未経験からデータサイエンティストになるために出身学部は関係あるの？
こんにちは、パーシーです🥳
今回は、未経験からデータサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニア*に転職する際に、出身学部が関係あるのかについてお話ししたいと思います！
*以下データ職種と記載
今回の記事を書く背景としては、近年データ職種の知名度が高くなり
学部自体にデータサイエンスに関わる専攻やゼミが増えてきています。
巷では「理系出身のほうが有利じゃないの？」や「文系？いや、難しいよ。」などと耳にすることもあります。
そのような状況で、中途採用市場において学部がどのように影響するのか気になる方も多いのでは、、、🤔と思ったのが事の背景です。
結論からお伝えすると
文系・理系に関わらず、未経験からのデータ職種への転職は可能です◎
下記に学部比率、理由、弊社経由で成功された方の例、転職において大切なことを記載します。
弊社における転職決定者の出身学部の比率
未経験からご転職された方
・文系：75%
・理系：25%
経験年数別の割合
経験が浅い方（実務経験半年〜2年）
・文系：62%
・理系：38%
経験者（3年以上の実務経験）
・文系：37%
・理系：63%
※弊社統計（2023年7月〜2024年8月データ）
弊社経由で未経験から転職された方は文系出身者の割合が多い結果となっています。
理由としては、ここ数年でデータ活用する企業の裾野が広がった結果、データ職種には、データ分析をするだけでなく、非データ分析者との調整＆提案をする役割も増えてきているからではと考えています。
広くデータ活用人材の役割期待の幅が広がり、文系出身者の増加に繋がっていると考えています💡
未経験からキャリアチェンジされた文系＆理系出身者の例
文系出身者の例
・大学で統計や数学を学んだ方
・独学でSignateやKaggleでコンペに参加されてきた方
・新卒でSEとしてプログラミングに触れた方
・社内のDX推進部署でプロジェクトリードされてきた方
・営業やマーケティングなどでデータを用いてビジネス意志決定に携わったことのある方
理系出身者の例
・大学で機械学習やデータ分析に携わってきた方
・授業内でプログラミングを経験されていた方
・Pythonに携わる経験があった方
専攻に関わらず、論理的思考力や、携わられている業界知識についても評価される傾向があります。
修士・博士課程で研究の一環でデータ分析に携わっていた経験も強みになります💪
上記出身者例の方々の中には、独学で統計検定を取得する方
オンラインスクールや書籍を通じて自己研鑽を積んでいる方も多く、
まずはキャリアチェンジに向けて一歩を踏み出すことが大切です！
最後に、データ職種に必要なスキルについて
データ職種には、主に以下の3つのスキルが求められます。
データサイエンス力
データサイエンス力は、企業のビジネス課題に関連するデータを分析し、課題解決に繋げる能力です。データサイエンティストにとって、非常に重要なスキルです。
データエンジニアリング力
データエンジニアリング力は、データ分析に必要な情報を収集し、分析環境を設計・構築するスキルです。データサイエンスの仮説を検証するために不可欠な能力です。
ビジネス力
ビジネス力は、論理的思考や組織マネジメントなど、事業を円滑に進めて利益を最大化するスキルです。データサイエンティストはビジネスの現場でリーダーシップを発揮する役割も担うことがあるため、ビジネス力も求められます。
※ポジションによって求められる経験要素のバランスは異なるため、すべてのスキルを完璧に備えている必要はありません※
まとめ：学部よりも重要なこと
出身学部は一定の影響を与えるものの
最も重要なのは学ぶ意欲と実践的なスキルの習得です◎
未経験からでも、適切な学習と経験を積むことで、データサイエンティスト・データアナリスト・データエンジニアとしてのキャリアを築くことが可能です。
弊社はデータ職種特化の国内唯一のエージェントで転職実績も数多くあるので、お気軽にご相談ください💡⏬