医療業界から1年でデータサイエンティストに転職！20代女性の挑戦

本記事では、医療業界で働きながら、3ヶ月でSIGNATEの銀メダルを取り、統計検定2級にも合格して、約1年でデータサイエンティストに転職したSさんにインタビューしました！

「医療業界から、データサイエンティストになれますか？」と聞かれる機会がよくあります。答えは、なれます。

Sさんは医療系のデータをExcelで分析する仕事を続けながら学び、入会から約1年でデータサイエンティストへの転職を決めました。

こんにちは、はやたすです！

今回はテクフロ受講生のSさんに、2回目の成果報告として来ていただきました。
自己紹介をお願いできますか？

データサイエンティストへの転職、おめでとうございます！

入会したときは、データ分析のコンペがあるのもご存じない状態でしたよね。

「データアナリストからデータサイエンティストになるには、何から学べばいいですか？」との相談もよく届きます。

データアナリストでも、データサイエンスは学べます。Sさんも学び始める前は、周りに相談できる人がいない悩みと、一度スクールで身につかなかった経験を抱えていました。

周りにPythonを使う人がいなくても、学べます。
ただ、1人で進めていると、自分のやり方が合っているかを確かめる手段がありません。受講前は、どんな悩みがありましたか？

面談のときにも、同じ話をされていたのを今思い出しました。

独学のつらさは、間違えるよりも、合っているかどうかを誰にも確かめられない点にあります。

一度スクールで身につかなかった人でも、学び直せます。
Sさんは、テクフロの前に別のスクールを3ヶ月受けていたんですよね。

そんなに思い詰めていたんですね。

テキストを読んで課題を出す形式が合わない方は、動画で見て手を動かす学び方に変えるだけで、進み方が大きく変わります。
Sさんが挫折したのは、能力の問題ではなく教材の形式の問題です。

何が決め手になって、テクフロに参加されたんですか？

前のスクールで足りなかった部分が、そのまま決め手になったわけですね。

一度つまずいた方ほど、教材の量より「進み具合を毎日見てもらえるか」でスクールを選んでください。

「Excelでの分析しかしていないけど、Pythonに移れますか？」も、よくいただく質問です。

Excelでの分析しかしていなくても、Pythonには移れます。Sさんは入会1.5ヶ月でKaggleの入門コンペ上位10%以内、3ヶ月目にSIGNATEのコンペで銀メダルを取りました。

入会してから、何ヶ月でどんな成果が出ましたか？

銀メダルは、賃貸物件の家賃を予測する一般開催のコンペで、47位でしたね。

銀メダルのあとも、リアルタイム開催のコンペで金メダルを取り、統計検定2級にも合格しています。Excelで集計していた状態から、実績が次々に積み上がりました。

短い期間で結果が出ていますが、どんな学び方をしていましたか？

つまずいた箇所を完璧にしてから次へ進もうとすると、最初の1ヶ月で止まってしまいます。
全体をひととおり進めてから戻るほうが、実践に早くたどり着けます。

週7日働いていても、勉強時間は取れます。
Sさんは土日もアルバイトをしていたので、参加前は時間を確保できるかがいちばんの不安でしたよね。

多くの受講生は土日にまとめて時間を取りますが、Sさんは平日の朝に先取りしていました。

朝の時間を先に押さえておけば、残業で夜が潰れても計画は崩れません。

講座で良かった点も教えてください。

毎週金曜日に受講生が開いている勉強会にも、毎週参加されていましたね。

SIGNATE Cupの期間中には、オフ会もありました。

オフ会の前に諦めていたら、SIGNATE Cupのメダルは取れていなかったかもしれませんね。

同じコンペで競い合う仲間は、1人の独学では手に入りません。

「医療業界からデータサイエンティストに転職できますか？」との質問も届きます。

医療業界からでも、データサイエンティストに転職できます。Sさんは統計検定2級に合格してから転職活動を始め、13社に応募して2社から内定を得ました。

働きながらでも、統計検定2級は取れます。
Sさんは週7日働きながら合格していますが、転職を考え始めたのはいつごろでしたか？

もともとは今の仕事に活かすつもりで学び始めて、気づけば転職していたわけですね。

転職活動はどうでしたか？
結構大変でした？

いえいえ、書類以降の数字がすごく良いです。面接3社で内定2社は、一般的に見てもかなり高い割合です。

コンペの順位やメダルは職務経歴書に書けて、客観的に力を示せます。Python未経験から転職を目指すなら、応募の前に数字で示せる実績を用意してください。

大変な中で、どうやって乗り越えたんですか？

受講生が共有してくれた転職ノートは、本当に役立っていますよね。

学ぶ内容は本やネットでも手に入りますが、同じ道を通った人の転職の記録は、仲間がいる環境でしか手に入りません。

20代女性でも、データサイエンティストになれます。
Sさんは20代後半で、週7日働きながら約1年で転職しました。Sさんから見て、テクフロはどんな人におすすめですか？

年齢や性別、今の職種よりも、教わったとおりに手を動かし続けられるかどうかで結果が決まります。

「データアナリストの経験は、データサイエンスで活きますか？」と聞かれたら、活きますと答えます。

Excelで分析を続けてきたから学ぶ目的がはっきりしていた点と、医療系のデータを扱ってきた経験が今後の目標につながっている点が、Sさんの対談から分かります。

Excelで医療系のデータを分析する仕事の中で、Pythonやデータサイエンスを学ぼうと思った理由は何でしたか？

今やっている分析の幅を広げて、スキルアップしたかったんですね。

Excelで集計や可視化を続けてきた方は、次にPythonで何をしたいかを自分の仕事の中から見つけられます。

コンペに取り組んでみて、仕事で活かせそうなイメージは湧きましたか？

まさしく実際のデータも、前処理が大変なコンペと同じ状態です。
日々データの加工をしてきたデータアナリストにとって、コンペは実務に近い練習の場です。

今後の目標も教えてください。

医療系のデータを扱ってきた経験と、データサイエンスのスキルの両方を持っているのが、Sさんの強みです。
医療の分野での活躍を楽しみにしています。

同じくデータを集計する仕事から、40代後半で6ヶ月でデータサイエンティストに転職したマーケティング職のSさんの記事もあわせてご覧ください。

Excelで分析をしているデータアナリストがデータサイエンティストを目指すなら、Sさんの約1年の進め方を手順として使えます。
転職までに最初にやる手順を、順番に並べました。

Sさんは、文章を読んで課題を出す形式のスクールで3ヶ月学んでも、何も身につきませんでした。

動画で学んだらすぐにデータを触る順番に変えると、Excelで分析してきた経験を早く実践に移せます。

仕事のあとの時間は、残業や疲れで崩れがちです。
Sさんは仕事の前の朝2時間を固定し、夜はできる日だけ上乗せして、平日に3〜4時間を確保しました。

残業が月100時間を超える公務員から、朝の時間を使って7ヶ月でデータサイエンティストに転職したワタルさんの記事もあわせてご覧ください。

基礎学習を長く続けすぎると、実践に入るのが遅れます。
Sさんは講義動画をひととおり見たらKaggleの入門コンペに進み、1.5ヶ月で上位10%以内に入りました。

「勉強していました」だけでは、どれだけ力がついたか相手に伝わりません。
Sさんは3ヶ月目にSIGNATEのコンペで銀メダルを取り、金メダルも獲得して、統計検定2級にも合格しました。順位と資格の両方が、書類選考で目に見える実績です。

Sさんは統計検定2級の合格後に転職活動を始め、13社に応募して2社から内定を得ました。

面接の伝え方をゼロから考えるより、同じ道を通った受講生の転職ノートを参考にしたほうが、準備にかかる時間を減らせます。

医療業界で働き、Excelでの分析しかしていなくても、約1年でデータサイエンティストに転職できます。
S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、学習がうまくいっていない方へメッセージをいただけますか？

Pythonやデータ分析の習得に、学歴や才能は関係ない、が僕の考えです。差がつくのは学習法だけです。

Sさん、転職おめでとうございました。医療の分野でのご活躍も応援しています！

Sさんは一度、別のスクールで3ヶ月学んでも何も身につかないまま終わっています。

学び方を変えてからは3ヶ月で銀メダルを取り、約1年で転職しました。分かれ目になったのは、実践中心で、進み具合を毎日見てもらえる環境に移った点です。

公式LINEでは、「AI時代最強スキル Pythonデータサイエンス完全ロードマップ」の限定動画（約1時間）を無料で配信しています。Excelで分析している方が、Pythonとデータサイエンスへ進む順番を1本で確認できます。

自分のやり方が正解か分からないまま進んでいる方は、学ぶ順番の答え合わせに使ってください。

医療業界からでも、データサイエンティストになれます。Sさんは健診データなど医療系のデータをExcelで分析する仕事をしながら学び、約1年でデータサイエンティストに転職しました。3ヶ月目にSIGNATEのコンペで銀メダルを取り、実績を作ってから転職活動に入っています。

データアナリストからデータサイエンティストになるには、Pythonでのモデル作りと、力を示せる実績が必要です。Sさんは講義動画をひととおり見てからすぐにコンペへ進み、コンペのメダルと統計検定2級をそろえて応募しました。

Excelでの分析しかしていなくても、Pythonには移れます。Sさんは仕事でPythonを使っていない状態から学び始め、1.5ヶ月でKaggleの入門コンペ上位10%以内に入りました。

20代女性でも、データサイエンティストになれます。20代後半のSさんは、平日は会社員、土日はアルバイトの週7日勤務の中で学び、約1年で転職しました。Sさん自身は、素直に吸収できて、継続できる人なら入る前の状況は関係ないと話しています。

働きながらでも、統計検定2級は取れます。Sさんは週7日働きながら、平日の朝を中心に3〜4時間を学習に使い、コンペの実績を作ったうえで統計検定2級に合格しました。

一度スクールで挫折しても、学び方を変えればデータサイエンスは身につきます。Sさんは文章を読んで課題を出す形式のスクールで3ヶ月学んでも身につかず、実践中心で日報のフィードバックがある環境に移ってから3ヶ月で銀メダルを取りました。