新型コロナウイルスに関するさまざまな予測をビッグデータを用いて分析する新聞記事や報道をみたことがあると思います。
このようなデータ分析を通じて、消費者の行動や、好みに合うサービス、市場分析、将来予測などを行うデータサイエンティストという職業が、今、全世界的に高い注目を集めています。この記事では、未経験からデータサイエンティストへの転職を考える方に向けて、
- データサイエンティストの将来性
- データサイエンティストとして必要なスキル
- データサイエンティストになるためにおすすめの資格
- 未経験からデータサイエンティストへの転職は可能か
- データサイエンティストを募集している業界
- データサイエンティストに転職する方法
について、解説を行います。
データサイエンティストの将来性
最近はビッグデータブームと呼べるほど、多様な分野で多くの企業がビッグデータの活用を行ったり、検討しており、それを解析するデータサイエンティストの人手が足らない状況に陥っています。そのため、データサイエンティストの求人の増加傾向は今後も続くと予想されており、将来性は十分にあります。
経済産業省からの委託で、みずほ情報総研株式会社が2019年に行った試算によると、日本においてデータサイエンティストのような先端IT人材は、2030年には55万人の不足が予測されています。
参照：みずほ情報総研株式会社（経済産業省委託事業）「平成30年度我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備（IT人材等育成支援のための調査分析事業）－IT人材需給に関する調査－調査報告書」2019年3月
アメリカの大手求人検索サイト、Glassdoorでは、毎年独自の基準でその年のアメリカでもっとも良い職種ベスト50を選んでいます。
データサイエンティストは2019年1位、2020年3位、2021年2位と、3年連続で安定した順位に選ばれており、2021年のベースサラリーの中央値は＄113,736USDであり、日本円にすると基本給だけで年収1200万円という統計が紹介されています。
参考：50 Best Jobs in America for 2021
このように、データサイエンティストの需要は日本だけでなく、世界的に高まっており、給料や将来性の点からみても高く評価されているといえます。
データサイエンティストで必要となるスキル
それでは、データサイエンティストとして必要なスキルとはどのようなものでしょうか。
ここでは
- 統計及び分析の知識
- プログラミング技術
- ITスキル
- コミュニケーション能力
の4つについて説明を行います。
統計及び分析の知識
データサイエンティストとして働くには、当然ですが分析や統計学の知識が必要です。
SPSSやRなどの統計パッケージが使いこなせることはもちろん、データの性質や種類、行いたい分析に合わせてどのような統計処理手法を使用すべきか、統計処理ソフトで出てきた結果がどのような意味を表しているのかを正確に読み取るスキルが必要とされます。
プログラミング技術
データサイエンティストは上記のような統計パッケージを使用するほかに、自らコーディングをして統計ツールを作成することもあります。使用されるプログラミング言語はPythonやR言語が主流になっていますので、これらの言語を用いて、コードが書けるスキルを持っている必要があります。
ITスキル
データサイエンティストはビッグデータを扱うことが多いため、SQLやBIツールなどのデータベース操作に関するIT関連スキルも必要です。他にも分野によってはセキュリティやクラウドの知識、機械学習やディープラーニングの知識が求められる場合もあります。
コミュニケーション能力
データサイエンティストの仕事は、企業に蓄積されたデータを分析し、クライアントのビジネスに役立つ知見を見出すことです。
そのため、クライアント企業にとってどのような分析や情報が有用なのかをヒアリングで明確にする必要があります。
また、結果についてクライアント企業の担当者や経営陣に説明を行ったり、プレゼンテーションを行って新たなサービスの提案を行うのもデータサイエンティストの業務の一環ですが、クライアントは統計分析の知識がないことがほとんどです。
統計分析で得られた結果を、クライアントの知識や理解度に合わせてわかりやすく伝える、コミュニケーション能力が求められます。
データサイエンティストになるためのおすすめの資格
他の多くのIT職種同様、データサイエンティストも、資格がなくてもスキルと経験があれば転職・就職は問題ありません。
しかし、未経験からデータサイエンティストを目指す場合や、ITの他職種からデータサイエンティストへの転職を目指す場合は、やはり資格があった方が転職には有利になると言えます。
また、これらの資格を取得するための学習を通して、データサイエンティストの仕事内容や必要なスキル、本当に自分がデータサイエンティストを目指したいのか、向いているのかなどもわかってくるという意味もあります。
統計検定
統計検定とは、一般財団法人 統計質保証推進協会が主催する資格試験で、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
4級から1級まで段階的に学べることが特徴で、初めて統計を専門に学ぶ方にも向いています。データサイエンティストへの転職活動に役立つのは、準1級からだといわれています。各種統計解析法の使い方や統計結果の正しい解釈について出題されます。
参考：統計検定「統計検定とは」
情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は、（独）情報処理推進機構が主催する国家資格であり、合格すると「情報処理技術者試験合格書」が発行されます。
高度IT人材となるために必要な基本的知識・技能と実践的な活用力についての試験ですので、ITスキルの証明になります。
情報処理技術者試験はIT分野では基礎的な資格ですから、データサイエンティストとしてIT業界で活躍することを目指すのであれば、この資格があることで転職が有利になります。
データスペシャリスト試験（DB）
データベーススペシャリスト試験は、同じく（独）情報処理推進機構が主催する国家資格であり、こちらはデータベースの知識とスキルが問われます。
参考：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構「データベーススペシャリスト試験」
OSS-DB技術者認定資格
OSS-DB技術者認定資格とは、オープンソースデータベース技術者認定資格のことで、特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（LPI-Japan）がオープンソースデータベース（OSS-DB）に関する技術力と知識を公正に中立的な立場で認定する資格です。
ビッグデータを扱う場合、オープンソースデータベースの知識とスキルが必須になってきますので、この資格を取得すれば、その知識とスキルを証明することができます。
データベースの設計や開発スキルを認定する「Silver」と、大規模なデータベースの改善や運用管理のスキルを認定する「Gold」の2種類があります。
参考：OSS-DB
オラクルマスター
オラクルマスターとは、データベース管理ソフトウェア、オラクルデータベースに関する知識を証明するための資格です。ブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナの4つのレベルがあり、初めての場合はブロンズから順番に取得していくことになります。こちらも、データベースについての知識とスキルを証明するのにおすすめの資格です。
未経験者でもデータサイエンティストに転職可能？
近年、需要が高まり続けているデータサイエンティスト職は、未経験から挑戦できるチャンスも存在します。ただし、まったく知識のない状態で採用されるケースは稀であり、一定の基礎知識やスキル、そして継続的な学習意欲が不可欠です。
ここでは、未経験からデータサイエンティストを目指す場合に直面する現実について詳しくみていきましょう。
IT未経験者はなりにくい
データサイエンティストは需要が高く、募集件数も多いため、未経験であっても研修を行うことが前提で応募可能な求人案件もなかにはあります。ただ、全くの未経験からデータサイエンティストになるにはハードルが高く、準備期間中も採用されてからも自分で積極的に相当の努力を行うことが必要です。
そうはいっても、未経験からデータサイエンティストになるのは狭き門です。データサイエンティストとして活躍するためには、Pythonなどのプログラミング知識や、データベースに関する知識を持ち合わせていることが理想とされます。
そのため、IT未経験から直接データサイエンティストを目指すのは難易度が高いため、まずは周辺職種で経験を積むのが現実的です。IT業界で経験を積み、スキルや知識を高めながらデータサイエンティストを目指すというキャリアパスが、より現実的で確実性の高い方法だといえるでしょう。
周辺職種から転職しやすい
データサイエンティストの仕事において、データ分析にAIを活用する場面が増えています。そのため、エンジニア系のキャリアを積んでデータサイエンティストになることを考えるのであれば、下記のような周辺職種につくことをまず考えても良いでしょう。
- Webプログラマー
- データベースエンジニア
- データマイニングエンジニア
- Pythonエンジニア
これらの周辺職種で、データベースやデータ分析基盤技術、データマイニングの知識が身につきやすい職種をまず目指しましょう。そのうえで、業務外の時間に自主的にWeb教材やオンラインスクールなどを活用して、機械学習や統計学について学び、資格の取得を行いましょう。
将来の転職で有利に働く！学生のうちにやっておきたいこと
理系学生の生活は、勉強や研究などでとても忙しいものです。しかし、将来データサイエンティストを目指すなら、学生のうちに少しずつ準備しておくことで転職時に大きな差がつきます。
将来の転職に有利に働くために、学生のうちにやっておきたいことは、次のとおりです。
- プログラミングや統計の基礎を早めに学んでおく
- 研究やゼミ活動を「ポートフォリオ」にまとめる
- インターンやアルバイトで実務に近い経験を積む
それぞれの内容について詳しくみていきましょう。
プログラミングや統計の基礎を早めに学んでおく
学生のうちに、PythonやRなどのプログラミング言語や統計学の基礎知識を学んでおくことで、就職活動でも転職活動でも大きな強みになります。
特にPythonは多くの企業が採用しているプログラミング言語であり、独学でも習得しやすい言語の一つです。大学の授業に加えて、ProgateやUdemyといったオンライン教材を活用すると効率的に学べるでしょう。また、統計学を学んでおくと、データをどのように整理・分析し、仮説を立てるかといった思考力を養うこともできます。
難しい知識やスキルを一度に身につける必要はありません。基礎から少しずつ取り組むことで、社会に出たときにスムーズに専門スキルへと発展させていきましょう。
研究やゼミ活動を「ポートフォリオ」にまとめる
学生時代の研究やゼミ活動は、単に授業をこなすだけではなく、「どのような問題に興味を持ち、どのように考えて追究してきたか」を示す大きな武器になります。
研究やゼミでの取り組みは、ただ授業を受けて終わりではありません。自分が「どのようなテーマに興味を持ち、どのように工夫して研究に取り組んだのか」を示す貴重な実績となります。近い将来に転職を見据えているのであれば、これらの経験をレポートやスライドといった「ポートフォリオ」として整理しておくと、企業から「主体的に学びを形にできる人材」として高い評価につながるでしょう。
ポートフォリオを作る際は、以下の4つのポイントをわかりやすくまとめることが重要です。
ポートフォリオを作る際にまとめるべきポイント ・研究テーマ ・研究の目的 ・使った方法やツール ・研究によって得られた成果や学んだこと
文章だけでなく、図やグラフなどを入れることで、内容が伝わりやすくなります。さらに、完成した資料をPDFにしたり、GitHubやポートフォリオ用のサイトにアップすれば、就職や転職のときに企業へアピールしやすくなるでしょう。
インターンやアルバイトで実務に近い経験を積む
インターンシップやアルバイトは、実際に学んだことを現場で活用できるかを試す絶好のチャンスです。教科書や学術書、研究だけでは分からない「仕事の進め方や向き合い方」「チーム内での役割分担」や「時間や納期のプレッシャー」などをリアルに体験できるため、将来の転職活動で強いアピール材料となるでしょう。
最初は短期や単発のインターンやアルバイトでも問題ありません。自分の興味分野を知る良い機会と捉えて、積極的に参加してみましょう。
中長期にわたるインターンやアルバイトは、ポートフォリオを作成する際の良い題材となります。例えば、データの収集から分析、レポート作成や成果発表までを任されれば、「自分で一連のプロセスをこなした経験」として将来の転職活動でも具体的にアピールできます。実務に近い経験を通して、知識だけでなく「現場で役立つ力」を身につける大きなチャンスとなるでしょう。
インターンやアルバイトを選ぶ際は、将来やりたい業務内容に近い経験を意識することも大切なポイントです。データサイエンスを目指したい場合は、データ整理やレポート作成、簡単な分析に関われるインターンを探すと良いでしょう。そういった経験は、履歴書や面接において具体的に語れるエピソードになるだけなく、将来のキャリアにつながる実績として強い武器となるでしょう。
社会に出る前に知っておきたいキャリアの積み上げ方
就職活動をしていると「内定をもらえればゴール」と感じてしまう学生も少なくありません。
しかし、社会に出てからのキャリアは長く続くものであり、最初の就職先はその第一歩に過ぎません。むしろ働き始めてから、どのような経験を積み、どのようにスキルアップを図っていくかが、将来のキャリアを大きく左右するといっても過言ではないでしょう。
ここでは、社会に出てからのキャリア形成をイメージするために、就職直後から就職後数年間の過ごし方や意識しておきたいポイントをわかりやすく解説します。
1〜3年目はとにかく基礎的なスキルを固める
社会人としての最初の3年間は、今後のキャリアにとって大切な「基礎づくり」の時期です。
最初の就職先はゴールではなく、今後のキャリアを築いていくためのスタートラインという認識を持つことが大切です。そのスタート地点においていかに土台を固められるかが、就職してからの3年後・5年後の成長に直結する重要な要素となります。
新卒1〜3年目あたりに、具体的に身につけておきたい基礎的なスキルは、次のとおりです。
社会人共通スキル ・指示を正確に理解し、遂行する「実務遂行スキル」 ・期限内にタスクを完了させる「スケジュール管理スキル」 ・情報や意見を分かりやすく伝える「プレゼンテーションスキル」 ・良好な人間関係を築く「コミュニケーションスキル」 データサイエンティストを目指す人向けのスキル ・Excelを使ったデータ整理・関数・グラフ作成スキル ・SQLによるデータベース操作スキル ・Pythonの基礎文法についての知識 ・Pythonを使ったデータ前処理や可視化スキル
もちろん、上記のスキルは短期間で簡単に身につくものではありません。毎日の仕事のなかで経験を少しずつ重ねることで自然と伸びていくものです。特に社会人1〜3年目は、与えられた仕事を一つひとつ丁寧にこなしていけば、自然と基礎力の強化につながります。
早いうちに基礎が身についていれば、その後に専門的なスキルを学んだり、難しい仕事に挑戦したりするときに大きな武器になります。焦らず、まずはしっかりとした「土台づくり」を意識することが、将来のキャリアアップに直結すると覚えておきましょう。
3〜5年目は専門性を磨いてステップアップを図る
社会人3〜5年目は、「ただ与えられた仕事をこなすだけ」のフェーズを越えて、自分の専門性を意識的に高めていくタイミングです。この時期に「どのような技術を伸ばしたいか」「どのような分野において専門性を持ちたいか」を考えながら専門性を深めておくと、転職市場において即戦力として評価されやすくなります。
専門性を磨くために取り組んでおきたいことは、次のとおりです。
社会人3〜5年目に専門性を磨くために取り組むべきこと ・得意分野や興味あるテーマをひとつ選んで深掘りする ・最新技術やツールの知識をアップデートする ・実務プロジェクトでリーダー補助や部分的なリードを経験する ・社外への発信やコミュニティ参加も積極的に行う
社会人1〜3年目の時期に身につけた基礎スキルがあれば、新しい技術や高度な業務にもスムーズに対応でき、選択肢が広がります。「この分野なら自分が他と差をつけられる」と思える専門領域を見つけて、将来のキャリアに役立つ自分だけの強みを育てていきましょう。
キャリアの分岐をイメージしておくことも大切
社会人3〜5年目以降は、自分のキャリアをどの方向に進めるかを考える「キャリア選択の時期」に入ります。たとえば、マネジメントを目指す人もいれば、専門技術を突き詰めてスペシャリストになる人も、さらにはフリーランスとして独立を目指す人もいるでしょう。
ここで大切なのは、「自分がどのような方向に進みたいのか」を早めにイメージしておくことです。あらかじめ将来のキャリアを意識しておけば、普段の業務においてどのようなスキルを意識して身につけるべきかが明確となり、転職やキャリアチェンジの際にも大きな助けとなります。
学生のうちから「自分の強み」や「興味のある分野」を意識して学びや活動を選択して、将来のキャリアの選択肢を広げていきましょう。
データサイエンティストになるためのおすすめの勉強方法
未経験から独学でデータサイエンティストを目指すのは非常にハードルが高いものです。プログラミングスクールや通信教育を上手に利用して、時間を有効に使いながら、系統だった知識を身に付けることがおすすめです。
例えば、以下の3つの講座がおすすめです。
データサイエンスオンライン講座
総務省が提供している「データサイエンスオンライン講座」は受講料無料で、データ分析や予測の概念、手法、活用場面などを学習することができます。基本的な内容ですが、無料ですので、未経験からデータサイエンティストを目指す方におすすめです。
Udemy
UdemyはデータサイエンティストやITエンジニア向けの講座だけでなく、幅広い分野で100,000以上の講座を提供しているオンラインプラットフォームです。動画コンテンツを使用して自分の都合のいい時間に、自分のペースで学ぶことができます。
講座の動画コンテンツを購入すればいつでも学べるというシステムですが、料金は一講座1万円前後のものが多いです。
ただ、頻繁にセールや大幅な割引を行っているので、そのようなタイミングを狙って利用すると良いでしょう。ITだけでなく、ビジネス関連の講座も多数ありますので、データサイエンスやデータベースとともに、統計やビジネスに関する知識も学ぶことができます。
現代統計実務講座
現代統計実務講座は、一般社団法人実務教育研究所が運営している通信講座で、文部科学省によって認定されている通信講座でもあります。統計学を専門にしたカリキュラムで基礎から応用まで8ヶ月程度で体系的に学ぶことができます。
データサイエンティストを募集している業界
それでは次に、データサイエンティストを募集している業界や企業にはどのようなものがあるのでしょうか。
不動産業界
賃貸物件や売買物件の価格の査定にビッグデータの活用が注目されています。賃料や物件の売却価格は、立地や間取り、築年数などをもとに算出されています。
例えば、不動産売却のウェブサイトを訪れた見込み顧客が、ビッグデータを活用した精度の高い自動査定価格をすぐに知ることができるサービスなど、データサイエンティストの需要は不動産業界で年々高まっています。
金融業界
金融業界では、近年、金融（Finance）とIT（Technology）を掛け合わせた「Fintech」という言葉が良く聞かれるようになりました。金融サービスと情報技術を結び付けたさまざまな革新的なサービスを指し、例えば、スマートフォンのアプリを使った送金もその一例です。
最近では人工知能を活用したAI投資が注目を集めています。また、POSのデータやクレジットカードの決済データなど、利用価値のあるビッグデータを保有している業界ですから、今後これを活用し、新しいサービスを作ったり、マーケティングに利用しようとしている企業も多いようです。
製造業界
ものづくりの現場でも、データサイエンティストの活躍が見込まれています。品質管理ではこれまで人間が目で品質を確認することが多かったのですが、それを画像認識を利用し、AIに読み取らせて品質管理を行う技術が開発されています。
また、サプライチェーンの分野でも物流の最適化を行うのにデータサイエンティストが活躍しています。
このようにデータサイエンティストは、さまざまな業界で活躍の幅が広がっています。
データサイエンティストへの転職方法
最後に、データサイエンティストに転職する方法について解説を行います。前の章でもみてきたように、データサイエンティストの需要が多く、人材の供給が少ないため、求人広告もよく見かけるようになりました。
ここでは転職サイトを使用した転職活動と、SNS等を利用したダイレクトリクルーティング、転職エージェントを利用した転職活動について解説を行います。
転職サイトを利用<
インターネットなどで求人広告を検索し、それに応募するというのが、最も一般的な方法です。最近は多数の就職・転職サイトがありますし、人材派遣会社などでもデータサイエンティストの募集を請け負っているところがありますから、幅広く探してみましょう。
SNS等を利用したダイレクトリクルーティング
最近はダイレクトリクルーティングと呼ばれる、企業が直接人材へアプローチをして採用活動を行うスカウト型も増えてきています。
特に、データサイエンティストなどの、特定の知識やスキルを求めている場合、SNSで発信している内容から、その会社で求めている人材であるかどうかを判断してからアプローチすることができるため、企業にとってはダイレクトリクルーティングのメリットは十分あると考えられます。
ダイレクトリクルーティングで声をかけられるためには、データサイエンティスト転職活動用のアカウントを作成し、日々の学習状況や、気になる関連ニュースなどについて発信することが良いでしょう。
Kaggle枠を利用
もう一つ、データサイエンティストの採用について注目されているのがKaggle（カグル）です。Kaggleとは、世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている約40万人が集まり、繋がるオンライン上のプラットフォームです。
Kaggleでは企業や政府がコンペ形式で課題を提示し、提案されたなかで最も精度の高い分析モデルを賞金と引き換えに買い取るという制度があります。また、成績が上位だった人に対してメダルが与えられ、メダルを多く獲得すると、MasterやGrandmasterなどの称号が贈られます。
Kaggleに参加している人は無料でこのコンペに参加することができます。未経験でも、このKaggleで実績を積むことで、データサイエンティストとして転職することが可能になります。
企業のなかにはKaggleに参加している人を対象にした採用活動が行われています。データサイエンティストの募集をしている企業はKaggleについて認知していることが多く、Kaggleに参加している人「Kaggler（カグラー）」を求めていることがあります。
Kaggle枠では、条件によってはデータサイエンティストの実務経験がなくても応募できます。KagglerはKaggle内での実績があればスキルを持っていると判断されるため、企業からも採用されます。
また、Kaggleの実績は就職してからも重要です。企業によっては昇格や昇給に関わり、優秀な実績をおさめると、重要なポストに就けます。国内企業でもそれだけKaggleの価値が高いということでしょう。
転職エージェントを利用
以上、さまざまな転職活動の方法をみてきましたが、情報収集や応募先とのやり取りをすべて一人で行うと多くの時間と労力がかかってしまいます。
データサイエンティストへの転職活動には、情報収集、キャリアの棚卸し、目標設定、転職準備など、さまざまな準備が必要になり、それに必要な時間と労力はかなりのものになります。
そのため、一人で全部行うのではなく、転職エージェントの利用がおすすめです。転職エージェントには、これまでに転職活動をされた方の情報がどんどん登録されていきます。
キャリアカウンセラーに相談することで、例えば、データサイエンティストへの転職活動において、面接ではどのような質問をされたかの情報などを得ることができます。
また、求人情報の方も日々アップデートされていき、最近データサイエンティストに良く求められるスキルのトレンドの移り変わりなどもエージェントは把握しています。
転職エージェントにはさまざまな会社がありますので、自分に合った会社を選ぶことが重要です。アカリクキャリアは、大学院卒の就職支援・転職支援を専門に行う転職エージェントです。
社員の多くは大学院卒であり、大学院卒の就職支援・転職支援に関するノウハウがしっかりと蓄積されています。
また、10年に渡る就職支援のなかで、企業との結びつきを深め、非公開求人の依頼も多数保有しています。
初回のキャリアカウンセリングから最後まで、一人ひとりに担当キャリアカウンセラーがつき、支援を行うため、きめ細かい対応が可能です。
アカリクキャリアでは、転職市場で評価されるスキルの把握に加え、5年後・10年後を見据えたキャリアプランの設計まで、一人ひとりに合わせた支援を行っています。
このような転職エージェントを利用することで、時間と労力のコストが大幅に削減でき、転職活動の心強い味方が得られます。また、自己分析について客観的な意見が得られることも重要なポイントです。
今すぐに転職したいという方以外でも、データサイエンティストへの転職可能性を知りたい方、長期的なキャリアに関する相談、自分のスキルや経験が生かせる職種にはどんなものがあるか知りたいなどの理由で登録される方も多いものです。
ぜひ、アカリクキャリアに登録し、転職活動の一歩を踏み出しましょう。
まとめ
本記事では、データサイエンティストに転職を考えている方に向けて、データサイエンティストの仕事内容や、将来性、未経験からセキュリティエンジニアへの転職を成功させる方法と身に付けるべきスキルなどについて解説してきました。
さまざまな業界でデータサイエンティストの需要が高まっていますので、今後もまだまだ求人数が増えることが予想されます。
一方で、市場価値の高いデータサイエンティストになるには、IT関連だけでなくビジネス関連の知識やスキルも積極的に日々アップデートし、データの表す意味をビジネスの文脈に則って、ビジネスで利用できる形で読み解けるデータサイエンティストを目指す必要があります。
現在のご自身の状況から、今後どのようにデータサイエンティストを目指す準備を行い、どのようなキャリアデザインを描くのかも含め、アカリクのキャリアコンサルタントにぜひご相談ください。
