データ系に転職したいあなたへ。まずはやってみる６つのこと #転職準備

※この記事は転職サイトのプロモーションを含みます。

 

こんにちは、ねこです～😸

 

JTC総合職から外資系データサイエンティストに転職した私！

「データ系職種にキャリアチェンジしたい！」という方に向けて、転職準備として何をすればよいか？を紹介させていただきます。

 

私自身が転職前に何をしていたかを思い出しつつ書かせていただきました。

参考になると幸いです🐱

• ① 自分の進みたい「データの道」を決める
• ② データの基本スキルを練習する
• ③ ポートフォリオを作って自分をアピール
• ④ 現職からデータ経験を積めないか探してみる
• ⑤ 統計・機械学習・プロセス理解を進める
• ⑥ ネットワークで背中を押してもらおう
• まとめ：この6つを進めていく
• 「転職って、もっと自由でいいんじゃない？」

① 自分の進みたい「データの道」を決める

「データ系」とひとくくりに言っても、実は色んな分野があります。

• データアナリスト：SQLでデータを集めて可視化。ビジネスに活かす分析が得意。

• データサイエンティスト：機械学習モデルや予測分析を駆使して洞察する職種。

• ビジネスアナリストやBIスペシャリスト：ツールでの分析やレポートがメイン。

狙う分野によって「身につけるべきスキル」が変わってくるので、まずは自分が興味ある方向を見定めて、それに合わせた計画を立てることが大切です。

・・・ただ、実務だとこの辺はかなり境界がふわっとしています。私は一応データサイエンティスト職ですが、機械学習以外にもSQLでデータ抽出して他部署にレポート送ったりもあるので、「主にやりたいのはどれかな？」ぐらいにざっくりやると良いです。

 

 

② データの基本スキルを練習する

どの職種にも共通して求められる「データに関する基本スキル」を押さえておきましょう

• SQL：データベースから情報を引っ張り出せるように。

• プログラミング（PythonやR）：分析や整理に必須。

• 統計の基礎：平均・分散・仮説検定など、分析の土台となる知識。

• データ可視化（Tableau、Power BIなど）：誰にでもわかりやすく届ける力。

• データクレンジング／整形：実は分析の大半を占める「下ごしらえ」作業です。

これらはCourseraやDataCampなどのオンライン教材、自宅プロジェクトなどでコツコツ積み上げられます。

まず、SQLやPythonが分からない方は、本で学習を始めてみるのも良いかもしれません。実際に手を動かしながら、どういうものかを知ると、データ職へのイメージが湧きやすいと思います。

 

 

③ ポートフォリオを作って自分をアピール

「できること」を示すには、ブログやGitHubでポートフォリオを作るのがおすすめ。

• 具体的な課題に取り組んだ分析の流れ

• 使用したツールやスキル（Pythonで前処理 or SQLクエリ）

• 結果の可視化やビジネスへのインパクト

企業は「実際に手を動かした経験」がわかる人を求めています。
Kaggleや公開データを使った自主プロジェクトは、自信にもつながります。

 

④ 現職からデータ経験を積めないか探してみる

もし今働いている会社があるなら、チャンスを探してみましょう。
社内のデータプロジェクトや定例分析にちょこっと関わるだけで、立派な経験になります。

今の時代、どんな部署にいても、データが必要ないなんてことはないと思います！

ディスカッションや成果も、後々ポートフォリオや面接のネタになりますよ。

 

⑤ 統計・機械学習・プロセス理解を進める

分析の枠を越えて「予測」「意思決定」まで含めたいなら、以下の理解もあると強いです

• 予測モデリング（例：時系列分析やARIMA）
  　未来を予測したり意思決定を支援する力が身につきます。

• BADIRなどの分析プロセス理解
  　ビジネスの課題をデータで解く流れを知ること（Business → Analysis → Data → Insights → Recommendations）こそが、本当に使えるデータ人材の証

• コーディング品質
  　ただ動くコードではなく「再現性・可読性」も意識できるとさらに◎。

 

特に、意思決定までについては、現在AIでは補いづらい分野だと言われています。

正直、前処理やコーディングはある程度の基礎知識があれば、AIがコードを出してくれるため、スキルの差がつきづらい分野となりつつあります。

そのため、単にデータを抽出するだけのデータアナリストは、需要が低くなっています。

 

意思決定については、その会社や業界の背景を知っている必要があるため、現在のAIではなかなか補いづらい部分となっています。

出されたデータから「何をすべきなのか？」の意思決定のストーリーを組める人材が今求められているんじゃないかなあと、日々データサイエンティストとして思います。

 

因果推論という意思決定アプローチのスキームが流行っています。データからストーリーを組む人材に興味のある方はこちらをご覧下さい。

 

⑥ ネットワークで背中を押してもらおう

同じ志を持つ人やすでにプロの人とのつながりは宝物です。

• イベントや勉強会にオンラインで参加

• XやGitHubで発信／交流

• Redditなどで経験談を吸収したり相談したりするのも◎
  　実際にRedditでは、「今の職種で経験を積みつつデータスキルを身につけた」という声がありました

 

まとめ：この6つを進めていく

まずは「できることからやる」これが一番です！

特に、④現職で経験を積む、はオススメ。

特別に時間を確保したり、スクールに通うお金を確保しなくても、日々の業務の中で経験を積んでいくのが一番お得です。

その中で、②～③を同時並行で進めていくと効率が良いですね。

 

「転職って、もっと自由でいいんじゃない？」

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わたしも「え、こんな会社あるの!?」って驚いたことあります（笑）

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