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[ データサイエンティスト ]

データサイエンティストに転職する方法｜必要な3つのスキルや向いている人を紹介

本記事では、データサイエンティストに転職する方法を紹介します。データサイエンティストに向いている人や、必要なスキル、転職需要のある業界なども解説するので、ぜひ参考にしてみてください。

この記事は約19分で読み終わります。

データサイエンティストは製造業をはじめとした複数の業界から必要とされている職種です。メーカーに特化した転職エージェント「タイズ」でも、東レ株式会社やマツダ株式会社からの求人があり※、データサイエンティストは大手企業からも需要があると考えられます。
※時期によって変動あり

データサイエンティストは職種未経験でも転職できる可能性があります。ただし、求められている人材の特徴やスキルを理解しておかないと、選考で評価されにくくなる可能性があるため、注意が必要です。

なお、データサイエンティストの求人は以下で確認できるので、転職を検討している方はぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストの求人一覧はこちら

タイズの強み

メーカー特化型エージェント
技術職への深い知見
メーカーとの太いパイプと
転職支援実績

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―目次―

転職前に知っておきたいデータサイエンティストの概要

データサイエンティストに転職するうえで、知っておきたい仕事内容や年収などを紹介します。

データサイエンティスト未経験で転職を考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、企業にある膨大なデータを活用して課題の解決方法を提案する職種です。

ビッグデータやIT技術を用いて分析した結果から、企業戦略や経営方針などの案を出し経営の意思決定をサポートをします。業界によっては製品開発や営業活動に携わることもあります。

企業の売上や利益に大きく関わるポジションのため、責任が大きい分やりがいを感じやすい職種です。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは、主にコンサル系の仕事とエンジニア系の仕事の2つに分かれます。

コンサル系のデータサイエンティストの場合、クライアントの課題に対してビッグデータを分析し、解決策を見つけるのが主な業務です。

課題解決につながる仮説を立て、必要なデータを収集・分析して検証をおこないます。検証して得られた結果をレポートにまとめ、クライアントに課題解決方法を提案します。

一方エンジニア系はビッグデータを分析し、結果をもとに製品・サービスの改善や新製品の開発などをおこなうのが主な業務です。

システムにあるデータから機械学習を用いてデータを分析し、製品・サービスの品質向上を目指します。

なお、業界によって業務内容は異なります。

たとえば、製造業の場合であれば、製品や生産工程で収集したデータを用いて、以下のような業務に携わることがあるでしょう。

品質の分析
製造工程の最適化
製品の形状・性能の最適化
新製品の開発

製造業でデータサイエンティストになることで最先端の技術に触れたり、これまでになかった製品の開発に携われたりできます。まだこの世にはない技術や製品を開発できるのがデータサイエンティストの魅力ややりがいです。

製造業（メーカー）専門で転職支援を行っているタイズでも、データサイエンティストの支援を多く行っています。以下に弊社がご支援した事例を一部ご紹介します。

29歳男性

大手装置メーカー→大手自動車部品メーカー
570万円→633万円

35歳男性

大手総合化学メーカー→大手自動車部品メーカー
770万円→843万円

上記以外にも実績は多数ありますので、メーカーのデータサイエンティストに転職したい方はぜひご相談ください。

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データサイエンティストの年収

年収	企業規模(人数)	性別	年齢
633万円	4万人規模	男	29歳
712万円	2万人規模	男	30歳
842万円	4万人規模	男	35歳
837万円	1万人規模	男	37歳
1019万円	7千人規模	男	42歳

厚生労働省が運営している「職業情報提供サイト jobtag」によると、データサイエンティストの平均年収は554.3万円です。

令和4年分民間給与実態統計調査で労働者の全体の平均年収が458万円であることがわかっており、データサイエンティストは平均年収よりも高いことがわかります。

スキルや経験によっては年収1,000万円を目指すことも可能です。

タイズのデータでは、データサイエンティストの平均年収は、以下の通りです。

年収	企業規模(人数)	性別	年齢
633万円	4万人規模	男	29歳
712万円	2万人規模	男	30歳
842万円	4万人規模	男	35歳
837万円	1万人規模	男	37歳
1019万円	7千人規模	男	42歳

引用：タイズ経由で転職成功された方の実績（2023年度）

平均年収は年齢や企業規模によって異なるので、あくまでも目安として把握しておきましょう。

なお、データサイエンティストの年収は以下の記事でも紹介しています。年収アップのコツも紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストは未経験からでも転職できる

データサイエンティストは未経験からの転職が可能です。ただし、未経験でもほかの業務経験の有無によって転職できる可能性が大きく変わります。

たとえば、IT業界での職務経験がある人やマーケティング部門でデータ分析をした経験がある人なら未経験からでもデータサイエンティストを目指せます。

しかし、IT業界の職務経験とデータ分析の経験がどちらもない場合、いきなりデータサイエンティストに転職するのは難しいでしょう。

完全未経験から転職するには、ITやデータ分析に携われる企業に転職してから、データサイエンティストを目指すのがキャリアステップとして適しています。

「未経験可」の求人でも、ITやデータ分析に関して完全未経験の人を募集しているわけではないので、どの程度のスキルや経験が求められているか確認してから応募しましょう。

タイズの強み

メーカー特化型エージェント
技術職への深い知見
メーカーとの太いパイプと
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未経験からデータサイエンティストに転職する方法

未経験からデータサイエンティストに転職する方法として、以下の3つのパターンを紹介します。

ITエンジニアの経験がある場合
分析系の業務経験がある場合
完全未経験の場合

自身の状況に当てはまるケースがある方は、ぜひお読みください。

なお、以下の記事で転職で成功率を高めるコツを紹介しているので、あわせてお読みください。

転職成功者が成功率を高めるために、実践していた５つのコツ＜転職体験談＞

ITエンジニアの経験がある場合

ITエンジニアの経験がある場合は、データサイエンティストに関連する分野を学習しつつ、転職活動をしましょう。

データサイエンティストではビッグデータの解析のために、PythonやRなどのプログラミング言語がよく使われます。これまでPythonやR以外のプログラミング言語を活用していた場合は、まずは2つの言語を学習をすることをおすすめします。

すでにIT業界に関する知識やプログラミングスキルがあるため、スムーズに覚えられるでしょう。

ほかにもビッグデータの解析に必要なデータベースに関する知識も欠かせません。データベースの操作に必要なプログラミング言語「SQL」やデータベースシステムで高いシェアを誇るオラクル社の製品についても知っておく必要があるでしょう。

コンサル系の仕事をする場合は、ITに関する知識以外にも、マーケティングについての学習が必要です。分析手法を学び、クライアントが求めている解決方法を提示できるようにすることが望まれます。

分析系の業務経験がある場合

マーケティングやコンサルなどで、分析をしてクライアントに提案する業務をしていた人の場合は、コンサル系のデータサイエンティストを目指しましょう。

コンサル系のデータサイエンティストになるには、仮説立案や課題の提案のために欠かせないコミュニケーション能力を磨くことが大切です。

業務内容によってはビッグデータを自身で扱う場合があるため、プログラミングの学習をしておくことをおすすめします。

また、ビッグデータを適切に扱うには統計の知識が欠かせないため、統計学を勉強しておきましょう。

完全未経験の場合

完全未経験の場合は、以下の2つのステップを踏むことで、データサイエンティストに転職できる可能性があります。

データサイエンティストになるためのスキルを磨く
関連職種に転職して経験を積む

将来的にデータサイエンティストになりたいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストになるためのスキルを磨く

まずはプログラミングや機械学習、統計学などを学んでいきましょう。データサイエンティストになるには、最低限知識やスキルを身につけることが必須です。

書籍やオンライン教材を購入して独学したり、プログラミングスクールに通ったりして学習しましょう。必要な知識を効率よく学びたい人や、独学だと挫折するのが不安と感じる場合はプログラミングスクールに通うのがおすすめです。

データサイエンティストの転職需要がある業界3選

データサイエンティストは多くの業界で需要があり、将来性があると考えられています。

IT専門の調査会社IDC Japanによると、ビッグデータ市場は2024年に2兆749億円、2027年には3兆541億円に達すると言われており、市場が成長すると予測されています。

2024年の国内ビッグデータ／アナリティクス市場は2兆749億円を予測～IDC Worldwide Big Data and Analytics Spending Guideを発行～

なかでも以下の3つの業界の需要が高い傾向にあります。

製造業界
化学業界
不動産・金融業界

業界ごとにどのような目的で利用されているか把握できるので、ぜひ参考にしてみてください。

製造業界

製造業界では製品の開発や設計、生産工程などでデータサイエンティストの需要があります。製品の品質管理やものづくりの効率化などの課題があり、解決策としてデジタル技術が必要になっているためです。

たとえば、製品の品質のデータを集めて、AIに読み込ませる取り組みが行われています。AIに品質データを読み込ませることで、品質管理や検品などを自動化でき、ヒューマンエラー防止や生産の効率化を目指しています。

実際に農業機械メーカーの株式会社クボタでも、ビッグデータを活用しており、生産性を高めていく取り組みをしています。詳しくは以下の記事で紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

国内と同様、基本的には海外もIoTを活用してデータ集積し、サービス提供を行うことで生産性効率を改善していくといった「フリートマネジメント（※）」が求められている部分だと思います。

また、クボタの製品はトップシェア製品も多く、例えば小型建設機械や小型産業用エンジンなどグローバルに展開していますので、各種製品のグローバルサービスサポートはもちろん必要ですし、今後も拡充していく必要があると考えています。

※フリートマネジメント：IoT技術やビッグデータを活用し、車両の現在地、燃料コスト、走行記録などをデータ化して維持・管理を行う「車両管理」や「運行管理」のこと。

【株式会社クボタ】クボタが取り組む「最先端のアフターサービス」や「中途採用」についてインタビュー！

なお、タイズではクボタへの転職サポートもしています。クボタの採用室長から聞いたビジョンや求める人財について以下の記事で紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

社会課題の解決にチャレンジするクボタの人財とは

タイズはメーカーに特化した転職エージェントです。これまで累計10万人以上の支援実績があり、パナソニックやオムロンなどからベストエージェント賞なども受賞しています。メーカーへの転職成功率を高めたい方はぜひご相談ください。

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化学業界

化学業界では材料の研究や開発などでデータサイエンティストの需要があります。

たとえば、化学プラントの現象をデータ解析して、プラント内の状況を予測するのにビッグデータが欠かせません。材料の化学反応の様子をデータ化し、どのような品質のものができるかを予測できれば、検査する頻度を抑えられるでしょう。

材料のデータをAIに読み込ませ、新素材の提案がデータ上で実現できれば、開発コスト削減にもつながります。

コスト改善や競合より優位になる新素材の開発になるため、膨大なデータを解析できるデータサイエンティストが必要とされています。

タイズでも三菱マテリアル株式会社や三井化学株式会社※などの求人があります。これまで累計10万人以上の支援実績があるため、本当にマッチする企業や求人のご紹介が可能です。化学業界に転職したい方はぜひタイズまでご相談ください。
※時期によって変動あり

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不動産・金融業界

ビッグデータにより最適な投資ができるよう、不動産や金融業界でもデータサイエンティストが重宝されます。

金融業界ではAIを活用した投資サービス「ロボアドバイザー」が多くの証券会社でリリースされており、精度の高い投資ができるようデータサイエンティストが必要となっています。

不動産業界でも賃貸の分析結果から賃料の査定をする取り組みが行われており、データ解析の力が欠かせません。

不動産や金融業界は膨大な資産を取り扱うため、データサイエンティストの責任は重大です。

タイズの強み

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技術職への深い知見
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データサイエンティストの転職に向いている人

データサイエンティストの転職に向いている人の特徴は、以下の3つです。

論理的に考えることが得意な人
自発的に勉強できる人
コミュニケーションが苦にならない人

データサイエンティストは統計学や数学の知識からデータのパターンを見つける必要があり、論理的に考えて業務を遂行しなければなりません。クライアントが納得できる提案ができるよう、因果関係を明らかにして考えられる能力が望まれます。

自発的に勉強できる人もデータサイエンティストに向いているでしょう。IT技術は流行り廃れが早いため、常に最新技術をインプットし、業務に活かすことが求められます。

また、データサイエンティストはクライアントと話す機会が多いため、コミュニケーション能力が必須です。相手の考えや真意を把握して、適切な対応をするのが得意な人であればデータサイエンティストとして活躍できるでしょう。

データサイエンティストの転職に必要な3つのスキル・知識

データサイエンティストの転職に必要なスキル・知識として、以下の3つがあります。

ITスキル
統計学の知識
コンサルティングに関するスキル

不足している知識やスキルがないかそれぞれ確認してみましょう。

ITスキル

データサイエンティストになるうえで、ITに関する知識は必須です。業務でデータ分析に向いたシステムやデータベースを構築したり、機械学習のアルゴリズムを設定したりするためです。

プログラミング言語を学習し、自身でシステムを構築できるようにしておきましょう。とくにAIの開発でよく使われているPythonを学習しておくことをおすすめします。

また、データベースの知識も必要です。データベースを扱う際はBIツールという企業データを収集・分析するツールを活用するため、操作方法や分析手法に関する知識もあることが望まれます。

ほかにもビッグデータを解析するにはAIを活用するので、AIの仕組みを理解して適切に分析できる能力が必要です。

統計学の知識

データを適切に分析するには統計学の基礎が欠かせません。企業の課題ごとにデータの集計や分析、データ抽出の方法が異なるため、統計手法を学んでいく必要があります。

また、統計学を学ぶうえで確率や積分などの数学的な知識も重要です。統計学で出てくる計算式を見て理解が難しいと感じる場合は、数学も勉強しておきましょう。

基本的にデータ分析はBIツールを活用するため、自身で計算式を作成して分析する業務はほぼありません。しかし、適切にBIツールを扱ってデータ分析をするには、どのような統計手法が最適か理解しておくことが求められます。

コンサルティングに関するスキル

データサイエンティストは企業の意思決定をサポートする重要な役割があり、提案力が求められます。

データをもとに相手に適切な提案ができるよう、プレゼンする能力が必要です。

日ごろから相手にわかりやすく話すよう心掛け、プレゼン力や相手の立場にあわせて会話する力を身につけるようにしましょう。

データサイエンティストへの転職で取得したい資格

データサイエンティストへの転職で取得しておきたい資格として、代表的なものを4つ紹介します。

資格の種類	概要
情報処理技術者試験	システムの開発や運用、経営などIT企業で働くのに必要な知識・スキルがあることを証明できる資格
統計検定	統計に関する知識や統計手法を適切に扱えることを証明できる資格
Pythonエンジニア認定試験	Pythonでプログラミングを構築したり、分析したりするのに必要な基礎スキルを証明できる資格
E資格	ディープラーニング関する知識やAIを実装する知識などを認定している資格