近年、AIやビックデータを扱う企業が増えており、データサイエンティストの需要は高騰しています。
しかし、データサイエンティストへの転職は決して簡単ではないため、業界理解や難易度、求められるスキルの理解が大切です。
本記事では、現役のデータサイエンティストが業界の概要や転職難易度、求められるスキル、有利に進める方法などを徹底解説します。
はやたすデータサイエンティストへの転職を目指している方は、ぜひ最後までご覧ください。
【基礎知識】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、プログラミング技術や統計学、数学の知識をもとに、データからビジネス課題と事業専楽を立案する専門家です。
データサイエンティストは、単なるエンジニアとしての技術だけでなく、ビジネス全体を見る必要があります。
だからこそ、データサイエンティストは各企業にひとりは必要とされる存在です。
はやたすデータサイエンティストの年収と将来性も見ていきましょう。
年収相場
データサイエンティストの平均年収は、厚生労働省が公表している「職業情報提供サイトjobtag」によると約554万円です。
日本の平均年収は、国税庁が公表した「令和5年分民間給与実態統計調査結果について」によると460万円でした。
データサイエンティストの平均年収は、日本の平均年収と比較しても、約100万円高い水準です。月収に換算すると約46万円です。
場合によっては、年収1,000万円も目指せるため、データサイエンティストの平均年収は高いと言えるでしょう。
（参照：令和5年分民間給与実態統計調査結果について 国税庁）
将来性
結論、データサイエンティストの将来性は明るいでしょう。
なぜなら、ビッグデータを扱う企業が増えるだけでなく、AI・機械学習を用いたデータ分析が普及しているからです。
情報の最先端である海外でもAI・機械学習を活用したデータ分析は増えているため、世界的にも必要とされ続けます。
年収について、公的な統計も見ておきましょう。厚生労働省の職業情報提供サイト jobtag によると、データサイエンティストの平均年収は611.9万円です。国税庁の調査による給与所得者全体の平均が478万円なので、130万円ほど高い水準にあります。
出典: 厚生労働省 職業情報提供サイト jobtag「データサイエンティスト」（令和7年賃金構造基本統計調査にもとづく）
ただし求人によって幅があります。未経験可の求人では400万円台から、経験者向けでは1,000万円超まで出ています。
データサイエンティストに転職する難易度
データサイエンティストに転職する難易度は、高い傾向にあります。理由は、エンジニアとしてのスキルだけでなく、ビジネス力も必要だからです。
データサイエンティストは、データ分析をもとに企業の課題を見つけ、戦略を説明します。また、チームとして活動するケースがほとんどのため、総合的なビジネススキルが重要です。
データサイエンティストに転職する難易度は高いですが、スキルを習得できれば企業で重宝されます。
データサイエンティストとして成長できれば、独立もできるため、収入も大幅に増やせるでしょう。
未経験からの転職は何が難しいのか
難しさの正体は、スキルの量ではありません。学んだ内容を証明する材料がない状態で応募してしまう点にあります。
書籍を10冊読んでも、選考では判断できません。分析コンペの順位や、実際に手を動かした記録があって初めて評価の対象です。
前職によって難易度は変わる
いまの職種によって、埋めるべき部分と必要な期間が違います。
| 前職 | 難易度 | 先に埋める部分 |
|---|---|---|
| エンジニア | 低い | 統計と機械学習 |
| マーケター・アナリスト | やや低い | Pythonの実装 |
| 研究職（理系） | やや低い | ビジネス視点 |
| 営業・事務 | 高い | Pythonと統計の両方 |
営業や事務からでも転職できます。ただし埋める範囲が広いぶん、1年前後の準備期間を見ておいてください。
学習の順番から組み立てたい方は、なり方の全体像をまとめた記事もあわせてご覧ください。
データサイエンティストの求人の探し方と見極め方
求人サイトには、データサイエンティストの募集が並んでいます。ところが必須スキル欄を見た瞬間、応募をあきらめる方が少なくありません。
現役として求人票を読んできた立場から、判断のしかたを4つに分けて解説します。
未経験歓迎の求人を見分ける
本当に未経験を採る会社は、求人票に研修期間を書いています。「研修3ヶ月」「入社後にOJT」といった記載があるかを確認してください。
逆に未経験歓迎と書きながら、必須スキルに実務経験3年以上と並べている求人は、実質的に経験者を求めています。
必須スキル欄のうち、本当に必要なスキルはどれか
求人票の必須スキルは、採用側の理想を並べた一覧です。すべて満たす応募者は、まず現れません。
優先度を整理すると次のとおりです。
| 項目 | 重要度 | 理由 |
|---|---|---|
| PythonまたはR | 必須 | 入社初日から使う |
| SQL | 必須 | データを取り出せないと仕事が始まらない |
| 統計の基礎 | 重要 | 手法の選択と結果の解釈に使う |
| 機械学習の実務経験 | あれば有利 | 未経験可の求人では問われない場合が多い |
| クラウド（AWS等） | あれば有利 | 入社後に覚えても間に合う |
はやたす僕の感覚では、PythonとSQLが書けて統計の基礎が分かっていれば、未経験可の求人には応募して問題ありません。クラウドや機械学習の実装まで求める求人は、経験者向けだと判断しています。
求人票で避けたほうがいい職場のサイン
入社後に後悔しないため、求人票の段階で気づけるサインを挙げます。
- 業務内容が「データ分析全般」としか書かれていない
- 配属先のチーム規模が書かれていない
- 分析基盤やツールについての記載が一切ない
- データサイエンティストとエンジニアの募集要項が同じ文面
いずれも、会社側が役割を固めきれていない可能性を示しています。入社後に「集計だけを頼まれる」状態になりやすいので注意してください。
面接で確認したい項目
求人票だけで分からない部分は、面接で聞いてください。次の4点が有効です。
- データ分析の担当者は社内に何人いますか
- 過去の分析が、どの施策につながりましたか
- 入社後の3ヶ月で何を任される予定ですか
- 分析基盤は整っていますか、ゼロから作りますか
聞きにくいと感じるかもしれません。ただ、入社後に食い違いが分かるより、先に確認したほうがお互いにとって良い結果です。
未経験から転職した人はどんな求人に受かっているか
実際にPython未経験から7ヶ月でデータサイエンティストに転職した受講生との対談を公開しています。どんな準備をして、どの求人に応募したのかを本人が話しています。
週7勤務を続けながら転職を決めた20代女性の記録も、メディア内の記事にまとめました。
未経験から受かる方に共通しているのは、応募の前に見せられる材料を用意している点です。分析コンペの順位でも、職場のデータを分析した記録でも構いません。
逆に、学習した内容を書き並べただけの職務経歴書では、書類選考を通りにくくなります。
データサイエンティストの転職に向いている人の特徴5つ
まずは、データサイエンティストへの転職に向いている人の特徴を解説します。
下記に該当する方は、データサイエンティストに向いている傾向があるため、前向きに検討してください。
- AIや機械学習に興味がある人
- 情報収集や分析が好きで得意な人
- 地道な作業を続けられる人
- 協力してビジネスを進められる人
- 論理的思考力がある人
さっそく解説していきます。
AIや機械学習に興味がある人
データサイエンティスト転職に向いている人の特徴は、AIや機械学習に興味がある人です。
データサイエンティストは、AIや機械学習を活用してデータ分析を実施するケースが多くなります。
最先端の技術を利用する場面が多いデータサイエンティストには、AIや機械学習に興味・関心がないと情報不足となり、現場での対応が遅くなるでしょう。
AIや機械学習を扱うスキルは実践で必要になるので、必須条件とも言えます。
情報収集や分析が好きで得意な人
情報収集や分析が好きで得意な人も、データサイエンティストへの転職に向いている特徴です。
データサイエンティストは、データから情報を集めたうえで分析し、企業の課題を明らかにして行動指針を示すのが仕事です。
地道な作業を続けられる人
データサイエンティストは表に出るわけではなく、影で仕事を支えるのが役割です。
情報収集や分析は派手な仕事ではないため、コツコツとした作業が必要です。地道な作業ができない人は、続かない可能性が高くなります。
一方、コツコツ作業を積み上げられる方は、データサイエンティストの仕事が向いているでしょう。
協力してビジネスを進められる人
エンジニア関連の仕事には、ひとりで黙々と作業をするイメージをもつ人が多くいます。
しかし、ほとんどのケースにおいて、エンジニア関連の仕事はチームで作業します。
特にデータサイエンティストは、説明や指示出しなどが多く、チームで協力して仕事を進めるため、協調性が大切です。
論理的思考力がある人
データサイエンティスト転職に向いている特徴の最後のひとつは、論理的思考力がある人です。
データサイエンティストの仕事は、分析結果にもとづいて、失敗を防ぐために逆算して考えます。
分析結果から論理的に展開できないと、明確な根拠を伝えられません。根拠を説明しないでプロジェクトは進められないため、論理的思考力は重要視されます。
数学的根拠をもとに論理的説明ができる方は、データサイエンティストに向いていると言えるでしょう。
データサイエンティストの転職で求められる5つのスキル
続いて、データサイエンティストの転職で求められるスキルを解説します。
下記のスキルを習得していると、実践で活用できるため、転職活動が有利に進められる可能性があります。
- ビジネス力
- SQLの知識
- 機械学習の知識
- 統計学の知識
- Pythonを用いたエンジニアリング力
データサイエンティストへの転職を目指している方は、ぜひご覧ください。
ビジネス力
データサイエンティストの転職に求められるスキルのひとつは、ビジネス力です。
データサイエンティストは、データ分析から企業の課題を解決する戦略を立てます。分析結果をわかりやすくプレゼンテーションする必要があるため、基礎的なビジネス力が必要です。
以降も協力してプロジェクトを実行するため、コミュニケーション能力やプレゼン力、課題解決能力などの基礎的なビジネス力が求められます。
SQLの知識
SQLの知識も、データサイエンティストの転職に求められるスキルです。
SQLとは、Structured Query Languageの略語で、リレーショナルデータベースに情報を格納し、処理するためのプログラミング言語
SQLはデータの抽出・集計を実施するための基盤技術であり、毎日の業務でデータベースから必要な情報を取得する際に頻繁に使用されます。
データを収集し、分析するデータサイエンティストにとって、SQLの知識は必要不可欠です。
機械学習の知識
データサイエンティストの転職には、機械学習の知識も求められます。
機械学習とは、大量のデータから何かを判別し、将来を予測する技術
企業は将来的にも、多くのデータを蓄積する必要があり、効率的かつ自動的に分析するスキルを必要とします。
データサイエンティストは、大量のデータから分析するため、機械学習の知識は必須です。
統計学の知識
データサイエンティストの仕事には、統計学も活用されるため、転職においても求められます。
統計学とは、データを理解し、分析結果を正しく解釈するための土台となる分野
具体的には、データの平均や分散の基本的な指標を使って傾向を把握したり、仮設検定を通じて意思決定を支援したりします。
データサイエンティストは、データ分析から正しく企業の課題を導き、解決するための手法を考えるのが仕事です。
統計学の知識は業務内でよく使われるので、学習しておきましょう。
Pythonを用いたエンジニアリング力
データサイエンティストは、プログラミングもおこなうため、Pythonを用いたエンジニアリング力も求められます。
データエンジニアリング力とは、データ分析を実施するための基盤を構築する能力
具体的には、下記のようなスキルがあげられます。
- データ収集・統合・加工・分析基盤の構築、運用
- データの抽出・変革・格納を実施する工程の設計
- データガバナンスやデータ品質の管理
- データセキュリティ・プライバシー保護
データサイエンティストの転職で求められるスキルを習得していると、転職活動もスムーズに進められます。
データサイエンティストへの転職を有利に進める3つの方法
データサイエンティストへの転職は、求められるスキルを習得するだけで成功するとは限りません。
しかし、有利に進めるための手段は存在します。
下記は、データサイエンティストへの転職を有利に進める方法です。データサイエンティストを目指している方は、ぜひ実践実践してください。
- コンペで実績を作る
- 資格を取得する
- スクールで学習する
コンペで実績を作る
コンペで実績を作ると、企業からは即戦力として判断されるため、転職できる可能性は高くなります。
コンペに挑戦するときは、Kaggleの活用がおすすめです。
Kaggleとは、企業から提供されたデータをもとに、参加者同士が機械学習モデルの精度を競うプラットフォーム
データサイエンティストに転職するには、ノウハウだけでなく、実践で使えるスキルも必要です。
コンペで実績を作り、転職活動を有利に進めましょう。
資格を取得する
資格は、スキルや知識を証明できる根拠のひとつです。
企業としては、仕事をするときに証明できるスキルや知識があるほうが、安心して臨めます。
結果として、資格がある人とない人では、採用に差が生まれます。
データサイエンティストにおすすめの資格は下記記事をご覧ください。
スクールで学習する
データサイエンティストへの転職を有利に進めるのであれば、スクールでの学習も方法のひとつです。
データサイエンティストになるためのスクールは、転職に必要なスキルを理解しています。普段の学習でも必要のない勉強時間が減るため、学習効率も上がります。
はやたすTechFrontier（テクフロ）は、業界初の実践を含めたカリキュラムがある、Python×データサイエンティストスクールです。
動画教材だけでなく、コンペの実践でフィードバックを続ければ、スキルとして定着します。実際、コンペでメダルを獲得し、転職に成功した方も多くいます。
ただし、TechFrontier（テクフロ）は完全審査制のため、誰しもが受講できるとは限りません。
動画視聴と面談が必須となるため、本気でデータサイエンティストを目指したい方は、下記公式LINEにご登録ください。
データサイエンティスト転職の注意点
データサイエンティスト転職を目指す際は、短期で考えないように注意しましょう。
独学で進めると2年以上かかるケースも多いため、長期的に計画する必要があります。いつまでに転職をしたいのか、市場の動きを分析しながら判断してください。
先行者利益を得られれば、将来的に稼げたり、独立できたりするメリットがあります。
はやたす独立で学習するか、スクールで学習するかの判断は、自身の目指す目標に応じて判断しましょう。
求人票と実際の業務がずれている場合がある
データサイエンティストとして採用されたのに、実際はデータ基盤の構築を任される。あるいは営業資料用の集計ばかり頼まれる。実際に起きているケースです。
防ぐには、面接で「入社後3ヶ月で任される業務」を具体的に聞いてください。答えが曖昧な会社は、役割を固めきれていない可能性があります。
年収だけで選ぶと後悔する
提示額が高い求人は魅力的に見えます。ただし未経験で入った場合、成長できる環境かどうかのほうが、長い目で見た年収に影響します。
相談できる先輩がいるかどうかを、提示年収と同じ重さで判断してください。1人目のデータサイエンティストとして入ると、成長速度が落ちます。
データサイエンティストへの転職は計画的に進めよう
データサイエンティストの仕事は難易度が難易度が高いため、転職活動にかかる時間は長くなります。
だからこそ、データサイエンティストへの転職は計画的な行動が必要です。とはいえ、転職ができるのか不安をもつ方も多くいるでしょう。
おすすめなのが、TechFrontier（テクフロ）です。
はやたすTechFrontier（テクフロ）は、動画教材だけでなく、実践を踏まえたカリキュラムで構成されている業界初の実践型スクールです。
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また、完全審査制のため、本気でデータサイエンティストを目指している方同士で切磋琢磨できるでしょう。
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データサイエンティストの転職によくある質問
データサイエンティストの転職によくある質問について回答していきます。
未経験でも応募できる求人はありますか？
あります。研修期間を明記している求人や、アナリストとして入って段階的に分析を任される求人が該当します。
ただし、まったく手を動かしていない状態では通りません。PythonとSQLが書けて、分析した記録が1つでもある状態を用意してから応募してください。
転職エージェントは使ったほうがいいですか？
求人の数を増やす目的なら有効です。公開されていない求人を紹介してもらえる場合があります。
ただし、担当者がデータ分析の職種に詳しいとは限りません。求人票の内容が自分に合うかどうかは、最終的に自分で判断してください。
データサイエンティストで辛いと感じる場面はなんですか？
辛いと感じる部分は人によって違うため、一概には言えません。
データサイエンティストになるにはどのくらいかかりますか？
独学の場合、早くても2年ほどかかります。スクールに通う場合、半年〜1年ほどで転職できる可能性があるでしょう。
データサイエンティストに向いている人の特徴はありますか？
「AIや機械学習に興味がある人」「情報収集や分析が好きで得意な人」「地道な作業を続けられる人」「協力してビジネスを進められる人」「論理的思考力がある人」は、データサイエンティストに向いています。
データサイエンティストの年収はいくらですか？
データサイエンティストの平均年収は、厚生労働省が公表している「職業情報提供サイトjobtag」によると約554万円です。（参照：職業情報提供サイトjoptag 厚生労働省）
