MENU
おすすめ転職エージェントはこちら

データサイエンティストへの転職を成功させる方法!必要なスキルや未経験での転職可能性を解説

データサイエンティストは、将来性の高さや給料が高さが魅力的なため、これから目指したいと考えている方も多いでしょう。そこで本記事ではデータサイエンティストの転職方法を紹介します。

必要なスキルや将来性だけではなく、おすすめの転職エージェントもわかるのですぐに行動できる内容になっていますので、ぜひ参考にしてみてください。

本記事でわかること
  • データサイエンティストの仕事内容
  • IT業界に強い転職エージェント
  • データサイエンティストに向いている人の特徴

データサイエンティストを目指すなら、レバテックキャリアを利用しましょう。IT業界への転職に特化しているため、データサイエンティストになりたい方にピッタリです。

\IT業界に強い!


キャリアクラスが信頼できる理由

キャリアクラス転職では、編集ポリシーに則って、厳正な管理のもとコンテンツを作成しております。この投稿には、広告パートナーの製品への参照が含まれている場合があります。詳細は、キャリアクラス転職が独自に定める広告掲載ポリシーをご覧ください

気になる見出しをタップ

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

データサイエンティストとは、企業や官公庁に蓄積されている膨大なデータを収集しビジネスの課題解決につなげる人です。企業ではビッグデータを利活用し、よりユーザー目線に近い商品を開発したいと考えています。

しかし、ビッグデータを取り扱える人材はまだ少ないのが現状です。日本ではまだ知名度が低いですが、IT企業では積極的に採用している企業が増えてきました。

仕事内容

企業が保有するデータには消費者の性別や年齢、購入履歴などの個人情報があり、商品の好みや利用者の性別などさまざまなですす。

そのため過去のデータを分かりやすくまとめ、ユーザーのニーズの高い商品を生み出すにはどうしたらよいのかを考えるのがデータサイエンティストの仕事です。

中途採用ニーズ・将来性

株式会社グローバルインフォメーションの調査によると、ビックデータの市場規模は世界的に拡大しているようです。2021年には1,626億米ドルだった市場規模が、2026年には2,734億米ドルに達するといわれています。

世界のグローバル企業では、ビッグデータを利用したビジネスが数多くおこなわれています。たとえばAmazonの「Seller Sprite」やGoogleの「GoogleAnalytics」などは、データ分析ツールを提供しています。

また「ChatGPT」や「BingAI」といった最新のテキスト生成ツールには、インターネット上にあるビッグデータが活用されています。今後も、データサイエンティストの活躍する環境は増えていくでしょう。

データサイエンティストを積極的に採用する企業の特徴

データサイエンティストの採用に前向きな組織は、社会貢献に活用したいと考えているIT企業や、小売や広告業界などを相手にするマーケティング会社です。具体的な例は以下のとおりです。

データサイエンティストを積極的に採用する企業の具体的な例
  • 積極的にDXを推進する大手企業
  • 人材育成や採用にデータ分析ツールを使用する企業
  • 医薬品開発支援(CRO)分野など高度な専門スキルを用いる企業

技術トレンドの感度が高く、先進的な企業がデータサイエンティストの重要性に気づいているため採用活動も活発です。

データサイエンティストへの転職に必要なスキル・知識

データサイエンティストへの転職に必要なスキル・知識

データサイエンティストへの転職に必要なスキルや知識は以下のとおりです。

データサイエンティストにとって必要な能力なので、ぜひ確認してみてください。

データサイエンスのスキル

プログラミングやツールを使用してデータを収集するので、データサイエンティストにはITスキルが必要です。なかでも機械学習やAI開発で利用されている「Python」と呼ばれるプログラミング言語はマスターしておきましょう。

Pythonは難解なデータをシンプルなコードを書くだけで分析できるので、データサイエンスの領域で人気のプログラミング言語です。またデータ作成や数字の並び替えが得意な統計解析向けの「R」と呼ばれるプログラミング言語も使用します。

データサイエンティストになるには、複数のプログラミング言語を学ぶ必要があります。

AIや機械学習の知見

総務省のデータによると、現在日本ではAI市場が急拡大しています。日本のAI市場全体の売上は2020年度には513億3,000万円でしたが、2025年度には1,200億円に達すると予測されています。

音声認識や画像生成、時系列のデータ化などのAIを活用した領域のスキルがデータサイエンティストには求められていくでしょう。またAIの機能をサポートする機械学習のプラットフォームも市場規模の増加に伴い、連動して活発化するといわれています。

数学や統計学の専門知識

プログラミングを使用すればデータ分析の計算は簡単にできますが、理論を知っておくことが大切です。そのため、数学と統計学の基本を抑えておきましょう。

数学は機械学習の基本となる「微分積分学」から「線形代数学」、「重回帰分析」などを学ぶのをおすすめします。またデータサイエンティストは、過去のデータを分析し比較する作業もあるので統計学の知識も必要です。

自分の提案を伝えて実現するためのプレゼン能力

データサイエンティストは、データ分析のスキルを磨くだけでは仕事を続けられません。分析データから得られた結果をプレゼンテーションして、報告する能力も必要です。

ときには経営層や各部署から改善案を提案されることもあるでしょう。万が一異議を述べる必要があるなら、相手を不快にしないよう論理的に説明する能力もなくてはいけません。プログラミングスキルを磨くことだけに注力せず、相手に提案を伝える力も磨きましょう。

データサイエンティストへの転職が向いている人の特徴

データサイエンティストへの転職が向いている人の特徴

データサイエンティストが向いている人の特徴は以下のとおりです。

データサイエンティストへの転職が向いている人の特徴
  • 数学や統計が好き(得意)な人
  • 地道な分析作業を苦に思わずできる人
  • 分析結果を課題解決に活かせる人

データサイエンティストは、数学や統計を活用してデータ分析をする仕事です。そのため、数学や統計学が昔から好きだったり得意だったりする方のほうが向いているでしょう。

また収集したデータを企業の問題解決にどう活用するか、考え抜くのに長けていることが必要です。

データサイエンティストへの転職が向いていない人の特徴

データサイエンティストへの転職が向いていない人の特徴

データサイエンティストが向いていない人の特徴は以下のとおりです。

データサイエンティストへの転職が向いていない人の特徴
  • 細かい作業が苦手
  • 数学が不得意な人
  • 論理的思考が苦手な人

データサイエンティストの仕事の大半は、分析作業です。データ分析の作業自体に苦手意識があると難しいでしょう。また数字や数学に対して拒否反応を起こす方もデータサイエンティストには向いていません。

データサイエンティストへの転職を成功させる方法

データサイエンティストへの転職を成功させる方法

データサイエンティストへの転職を成功させるには以下の方法があります。

データサイエンティストへの転職成功を目指すための材料を集めておきましょう。

過去の経験やスキルを整理し転職先で貢献できることをアピールする

自身の社会人経験やスキルを棚卸しし、転職先にアピールするのが重要です。たとえばITエンジニアの方はプロダクトマネージャーの経験や、PythonやRを使用できることを積極的に伝えましょう。

また企業によっては、マーケティング経験に特化した人材を求めていることもあります。実際にマーケティングツールを使用して分析した経験があると、評価されやすいです。

数値を用いながら具体的に説明できるようにしておくことも忘れないようにしましょう。

知識・経験を見極める質問への回答を準備しておく

データサイエンティストとして採用される際に聞かれる質問を準備しておきましょう。具体的には以下のような質問が予想されます。

データサイエンティストとして採用される際に聞かれる質問の具体例
  • 分析結果に異議を申し立てられたら?
  • なぜ、データサイエンティストとしてこの会社に入社しようと思ったのですか?
  • パフォーマンスの障害になっている要因を特定する方法は?
  • 前職の経験をデータサイエンティストの仕事にどう活かせるか?

技術面から現場でのコミュニケーションなど、幅広い質問に対応できるようにしておくのをおすすめします。

データサイエンティストの転職に強い転職エージェントを活用する

データサイエンティストへの転職難易度は高いため、IT業界に特化したエージェントを活用するのがおすすめです。

データサイエンティストへの転職実績があるエージェントであれば、具体的なアドバイスがもらえます。業界の内情や状況など転職活動を左右する情報が得られるでしょう。

またIT業界に特化した面接対策や書類添削もおこなえれば、データサイエンティストへの採用確率がグッと上げられます。

データサイエンティストに転職したい人におすすめの転職エージェント

データサイエンティストに転職したい人におすすめのエージェントは、以下の3つです。

データサイエンティストに転職したい方は、ぜひチェックしてみてください。

レバテックキャリア

名前レバテックキャリア
料金無料
求人数公開求人(ITエンジニア):21,637件
公開求人(デザイナー):3,196件
非公開求人:-
(2023年12月14日現在)
今の求人数:公式HP参照
対象年代20代~40代
対応エリア東京・神奈川・千葉・埼玉・大阪・福岡
オンライン面談
得意分野・業界IT・Web業界のエンジニアやデザイナー
公式HPhttps://career.levtech.jp/
詳細を見る
運営会社名レバテック株式会社
拠点東京都渋谷区渋谷2-24-12
渋谷スクランブルスクエア24F・25F
書類添削の有無あり
面接対策の有無あり
スカウト機能の有無あり
連絡手段メール、電話
オプション【ス・オ・面・年】
  • 求人数の多さ
    4
  • 取り扱い
    業種数
    4
  • 5
    利用者満足度
  • 5
    サポート
    対応
  • 利用実績
    5
レバテックキャリアのおすすめポイント
  • IT技術職の求人に強い
  • 好条件の案件あり
  • アドバイザーのサポート力が高い

レバテックキャリアは、IT業界に特化した転職エージェントです。高年収企業の求人を多く取り扱っているため、エンジニアやプログラマーの経験がすでにある方におすすめです。

またレバテックキャリアのアドバイザーは、ただ求人を紹介するだけではなく提案もしてくれます。細かくヒアリングをしてくれるので、ミスマッチの少ない企業を紹介してもらえます。

Review Image
さえかさん
エンジニアの仕事を探すために最初にこのサービスを使った時、求人内容が専門的だと思いました。ここのサービスで特に気に入った点は、エンジニアなどの開発関連の仕事が豊富にあるところです。

引用:みん評

Review Image
かものはしさん
餅は餅屋ではないですが、やはり自分の希望する業界の知識や慣習をよく知っている担当者に付いてもらうと、気持ちよく転職活動を進めることができます。提供される情報も密度の濃いもので、かなり業界や個別企業を熟知しているという感じをうけました。

引用:みん評

\IT業界に強い!

JACリクルートメント

名前JACリクルートメント
料金無料
求人数公開求人:-
非公開求人:-
(2023年12月14日現在)
今の求人数:公式HP参照
対象年代20~60代
対応エリア全国
オンライン面談
得意分野・業界管理職クラス、外資系企業、海外進出企業など
公式HPhttps://www.jac-recruitment.jp/
詳細を見る
運営会社名株式会社 ジェイエイシーリクルートメント
拠点東京都千代田区神田神保町1-105番地
神保町三井ビルディング14F
書類添削の有無あり
面接対策の有無あり
スカウト機能の有無あり
連絡手段メール、電話
オプション【ス・オ・面・年】
  • 求人数の多さ
    4
  • 取り扱い
    業種数
    4
  • 5
    利用者満足度
  • 5
    サポート
    対応
  • 利用実績
    5
JACリクルートメントのおすすめポイント
  • ミドル・ハイクラス求人に特化
  • 35年の支援実績
  • 1,200名以上のコンサルタントが在籍

JACリクルートメントは、年収600万円以上のミドル・ハイクラス求人に特化した転職エージェントです。そのため、データサイエンティストのようなIT技術職やマネージャー職の求人を多く取り扱っています。

JACリクルートメントに在籍する1,200名以上のコンサルタントは、各業界に特化しているのが強みです。データサイエンティストの具体的な転職方法のアドバイスがもらえるでしょう。

Review Image
アベベアーさん
複数のエージェントに登録をしましたが、一番信頼も出来、こちらを通じて次職も決められました。 他社とは異なり、求人者1人に対して1人の担当者が付く形ではなく、案件毎に担当者が異なり、JAC社の複数のエージェントとやり取りを行う形になります。

引用:みん評

\ハイクラス求人に特化! /

リクルートエージェント

名前リクルートエージェント
料金無料
求人数公開求人:362,851件
非公開求人:231,843件
(2023年12月14日現在)
今の求人数:公式HP参照
対象年代20代~60代
対応エリア全国
オンライン面談
得意分野・業界全業界、全職種
公式HPhttps://www.r-agent.com/
詳細を見る
運営会社名株式会社リクルート
拠点東京都千代田区丸の内1-9-2
グラントウキョウサウスタワー
書類添削の有無あり
面接対策の有無あり
スカウト機能の有無あり
連絡手段メール、電話
オプション【ス・オ・面・年】
  • 求人数の多さ
    5
  • 取り扱い
    業種数
    5
  • 5
    利用者満足度
  • 4
    サポート
    対応
  • 利用実績
    5
リクルートエージェントのおすすめポイント
  • 求人数No.1
  • 支援実績が豊富
  • サポートの質が高い

リクルートエージェントは、国内最大級の求人を保有する転職エージェントです。公開・非公開を含めると、60万件以上の求人を保有しています。そのため、あなたの目的や条件に合った企業と出会える可能性が高いでしょう。

またIT業界の支援実績も豊富なので、具体的なアクションプランとともに転職アドバイスがもらえます。

Review Image
mamecRoさん
面談後、紹介いただいた案件で、技術系企画職、コンサル、プリセールスなど間口を広げて応募し、数社面接後、最終面接に進んだ数社のうちの1社に決めました。 担当者とアシスタントが連携し、リマインドやフォローアップ頂き、1次面接、適性検査から約1ヶ月で決まったのは奇跡に近い感覚でした。 最終面接に進んだ企業は数社あり、エージェントのマッチングとスピード感ある対応が功を奏したと感じています。

引用:みん評

\転職支援実績No.1/

データサイエンティストに転職するメリット・やりがい

データサイエンティストに転職するメリット・やりがい

データサイエンティストに転職するメリットややりがいは、以下のとおりです。

データサイエンティストに転職するメリット・やりがい
  • データ分析・収集をしたことで社会貢献につながる
  • 難しい課題解決の達成感がある
  • データ分析から新発見ができる
  • 年収が高く働きやすい職場が多い

データサイエンティストが扱う仕事は、まだ解決していない社会課題に取り組むことです。自身の分析で難しい課題をクリアした際に社会に大きなインパクトを与える可能性があります。

データサイエンティストの仕事によって、企業に大きな利益をもたらすことでしょう。

データサイエンティストへの転職で失敗・後悔する要因

データサイエンティストへの転職で失敗・後悔する要因

データサイエンティストへの転職を後悔する原因は、以下のとおりです。

データサイエンティストへの転職で失敗・後悔する要因
  • 継続的に勉強をし続けなくてはいけない
  • 専門知識だけでなくビジネススキルも求められる
  • 学習時間の割に年収が低い

IT業界は変化が激しいため、常に学び続けることが必須です。データサイエンティストも例外なく、トレンドの言語や話題になっているITツールを触る機会を作る必要があります。

そのためITスキルを磨き続けたいと思わない方は、データサイエンティストの転職で失敗する可能性があります。

データサイエンティストのキャリアパス・転職先

データサイエンティストのキャリアパス・転職先

データサイエンティストに転職後のキャリアパスは以下のとおりです。

データサイエンティストのキャリアパス・転職先
  • フルスタックエンジニア
  • シニアデータサイエンティスト
  • プロジェクトマネージャー
  • コンサルタント

データサイエンスの専門性に特化すれば、フロントエンドとバックエンドの両方が担える「フルスタックエンジニア」やプロダクトマネージャーを目指す道のりがあります。

マーケティングや経営の知識も蓄えていけば、企業のマーケティング部門のマネージャーや経営コンサルタントなどで活躍できるでしょう。

データサイエンティストへの転職希望者からよくある質問

データサイエンティストへの転職希望者からよくある質問

データサイエンティストへの転職希望者からよくある質問は以下のとおりです。

データサイエンティストへの転職に有利な資格

データサイエンティストになるには、必ず資格が必要なわけではありません。ただし、資格があれば転職しやすい面もあります。データサイエンティストに役立つ資格は、以下のとおりです。

データサイエンティストへの転職に有利な資格
  • データサイエンティスト検定
  • データスペシャリスト試験
  • 基本情報技術者試験
  • 応用情報技術者試験
  • Python3エンジニア認定
  • データ分析試験

データサイエンティストの資格には、スキルを証明できたりデジタル領域の知見をアピールできたりするものがあります。

資格取得に悩んだらPython3エンジニア検定と基本情報技術者試験を取得すれば、プログラミングとITの仕組みについて学べます。

データサイエンティストの平均年収は?

「jobtag」によるとデータサイエンティストの平均年収は699万円で、月収換算すると58万円です。

国税庁によると、日本の平均年収は443万円です。データサイエンティストの給料は一般企業よりも高い傾向にあります。

業界未経験でもデータサイエンティストに転職できる?

業界未経験からでも、データサイエンティストに転職できる可能性はあります。実際に完全未経験の方がデータサイエンティストになったという事例もあります。

ただし、基本的にITエンジニアの業務経験と数学や統計学の知識は必須です。そのため、業界未経験からのデータサイエンティストへの転職難易度は高いでしょう。

データサイエンティストへの転職に年齢制限はある?

データサイエンティストに年齢制限はありません。ただし、ポテンシャル採用も積極的に実施する企業に転職するのであれば、年齢が若いほど有利になります。

またデータサイエンティストを採用する企業は、早い成果を求めています。そのため即戦力人材を必要としている傾向にあるため、若い年齢での転職がおすすめです。

どんな企業がデータサイエンティストの求人を出している?

データサイエンティストを採用している企業は以下のとおりです。

データサイエンティストを採用している企業の具体例
  • 株式会社電通
  • 株式会社キーエンス
  • Sky株式会社
  • GMOソリューション・パートナー株式会社

デジタルマーケティングを実施している企業や、画像認識で医療業界に貢献している会社など多岐に渡ります。(2023年5月現在)

データサイエンティストに転職したいなら転職エージェントは必須

データサイエンティストに転職したいなら、レバテックキャリアがおすすめです。

IT業界に特化しているためデータサイエンティストを採用している企業と出会いやすいでしょう。また経験豊富なキャリアアドバイザーが在籍しています。

転職中の相談や転職後のアフターフォローなどが充実しているので、未経験から安心してデータサイエンティストになりたい方はぜひ登録してみてください。

\IT業界に強い!


あわせて読みたい
未経験からデータアナリストへの転職を成功させる方法!中途採用の動向や転職に必要なスキルを解説 データアナリストは転職難易度が高い業界です。しかし平均年収が高くやりがいもあり、ハイクラスな転職先として人気があります。 難易度の高いデータアナリスト業界へ転...

編集者1

杉田 陸 - キャリアクラス編集部

プロフィールを見る

ホテルのアメニティーメーカーに入社。新規開拓営業・SNSマーケティングなどを経験。その後、Webマーケティング企業へ転職。第二新卒で未経験分野の転職を成功させた経験を生かし、転職情報をお届けします。

MailHPX(Twitter)FacebookLinkedIn

編集者2
千田 究太郎 - キャリアクラス編集部

プロフィールを見る

新卒でマーケティング支援会社に入社。その後、Web広告を扱う企業を中心に二度転職を経験したのち、ウェブココル株式会社に入社。自身の転職成功経験を踏まえて、主に第二新卒〜若手の転職情報に精通。最新の転職情報をお届けします。

MailFacebook

ファクトチェック
大島 大地 - ウェブココル株式会社取締役

プロフィールを見る

新卒で東証プライム上場メーカーへ入社。その後上場企業傘下のWebメディア企業へ転職し、ウェブココル株式会社の取締役へ就任。採用の全責任者として、年間100名近くの採用選考を実施し、社員0名→25名へグロース。自社において幅広いなリクルーティングサービスを利用し、多くのサービスに精通。採用側の視点でサービスのファクトチェックや記事内容を精査しています。

MailHPFacebookX(Twitter)LinkedIn

キャリアクラスが信頼できる理由

キャリアクラス転職では、編集ポリシーに則って、厳正な管理のもとコンテンツを作成しております。この投稿には、広告パートナーの製品への参照が含まれている場合があります。詳細は、キャリアクラス転職が独自に定める広告掲載ポリシーをご覧ください。

  • URLをコピーしました!

執筆者情報

キャリアクラス編集部のメンバーは全員転職経験者で構成されています。また、転職サービスを複数利用して転職活動を成功させたメンバーです。キャリアに悩んだ経験のある我々だからこそ発信できるキャリアの情報をお届けします。

気になる見出しをタップ