに登録して転職活動をサポートしてもらうのがおすすめです。
転職エージェントを利用するメリット
- キャリア相談にのってもらえる
- 経験を活かせる求人を紹介してもらえる
- 一般には公開されていない非公開求人を紹介してもらえる
- 応募書類の作成や面接対策をサポートしてもらえる
- 入社日の調整などを代行してもらえる
データサイエンティストの求人は他のIT系求人と比べて数が少ない傾向にあるため、転職エージェントに紹介してもらうのが効率的です。
転職エージェントは求職者の職務経歴を踏まえてスキルを活かせる求人を提案してくれるので、内定の可能性を高められるでしょう。
転職に少しでも不安があるならば、ぜひ転職エージェントを積極的に活用することをおすすめします。
データサイエンティストを目指す人におすすめの転職エージェント
未経験からデータサイエンティストを目指す人におすすめの転職エージェントを3社紹介します。
それぞれ特徴があるため、ぜひ自分に合うサービスをチェックしてみてください。
サービス名 | 特徴 |
|---|---|
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ワークポート｜ポテンシャル求人が充実
「ワークポート」は、未経験者の転職支援に力を入れている転職エージェントです。
他にはない独自の求人が充実しており、ポテンシャル採用が狙える未経験可の案件を豊富に保有しています。
未経験からマーケターなどの分析系職種を目指せる求人も多く、データサイエンティストを目指すファーストステップとして転職を検討している人におすすめです。
また、IT業界の転職に強く、データサイエンティストの求人も保有しているため、エンジニアや分析系職種から転職を考えている人も活用できます。
データサイエンティストを目指すすべての人におすすめできるサービスなので、ぜひ優先的に登録してみてください。
| 運営会社 | 株式会社ワークポート |
|---|---|
| 公開求人数 | 約106,600件 |
| 非公開求人数 | 非公開 |
| 対応地域 | 全国 |
| 料金 | 無料 |
（最終更新日：2024年10月）
ワークポート公式サイトレバテックキャリア｜エンジニア経験者におすすめ
「レバテックキャリア」は、IT業界に特化した転職エージェントです。
エンジニア経験者向けの求人が充実しているため、データサイエンティストを目指すPython経験者におすすめです。
求人検索では開発言語やフレームワークなど細かな条件を設けられるため、希望の求人を探しやすいでしょう。
また、レバテックキャリアはIT業界に特化していることからアドバイザーの専門性が高いことも魅力です。
「今のスキルでデータサイエンティストになれるのか」など客観的なアドバイスをもらえるため、ぜひ相談してみてください。
| 運営会社 | レバテック株式会社 |
|---|---|
| 公開求人数 | 約33,700件 |
| 非公開求人数 | 非公開 |
| 対応地域 | 全国 |
| 料金 | 無料 |
（最終更新日：2024年10月）
レバテックキャリア公式サイトリクルートエージェント｜業界トップクラスの求人数
「リクルートエージェント」は、業界トップクラスの求人数を保有する転職エージェントです。
幅広い職種に対応しており、異業種・異職種への転職も手厚くサポートしてくれるため、分析系職種からデータサイエンティストに転職したい人に特におすすめです。
また、リクルートエージェントは転職支援実績が豊富なことも強みのひとつです。
異業種・異職種への転職で重要となる志望動機の作成方法もアドバイスしてくれるため、選考対策の質を高められるでしょう。
幅広いキャリアチェンジに対応できるサービスなので、分析系職種から転職を考えている人はもちろん、未経験やエンジニアから転職を考えている人もぜひ利用してみてください。
| 運営会社 | 株式会社リクルートキャリア |
|---|---|
| 公開求人数 | 約476,700件 |
| 非公開求人数 | 約87,200件 |
| 対応地域 | 全国 |
| 料金 | 無料 |
（最終更新日：2024年10月）
リクルートエージェント公式サイトデータサイエンティストの求人で求められるスキル
データサイエンティストに転職するならば、求められるスキルを把握しておきましょう。
データサイエンティストの求人で「必須のスキル」「歓迎されるスキル」「活かせるスキル」をまとめたので、ぜひ確認してみてください。
データサイエンティストの求人で必須のスキル
データサイエンティストとして基本的な業務をこなすために必要なスキルを紹介します。
求人では「必須条件」として記載されることが多いです。
必須のスキル | 内容 |
|---|---|
PythonやRなどのプログラミングスキル |
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SQLを使ったデータベース操作スキル |
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統計学の基礎知識 |
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データ可視化ツールの使用経験 |
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機械学習モデルの構築経験 |
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データサイエンティストの求人で歓迎されるスキル
必須ではありませんが、持っていると選考で有利になりやすいスキルを紹介します。
求人では「歓迎条件」として記載されることが多いです。
歓迎のスキル | 内容 |
|---|---|
クラウド環境でのデータ処理経験 |
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ビッグデータの処理能力 |
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深層学習（ディープラーニング）の知識・経験 |
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アジャイル開発やデータサイエンスプロジェクトの管理経験 |
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データサイエンス関連の資格 |
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データサイエンティストの求人で活かせるスキル
特定の職務で経験を積んでいる場合にデータサイエンティスト業務に転用できるスキルを紹介します。
求人では必要条件として明記されないことが多いですが、持っていると大いに役立つスキルです。
活かせるスキル | 内容 |
|---|---|
ビジネスドメインの知識 |
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問題解決能力 |
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プレゼンテーションスキル |
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ソフトスキル（コミュニケーション能力、チームワークなど） |
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未経験からデータサイエンティストになるメリット・デメリット
「データサイエンティストに興味があるけど、目指すべきか迷っている」という人に向け、未経験から転職するメリット・デメリットを解説します。
メリット | |
|---|---|
デメリット |
メリット：将来性に期待できる
ITを活用したデータ分析の需要は高まっているため、データサイエンティストは将来性に期待できる職種といえます。
実際に総務省の調査データをみると、デジタルデータの収集・解析のためIoTやAI等のシステムを「導入している」または「導入予定」の企業は増加傾向にあります。
AI・機械学習の進化に伴い、デジタルデータやビッグデータを活用する企業はさらに増えると予測されるため、データサイエンティストの需要も高まっていくと考えられるでしょう。
メリット：年収が高い
データサイエンティストは高年収に期待できる職種です。
転職サービス「doda」の調査データをみると、ITエンジニア全体の平均年収は452万円。（※2023年12月時点）
データサイエンティストの平均年収は532万円となっており、他のIT職種と比較して高い傾向にあります。
職種 | 平均年収 |
|---|---|
プロジェクトマネージャー | 691万円 |
ITコンサルタント | 602万円 |
データサイエンティスト | 532万円 |
セキュリティエンジニア | 487万円 |
Webサービスエンジニア | 424万円 |
SE／プログラマ | 422万円 |
（参照元：doda｜2022年9月～2023年8月調査）
また、データサイエンティストの平均年収は年齢が上がるに応じて高くなり、同調査では40代の平均年収が763万円となっています。
経験を積んでマネジメントを行えるようになれば、年収800万円以上を狙うことも不可能ではないでしょう。
メリット：柔軟性のある働き方がしやすい
データサイエンティストは、柔軟性のある働き方がしやすいことも魅力です。
データサイエンティストの業務であるデータ分析やモデルの構築は、デジタルツールで作業できるためリモートでの業務に適しています。
また、近年ではクラウド化が進んでおり、インターネット環境があればどこからでもデータにアクセスできるため、自宅にいながら働くことも可能です。
さらに、成果重視の仕事であることからフレックス制を導入している企業も多く見受けられます。
データサイエンティストの仕事はリモート勤務やフレックス制と親和性が高いため、ワークライフバランスを整えたい方にも適しているでしょう。
デメリット：スキル習得の難易度が高い
データサイエンティストに必要なスキルを習得するのは簡単ではありません。
データサイエンティストには高度な専門知識が必要であり、未経験から目指す場合は転職できるレベルに到達するまでに数年かかるケースも少なくありません。
プログラミングはもちろん、統計学や機械学習など幅広い知識が必要であるため、スキルを習得する前に挫折してしまうリスクもあるでしょう。
数字や数学に苦手意識がある人や、学習に時間をかけられない人は別のキャリアを目指すことも検討してみてください。
デメリット：継続的な学習が必要
データサイエンティストは、転職前だけでなく転職後も継続的な学習が必要な職種です。
IT・データサイエンスの分野は技術の進化がはやく、新しいツールや手法が次々と開発されます。
そのため、データサイエンティストは技術の進化にあわせて知識やスキルをアップデートする必要があります。
自発的に学習をしなければスキルが陳腐化しやすく、キャリアアップが難しくなるため注意が必要です。
データサイエンティストは自己研鑽が必要な職種であることをしっかりと把握しておきましょう。
データサイエンティストへの転職についてよくある質問
新卒でデータサイエンティストに就職することは可能？
具体的にはデータサイエンス学部、数理学部、理工学部などでデータサイエンスを学んだ経験があれば、新卒で就職できる可能性があります。
スムーズに就職するためには、インターンシップに積極的に参加するとよいでしょう。
また、データサイエンティストに関連がない学部出身の場合は、マーケターなど分析系の職種で経験を積んでから目指すのがおすすめです。
第二新卒がデータサイエンティストに転職することは可能？
データサイエンティストは即戦力を求める求人が多いため、知識ゼロの状態から転職するのは難しいでしょう。
第二新卒からデータサイエンティストを目指すのであれば、まずはマーケターやデータアナリストなど関連する職種に転職するのがおすすめです。
その後、2年～3年の実務経験を積んでからデータサイエンティストを目指すとよいでしょう。
データサイエンティストへの転職で役立つ資格は？
資格名 | 概要 |
|---|---|
DS検定（データサイエンティスト検定リテラシーレベル） | データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力について、見習いレベルの実務能力や知識があることを証明できる |
G検定 | ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業活用する能力や知識があることを証明できる |
E資格 | ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識があることを証明できる |
データベーススペシャリスト試験 | データベースに関係する知識と固有技術を持っていることを証明できる |
Python3 エンジニア認定データ分析試験 | Pythonを使ったデータ分析スキルがあることを証明できる |
DS検定・G検定・E資格は、初心者でも比較的取得しやすい資格です。
資格の取得は熱意のアピールにもつながるため、ぜひ挑戦してみてはいかがでしょうか。
「データサイエンティストへの転職はやめとけ」といわれる理由は？
データサイエンティストに求められる知識やスキルは専門性が非常に高く、未経験から習得するハードルが高いです。
また、ITやAIの進化は著しいため、データサイエンティストになった後も常に勉強をする必要があります。
未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、自己研鑽が必須な職種であることを把握しておきましょう。
まとめ
未経験からデータサイエンティストを目指す難易度は、経験職種によって異なります。
エンジニアとしてPythonを使用した経験がある人や、マーケターなど分析系職種の経験があれば比較的スムーズに転職しやすいです。
一方で、完全未経験からの転職は難易度が高いため、まずは分析系職種の実務経験を積むことをおすすめします。
目指し方 | 手順 |
|---|---|
エンジニアから目指す場合 |
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分析系職種から目指す場合 |
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完全未経験から目指す場合 |
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また、データサイエンティストを目指す際は、転職エージェントにサポートしてもらうのがおすすめです。
以下に本記事で紹介したおすすめのエージェントをまとめたので、ぜひチェックしてみてください。
サービス名 | 特徴 |
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