理系がデータサイエンティスト転職に有利な理由やロードマップを解説

といった悩みを抱えている方は、本記事に辿り着いたのではないでしょうか。

結論、理系はデータサイエンティストになりやすい傾向です。ただし、進め方を間違えると、倍以上の時間がかかるかもしれません。

そこで本記事では、理系がデータサイエンティストに向いている理由や就職・転職するためのロードマップを解説します。

【結論】理系はデータサイエンティストになれる可能性が高い

まずは、理解がデータサイエンティストになれる可能性が高い理由を解説します。

それは、データサイエンティストに必要なスキルや知識を事前に学習しているからです。

データサイエンティストには、「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」が求められます。

その中でも、データサイエンス力は以下の数学分野が必要です。

理系の場合、データサイエンス力の数学分野を学習しているケースがほとんどです。

本来、1から勉強が必要なる分野ですが、学習済みの理系は復習だけで終えられる可能性があります。

データサイエンティストに最も求められるデータサイエンス力がある理系は、就職・転職において大きなアドバンテージです。

そのため、理系はデータサイエンティストになれる可能性が高いといえるでしょう。

理系でデータサイエンティストに向いてる人の特徴

続いては、理系のなかでも特にデータサイエンティストに向いてる人の特徴を解説します。

以下に該当する理系の人は、積極的に目指してみてはいかがでしょうか。

チームで活動するのが好きな人

チームで活動するのが好きな理系は、データサイエンティストとしての適性が高い傾向です。

なぜなら、実務はひとりで完結する作業よりも、ビジネス部門やエンジニアとの連携が求められるからです。

たとえば、商品レコメンドの改善施策を考える際、データを集計するだけでなく、マーケティング担当と仮説を共有し、エンジニアに実装を依頼するやり取りが発生します。

チームでアイデアを出し合い、目標に向かって前進することにやりがいを感じる理系に、データサイエンティストの仕事は向いています。

大きな課題に取り組みたい人

大きな課題に取り組みたい理系は、データサイエンティストとして充実感を得られます。

その理由は、データサイエンティストのプロジェクトは、経営に関連するケースがほとんどだからです。

購買データやログ情報を使って離脱率の高いユーザーを予測するタスクでは、途中で予測精度が出ない局面もあります。

それでも諦めず、外部データの追加やモデルの見直しを進め、地道に改善していく力が必要です。

企業の売上（経営）に関連する仕事を中心とするため、大きな課題に挑戦したい理系には、データサイエンティストがピッタリです。

客観的に論理的思考ができる人

客観的に論理的思考ができる理系は、データサイエンティストに向いています。

業務では、直感ではなくデータにもとづいた判断が重要で、感情や先入観を排除した思考が必要とされるからです。

ある販促施策の効果検証で売上が増加した場合でも、「時期的な要因か」「他の要素が影響していないか」を検証せずに評価するのは危険です。

正確なA/Bテストや回帰分析をおこない、因果関係を丁寧に追う姿勢が求められます。

常に事実ベースで物事を考えられる理系こそ、企業の意思決定に貢献できる、信頼あるデータサイエンティストとなれるでしょう。

理系からデータサイエンティストになるロードマップ

続いては、理解からデータサイエンティストになるためのロードマップについて解説します。

以下の手順で実行できれば、最短最速でデータサイエンティストとして活動できます。

【STEP1】実践中心でデータサイエンスを学習する

ステップ1では、学習だけでなく、実践に触れながら進めます。

その理由は、高校数学や統計検定2級の学習をしても、活用場所がわからず、すぐ忘れてしまうからです。

データサイエンティストを目指すうえで大切なのは、実践をして、どのタイミングで必要なのかを体験することです。

活用場所がわからずイメージができないままだと、本番で使えないスキルになってしまいます。

即戦力として活動するためにも、勉強だけでなく、実践をおこないながら進めましょう。

【STEP2】SIGNATEまたはKaggleでメダルを獲得する

ステップ2では、SIGNATEまたはKaggleで、メダルを獲得するまで学習します。

SIGNATE・Kaggleとは、企業やサイトから提供されたデータを利用して、参加者同士が機械学習モデルの精度を競い合う分析コンペに挑戦できるプラットフォーム

一見難しそうに思えますが、コンペで上位10%以内の成績を収めると、順位に応じたメダルを獲得できるので、以外と難易度が低いのが特徴です。

コンペでメダルを獲得すると、「実践で活用できるスキルがある」と評価されるので、転職活動も有利に進められます。

SIGNATEまたはKaggleでメダルを獲得するには、以下5ステップが欠かせません。

獲得するまでの工程は多いですが、焦らずひとつずつ実践できれば、メダル獲得に大きく近づきます。

【STEP3】統計検定2級を取得する

ステップ3では、統計検定2級の資格を取得します。

統計検定2級とは、統計学の基礎的な素養があるか確認する資格試験

統計検定2級のレベル感は、大学1〜2年生で学習する統計学の知識です。理系の場合、短期間で資格取得できる可能性も高いので、積極的に挑戦してください。

もし、他の資格を検討している方は、統計検定2級だけで問題ありません。

なぜなら、統計検定2級以外の資格は、転職時のアピールにならないからです。

統計検定2級だけでも、データサイエンス力に求められる統計学の知識を証明できます。また、資格よりもコンペでメダルを獲得した実績のほうが、転職活動で評価されます。

【STEP4】実務データに触れる経験をする

ステップ4では、実務データに触れる経験をします。実務データと聞くと、「どうやってやればいいの？」と不安になりますが、身近なところにあります。

たとえば、以下のような実務データがあげられます。

どんな形式でも、業務改善のためにデータを利活用した経験は、転職で有利な実績として評価されます。

ここまでの4ステップができれば、理系からデータサイエンティストに転職できる可能性はかなり高まります。

【裏ワザ】TechFrontier（テクフロ）を受講する

データサイエンティストになるロードマップを解説しましたが、独学で実行すると最低2年ほどかかります。

「いや、そんなに待ってられないよ」と思う方がほとんどでしょう。

TechFrontier（テクフロ）は、業界初の実践を中心としたデータサイエンス×Pythonスクールです。

本来、学習9割：実践1割のところ、割合が真逆になっています。そのため、転職で評価されるスキルが最短で習得できるのです。

実際に、数ヵ月でPython未経験からデータサイエンティストに転職したり、コンペでメダルを獲得したりする受講生が多数在籍しています。

TechFrontier（テクフロ）は、データサイエンティスト転職に悩む部分を詰め込んだ唯一無二のスクールです。

「理系から本気でデータサイエンティストになりたい」という方は、ぜひ以下公式LINEにご登録ください。

理系からデータサイエンティストを目指す注意点

理系からデータサイエンティストを目指す際は、中長期的な目線をもちましょう。

なぜなら、習得すべきスキルが多いからです。

理系の場合、データサイエンス力はあるかもしれませんが、データエンジニアリング力とビジネス力も必要です。

もちろん、転職後すぐに豊富なスキルを求められるわけではないですが、一定の基準は欠かせません。

転職できるほどのスキル・知識を習得するには、TechFrontier（テクフロ）だと半年ほど、独学だと2年ほどになるので、中長期的な計画で進めましょう。

理系がデータサイエンティストを目指すときによくある質問

理系がデータサイエンティストを目指すときによくある質問について回答します。

資格は必要ですか？

資格は必要なく、実践で活用できるスキルのほうが重要視されます。もし資格を取得するのであれば、統計検定2級だけで問題ありません。

どんなスキルが必要ですか？

3つのスキルセットと言われる、「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」が必要です。

学習におすすめの本や教材はありますか？

「Kaggleで勝つデータ分析の技術」は特におすすめです。以下記事では、おすすめの本と教材を紹介しています。

理系はデータサイエンティスト転職に圧倒的有利

理系の人は、データサイエンティストを目指すうえ重要なデータサイエンス力があるため、転職に有利です。

とはいえ、ひとりで進めると2年前後かかります。

しかし、「2年も続けられない」「もっと早く転職したい」といった方も多いでしょう。

TechFrontier（テクフロ）は、半年間でデータサイエンティストに必要なスキル・知識が習得できる、実践型中心のデータサイエンス×Pythonスクールです。

一般的なスクールとは異なり、実践9割：学習1割のカリキュラムとなっているため、現場で使えるスキルが定着します。

実際の受講生は、数ヵ月でコンペでメダルを獲得したり、未経験からデータサイエンティストに転職したりしています。受講生実績はこちら

理系の場合、数ヵ月から1年ほどでデータサイエンティストになれる可能性は高いでしょう。

「データサイエンティストを本気で目指したい」という理系の人は、ぜひ以下公式LINEをご登録ください。