キカガクでエンジニア・デジタルマーケターをしている高橋です！
30 代で未経験からデータサイエンティストに転職するという決断は、とても不安かと思います。
筆者は 30 代で未経験から Web, データ系のエンジニアに転職しましたが、当時は本当に転職成功するのかなと不安でした。
この記事では、30 代からデータサイエンティストとして未経験転職を成功させるために、どのようなポイントを押さえる必要があるかご紹介します！
- 30 代からデータサイエンティストを目指せるか知りたい方
- 30 代では何をアピールするべきか知りたい方
- 30 代からデータサイエンティストへ転職成功するためのコツを知りたい方
30 代でも未経験データサイエンティストに転職できる？
結論、可能です。ただ、必ず押さえておくポイントがあります。それは今までの経験とスキルを掛け合わせることです。
筆者は前職で店舗運営をしていたので、プログラミングスキルとマーケティングスキルを掛け合わせることを意識していました。
経験に加え知識、スキルが必要とされるため簡単とは言えませんが、計画的に行動し努力していけば転職は可能です。
次の章では、データサイエンティストに必要なスキルのなかでも、30 代はなにを重要視するべきかを解説します！
30 代がデータサイエンティストになるために重要視するべきスキルとは
データサイエンティストに必要なスキルは大きく分けて次の 3 つになります。どれも重要ですが、このなかでも 30 代がアピールするべきは「ビジネススキル」です！
- ビジネススキル
- データサイエンススキル
- データエンジニアリングスキル
もちろん、データサイエンススキル、データエンジニアリングスキルの習得は必須です。
データサイエンティストはビジネスに直結した仕事です。30 代は今までの経験を活かした業界知識、コミュニケーション力、マネジメントスキルといったようなビジネススキルのアピールが有効です。
- ビジネスマインドの醸成
- 論理的思考力
- 課題定義スキル
- コミュニケーションスキル
- 事業への実装力
- プロジェクト、組織マネジメントスキル
もし、今の自分のビジネススキルに自信がない…といった方も、現職のなかでいろいろなチャレンジをしてみることをおすすめします。
自身で課題設定をしてアクションした経験は、着実にビジネススキルを伸ばせるきっかけになります。
データサイエンティストに必要な上記のスキルについて、次の記事で詳しく解説しているのでぜひご覧ください！
年齢の壁をこえて転職成功させるには？
30 代はビジネススキルをアピールすることが重要だと紹介しました。
年齢をハードルではなく、経験と成熟として捉えることが、30 代未経験者のデータサイエンティストへの転職成功には不可欠です。
具体的な計画を立てることで、転職活動を戦略的に進められます。
30 代未経験データサイエンティストが挑戦すべき業界とは
ビジネススキルを主とした、経験を活かすことのポイントとして、業界知識が豊富なところを狙うことが有効です。
また、それ以外の業界であったとしても、30 代でデータサイエンスの分野に進出する場合、特定の業界が新規参入者にとって有利な環境の場合があります。
- 深い業界知識がある分野
深い業界知識があるほど、データ分析を的確にできます。
データをより具体的に活用するために業界知識があることは大きなメリットです。 - ヘルスケア
データが急速に増加しているこの業界では、分析の需要が高まっています。
既存のビジネス知識や経験を活用できる可能性があります。 - 金融サービス
リスク管理や顧客分析など、多岐にわたるデータ分析の機会が存在します。
金融業界の背景がある方には特に適しています。 - 小売・E コマース
消費者行動の理解と予測は、この業界において重要な役割を果たします。
市場動向の分析に関心がある方に最適です。
データサイエンティストになるためのステップを詳しく知りたいという方は、次の記事もご覧ください！
どれくらいの学習時間が必要なのか
先ほどの章では、30 代がデータサイエンティストを目指すためにビジネススキルが重要であることを紹介しました。
しかし、当然データサイエンススキルやデータエンジニアリングスキルも必要です。それらのスキル習得には学習に時間をかける必要があります。
筆者の経験から、それらのスキルを習得して転職するには 500〜1,000 時間の学習時間が必要だと考えています。
個人差もありますが、エンジニアのスキルというのはみっちり学習して習得する必要があります。
| 週の学習時間 | 学習時間の配分例 | 必要な期間 |
|---|---|---|
| 10 時間 | ・平日 1 時間ずつ、土日 2.5 時間ずつ ・平日 2 時間ずつ ・土日 5 時間ずつ | ・500 時間 → 約 1 年 ・1,000 時間 → 約 2 年 |
| 20 時間 | ・平日 2 時間ずつ、土日 5 時間ずつ ・平日 3 時間ずつ、土日 2.5 時間ずつ ・土日 10 時間ずつ | ・500 時間：約 6 ヶ月 ・1,000 時間：約 1 年 |
筆者の GitHub 履歴を公開
筆者が学習をはじめたのが、2021 年の 2 月 14 日でした。GitHub ではコードをアップロードすると、履歴がみれます。（よく「草を生やす」といいます）
次の画像をみてもらうとわかるように、毎日 GitHub にコードをアップロードしていました。（あまりアップロードできていないときがありますが、今でも忘れません、エラーに苦しんでアップロードできなかったときです…）
意味のないコードでもアップロードさえしておけば、草は生えるので必ずしも参考にはなりませんが、こういった形で振り返ると感慨深いものです。
筆者の場合の学習時間
私の場合は週に 20 時間は確保していました。最初こそわからないことばかりでつらいときもありましたが、段々とできることが増えてくると、学習自体が非常に楽しかったです。
目的をもって着実に学習を進めていきましょう！
- 早起きして学習する
- 晩ごはんを食べたあとに学習する
- 休日にしっかり時間をとって学習する
成功事例から学ぶ転職のポイントとは
転職に成功した人がどのようなことを活用したのかご紹介します。
- 学習の習慣化
成功事例に共通するのは、新しいスキルを習得するための強い意欲と継続的な努力です。
オンラインコースや書籍などを活用し、学ぶべき内容をしっかりと押さえることです。 - 過去の経験の活用
どの事例も、以前の職歴やスキルを有効に活用しています。
たとえそれが直接データサイエンスと関連しなくても、ビジネス理解や問題解決の能力など、他の分野で培ったスキルが大いに役立ちます。 - 横の繋がりやメンターとのつながり
すでにその分野で働いている人との繋がりを持つことで、実践的なアドバイスやキャリアにおける情報を得られます。
計画的に行動して未経験からデータサイエンティストに
この記事では 30 代未経験からデータサイエンティストになるためのポイントを紹介しました。
学習などの努力が必要だとわかっていても、先が見えなくなってきて学習が続かなかったり、他のことに時間を使ってしまったりするものです。
ただデータサイエンティストという仕事は、それ以上にビジネスに深く関われることや、データから意思決定できることなど非常におもしろい仕事です。
適切な努力を続けられるよう、どのような未来を描きたいのかをイメージして、計画的に努力するのがポイントです！
- 30 代からデータサイエンティストへの転職は可能
- 今までの経験とスキルを掛け合わせることが大切
- コツコツと学習を続けることが転職成功への大きなポイント
業界や未経験転職市場の動向を知ることが転職成功の近道
未経験転職においては、学習前、学習中であっても、どれだけ業界のことや現在の未経験転職の動向を把握しているかどうかで、学習効率や転職の成否が大きく変わります。
次の記事でそのあたりについて詳しく解説しているので、ぜひこちらもご覧ください。
Python をはじめとしたエンジニア転職に強み
キャリアの作り方をアドバイス
キカガク Career では、業界専門のキャリアアドバイザーが、あなたのこれまでの経験や希望をヒアリングし、これからのキャリアの作り方をアドバイスします。転職の進め方から、スキルアップの方法まで、あなたに合ったキャリアプランを提案します。
あなたの強みを発見
自分の強みを知ることは、転職を有利に進める上で非常に重要です。キカガク Career では、専門のキャリアアドバイザーがあなたの経験やスキルを分析し、あなた自身が気づいていない強みを発見します。その強みを活かすことで、転職面接を有利に進められます。
非公開求人が多数
キカガク Career では、一般に公開されていない非公開求人を多数取り扱っています。キャリア面談では、これらの非公開求人をあなたにあわせて提案します。
