はやたす本記事では、リサイクル工場の生産管理（仕事の6割が現場仕事）という環境から、数学は算数のやり直しから始めるレベルで学習をスタートし、入会から7ヶ月でデータアナリスト転職を成功させたYさん（29歳）にインタビューしました！
DX推進の流れでデータ分析人材の需要は高まり続けていますが、「数学が苦手だから」「文系だから」と、挑戦する前に諦めてしまう人は少なくありません。
そこで、今回の受講生インタビューを通じて
「文系で数学も苦手だけど、データ分析なんて学べるの？」
「仕事が忙しくて、勉強時間を確保できる自信がない…」
「未経験からデータアナリストに転職なんて、本当にできる？」
などの疑問や悩みにお答えします。
統計検定に落ちた独学時代の話から、学習開始2ヶ月でKaggle上位2%を達成した学習法、学習時間が倍増した環境づくり、面接で評価されたポイントまで伺いました。
「数学やプログラミングに自信がないけどデータ分析に挑戦したい」と考えている方は、ぜひ最後まで記事をご覧ください！
文系・未経験がデータサイエンス学習でつまずく3つの壁
はやたすこんにちは、はやたすです。
今回はテックフロンティア受講生のYさんに来ていただきました。
入会から7ヶ月・未経験からデータアナリスト転職を成功されたご報告です。
本日はよろしくお願いします！
よろしくお願いします！
Yです。
29歳で、前職はリサイクル関係の工場で生産管理の仕事をしていました。
仕事の6割は現場仕事、4割が事務作業や分析という環境です。
はやたすまずは、Yさんが受講前にぶつかっていた「文系・未経験ならではの3つの壁」から伺っていきます。
数学が苦手で「算数」からやり直していた
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？
仕事でExcelを使った分析は多少やっていましたが、Pythonもプログラミングも未経験でした。
数学もずっと苦手で、統計の勉強を始める前に、算数の勉強からやり直していたぐらいです。
独学で統計検定にも挑戦したんですが、落ちてしまって…。
数学も苦手だし、プログラミングもどうすればいいか分からない、という状態でした。
はやたす文系出身で、本当にゼロからのスタートだったんですよね。
統計検定は独学だとかなり苦戦する人が多い資格です。
肉体労働で学習時間が確保できない
はやたす学習時間の面では、どうでしたか？
現場仕事が中心なので、帰る頃には疲れてしまっていて。
当時は週2〜3回、1回2〜3時間の学習が限界でした。
スクールに参加するときも、「学習時間を確保できるか」「勉強についていけるか」が一番の不安でしたね。
はやたす2日に1回ペースですね。
肉体労働と両立しながらだと、それでも頑張っているほうだと思います。
独学だと「甘え」が出て継続できない
個人で統計の勉強をしていたときは、どうしても疲れて甘えてしまう部分がありました。
誰にも見られていないので、サボっても誰にも気づかれないんですよね。
はやたす独学の一番の敵ですよね。
教材の質より先に「続けられる環境がない」ことでつまずく人が本当に多いんです。
29歳・未経験から7ヶ月でデータアナリスト転職できた3つのポイント
はやたすここからは、そんな状態からわずか7ヶ月でデータアナリスト転職を決めるまでに何をしたのか、3つのポイントに分けて伺っていきます。
実践中心の学習で、2ヶ月でKaggle上位2%を達成
はやたすいろいろなスクールがある中で、受講の決め手は何だったんですか？
短期間で実践中心に取り組めるスクールが、テックフロンティアしかなかったことです。
他のスクールも参考程度に見ましたが、金額も高いなと感じていました。
はやたす参加してからの学習は、どんなペースで進みましたか？
最初の1ヶ月でカリキュラムの課題を進めながら、KaggleのBeginnerコンペ（House Prices）で上位10%に入りました。
そして2ヶ月目には、Kaggle Playgroundで上位2%を達成できました。
はやたす学習開始2ヶ月でPlayground上位2%は、なかなかいないですよ。
何か工夫したことはありますか？
ひたすらコンペに取り組んだのと、上位者の方のディスカッションを読み込んで、自分の分析に落とし込んだのが大きかったと思います。
日報で「逃げられない環境」を作り、学習時間が倍増した
はやたす成果を出すうえで、一番役に立ったものは何でしたか？
日報制度です。
日報を提出することで他の参加者の進捗が見えるので、競争心が湧くというか、「自分も負けていられないな」と思えて。
逃げられない環境が非常に良かったです。
はやたす参加してから、学習時間は変わりましたか？
圧倒的に変わりました！
毎日2〜3時間、休日は5時間、多いときは7〜8時間勉強するようになりましたね。
はやたす参加前は「2日に1回」だったのが「毎日」に。
単純計算で学習時間が倍以上になっています。
環境の力は本当に大きいですね。
生成AIを壁打ち相手にして、業務でも実践した
はやたす学習の進め方で、意識していたことはありますか？
生成AIを使って、ひたすら壁打ちをしていました。
「どういう施策がいいか」「この方向性で合っているか」を対話しながら進めていく使い方です。
その延長で、時系列データの分析を学んだあとは、実際に業務でも工場のセンサーデータを分析して、異常検知に活用できました。
はやたす「基礎を完璧にしてから」ではなく、調べながら・AIと対話しながら業務に導入していくスタイルですね。
実践の中でこそ、基礎文法が機械学習とどう結びつくのかを体感できるんですよね。
未経験からのデータ分析転職で知っておきたい3つのこと
はやたすここからは、これから転職を考えている人が気になる「未経験転職のリアル」を伺っていきます。
「業務活用」からのスタートでも転職の武器になる
はやたすそもそもYさんは、最初から転職が目的だったんですか？
いえ、最初は業務活用が目的でした。
社内でDXやファクトリーオートメーションの流れが活発になっていて、データ分析で貢献できないかなと。
現職でのデータ活用が役員の方にも評価されていたので、分析をもっと武器にしたいと思っていました。
ただ、学習を続ける中で仕事のほうでいろいろと問題があって、データ分析を主軸にしたキャリアが社内では見込めないと分かったんです。
そこで転職を決意しました。
はやたす業務活用のつもりで積み上げたスキルが、状況が変わったときにそのまま転職の武器になったわけですね。
面接では「実務での活用」と「自己研鑽」が評価される
はやたす転職活動は、どれぐらいの期間だったんですか？
約2ヶ月です。
面接では主に実務の部分を聞かれることが多くて、業務でのデータ活用の実績と、自己研鑽してきたところを評価していただけました。
はやたすカリキュラムをやり切って、Kaggleで実績を作って、業務でも活用して。
積み上げてきたものが、全部面接で話せるネタになっていますね。
迷ったときは一人で抱え込まない
はやたす転職を決意するにあたって、誰かに相談したりしましたか？
オフ会で他の受講生の方に「転職すべきかどうか」を相談したら、悩みをばっさり切ってもらえて。
それで本格的に動こうと思えました。
普段出会えない人と出会えて、自分の位置を客観視できるという意味でも、オフラインの勉強会は非常に良かったです。
はやたすああいう価値観が変わる瞬間って、オンラインだけだとなかなか生まれないんですよね。
オフ会が転職の後押しになったの、すごく良かったです。
【最後に】文系・数学が苦手でも、データアナリスト転職はできる
はやたすY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文系・数学が苦手でもOK。実践中心の学習なら2ヶ月でKaggle上位2%も狙える
②独学で挫折した人ほど、日報のような「逃げられない環境」を作る
③業務でのデータ活用と自己研鑽は、そのまま面接で評価される武器になる
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？
しっかり目的を持って、本当にスキルを得たいという方には、テクフロをおすすめしたいです。
私も文系で未経験でしたが、スタートの位置は関係ないと思います。
やる気さえあれば大丈夫です！
はやたすありがとうございます。
今後はデータアナリストとして実績と経験を積んで、ゆくゆくはデータサイエンティストや、より深めたい分野へ。
この道を極めていくYさんの活躍が楽しみです！
「数学が苦手だから」と諦めそうになっている方へ
はやたすYさんは算数のやり直しから始めて、統計検定にも落ちて、それでも2ヶ月でKaggle上位2%まで到達しました。
差を分けたのは才能ではなく、実践中心の学習法と、続けられる環境です。
はやたす「何から手をつければいいか分からない」という方は、公式LINEで配布しているPythonデータサイエンス完全ロードマップの限定動画（1時間・無料）で、最短ルートの学習ステップを確認するところから始めてみてください。
