今すぐYouTubeでPython・データサイエンスを学ぶ!

30代後半の完全未経験から1年でデータアナリスト転職に成功!

データサイエンスやAI人材の需要は年々高まっている一方で、「実務経験3年以上」といった募集要項を見て、未経験からの挑戦を諦めてしまう人は少なくありません。とくに30代を過ぎると「今からでは遅いのでは…」と不安になりますよね。

はやたす

本記事では、30代後半・製造業の技術職から完全未経験でデータサイエンス学習を始め、学習開始から1年でデータアナリスト転職を成功させたはっしーさんにインタビューしました!

独学で挫折しかけた学習法の失敗談から、20〜30社応募のリアルな転職活動、統計検定なし・ポートフォリオなしで内定を勝ち取った面接のコツまで伺いました。

「30代からデータサイエンスを学んでも、もう転職は無理…?」
「未経験からデータアナリストになんて、本当になれるの?」
「資格やポートフォリオがないと戦えない?」

などの疑問や悩みを抱えている方にピッタリな内容です。

「Pythonを学び始めたけど伸び悩んでいる」「年齢を理由に転職を諦めたくない」と考えている方は、ぜひ最後まで記事をご覧ください!

目次

未経験のデータサイエンス学習で挫折する人の特徴3つ

学んだPythonの基礎文法が機械学習とどうつながるのか全く分からなかった、と語る対談動画のワンシーン
はやたす

こんにちは、はやたすです。

今回はPythonデータサイエンスコーチングスクールの受講生・はっしーさんに来ていただきました。

実は2回目の対談で、前回はKaggleコンペの実績を出された回でしたが、今回はなんとデータアナリスト職への転職成功のご報告です。

本日はよろしくお願いします!

よろしくお願いします!

はっしーです。

私は30代後半で、前職は製造業の技術職をしていました。

データ分析は完全未経験からのスタートです。

はやたす

まずは、はっしーさんが受講前にハマっていた「独学で挫折する人にありがちな3つの特徴」から伺っていきます。

基礎文法だけをループしてしまう

はやたす

早速ですが、講座を受ける前のスキルレベルはどれぐらいでしたか?

漠然と「AIやデータサイエンスをやってみたいな」と思って、YouTubeの動画でPythonの基礎文法を学んでいる状態でした。

ただ、データサイエンスがそもそも何をするのかが全く分かっていなくて、ずっと基礎文法をぐるぐる回って、ちょっと難しくなったらまた最初に戻って…というのを繰り返していましたね。

はやたす

いわゆる「基礎文法ループ」ですね。

真面目な人ほどハマりやすいパターンです。

学んだ文法が機械学習とつながらない

はやたす

受講前は、どんなことに悩んでいましたか?

AIや機械学習を使ってみたい気持ちはあったんですけど、Pythonのfor文みたいな基礎文法が、機械学習とどうつながるのかが全く分からなかったんです。

Pandasの文法を学んでも「これ、どこで使うんだろう?」となってしまって。

はやたす

そうなると、学習もなかなか進んでいかないですよね。

ゴールが見えないまま素振りだけしている状態というか。

「基礎が足りない」と数学に走ってしまう

学習が進まないのは「理解できないのは基礎が足りないからだ」と思ってしまって、数学の勉強に走ったりもしていました。

でも今となっては、全然そんなことなかったなと。

はやたす

あるあるなんですよね。

「基礎文法ループ→数学に迂回」は、独学で挫折する王道パターンです。

実は足りないのは基礎じゃなくて、実践なんですよ。

30代後半・未経験から1年でデータアナリスト転職できた3つのポイント

成果が出たのは2〜3ヶ月でKaggleのコンペに自分で参加できるようになった、と語る対談動画のワンシーン
はやたす

ここからは、基礎文法ループにハマっていた状態から、どうやって1年でデータアナリスト転職までたどり着いたのか。

転職成功のポイントを3つに分けて伺っていきます。

Kaggleコンペ中心の実践学習に切り替えた

はやたす

そんな状態から、今回なぜ受講しようと思ったんですか?

はやたすさんの動画はずっと見ていて、タイタニックの分析を真似してやってみたりもしたんですけど、そこから全然レベルアップできなくて。

募集されているのを見て「動画をずっと見ていた人だし」と思って応募しました。

はやたす

ありがとうございます。

参加後は結構早い段階でコンペに挑戦できるようになりましたよね。

はい。

成果が出はじめたのは学習開始から2〜3ヶ月ぐらいで、Kaggleのコンペに自分で参加できるようになりました

自然言語処理の初心者向けコンペと実際に開催中のコンペに参加して、その後ははやたすさんや他の受講生の方とチームで時系列コンペにも挑戦しました。

はやたす

基礎文法をループしていた状態から、わずか2〜3ヶ月でコンペに参加できるレベルへ。

「文法学習の繰り返し」から「実践中心の学習」への切り替えが、最初のターニングポイントだったわけですね。

仲間の行動に刺激を受けて、すぐ動いた

はやたす

そこから転職活動に踏み切ったきっかけは何だったんですか?

最初は会社に「データサイエンスを活かせる部署で仕事をしたい」と相談していたんです。

前向きに検討してもらえそうだったんですが、いざ異動のタイミングになったら「技術職の人数が必要だから」と、社内転職は叶いませんでした。

そんなとき、スクールの大阪オフ会に参加したら、皆さん結構転職活動をしていて。

「もうみんな動いてるんだ」と刺激を受けて、自分も転職活動を始めました

はやたす

大学受験のときの「え、みんなもう勉強始めたの!?」みたいな感覚ですよね(笑)。

実際の活動期間はどれぐらいだったんですか?

実は本格的に動いたのは2ヶ月ぐらいなんです。

オフ会で刺激を受けてから一気に動きました。

面接で「データが好き」だと熱く語った

はやたす

面接では、どんなことを意識していましたか?

とにかく熱い思いを伝えることです。

「データが本当に好きで、給料は低くてもいい。働きを見て上げていってくれたらいい」
「家に帰ってもずっとデータの学習をしているので、人の2倍ぐらい成長します

と、どんどん言うようにしていました。

はやたす

いいですね!

しかも面接官はデータを分かっている人が多いから、話せばどこまで理解しているかすぐ伝わるんですよね。

まさにそうでした。

「機械学習モデルでかっこよく予測するだけじゃなくて、データを整理したり前処理したりするのが仕事の7〜8割だよね」という話になったとき、「それはもう十分分かってます」と答えられて。

実践中心で学んでいたから、面接で話せることが多かったんだと思います。

未経験からのデータ分析転職で知っておきたい3つの現実

募集要項は気にせず片っ端から応募した、という未経験からの転職活動のリアルを語る対談動画のワンシーン
はやたす

ここからは、これから転職活動をする人が知っておくべき「未経験転職のリアル」を3つ伺っていきます。

書類選考は落ちて当たり前

はやたす

転職活動の状況は、実際どんな感じでしたか?

データサイエンスやデータに関わる職種に絞って応募したんですが、肩書きとしては未経験なので、「Kaggleコンペに参加しました」と書いても書類選考はほぼ全部落ちましたね。

20〜30社は応募したと思います。

はやたす

それで面接に進めたのは何社だったんですか?

3社です。

SESが2社と、直接採用の1社。

そして面接に進んだ3社は、すべて内定をいただけました

はやたす

面接通過率100%!

相当な面接強者ですよ。

書類で落ちるのは未経験なら当たり前なので、そこで折れずに応募し続けるのが大事ということですね。

ちなみに募集要項は満たせていましたか?

「実務経験3年以上」と書かれているところは満たせていません。

でもエージェントさんも「満たせていなくても応募した方がいい」と言ってくれていたので、募集要項はあまり気にせず片っ端から応募していました

資格・ポートフォリオがなくても内定は取れる

はやたす

ちなみに、統計検定などの資格は取っていましたっけ?

統計検定は取っていないんです。

しかも実は、ポートフォリオも作っていません

それでも内定をいただけました。

はやたす

すごいですよね。

「Kaggleに参加してました」と言うだけなら誰でもできるかもしれないけど、喋ればどれぐらい本気でやっていたかは分かっちゃう。

資格やポートフォリオそのものより、実践経験を自分の言葉で語れることのほうが強いという証明だと思います。

実務はSQLとデータ整理から始まる

はやたす

転職先では、最初はどんな仕事をされる予定なんですか?

転職先は営業会社で、顧客や地域などのデータを分析して戦略に役立てる仕事です。

まずは社内のデータベースからデータを抽出・整理して、分析やグラフでの可視化をするのがメインになります。

ゆくゆくはPythonや機械学習を使った予測にも挑戦していける環境です。

前職の技術職だと、データを集めるだけでも実験や現場の方の協力が必要で大変だったんです。

今回は朝から晩までデータ分析に向き合える、自分にとって理想的な環境だなと思っています。

はやたす

最初はSQLでのデータ抽出や整理から入って、ゆくゆくは機械学習へ。

データアナリストのキャリアの入り方として、めちゃくちゃ理想的ですね!

【最後に】30代後半からでもデータアナリスト転職はできる

失敗してもいいからじゃんじゃん動いてチャレンジすればいい、と語る対談動画のワンシーン
はやたす

はっしーさんのお話をまとめると、未経験からのデータアナリスト転職のポイントは3つですね。

①基礎文法のループや数学への迂回は挫折の王道パターン。実践(コンペ)中心の学習に切り替える
②未経験なら書類選考は落ちて当たり前。募集要項を気にせず応募し続ける
③資格・ポートフォリオより、実践経験を自分の言葉で熱く語れることが面接では強い

はやたす

最後に、この記事を読んでくださっている方へメッセージをいただけますか?

私も本当に30代後半で転職できたので、30代前半や20代の方なら全然できると思います。

コンペに参加できるレベルに達して、データのことが好きで熱く語れたら、全然いけます!

皆さんも諦めずに、転職や学習をどんどん進めてもらえたらなと思います

今更なんですけど、若い頃にもっとチャレンジしておけば良かったなと思いました(笑)。

でもこの年でもできると分かったので、失敗してもいいからどんどんチャレンジすればいいと思います。

はやたす

素晴らしいメッセージをありがとうございます。

今後はKaggleでメダルを取って、ExpertやMasterの称号を名刺に入れるのが目標とのこと。

これからの活躍も楽しみにしています!

はっしーさんのように「実践から」学びたい方へ

はやたす

はっしーさんが基礎文法のループから抜け出せたのは、「基礎を完璧にしてから実践」ではなく「実践しながら必要な知識を身につける」学習に切り替えたからでした。

とはいえ、独学で「何をどの順番で実践すればいいのか」を見極めるのは簡単ではありません。

はっしーさんも1年近く、ひとりで基礎文法を回り続けていました。

はやたす

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遠回りせずに実践レベルまで到達したい方は、ぜひ受け取ってみてください。

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