自動車業界の開発エンジニアが7ヶ月でデータサイエンティストに転職

本記事では、Python未経験から3.5ヶ月でSIGNATE Cup 2024の銀メダル（1,226人中15位）を取り、7ヶ月で年収を下げずにデータサイエンティストへ転職したHさんにインタビューしました！

「自動車業界のエンジニアから、データサイエンティストに転職できますか？」と聞かれる機会がよくあります。答えは、転職できます。

Hさんは組み込みシステムのエンジニアとして働きながら学び、入会から7ヶ月でデータサイエンティスト職の内定を得ました。1.5ヶ月目から3.5ヶ月目まで毎月コンペで結果を出し、4.5ヶ月目に統計検定2級に合格してから転職活動に入っています。

こんにちは、はやたすです！

今回はテクフロ受講生のHさんに来ていただきました。
Hさんとは、銀メダルを取ったときに続いて2回目の対談です。
自己紹介をお願いできますか？

7ヶ月での転職、本当におめでとうございます！

学び始める前の状態から、順番に伺います。

「自動車業界のエンジニアからでも、データサイエンスって学べますか？」とも、よく質問をいただきます。

自動車業界のエンジニアでも、Pythonとデータサイエンスは学べます。Hさんは業務でC言語を使っていましたが、Pythonは入会まで一度も書いていません。データ分析の実践もゼロの状態から、2週間で基礎学習を終えました。

受講前は、どんなスキルレベルでしたか？

G検定と応用情報技術者試験は合格済みで、統計検定2級は不合格でしたね。
機械学習まわりの用語は少し分かっても、実践はまだの状態でした。

組み込みシステムのエンジニアの仕事は、Pythonやデータ分析とは離れていますよね。
学び始めたきっかけは何でしたか？

身近に同じ仕事の人がいて、会社でもAIに触れる機会があったんですね。
最初から転職を目指していましたか？

学び始める前は、どんな悩みがありましたか？

複数のスクールを比べる中で、テクフロを選んだ決め手は何でしたか？

残業があっても、勉強時間は取れます。
ただ、参加前のHさんが一番不安に感じていたのも、勉強時間でした。

楽しんで取り組めると、無理やりにでも時間を確保したくなりますよね。
コンペの時期も、かなり時間を使っている印象でした。

働きながらでも、学ぶ順番を絞れば3.5ヶ月でコンペの上位に入れます。

Hさんは基礎学習を2週間で終え、平日は夜と朝、休日はまとまった時間を使い、SIGNATE Cup 2024で1,226人中15位（上位1.2%）の銀メダルを取りました。

どんな進め方で学習していましたか？

基礎学習ばかり続けると、学んだ内容をどこで使うのか分からなくなりがちです。
実践を進めながら、必要な手法を振り返る順番が近道だと僕も考えています。

学習時間は、どれくらい確保していましたか？

やっぱり、ある程度の量をこなさないと成果は出ませんよね。

SIGNATE Cup 2024は、仕事でデータ分析をしている人も参加するコンペです。
15位に入るために、どう取り組みましたか？

やってみると、意外と仮説通りに行かないですよね。

講座で良かった点も教えてください。

3つとも、環境の話ですね。
Pythonの文法は誰が書いても同じなので、みんなで頑張れる環境づくりを僕は大事にしています。

「エンジニアからデータサイエンティストへの転職は、何ヶ月かかりますか？」と聞かれる機会も多いです。

Hさんの場合は、入会から7ヶ月で転職が決まりました。
転職活動を始めたのは統計検定2級に合格した直後で、9社への応募で2社から内定を得ています。

転職活動は、いつごろから始めましたか？

共有した求人が、動き出すきっかけになったんですね。
転職活動は、迷わず進められましたか？

30代でPython未経験から学んだ方でも、書類選考は通ります。
Hさんの選考結果を、表にまとめました。

かなり打率が高いです。
ほかの受講生だと、20〜30社に応募して2〜4社から内定をもらう方が多いので、9社で2社は順調な結果でした。

「勉強していました」だけだと、どれくらいやったのか相手には伝わりません。
順位のような数字の実績があると、自分で戦っていける人だと伝わります。

難しい数学を知っているかより、仕事にどう取り組むかを問われませんでしたか？

Python未経験からの転職でも、年収が下がるとは限りません。
データ分析の実務経験がない状態からの転職だと年収が下がる方も多い中、Hさんは下げずに転職しています。

SQLはスクール内で扱っていないんですが、転職で必要になりませんでしたか？

SQLは2〜3週間ほどで書けるようになるので、転職前に身構える必要はありません。
面接で大事なのは、何をやってきたかと、自分で学べる力を示せるかです。

前職の経験は、データサイエンティストの仕事でも活きます。
ただし、Hさんが対談で挙げたのはC言語の知識ではありません。

活きたのは、会社のG検定受験でAIの知識に触れていた点、在籍中にデータ分析の仕事を任された点、転職先で前職の分野の知識を求められている点の3つです。

組み込みシステムのエンジニアにも、G検定の受験をすすめる会社だったんですか？

自動車業界の会社でも、AIの人材を増やす動きが出ています。
会社の研修や資格取得の制度があれば、データサイエンスへの入り口として使ってください。

銀メダルを取ったころ、会社での仕事に変化はありましたか？

転職先では、どんな仕事をする予定ですか？

自動車業界で働いてきた知識は、データサイエンティストになってからも武器です。

同じく自動車業界の開発エンジニアから、在籍中の社内アンケート分析を実績にしてデータサイエンティストへ転職した、はらぐちさんの記事もあわせてご覧ください。

自動車業界の開発エンジニアが働きながら転職を目指すなら、Hさんの7ヶ月の進め方を手順として使えます。
最初にやる5ステップを整理しました。

Hさんは年齢を考えて、最短での転職を目標にしました。
スクールを比べるときは、どれだけ早く実践に入れるかを基準にしてください。個別面談で、カリキュラムの進み方を確かめるのも有効です。

基礎学習は、一発で完璧に理解しなくて構いません。
Hさんは2週間で基礎学習を切り上げ、1.5ヶ月目にはKaggleの練習用コンペで上位6%に入りました。分からない手法は、必要になった場面で復習すれば間に合います。

残業が月30時間ほどあったHさんも、平日は夜2〜3時間と朝30分、通勤時間は復習にあてました。
休日に8〜10時間まとめて取れる日を作ると、コンペの試行錯誤が一気に進みます。

面接でHさんの自己解決力を示したのは、SIGNATE Cup 2024の銀メダルでした。
ビギナー向けのコンペから始めて、一般のコンペで順位を残すところまで進んでください。思いついた手法は、全部試すつもりで手数を打ちましょう。

Hさんは統計検定2級の合格を区切りに、すぐ応募を始めました。
1〜2年勉強してから動く必要はありません。年齢を重ねるほど転職は不利になっていきます。面接では、実績をもとに自分で学んで成長できる人だと伝えてください。

残業が多い中、同じく7ヶ月でデータサイエンティストへの転職を決めた受講生の記事もあわせてご覧ください。

自動車業界の開発エンジニアで、Python未経験でも、7ヶ月でデータサイエンティストに転職できます。
Hさんの事例を整理します。

もし受講していなかったら、今ごろどうなっていたと思いますか？

最後に、データサイエンティストへの転職を目指している方へメッセージをいただけますか？

「失敗したくない」と考えるプライドで、動き出せない方は多いです。
でも、転職活動はノーリスクです。
1社2社だめでも、数をこなせば道は開けます。

Hさん、転職おめでとうございました。
実務でのご活躍も応援しています！

Hさんの7ヶ月を分けたのは、入会2週間で基礎学習を切り上げ、コンペに飛び込んだ早さでした。

残業がある中でも、学ぶ順番を決めてから走り出したから、毎月のコンペで結果が積み上がっています。

「転職したい時期は決まっているのに、何から手をつければいいか分からない」方へ。
公式LINEの限定動画（約1時間・無料）では、Pythonとデータサイエンスを最短で身につける学習の順番を、ロードマップにまとめて解説しています。
転職までの7ヶ月を自分の予定に置きかえる下書きとして、手元に置いておいてください。

自動車業界のエンジニアからでも、データサイエンティストになれます。Hさんは自動車業界の開発エンジニアとして働きながら学び、Python未経験から7ヶ月でデータサイエンティスト職に転職しました。3.5ヶ月でSIGNATE Cup 2024の銀メダルを取り、面接で自分で学んで成長できる力を示しています。

働きながらでも、7ヶ月で転職できます。Hさんは4.5ヶ月目に統計検定2級に合格した直後から転職活動を始め、9社への応募で2社から内定を得ました。1〜2年勉強を続けてから動く必要はなく、実績ができた段階で応募を始めるのが近道です。

Hさんの転職で活きたのは、C言語の経験よりも、会社で受けたG検定の知識と前職の分野の知識です。Hさんは業務でC言語を使っていましたがPythonは書いた経験がなく、2週間で基礎学習を終えてコンペの実践に進みました。転職先では、前職の分野の案件があれば中心に任せたいと言われています。

組み込みエンジニアからの転職でも、年収が下がるとは限りません。自動車業界で組み込みシステムのエンジニアだったHさんは、データサイエンティスト職に年収を少し上げて転職しました。データ分析の実務経験がない状態からの転職では年収が下がる方も多いので、コンペの実績で実力を示す準備が大切です。

残業があっても、働きながらデータサイエンスは学べます。月30時間ほど残業があったHさんは、平日は夜2〜3時間と朝30分、通勤時間は復習にあて、休日は8〜10時間を学習に使いました。日報や有志の勉強会のおかげで、毎日取り組むのが当たり前の状態を作れたそうです。

コンペの実績は、データサイエンティストの転職で評価されます。Hさんは面接でSIGNATE Cup 2024の銀メダルを深掘りされ、自分で学んで成長できる自己解決力を示す材料になりました。「勉強していました」より、順位のような数字のほうが相手に伝わります。