未経験からデータサイエンティストへ!転職に成功し、勉強する習慣も!

未経験からデータサイエンティストへ

株式会社キカガクの安藤です!

今回は、AI・データサイエンスについて未経験から AI 人材育成長期コースに参加し、40 代でありながらデータサイエンティストに転職を成功させた kokubo さんにインタビューを実施しました。

未経験でデータサイエンティストとして転職を考えている方や、社内でスキルアップを求められている方にオススメの内容です。

こんな方にオススメ
  • 未経験から、AI・データサイエンススキルを身につけたい方
  • データサイエンティスト人材として転職したい方
  • AI・データサイエンススキルの学習のコツを知りたい方

社会の大きな変化もあり、今後の事を考えて AI・データサイエンティスト人材に転職したいという声が徐々に広がってきています。

また、このような背景から将来のために AI・データサイエンススキルを身につけることで、転職や部署異動を希望する方も多いです。

上記を踏まえ本記事では、AI 人材育成長期コースで学んだ内容が受講後にどのように活きているか? 6 ヶ月間モチベーションを維持する秘訣は何か?データサイエンティストどのように転職されたか?などなど、詳しく聞いていきます。

1.卒業後も継続的にスキルアップができるのが決め手

キカガク 安藤

本日はよろしくお願いいたします!まず簡単に、前職やバックグラウンドについて教えてください!
前職では、自動車部品設計エンジニアで、プラスチック成型技術のカーメーカー&自動車部品メーカー向けのプリセールス(技術営業)を担当していました。

kokubo さん

キカガク 安藤

お仕事でプログラミングはされていましたか?
プログラミングはほぼ未経験でした。出身は理系といえば理系ですが、工業高校卒のため高校数学は数 1A、数 2B ぐらいの履修範囲なので微積、確率、行列あたりの理解は怪しかったです。

kokubo さん

キカガク 安藤

受講前の不安等も色々とありましたか?
理解の部分もそうなのですが、手が遅い方なので期間内にカリキュラムを無事に終えられるかの不安もありました。

kokubo さん

キカガク 安藤

そうですよね…そのような不安の中、キカガクに決めていただいたかと思うのですが、決め手はなんでしたか?
給付金講座を実施しているところで比較していました。その中でも決め手は、長期コースの全ての講座が受講期間終了後も半永久的にコンテンツを試聴し続けられる事でした。

kokubo さん

キカガク 安藤

そうなんですね!他の受講生の方も卒業後も試聴し続けられる事はとても魅力的だというお声をいただいております!

2.モチベーションを維持するための工夫や挫折しないコツは?

キカガク 安藤

6 ヶ月間勉強を継続される事は中々難しかったかと思います。どのようにモチベーションを維持されていましたか?
自身の学習管理画面で、カリキュラムの消化度合いをやり込み要素資格試験テストという項目に分けて、クエストのようなものと考えてゲーム感覚で学習していました。

kokubo さん

キカガク 安藤

なるほど…!ゲーム感覚で取り組むという工夫をされていたんですね!確かに kokubo さんは学習ペースが落ちる事なく取り組まれていましたね!
また、受講中に E資格にも合格されており、楽しんで学習をされていた結果ですね!
学習管理画面とは?
キカガクのプラットフォームでは、自身がどれだけ学習が終わったかや、どれだけ継続して学習ができているか、また、どのコンテンツが修了しているか等が学習管理画面で確認出来る様になっています。

※AI 人材育成長期コースでは、E資格、G検定、AI-900、ITパスポートといった資格の対策コンテンツが用意されています

AI プログラミングスクール

キカガク 安藤

キカガクでは、皆様のモチベーションを上げてもらうためにチーム学習を推奨しております。実際にチーム学習に取り組まれてどうでしたか?
色々とありましたが、特に個人の興味の範囲では知り得なかった知識を知れたこと他の人の進捗度合いを見て自分の進捗を意識できたこと分からない所を教えてもらえたことが良かったです。また、E資格保持者の方から勉強方法のアドバイスをもらえたのも助かりました。

kokubo さん

キカガク 安藤

教え合いはもちろんですが、情報共有の場でも有効活用されていたんですね!卒業後でも、学習の場と有益な情報をお届けしておりますので、ぜひ有効に活用していただければと思います!

3.受講後にどのような事が出来るようになったか

キカガク 安藤

受講後は、どのような事が出来るようになりましたか?
基礎的な Python コーディング、簡単な前処理、機械学習、ディープラーニングの知識、画像分類、自然言語処理の実装スキルが身につきました。

kokubo さん

キカガク 安藤

幅広いスキルが身についたんですね!実際に受講されて良かった点はありますか?
転職に成功した事と、勉強する習慣が身についたことが良かったです。

kokubo さん

キカガク 安藤

勉強する習慣は、今後の社会の中で必ず生きる習慣だと思います!長期コース以外にも発展的なコースもありますので、ぜひ学習を継続されてください!

4.転職について

キカガク 安藤

kokubo さんは、受講期間中に転職を成功されたんですよね?いつ頃から転職活動を開始されたましたか?
転職活動は、受講と同時にはじめました。

kokubo さん

キカガク 安藤

同時だったんですね!確かに転職希望先の必要なスキルセットを確認して、学びながら転職活動をされる事が一番理想的な流れかもしれませんね!

キカガク 安藤

転職活動するにあたって大変だった事はありますか?
働きながらかつ学習しながらなので、対面での面接を求められた際の時間捻出には苦労しました。

kokubo さん

キカガク 安藤

仕事と学習時間の両立した上で、転職活動されるとなるとおっしゃる通り時間調整が難しそうですね…
お忙しい中転職をされましたが、今はどのようなお仕事をされていますか?
エンジニアリングサービス企業でデータサイエンティストとプリセールスを担当しており、受託案件に取り組んでいます。

kokubo さん

キカガク 安藤

データサイエンティストとプリセールスの兼業なんですね!実際に働かれてみて、AI 人材育成長期コースで学んだことは活きてますか?
機械学習、ディープラーニングの基礎知識と Python コーディングはかなり活きていると感じています。特に画像分類のスキルは、業務で大いに役立ちました。

kokubo さん

キカガク 安藤

どういった方にキカガクをおすすめしたいですか?
数学もプログラミングも初歩から学べるので、文系、エンジニア未経験者の方におすすめしたいです。

kokubo さん

キカガク 安藤

転職を検討している人に最後に一言お願いいたします。
ご自身の現有スキル+データサイエンスを意識すれば転職成功できると思います。

現職が非エンジニアでも業務上で AI やデータ分析の使い道が必ずあるはずです。自分は未経験者ではなく、AI の知識を新たに身につけた経験者である、と胸を張りましょう!

kokubo さん

補足
年代によって未経験の方の必要なスキルセットは変わってきます。
下記参考までにご確認ください。

年代 スキルセット
20 代 AI の知見やプログラミング経験を求められるケースが多い
30 代 AI に関連するスキルを有している事が前提で、加えてデータサイエンスの知識を求められる事が多い
40 代 30 代の内容に加え、豊富な経験かつリーダーや管理職として能力を求められる事が多い

※あくまで傾向であり、年齢に関わらず転職に成功されている方はいらっしゃいます

パーソルキャリア様より、最新マーケット動向と未経験からの挑戦についてお話しいただいておりますので、気になる方は以下よりご確認ください。

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