未経験でデータサイエンティストに転職する方法｜求人や必要なスキルを解説

未経験からデータサイエンティストになれる？

 

 

データサイエンティストとは、主な一つのビジネスにおいて膨大なデータを収集し効率よく仕事を出来るようにデータ分析、解析、整理し構成する仕事です。

AIやIoTの発展によりあらゆる分野の企業でビックデータの活用が進み、データサイエンティストは今後さらに需要を増していくと言われています。

そんなデータサイエンティストを未経験から目指すことは可能なのでしょうか。

 

IT業界未経験者はハードルが高い

 

データサイエンティストには、データベースの操作スキルやPythonをはじめとしたプログラミングの知識が求められます。

そのためIT業界未経験で知識やスキルが身についていない状態の場合はハードルが高くなります。

まずは別職種でエンジニアとしてのプログラミング経験を積んだり、資格の取得を目指し基本的なITスキルや統計学などに関する知識を身に着けることから始めるとよいでしょう。

 

未経験から何年かかる？

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2～3年は必要だと言われています。

中長期的な目標を立ててステップアップしましょう。

 

IT業界経験者なら目指すことは可能

 

ITに関する基礎知識があるIT業界経験者の場合は、未経験でもデータサイエンティストを目指すことが可能です。

プログラミングスキルや実務経験、AIの知見がある方はその技術をデータサイエンティストとして活かせるため、より挑戦しやすいでしょう。

ただし、データサイエンティストは幅広い知識が必要です。

未経験から目指す場合には書籍や動画などで仕事に必要なスキルに関しての理解を深めてておくとよいでしょう。

 

分析系の職種なら可能性あり

 

全くの未経験からいきなり目指すには、データサイエンティストは難易度が高いです。

しかしクオンツアナリスト、Webマーケティング、研究職といった分析系の職種なら未経験でも挑戦しやすいと言われています。

まずは分析の経験を積んでから最終的にデータサイエンティストを目指すのも一つの手です。

 

業界知識が活かせる場合も

 

IT業界の他に、データサイエンティストが活躍しているのは主に次のような業界です。

 

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

 

つまりこれらの業界での経験をお持ちの場合、データサイエンティストへの転職に際してアピール材料になることがあるのです。

また、こういった業界経験を活かして、SE職・マーケティング職・コンサルタント職のような周辺職種へ転職してから社内でキャリアチェンジを目指すという方法も考えられます。

 

 

 

【年代別】未経験のデータサイエンティスト求人状況

 

 

20代・30代・40代それぞれでデータサイエンティストの未経験求人状況を見ていきます。

以下、実際の求人例です。

 

【求人例①】

クライアントが保有する膨大なデータを分析し、経営層の意思決定をサポートするようなデータプラットフォームの企画・設計・実装までを一気通貫で行う企業の求人です。

・仕事内容

要件定義からテストまでを担当する。DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力などのスキルアップが叶う環境で、上流工程を担いながらキャリアアップが実現できる。

・年収

400～430万円

 

【求人例②】

・データ分析ファームと協業し、AI、制御システム、機構・ハードウェア・ソフトウェアの設計開発を強みとする企業の求人です。

・仕事内容

AI領域のデータサイエンティストとして、自社以外にも協業先の社内や取引先で開発やソリューション構築、分析業務を行う。基礎知識を身に付けるための研修が整った環境でキャリアをスタートさせることが可能。

・年収

361〜550万円

 

続いて、年代別の求人状況についても解説します。

 

20代未経験採用の求人状況

 

20代であってもデータサイエンティストの未経験求人は少ないです。

例え20代が多く活躍する企業であっても、イチから育ててくれる環境が整っているというケースは決して一般的ではありません。

PythonやSQLの経験・実績が豊富であったり、AI技術を持っているといった関連スキル保有者は優遇の対象となるケースが多いようです。

 

30代未経験採用の求人状況

 

データサイエンティストの求人自体は20代と比較して多い傾向にあるのが30代です。

ただし、やはり未経験者を募集する企業は稀と言えるでしょう。

エンジニアとしての知見がデータサイエンティストとして活かせるものであったり、データベース関連の業務経験が豊富である事、優れたコミュニケーション能力を持っている事が前提です。

 

40代未経験採用の求人状況

 

40代の求人ではデータサイエンティストは他年代に比べ少ない傾向にあります。

特に未経験可の求人となると、一般的に公開されている求人のなかにはまずないでしょう。

すでにデータサイエンティストの経験が豊富にあり、管理職としても活躍している人向けの求人がメインとなっています。

 

自分に向いている仕事は「IT人材 仕事タイプ診断」で見つけよう

 

 

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【あわせて読みたい】転職でキャリアアップに成功した事例はこちら⇓

 

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未経験からデータサイエンティストになるためのキャリアパス

 

 

未経験からデータサイエンティストを目指す方法について、3つのパターン別にご紹介します。

何からしたら良いか分からないという方は是非ご参考ください。

 

エンジニアから目指す場合

 

エンジニアからデータサイエンティストを目指す場合はITの基礎知識は持っている状態のため、実務経験を積むことを意識することで未経験でも需要が高まります。

 

PythonやSQLの経験を積む

データサイエンティストは、データベースを扱うためにPythonやSQLといったプログラミング言語のスキルが必要です。これらを用いた開発経験があると、未経験と言っても強いアピールポイントになります。

 

データベース周りの経験を積む

データベース周りの業務はデータサイエンティストとしての力量が試される大事な部分です。プログラミング言語同様、データベースの操作やデータの抽出の経験があるとそのまま業務に活かすことが出来ます。

 

AIや機械学習の経験を積む

今後もますます多くのデータが企業に蓄積されていくため、機械学習やディープランニングによる分析方法の確立が必要です。統計学等の知識やデータベースに関しての学習も進めながらAI技術も身につけましょう。

 

データサイエンス専門の企業に転職する

教育制度が整っている企業に転職してから実務経験を積んでいくという方法もあります。エンジニアからの転職の場合はポテンシャル採用を行っている企業もあるので、求人票をよく確認して未経験可の企業を探しましょう。

 

分析系の職種から目指す場合

 

データサイエンティストの仕事は、分析を通して企業の課題を解決する施策を考えることです。

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は、課題解決のスキルを身に着けアピールしていくことで採用に繋がります。

 

BIツールやPythonを使ってみる

大量のデータから必要な情報を収集し分析を行ってくれるツールを実際に使用してみましょう。ツールに慣れておくことで実務経験にすぐ活かすことができます。

 

統計学の知識を身につける

求められるスキルでもご紹介したように、統計学の知識は確実な企業の事業戦略を導く上でとても重要です。基本的な知識をしっかりと習得しておきましょう。

 

完全未経験から目指す場合

 

完全未経験から目指す場合は、まずデータサイエンティストに役立つスキルが身につく他の職種を目指すことが近道でしょう。

 

まずはエンジニアを目指す

基本的なITスキルが身につくエンジニアを目指すことで、未経験でも市場価値があがり転職しやすくなります。IT業界は人手不足の状態が続いているため、挑戦しやすくキャリアプランを考えやすくなるでしょう。

 

マーケティング職種を目指す

完全未経験でも目指しやすいのがマーケティング職種です。分析に関する基本的なスキルを身に着けられるので、他業界からの転職の場合はおすすめのキャリアプランです。

 

 

 

データサイエンティストの仕事内容4STEP

 

 

様々な知識と経験とスキルを掛け合わせることにより、データサイエンティストの仕事は初めて成り立ちます。

この仕事の全体的な流れを4段階にわけて説明します。

 

① データ分析モデルの構築・システムの企画開発

 

まず、企業が抱えている課題を洗い出し、その課題を解決するためのデータ分析モデルを構築するのが最初のフェーズです。

データサイエンティストは、論理的に実行可能なデータ収集や分析手法を元にその後の全工程の基礎となる仮説を立てます。

ERPやCRMから収集すべきデータや分析モデルを確立してデータ分析基盤を構築し、プログラムの設計・開発を担う役割です。

業務システムやSNSなどから分析のもとになるデータの収集を行える環境を作成し、収集したデータを保管するデータベースの構築や運用もデータサイエンティストが行います。

 

② データの抽出・加工

 

データ収集の環境ができたら、収集したデータの中から意味のあるデータを抽出します。

収集後は分析しやすいようにデータの統合や整理をして、必要なデータの編集・加工の作業です。

データの視覚化以外にも、KPI設定で重要な業績評価の指標を定めることによって、活用する人が扱いやすいようにするのもデータサイエンティストの仕事です。

 

③ データ分析

 

データを組み合わせて統計的に解析し、仮説を何度も立て様々なアプローチを通して分析していきます。

はじめに立案した仮説と照らし合わせ、その仮説の妥当性を判断するフェーズです。

分析にはPythonやR等のプログラミング言語や、AI・統計学の知識を活用することもあるため、幅広い知識が必要となります。

課題解決のためにいかに効率よく多くの観点から分析できるかが腕の見せ所です。

 

④ レポーティング・提案

 

分析結果をまとめ、レポートを作成します。

また、課題解決に向けた施策の提案を経営層や担当者向けに行うこともデータサイエンティストの仕事です。

そのため目標設定から課題の解決策までわかりやすく可視化するスキルも必要となってきます。

レポーティングでは、グラフや表にして専門家以外が見ても理解しやすい形に整えます。

内容をわかりやすく伝えるために、データのビジュアライゼーションも欠かせません。

 

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データサイエンティストへの転職で役立つ資格

 

 

データサイエンティストになるために必須となる資格はありません。

しかし、資格を取得することで未経験でも知識が身に付き、転職の際のアピールポイントにもなるので大きく役立つでしょう。

 

 

統計検定

日本統計学会が認定する「統計検定」はデータ分析に関して役立つ、統計に関する知識や活用力を評価する検定です。

受験者数は年間で4000人を超える人気の検定で、4級・3級の合格者は7割超ですが、2級以上はおよそ2～3割という合格率で推移しています。

5段階の級のうち、データサイエンティストとして実務に役立てるためには2級を目安に取得を目指しましょう。なお、2級は紙ベースの試験のほかにオンラインで受験できるCBT方式が用意されており、年間を通して受験可能です。

 

情報処理技術者試験

IPA（商法処理技術推進機構）が実施している「情報処理技術者試験」はITに関する幅広い知識を問うもので、IT業界未経験には特におすすめの資格です。

複数の専門分野に分かれているなかで、データサイエンティストにおすすめの試験は「基本情報技術者試験」「データベーススペシャリスト試験」が該当します。

 

アクチュアリー資格試験

社団法人日本アクチュアリー会が行う資格試験で、「保険数理士」や「保険数理人」とも呼称されるものです。

試験は第1次試験（5つの基礎科目）と第2次試験（2つの専門科目）に分かれ、特に1次試験の「数学」がデータサイエンティストに必要な知識が網羅された内容になっています。

試験の開催は年に1回で、合格し正会員に認定された人は「アクチュアリー」と呼ばれます。

 

ビジネス統計スペシャリスト

Excelを用いたビジネスデータ分析のスキルを証明する試験です。

基礎レベルの「エクセル分析ベーシック」と上位レベルの「エクセル分析スペシャリスト」に分けられています。

データサイエンティストへの転職の際にアピールするのであれば、Excelを活用したデータ分析の実用的な能力と分析結果を正しく活用する能力が証明できるスペシャリストがおすすめです。

 

Python3 エンジニア認定データ分析試験

プログラミング言語Pythonを用いたデータ分析に特化した試験です。Pythonの基礎から、ライブラリやツールなどの知識が問われます。

Pythonの試験は複数ありますが、データサイエンティスト向けの内容はこちらのPython3 エンジニア認定データ分析試験です。

 

OSS-DB

「OSS-DB技術者認定試験」はデータベースに関する資格です。

データベースの基礎知識や運用スキル、開発、チューニング、トラブルシューティングなど体系的に問う内容になっています。

SilverとGoldの2段階のレベルが用意されており、IT現場におけるデータベース上の課題や問題を解決する知識の証明にはGoldが適しています。

 

ORACLE MASTER

「オラクルマスター」はデータベースに関する資格です。SQLへの理解度が問われます。

Oracle Databaseの資格体系における最高難度の資格であり、データベースの運用管理スキルを評価してもらうためには、ブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナの4段階中シルバー以上が求められます。

 

G検定

比較的新しい資格ですが、「G検定（ジェネラリスト検定）」はAI・機械学習に関するもので、ディープラーニングを事業に生かす知識がある事を証明できます。

試験では、人工知能（AI）や機械学習、ディープラーニングに関する基礎から応用まで広く問われますが、難易度は高くないとされています。合格率はおよそ6割から7割程度です。

 

E資格

ディープラーニングの理論への理解から実装方法までが問われる試験です。

受験にはJDLAの認定プログラムを修了する必要があります。データサイエンティストに必要な知識を証明する資格としては一般的なもののひとつであるため、取得が推奨されます。

 

 

 

データサイエンティストに求められるスキル・知識

 

 

データサイエンティストに必要なスキルとは大きくエンジニアリング能力・ビジネス力・分析/統計学の知識の3つに分けられます。

 

全てを完璧にマスターすることは非常に難しいため、1つのスキルを特化させその補助として2つのスキルを身に付けて行く方が多い傾向にあります。

つまり未経験からでもスキルを3つ一気に覚える必要はありません。

ただし仕事をする際に必ず必要なスキルとなっているため、早めに身に付けることをおすすめします。

 

エンジニアリング能力

 

データサイエンティストを目指すにあたって1番必要となってくるのが、このエンジニアリング能力です。

データサイエンティストには、機械学習やディープランニングに使用されるプログラミング言語のスキルが求められます。

IT業界経験者の場合は、すでに身に着けているITの基礎知識やプログラミングスキルが役立ちます。

 

・データサイエンティストで重宝されるプログラミング言語

機械学習やAI構築などの分野で使用されているスクリプト言語であるPythonは需要が高いです。「NumPy」「Pandas」「Jupyter」などのライブラリは業務においても役立ちますので、使い方を身に着けておくとよいでしょう。

効率良いデータ解析が行えるのがRです。こちらも「dplyr」や「stringr」などの拡張パッケージもあわせて使いこなせると役にたちます。

DB操作用の言語として国際標準化されているSQLは、凡庸性も高く、頻繫にデータを扱うデータサイエンティストとしては基礎レベルのSQL構文だけでも習得しておくことが必要です。

これらは特にAIおよび機械学習の分野で重宝されます。その他にはHadoopなどのプログラミング言語を取り扱えると良いでしょう。

 

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ビジネス力

 

企業内でも部署や部門によって所持しているデータや情報が異なる場合が多いため、他の部署との連携も必要不可欠となってきます。

また、専門的な知識で導き出した結果をデータ分析の知識がない人にもわかるように伝えないといけません。

コミュニケーション能力、ビジネスの基本知識や営業力が求められます。

 

分析 / 統計学の知識

 

データサイエンティストは企業の持つ膨大なデータを整理し分析します。

そのためデータ分析やデータ解析、統計学の知識は、確実な企業の事業戦略を導く上でとても重要と言えるのです。

データ分析ソフトの使い方も理解し、応用することも必要になってきます。

 

データサイエンティストに向いている人・いない人の特徴

 

データサイエンティストに向いているのは、論理的思考が得意な方です。

情報収集・分析のような地道にコツコツ続ける業務が苦ではなく、むしろ業務改善や課題克服への貢献にモチベーションを感じる事ができる方は適性があります。

一方で、こういった裏方作業の多さにイメージとの乖離を感じてしまう人は向いていません。

常にスポットライトを浴びたり直接感謝されるような仕事ではないため、華々しさへの憧れが志望動機の場合は注意が必要です。

そのその数字が苦手、計算が得意ではなく苦に感じるという人よりは、データの整理のような黙々とこなす作業の中でやりがいを見出せる堅実な方が合っているでしょう。

 

 

 

データサイエンティストになるための学習方法

 

 

データサイエンスの育成講座

 

データサイエンティストを目指す人向けに、データサイエンスの育成講座が開かれています。

パソコンやスマートフォンから受講できるオンライン講座や、現代統計実務講座といった通信講座も充実しています。

スクールに比べ比較的安価な価格で受講が可能なのでおすすめです。

 

プログラミングスクール

 

プログラミングの経験がないという方は、プログラミングスクールに通うのも1つの手段です。

専門的な知識や技術を一から学べるため、全くの未経験の場合は近道といえる可能性もあります。

しかしプログラミングスクールは独学に比べて費用が高額なため、自分に合ったスクールを見つけることが大切です。

 

書籍・動画

 

これまでもお伝えしたように、データサイエンティストには基本的なITスキルから機械学習や統計学といった幅広い知識が必要です。

初心者向けの書籍や、YouTubeをはじめとした動画サイトが多く出されているため、まずはデータサイエンティストの仕事内容や業務に必要なスキルの確認からはじめましょう。

 

 

 

未経験からの転職でもマイナスにならない志望動機

 

 

志望動機のポイント

 

データサイエンティストを目指す人の動機として多いのが、将来性への期待です。

AIの普及によってビッグデータを活用できる人材が重宝される傾向は強まっており、高度なスキルを持つデータサイエンティストは今後さらに市場価値が上がると考えられているからです。

未経験で志望動機を伝える際には、「なぜこの企業なのか」「なぜデータサイエンティストなのか」がポイントになります。

この2点を軸に、「自身のこれまでの経験をどのように活かして企業に貢献したいと考えているか」を伝えましょう。

将来の目標・ビジョンを明確に持ち、それを志望する企業独自の理念や社風と絡める事でより熱意を伝える志望動機となります。

 

志望動機の例文

 

【志望動機例文①】

私はこれまで、5年間Web開発を行ってきました。

Pythonの需要が増えたことでデータ分析の重要性を感じるようになり、これまでに培った統計解析のスキルを活かしたいと思ったのがデータサイエンティストへの転身を決めたきっかけです。

御社が運営するECサイトを日常的に使用しており、理念にもあるような「お客様目線に立ったサービス」を強く実感することが多く、データをサービスに活かしたい思いが叶うと感じ、志望するに至りました。

入社後は、御社の主力事業であるプラットフォームの運営において、実務で扱ってきたPythonと、独学で学んだSQLを用いたデータ分析スキルが活かせると考えております。

 

【志望動機例文②】

私は御社が手掛けている機械学習のモデルの開発に最も魅力を感じております。

もともとデータの分析に興味があり、学生時代に学んだ経験を活かしWebマーケターとして勤めてまいりました。

御社がきっかけでビッグデータを専門的に扱うデータサイエンティストという職種があると知りました。

現在はライブラリや分析環境について改めて学習を深めているところです。

今後、分析・モデル開発の自動化を行うプロダクト開発も展開する予定で、受託開発だけでなく自社開発にも力を入れると伺いました。

入社後はWebマーケティング業務で培った分析力で御社の発展に貢献したいと考えております。

 

志望動機NG例

 

「スキルを活かして貢献します」といった具体性のない志望動機では熱意が伝わりません。

また「学びたいです」という動機もありがちですが、企業は利益になる人材を求めている事を忘れないようにしましょう。

給与や福利厚生といった待遇のみを動機にしてしまうと、よりよい条件を提示されたらまたすぐに退社してしまうのではという印象を与えかねないので注意が必要です。

入社後のミスマッチを避けるためにも、自身の譲れない軸と企業の中心となる理念が大きくずれていないかを必ずよく確認しましょう。

 

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データサイエンティストの年収は？

 

 

Geekly(ギークリー)の独自調査では、データサイエンティストの平均年収は570万円で、日本の平均年収と比較して高い水準です。

その背景には、ビッグデータなどデータの知識があり、データを扱うことのできる人材に対するニーズの急速な高まりや、データサイエンティストの希少性などがあります。

職種で見るとWebマーケティングで年収が高い傾向にあり、役職ではプロジェクトマネージャー以上になると大きく上がるという特徴もあります。

 

データサイエンティストはビジネスや統計、マーケティングなど幅広い知識を要求される専門性の高い職業です。

難易度は高いですが、高年収がもらえる職業の1つでしょう。

 

年代ごとの年収相場

 

・20代…約350～470万円
・30代…約400～600万円
・40代…約530～750万円
・50代～…約680万円～

 

一般的にデータサイエンティストの平均年収は年齢と共に上がり、20代後半から30代前半で日本における平均年収を超えるとされています。

ただし未経験の場合は年収約350～450万円が相場です。

採用意欲の高い企業が多い事からも、年収に伸びしろがある職種だと捉える事ができそうです。

 

 

データサイエンティストが年収を上げる方法

 

社内で昇進する

先ほど述べた通り、データサイエンティストはプロジェクトマネージャー以上で年収が大きくアップします。まずはプロジェクトマネージャー（テックリード）を目指し、部長、CTOと昇進する事で年収1,000万円以上を目指せるケースもあります。

 

海外進出or外資系企業を目指す

実はデータサイエンティストの年収は海外の方がより高額となる傾向にあります。例えばアメリカでは平均年収約1,000万円～2,000万円とも言われています。日本に比べ、データ分析が企業の方針を左右する裁量を持っているからです。ただし実力重視の傾向はより強くなります。

 

金融業界へ転身する

金融業界もデータサイエンティストの年収が高い傾向にあります。これはより専門性の高さや正確さ、機密保持に関わる事が理由であるため、自身のスキル・経験と照らし合わせ熟考する必要があるでしょう。

 

独立してフリーランスになる

年収が上がらない理由が企業による正当な評価を受けていない事であった場合、独立してフリーランスになる道もあるでしょう。その際、Webマーケティングの知識やプロジェクトマネージャー以上のスキルと実績、仕事を受注できる術なども必要です。

 

データサイエンティストは年収アップが見込める仕事

 

データサイエンティストの需要に注目してみましょう。

データサイエンティストはAIを使いこなす人材としても期待されている職種でもあります。

今後大幅に市場が拡大する見方が強いとされるAIやIoT、ビッグデータを扱える人材はまだまだ足りていません。

現時点では、経験豊富なデータサイエンティストが少なく、獲得競争が過熱している状態なのです。

 

内閣府もAI戦略としてデータサイエンスの重要性に着目しています。

未来への基盤づくりに向けて、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」を教育に取り込む方針です。

しかしデータサイエンティストの基礎を学んだ若手が、有用な人材として需要に追いつくまでにはまだ時間がかかると見られています。

その頃にすでに知見のあるデータサイエンティストとして活躍できていれば、現在想定される年収よりも高年収が期待できるでしょう。

 

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データサイエンスの将来性と課題

 

 

データサイエンスの大きな課題が「効果の不確実性」と「コスト」です。

データサイエンスを用いたからといって、確実に大きな効果が得られるかというと、そうではありません。

加えて大きなコストがかかります。

そこへ人工知能の台頭により、データサイエンティストの将来性を危ぶむ声も出ています。

そもそも特定の分野に詳しくない、業務内容への理解が深くないまま分析を行っても適性な評価が得られないのではないかといった声がデータサイエンティストには付き物でした。

そのため、より客観的な数値の分析だけであれば人工知能の方が適しているのではないかと言われているのです。

 

しかし、人工知能が過去のデータから導き出した法則から実際の課題解決策を見出すのは人間にしかできません。

だからこそ人工知能の知見がデータサイエンティストとしての将来性や市場価値をより高めるのだと言えます。

 

非構造化データ

 

CSVファイルやExcelファイルのような分析に適した構造化データに対し、メールやソーシャルメディアの投稿、プレゼンテーション、チャットなどのファイル形式で発信された文字情報や画像、音声は非構造化データと呼ばれるものです。

データサイエンスではまず扱いやすいようにデータを整える必要があります。

そのため特に扱いの難しい画像や音声などの非構造化データの活用は今後の大きな課題とされています。

 

未経験から目指す場合であっても、将来的な需要や現時点での課題に目を向けておくことで、より広い視野を持つことができるでしょう。

 

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データサイエンティストから目指せるキャリアパス例

 

機械学習エンジニア

AIを使いシステムを構築する仕事です。

機械学習エンジニアの仕事では、プログラミング言語の知識が役立ちます。例えば機械学習アルゴリズムではPythonやRが、データの操作にはSQLの知識が必要なため、データサイエンティストで培った経験を活かせるでしょう。

学習ライブラリやフレームワーク、データベース、セキュリティ、クラウドに関する知識も求められます。

 

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フルスタックエンジニア

フルスタックエンジニアは、複数のエンジニアで行うプロジェクトをひとりで行う仕事です。

システム開発から運用までの全工程をスペシャリストとして担うことができるオールラウンダーとして、近年需要が高まっています。

データサイエンティストとしての経験のほかに、システム開発全般に携わった経験も必要です。

 

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コンサルタント

データサイエンティストとして得た経験は、経営視点でビジネスにおける課題解決にデータを活用することに役立ちます。

データの収集から分析、評価までを行い、経営課題における戦略立案に役立てることができる能力は経営コンサルタントとしても活躍できるでしょう。

 

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未経験でデータサイエンティストを目指すならプロに相談しよう

 

 

これからの時代、データサイエンティストは先を読むスキルを取得できるため、どんな業界、どんな職種であっても、今後改善点を見いだすことができる魅力的な職業です。

未経験から目指す場合は、自身が現時点で持つどのスキルや経験がデータサイエンティストとして役立つかをしっかりと認識しましょう。

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