こんにちは、Chimaです。
私は、未経験からデータサイエンティストへの転職活動を行いました。
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活動をするまでにやったことや準備したことについて書いています。
結論から申しますと、未経験からデータサイエンティスト転職に大切な要素は以下の３点です。
- 未経験から転職する覚悟
- 独学で学んだ実績
- 現職の業務や、独自にデータサイエンスを活用した経験
著者のプロフィール
- 学部卒(情報系学科)
- 社会人５年目
- メーカー生産技術職勤務
- 2021年7月にデータサイエンティスト転職を意識し勉強開始
簡単にこんな感じのプロフィールです。
大学時代は統計学を専攻し、スポーツデータの分析をしていました。
データ分析を活用したマーケティングや興味がありましたが、入社した会社の配属ガチャで僻地の工場で生産技術職として4年間働くことになりました。
自分の思い描いたキャリアビジョンとの乖離に悩み、思い立って勉強を始めました。
その後1年の独学を経てデータサイエンティストポジションにて内定を頂き、入社予定です。
データサイエンティストってそもそも何なのか
最近では非常に色々なところで「データサイエンティスト」というワードを聞くようになりました。
一言で「データサイエンティスト」といっても、会社が違えば解釈も異なるような言葉でもあります。
私は、「データを活用してビジネスを変革できる人」という言葉が非常にしっくり来ました。
データサイエンティスト協会で定義されているデータサイエンティストは以下の図のような3つの要素を持つ人材としています。
データを適切に処理(エンジニア力)し、データを適切に把握(サイエンス)し、ビジネスを動かすことができる。
これが理想形なのでしょう。
これだけ見ると、データサイエンスはマーケティングにしか使えないのかと思われるかもしれませんが、この力はどこにでも応用することができます。
例えば、製造業のデータからは業務や不良率の効率化を図ることもできますし、金融業では顧客の信用スコアから融資ができるかどうかの判別をすることもできます。
様々な業界の様々な業種でデータサイエンスの力を使えるのが魅力的です。
まず、私はこの本で「データサイエンティストとは何なのか」というところをはっきりさせ、自分の目指すデータサイエンティスト像を作っていきました。
未経験からデータサイエンティスト転職を考えている方にはぜひ読んでいただきたいのですが、ここにはデータサイエンティストという職業がどういうものなのか、というところを野村総合研究所のデータサイエンスラボの方がかなり丁寧に書いてくれています。
- なぜ今データサイエンティストなのか
- データサイエンティストに求められる3つの能力
- データサイエンティストの仕事
- データサイエンティストのリアル
- データサイエンティストが拓く未来
という5章立てでわかりやすく書いており、これを読んで改めてデータサイエンティストになりたいと思いました。
転職活動までに勉強したこと
私が転職活動を始めるまでにやったことをロードマップ的に記していきます。
未経験からデータサイエンティスト転職をしたい方で勉強の進め方や、動き方に悩まれている方は是非参考にしてください。
統計学の知識を身につける
もともと大学で統計学を専攻していたこともあり、まずはデータを客観的に数字で抑えられる力が必要だと考え、統計学を勉強しました。
内容は統計検定2級レベルの統計学の初歩ですが、数字の見方や、データへの向き合い方など、統計学の基本的な知識を網羅的に学ぶことができるのでおすすめです。
統計検定2級の勉強方法等はこちらをご覧ください。
基本情報技術者試験に合格する
データサイエンス力を向上させるためには、ある程度のITに関わる知識を身につけておくことが必要だと考えました。
データサイエンティストは当然PCの前で仕事をすることも多く、社内のシステムインフラなどについても理解できる必要が出てくると思います。
そういった意味で、広く浅く理解できる下地を作っておくことは大切だと思います。
基本情報技術者試験の勉強方法はこちらをご覧ください。
Pythonデータ分析の知識を身につける
ここでようやくPythonを使った勉強を行います。
プログラミング言語を学ぶことは、PCで色々な処理をしなければいけないので当然必要ですが、これができることでどのようなメリットがあるかをしっかり考えながら勉強するのが良いです。
ただ、参考書通りにプログラミングができるようになっても実務では生きてきませんし、言語を暗記したところで何の役にも立ちません。
大切なことは、このPythonというツールを用いて何が解決できるか、どのような目標を達成できるかというところを考えることだと思います。
スクールを使ってプログラミングを勉強するのも良いですが、データサイエンティストは基本的に独力で様々な課題を解決しなければいけないので、自走力を高めるという意味でも独学で勉強していくことをおすすめします。
今はネットで検索すればいくらでも情報が出てくる時代で、非常に勉強しやすいと思います。
まず、今の自分がPythonで何をしたいかという目的を見つけて勉強することをおすすめします。
自分の場合は、工場の生産不良率を改善させるために、今あるデータをどのように分析して不良の原因を見つけ出す。ということを目標に勉強をしました。
Pythonの勉強に役に立った、本や講座を紹介します。もし興味がある方はぜひ使ってみてください。
Python入門講座
米国AI開発者がゼロから教えるPython入門講座レビューを見てもらっても分かる通り、入門の本でもわからなくなる部分を非常に丁寧に解説してくれています。
未経験の方はぜひ受講してほしい講座です。
データサイエンスのためのPython講座
米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座こちらは、データ分析に特化したPython講座です。NumPy,Pandas,matplotlibといったデータ分析に必須のライブラリを実践も交えながらしっかり教えてくれる講座でこちらもおすすめです。
Python データサイエンスハンドブック
オライリーのデータサイエンスハンドブックです。
こちらは、自分でコードを書いていく時に「これどうやって書けばいいんだっけ？」となったときのためのハンドブックです。
重要なメソッドごとに解説してくれているところもあるので重宝しています。
機械学習の知識を習得する
データ分析から派生して、機械学習についても学習していきました。
こちらは学習した後に、KaggleやSIGNATE等のデータ分析コンペに参加して、他の参加者の書き方や考え方を吸収していくこともおすすめです。
データ分析コンペはかなりハードルが上がりますが、SIGNATEの初心者限定コンペや初心者講座などもありますので、体系的に学習できるのではないかと思います。
機械学習の最初の取り掛かりにはこの本がおすすめです。
初心者にもかなりわかりやすく書かれていますので、非常に取り掛かりがスムーズに行きました。
Kaggle等のデータ分析コンペに参加する際には、こちらの本がおすすめです。
転職活動に向けた実績づくり
未経験からの転職活動では、現職での経験が非常に良く聞かれると思います。
そこで、データサイエンスに関係がない部門で働いていても、どうにか実績を作ることができないかと考え、自分がやってきたことを紹介します。
Pythonで分析するためのデータの準備
私は、工場内の生産工程の生産技術職として働いていました。
製造ラインでは現場作業者が生産記録を手書きで取っていましたので、データ化できないかと考えて電子化しcsvファイルを準備しました。
毎日上がってくるcsvファイルをつなぎ合わせてPythonを用いて分析、可視化し、不良分析資料や改善資料の作成などを行いました。
データサイエンスと関係ない分野の仕事でも、実務で少しでも使えるところを探して自分で仕事をしていくという姿勢が大切かもしれません。
この他にも作業効率化用アプリをPythonで作ったり、自分の趣味で機械学習モデルを作ってみたりといろいろしたのですが、ここでは省略します。
気になる方はお話しますので、ご連絡ください(^^)
資格の取得
資格が絶対ではありませんが、未経験の場合は独学力を見られる場合もありますので、ある程度資格を取っているとアピールになると思います。
私が転職活動を始める前に取った資格は主に３つです。
- 統計検定2級
- 基本情報技術者
- Python基礎データ分析試験
データサイエンティストを目指す方は統計検定２級の知識があると、基本的知識を有していると見てもらえる可能性があると思います。
また、基本情報技術者は国家資格となりますので、ITに関わるある程度基本的な知識を有していると見てもらえると思います。
Python基礎データ分析試験は正直あまり要らなかったかなと思いますが、勉強のモチベーション維持のために受けました。
講座受講の検討
私は、学習を始める前に一度スクールを検討したことがあります。
スクールを選択するか独学を選択するかは自由だと思いますが、私が無料のオンライン説明会に参加し、実務を行っているプロの人から、実際の業界の近況や求められる人材・スキルについて質問したことがあります。
これは後の自分の学習・転職の方向性を考えるための良い材料となったなと、今振り返ると思います。
資格だけでなく実践的な知識をつけると言う意味で、プロが作った「機械学習やディープラーニングの基礎からWEBアプリケーションへの組み込みまで」一貫して学習できるキカガクさんの講座を検討するのも良いと思います。
私個人としても直接プロの方から教えて貰う機会を作るのは難しいな、と感じていたので、このような講座があるのは未経験者にとってはかなり有効な戦法かもしれません。
政府の給付金制度で受講料の最大70％が還付される対象の講座でもあるようですので、一度無料の説明会に参加して自分の中で方向性が決める良いきっかけにしてもらえると嬉しいです。
以下のバナーから無料説明会の参加申込みができるので、一度お話を聞いて、自分のやりたいことと照らし合わせてみるのはいかがでしょうか。
独学でできること、自力でできることを一生懸命やることが近道となる
ここまで色々と紹介してきましたが、未経験からデータサイエンティストへの転職は、結局のところ「未経験転職の覚悟を持って、何が必要か考えて自分で動くこと」です。
自分の場合は、独学で勉強、資格取得、業務への活用が必要なことだと思ったので、１年間で動いていきました。
データサイエンティストに必要なビジネス力の部分は、どうしても実務を通さないと経験できにくいところではありますが、データサイエンス力、データエンジニア力は、独学で少しは高めることができます。
また、データサイエンティスト協会が出しているスキルチェックチェックリストを確認して、必要なスキルを洗い出すと目標が見えてくるので非常におすすめです。
未経験転職の場合は、スキルチェックの★欄の項目のスキルを身につける努力をすると方向性が定まると思います。
以上、私がデータサイエンティスト転職までにやったことでした。
もし、質問やご意見ある方はぜひ私のtwitter(@chima_happy5)にご連絡いただけると嬉しいです。
これからも、データサイエンスに関わることを書いていきたいと思いますので、ぜひご覧いただけると幸いです。
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