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

2025年8月22日2026年3月10日

※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🐱

「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。

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。

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

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。

「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。

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。

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。

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。

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。

ステップ	内容
① 方向を決める	アナリスト・サイエンティストなど、狙いたい分野を定めよう
② 基本スキルを練習	SQL・Python・統計・可視化・データ整形などを基礎から習得
③ ポートフォリオを作る	実践したらGitHub／ブログに整理して見せる場に
④ 現職で経験を積む	社内チャンスでもOK。仕事×データが一石二鳥！
⑤ 応用知識を増やす	モデリング・分析プロセス・良いコードを書くことも習得しよう
⑥ 仲間とつながる	SNS・勉強会・オンラインで情報共有・刺激をもらおう