もくじ
第二新卒からなれる方法もありますよ！
データサイエンティストは現代のビジネスにおいて高い需要がある一つであり、専門的な知識を駆使して企業の業績を握る重要な仕事でもあります。
業務の専門性が高い分、第二新卒や未経験から挑戦するにはハードルが高いと感じるのではないでしょうか。
この記事では、データサイエンティストの具体的な仕事内容から、第二新卒が身につけるべき必須スキル、そしてポテンシャルを活かして転職を成功させるための具体的なステップを解説します。
この記事の監修者
岡本啓毅
YouTube「ひろさんチャンネル」運営 / 株式会社UZUZ 代表取締役
北海道出身。第二の就活を運営する「株式会社UZUZ」を立ち上げ、数多くの就職をサポート。“自らと若者がウズウズ働ける世の中をつくる”をミッションに、YouTubeでは「就職・転職で使えるノウハウ」を発信中。X、TikTokなどSNS等の累計フォロワー数は13万人を超える。
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データサイエンティストとは？仕事の全体像を解説
データサイエンティストとは、膨大なデータの収集・分析・解析を通じて、ビジネス上の課題を解決するための示唆（インサイト）を導き出す役割を担う専門職です。
単に数字を計測したり計算したりするだけでなく、その結果を読み解き「売上をどう伸ばすか」「コストをどう削るか」という経営判断に関わる情報を導きます。
よく混同される職種に「データアナリスト」や「データエンジニア」があります。
データアナリストは主にデータの現状分析と可視化に特化し、データエンジニアは分析の基盤となるシステムの構築や管理を担当します。
データサイエンティストは、それらの領域を横断しつつ、さらに高度な統計手法やAIなどの機械学習を用いて「未来の予測」や「最適な意思決定」を提案する役割も含みます。
データサイエンティストの3つの主要な役割
データサイエンティストの業務は、大きく分けて以下の3つのプロセスで構成されています。
- ビジネス課題の設定：現場が抱える漠然とした悩みを、データで解決可能な問いに落とし込む
- データ分析・モデリング：適切なアルゴリズムや統計手法を選択し、コンピュータを駆使して解析する
- 結果の解釈と提言：分析結果をビジネスの言葉に翻訳し、具体的な改善策を経営層や現場へ提案する
技術力だけでなく、自社や自社が属する業界を取り巻く環境にも詳しい必要があり、ビジネスの文脈を理解する力が求められるのが大きな特徴です。
未経験の第二新卒でもデータサイエンティストになれる
「自分は理系じゃないし、実務経験もないから無理だ」と感じる方もいるかもしれません。
確かに実務経験が豊富な即戦力の中途人材と比べれば、第二新卒は有利ではないのは事実です。
しかし、ポテンシャルと熱意、そして客観的な学習実績があれば、十分に採用対象となり得ます。
現在、多くの企業がデータ活用を急いでいますが、経験者の数は圧倒的に不足しています。
そのため、自社で育成することを前提に基礎的な素養をもつ若手を募集するケースもあるのです。
第二新卒ならではの柔軟な吸収力と、学習に対する真剣な姿勢を見せることができれば、学びながらデータサイエンティストになれる可能性は高まります。
第二新卒がデータサイエンティストになるための3大必須スキル
データサイエンティストには、
- 分析力
- データエンジニアリングの知識
- 課題解決力
という柱となる3つのスキルが必要不可欠です。
第二新卒として転職を目指すなら、まずはこれらの必須スキルの習得と研鑽を目標にしましょう。
正しくデータを読み解く分析力
ここで求められる「分析力」とは、必ずしも難解な数式を解く能力や複雑な統計スキルではありません。
ビジネスの結果に直結する、統計学の基礎を正しく理解しているかどうかが重要です。
例えば、特定の数値に対してどの要因が影響したかを調査する「回帰分析」の手法を用いて将来の売上を予測するなど、基礎的な統計手法の概念を把握しておく必要があります。
平均値や中央値といった基本的な用語や考え方から、データのばらつきを捉える考え方を身につけることが第一歩です。
それができてくれば、ビジネスに関する「なぜ売れているか、その理由」といったデータを読み解く力を鍛えることも可能になるでしょう。
分析を助けるデータエンジニアリングの知識
データを分析するためには、まずデータを自在に扱う必要があります。
そこで役立つのが、プログラミング言語の「Python」やデータベース操作言語である「SQL」の基礎知識です。
これらのスキルがあれば、必要なデータを自分で抽出し、分析しやすい形に加工することができます。
もちろん外部協力者や社内エンジニアに依頼してデータ抽出を代行してもらうこともできますが、見たいときに自分の判断で自由にデータを取り出せたほうがはるかに便利です。
また、最新のAI技術や機械学習の概念を理解していれば、より高度な分析を効率的に進める助けになります。
一朝一夕には身につきませんが、独学でも基礎を習得することは十分に可能です。
自分でサイトを作り、そのデータを自分で触ってみるなどして鍛えることができます。
データから解決策を提言する課題解決力
データを分析するだけならデータアナリストです。
データサイエンティストに期待されているのは、分析から得られた示唆（インサイト）を元に、実際のビジネス課題を解決することです。
ここで活きてくるのが、前職での経験です。
たとえ短期間であっても、現場でどのようなトラブルがあり、どう解決されたかという流れを理解していれば、それが課題解決の方向性を決める「ビジネス力」として発揮されます。
前職の知見をデータと結びつける力が、未経験者からデータサイエンティストを目指す際の大きな武器となるでしょう。
第二新卒がデータサイエンティストへの転職を成功させるための学習のポイント
データサイエンティストとしての実務経験がない自分を企業に売り込むためには、言葉だけでなく「行動」で能力を可視化する必要があります。
ここでは、限られた期間で効率的にデータサイエンティストに必要なスキルを学び、企業担当者にアピールするためのポイントを確認していきましょう。
資格を「意欲の証明」として活用する
第二新卒の採用において、資格そのものが即戦力の証明になるわけではありません。
しかし資格取得に向けた学習プロセスや意識づけは、成長への真剣さをアピールできる強力なツールになります。
例えば、統計学の基礎を証明する「統計検定」や、AIの知識を問う「G検定」などを取得することは、「自分は本気でこの道を目指している」という意欲の裏付けになります。
第二新卒はまだ「実力」「即戦力」ではなく、「ポテンシャル」を評価されての採用です。
ポテンシャル採用においては、この「自走して学ぶ姿勢」が高く評価されるポイントであることは覚えておきましょう。
自己学習を駆使して未経験のITエンジニアに就職した方の体験談も参考にしてみてください。
また第二新卒が学習意欲を見せることの重要性やその方法をもっと詳しく知りたい方は、以下の記事もおすすめです。
ポートフォリオで「データサイエンティスト」としての能力を可視化
自分のスキルを可視化するために、ポートフォリオの作成がおすすめです。
もし前職でExcelなどを使ったデータ整理の経験があるなら、それを実績として記載するのも良いでしょう。
またビジネスコンペなどに挑戦し、その分析過程や結果をまとめるのも有効です。
読みやすい構成でサマリーがまとめられたポートフォリオは、資料作成能力や論理的思考力の証明にもつながります。
監修者コメント
自社内でキャリアチェンジする手もある
もし現在の会社にデータを扱う部署があるなら、転職する前に「社内異動」を目指すのも一つの戦略です。
未経験から全く新しい会社に転職して職種を変えるよりも、社内で別部署の別職種に異動するほうがハードルが低いといえます。
たとえ将来的に転職するとしても、一度でも実務でデータを扱った経験があれば、完全な未経験からデータサイエンティストを目指すよりも圧倒的に有利になります。
岡本啓毅
第二新卒がデータサイエンティストへ転職する際のアピールのコツ
第二新卒がデータサイエンティストを目指す際、転職活動では経験の浅さをカバーするために自分の「伸びしろ」をいかに信じてもらうかが重要となります。
そのために効果的なアピール方法やコツを確認していきましょう。
企業の課題解決に焦点を当てた志望動機を作る
単に「データ分析に興味があります」という志望動機では不十分です。
それだけに留まらず、「御社が抱える〇〇という課題に対し、自分の分析スキルや視点を使ってこのように貢献したい」という、相手のメリットに踏み込んだ話をしましょう。
応募企業がもつ全てのデータを知っているわけではないので、現時点での自分なりの仮説で構いません。
志望企業が直面している課題を想定し、それをどう解決できるかを熱意をもって語ることで採用担当者に「データサイエンティストの業務に真剣なんだな」と感じてもらえます。
しっかりと志望動機を整理したことで就職に成功した方の体験談も参考にしてみてください。
熱意と学習意欲で「経験の浅さ」への不安を払拭
第二新卒は、まだ数年しか社会人経験がないため群を抜くような実績がなくて当然です。
「実績を盛って」華やかな経歴をアピールしたとして、第二新卒よりもはるかに社会人経験が長い人事担当者には嘘を見抜かれてしまうでしょう。
企業側は、第二新卒にはそういった「華やかな実績」や「現場を変えるような即戦力」を求めているわけではありません。
むしろ、「今の実績で満足しているのかな？」「これ以上の成長意欲はないのかな？」と不安に思われる可能性すらもあります。
だからこそ、具体的な学習エピソードを交えた「キャッチアップ能力」や熱意などを強調していきましょう。
例えば、「独学でPythonを学び、〇〇時間かけてこのプログラムを作った」「統計学の習得のために毎朝1時間勉強を継続している」といった事実は、熱意も意欲も感じさせます。
前職での反省点や失敗をどのように今の学習に活かしているかを伝えることも、誠実な成長意欲として評価されるでしょう。
自己アピールのためにやっておきたい準備についてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
育成の体制が整っている企業を狙う
データサイエンティストとして未経験の第二新卒を受け入れる準備がある企業を選ぶことが、転職成功の近道となります。
高いスキルをもった即戦力人材を募集している企業には、どんなに応募しても未経験の第二新卒で入社することは難しいでしょう。
求人票をチェックする際は、必須条件に注目すると未経験を歓迎している企業かどうかを見分けることができます。
「統計の基礎知識（独学可）」や「意欲重視」と書かれている企業は、育成を前提とした募集である可能性が高くなります。
一方で、「現場での実務経験3年以上」やいきなり高度な開発経験などを求めている企業は即戦力狙いのため、採用されにくいでしょう。
転職エージェントや口コミサイトなども活用し、社内の研修制度やメンターの有無を事前に確認することが大切です。
監修者コメント
第二新卒向けの募集も探してみよう
大手転職サイトだけでなく、第二新卒に特化した就職支援サービスの利用も検討してみましょう。
第二新卒向けのサービスであれば、そこで紹介している募集は最初から「育成前提」の求人です。
そうしたサイトに掲載されている企業は、若手を育成する土壌があり、若手の成長を待ってくれる社風であることが多いため、スキル面でのミスマッチを防ぐことができます。
岡本啓毅
段階的にデータサイエンティストにキャリアアップすることも視野に入れる
データサイエンティストは専門性が高い職種であるため、いきなり未経験から「データサイエンティスト」という肩書きを得るのは、当然ですが難しいものです。
まずは「データアナリスト」や「営業支援のデータ担当」などからスタートする手もあります。
現場でデータに触れる実務経験を積み、そこから段階を経てステップアップしていく方法です。
時間がかかるように感じるかもしれませんが、データアナリストなどのデータを扱う仕事は、データサイエンティストの業務と地続きです。
データを扱う仕事をしながらだんだんと信頼され分析や提言に関する業務を増やし、「気づいたらデータサイエンティストになっていた」というのが実は堅実なパターンです。
まとめ
第二新卒で未経験からデータサイエンティストを目指すことは、決して不可能な道ではありません。
AIやデータ活用の重要性が増す昨今、データを正しく扱いビジネス課題を解決できる人材は、将来的にも必要とされ続ける人材であるといえるでしょう。
専門性の高い職種であるからこそ、統計学やプログラミングといった基礎スキルを地道に習得し、目に見える実績として形にすることが重要です。
自分の現在のスキルと企業が求める水準を分析し、戦略的に学習を進めて熱意やポテンシャルをアピールしていきましょう。
自分だけでは学習の進め方やキャリアパスの描き方が分からないときは、転職エージェントに相談するのもおすすめです。
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