データサイエンティストは未経験でもなれる？求人・アルバイトの例、自己 PR、志望動機などを紹介！

データサイエンティストに興味があるけれど、未経験だからなれるか不安という悩みを抱える方は多いでしょう。データサイエンスは専門知識が求められる分野のため、未経験から就職・転職できるのか心配になるのは当然です。しかし結論から言えば、努力次第で未経験からでもデータサイエンティストになることは可能です。

本記事では、データサイエンティストに未経験からなれる理由を考察し、未経験から必要なスキルの学び方や活用できる資格、ポートフォリオ作成のポイント、さらには自己 PR や志望動機の例、未経験 OK の求人例まで解説しています。

読み終えれば、未経験でもデータサイエンティストを目指せると理解し、学習意欲が高まるはずです。ポジティブな気持ちで一歩を踏み出し、あなたのキャリア形成にぜひ役立ててください。

データサイエンティストに未経験でもなれる？

結論として未経験からでもデータサイエンティストになれる可能性が高いです。

近年はデータ活用の需要が高まっており、各企業でポテンシャル採用や育成枠として未経験者を受け入れるケースが増えてきました。実際に、文系出身でプログラミング経験がなかった人がデータサイエンティストとして活躍している例もあります。経験がないから無理とあきらめる必要はありません。

ただし、未経験 OK とはいえ全く勉強せずになれるわけではありません。必要な知識やスキルを身につける努力は不可欠です。データサイエンティストには、プログラミングや統計学、機械学習など幅広い知識が求められます。未経験から目指す場合、これらを一つ一つ習得していく必要がありますが、独学やオンライン学習で身につけられる環境は整っています。

幸い、現在は入門者向けの教材や講座、コミュニティも充実しており、未経験者が学びやすい環境が整っています。実務経験がなくても、コンペティションや自主プロジェクトで成果を出せば実力を証明することも可能です。つまり、未経験というハンデは学習と努力で十分に克服できます。

データサイエンティストに未経験からなるには？

未経験からデータサイエンティストになるためには、「何を学ぶか」「どんな資格を取得するか」「どう実績を作るか」など、計画的に取り組むことが大切です。

ここでは、未経験者が押さえておきたいポイントを 5 つのステップに分けて解説します。

データサイエンティストに必要なことを学ぶ

まずはデータサイエンティストに必要な知識・スキルを習得することから始めましょう。以下に、主な学習分野と概要をまとめます。

学習分野	学ぶ内容・ポイント	関連記事
プログラミング	データ分析には特に Python が主流。簡潔な文法で初心者にも学びやすく、豊富なライブラリで機械学習や分析が可能です。他に R 言語や SQL も状況に応じて必要になりますが、まずは Python に注力しましょう。	データサイエンティストに必要な Python とは？学習方法や R・SQL とどっちを学ぶべきかを解説！
統計学	データを理解する基礎となる知識。平均や分散などの基礎統計から、仮説検定・回帰分析などデータ分析の手法を学びます。数学（微分積分や線形代数）の基礎も統計学習に役立ちます。	統計学とデータサイエンスの違いは？データサイエンティストを目指すときの必要性、勉強方法を解説！
機械学習	大量のデータからパターンを学習し、予測モデルを構築する手法。回帰や分類、クラスタリングなど基本的なアルゴリズムから始め、ゆくゆくは深層学習（ディープラーニング）も視野に入れます。	データサイエンティストに必要な機械学習とは？意味・定義、深層学習との違い、勉強方法まで解説！
データベース（SQL）	業務で扱うデータの多くはデータベースに蓄積されています。SQL によるデータ抽出や基本的なデータベース操作を習得しておくと、分析用のデータ準備がスムーズになります。	データサイエンティストに必要な Python とは？学習方法や R・SQL とどっちを学ぶべきかを解説！

未経験者は上記のようにプログラミング（Python）・統計学・機械学習・SQLの基礎を一通り学ぶとよいでしょう。

それぞれ独学可能な分野ですが、同時に進めると大変なので、まずは Python と統計の基礎から始めるのがおすすめです。

Python に慣れてきたら機械学習の入門書やオンライン講座でモデル構築を体験し、データベースや SQL は必要に応じて触れてみると良いでしょう。

データサイエンティストに関連する資格を取得する

資格の取得は、未経験者が知識をアピールする有効な手段です。勉強のモチベーションにもなり、履歴書に書けば基礎知識を備えている証明にもなります。

データサイエンティスト関連の代表的な資格を以下の表にまとめました。

資格名（略称）	資格の概要・特徴	関連記事
DS 検定（データサイエンティスト検定）	日本データサイエンス協会が主催する検定試験。データサイエンス力やデータエンジニアリング力、ビジネス力を見習いレベルで有していることを証明できます。未経験からデータサイエンス職に踏み出す第一歩として最適な資格です。※難易度は中程度（合格率 50%前後）、基本的な統計・機械学習・データ加工など幅広く出題。	DS 検定（リテラシーレベル）とは？難易度や勉強時間、G 検定とどちらを受けるべきかを解説！
統計検定	一般財団法人統計質保証推進協会が実施する統計学の知識検定。統計学全般の理解度を測る試験で、4 級（高校初級レベル）〜1 級（大学院レベル）まで段階があります。データサイエンティストを目指すなら、統計検定 2 級またはデータサイエンス基礎（DS 基礎）といった中級レベルに挑戦すると良いでしょう。	統計検定とは？メリットや難易度、勉強時間…を解説！
G 検定（ジェネラリスト検定）	日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する AI 全般の基礎知識に関する検定。AI・ディープラーニングの原理や活用知識を広く学べます。合格率は 60〜70%程度で、AI 人材の入り口として人気です。営業職など非エンジニア職でも AI リテラシーを示す目的で取得する人もいます。	G 検定とは？ AI エンジニアに関するメリットや難易度、勉強時間、学習方法などを解説！
E 資格（エンジニア資格）	同じく JDLA が主催するディープラーニングのエンジニア向け資格。ディープラーニングの実装スキルを証明する資格で、受験には JDLA 認定の講座受講が必要です。難易度は高めですが、合格すれば実務での深層学習実装能力をアピールできます。	E 資格とは？取得メリットや難易度、勉強方法、G 検定との違いなどを解説！

資格は必須ではありませんが、未経験者にとっては知識の証明や学習目標として活用できます。例えば DS 検定はデータサイエンス職への登竜門的な位置づけであり、合格すれば基本的なスキルの習得をアピールできます。

また、統計検定で統計の基礎力を示したり、G 検定で AI 全般の知見を示すこともできます。E 資格は難易度が高いためまず G 検定から挑戦し、将来的に目指すのも良いでしょう。

もちろん、資格より実践力重視という企業もありますので、資格取得と並行して実践的なスキル習得にも取り組むことが大切です。資格の勉強を通じて得た知識は、後述するポートフォリオ作成やコンペ参加で実践することで、より身につきます。

ポートフォリオを作成する

ポートフォリオとは、自分のスキルや成果を示す作品集のことです。未経験から転職を目指すなら、独学や研修で作成したデータ分析の成果物をポートフォリオとしてまとめておくと有効です。

具体的には以下のようなものを作成し、まとめておきましょう。

分析レポート：興味のある公開データセットを分析し、レポートを作成する。地域のオープンデータから人口と経済指標の関係を分析した報告書や、SNS データを分析してトレンドを可視化した資料など。
機械学習モデルの成果物：機械学習モデルを構築。モデルの精度や特徴量の考察なども記載しておくとなお良い。
簡単なアプリケーション：余力があれば、作成したモデルを簡易的な Web アプリやダッシュボードにして公開する。

企業側も未経験者を採用する際は「どれだけ自主的に勉強し成果を出しているか」を重視する傾向があります。ポートフォリオが充実していれば、書類選考や面接で大きなアピールポイントとなるでしょう。

未経験の方は特に、質より量より「継続して取り組んだ事実」が評価されます。小さくても構いませんので、興味を持ったテーマで分析やモデル作成に挑戦し、それを積み重ねてポートフォリオにまとめてみてください。

インターンシップを活用する

インターンシップは実務経験を積む絶好のチャンスです。未経験でも応募可能なインターンシップを活用し、実践的なプロジェクトに参加してみましょう。

たとえば学生の場合、大学在学中であれば、データ分析や AI 開発を行っている企業の長期インターンに参加するのがおすすめです。

実務でデータ処理やモデル開発を体験することで、学校の勉強では得られない経験が積めます。インターンで作成した成果はそのままポートフォリオや経験談として就職活動で活かせます。

未経験可のインターン情報は、各企業の採用ページや求人サイト、SNS などで発信されています。「データサイエンス　インターン　未経験」などで検索してみると良いでしょう。もし学生でなくても応募できるものがあれば、ぜひチャレンジしてみてください。

転職エージェントを利用する

未経験からデータサイエンティスト職への転職を目指す場合、転職エージェントや求人サイトを積極的に活用しましょう。データサイエンティストや AI 人材の転職支援に強いエージェントも存在します。利用するメリットは次の通りです。

未経験者歓迎の求人を紹介してもらえる：エージェントは企業から未経験可のポテンシャル採用求人を預かっていることがあります。自分で探すと見逃しがちな募集も、プロの手でマッチングしてもらえます。
応募書類・面接のサポート：エージェント経由で応募すると、職務経歴書の書き方や面接でのアピールポイントについてアドバイスが受けられます。未経験者がつまずきやすい自己 PR の伝え方なども相談できるでしょう。
年収や条件の交渉：転職エージェントは企業との間に立って条件面の調整も行ってくれます。未経験だからといって極端に低い待遇にならないよう、適切なポジションで内定が得られるようサポートしてもらえます。

データサイエンス分野に強いエージェントとしては、IT 業界専門の大手エージェントや、AI 人材に特化した人材紹介会社があります。無料登録すれば求人提案を受けられるので、在職中でも情報収集のために登録しておく価値は高いです。

加えて、転職サイトで「未経験可」「データサイエンティスト見習い」などのキーワードで検索するのも有効です。世の中には「ポテンシャル枠」という形で経験不問のデータ分析ポジションを用意している企業もあります。エージェントと求人サイトの両面からアプローチし、チャンスを広げましょう。

なお、エージェントを利用する際は自分でも学習を進めておくことが前提です。基礎知識がない状態で紹介されても内定は難しいため、自己研鑽やポートフォリオ作成を進めながら、エージェントに相談して転職活動を進めていくと良いでしょう。

データサイエンティストに未経験からなるための初心者向け学習方法

未経験からデータサイエンティストを目指す場合、効果的な学習方法を知っておくことも大切です。

独学を続けるにはモチベーション管理も重要ですので、楽しく継続できる手段を組み合わせましょう。以下に初心者向けの学習方法をいくつか紹介します。

書籍を読む 定番の入門書で基礎固めをします。まずは図解ややさしい言葉で書かれた入門書でデータ分析や機械学習の全体像を掴みましょう。書籍なら通勤時間などスキマ時間で学べる利点もあります。
動画で学ぶ YouTube など無料動画講座を活用します。近年はデータサイエンスの初歩を解説した動画コンテンツが豊富です。実際のコード操作を画面で見せてくれるので理解しやすく、Progate などプログラミング学習サイトの動画教材や、個人が発信する解説動画も人気です。視覚的に学びたい方に向いています。
オンライン講座を受講する Udemy など社内外の講座で体系的に勉強します。独学に不安がある場合は、動画＋テキストで体系的に学べるオンライン講座がおすすめです。オンラインのプログラミングスクールで AI やデータサイエンスコースを受講する選択肢もあります。費用は高めですが短期間で習得可能です。
データ分析コンペに参加する KaggleやSIGNATEなどのコンペティションにチャレンジする方法もあります。Kaggle は世界最大級のデータ分析コンペサイト、SIGNATE は日本発のコンペプラットフォームです。最初は入賞できなくても、課題に取り組む過程でデータ前処理やモデルチューニングのスキルが大きく向上します。チーム戦に参加すると他の人のアプローチも学べて刺激になります。詳しくは各プラットフォームの解説記事を参考にしてください Kaggle とは？メリットや使い方、勉強法などを解説！ SIGNATE とは？始め方や勉強方法、Kaggle との違いがわかる比較情報を解説！
コミュニティやブログ、実践の場を活用 勉強仲間を作ってアウトプット習慣を持つ方法もあります。例えば、データサイエンスコミュニティに参加して情報交換するとモチベーション維持に役立ちます。自分のブログに学んだことをまとめてアウトプットするのも良い方法です。学習内容を人に説明すると理解が深まりますし、記事がポートフォリオ代わりにもなります。さらに社内でデータ分析プロジェクトの手伝いができないか提案してみるのも一手です。

初心者向け学習法は以上のように多彩です。自分に合った方法を見つけて継続することが何より大切です。

「本で概要を学び → オンライン講座で実装練習 → コンペで実践 → 成果をブログに書く」といった流れで進めると、インプットとアウトプットのバランスが取れて効率的です。

楽しみながらスキルを積み上げ、着実にレベルアップしていきましょう。

データサイエンティストを未経験から目指すときの自己 PR

未経験からデータサイエンティスト職に応募する場合、自己 PRで自分の強みや熱意をしっかり伝えることが重要です。ここでは自己 PR の例を 3 つ紹介します。

それぞれ異なる角度からアピールしていますので、自身の経歴に近いものを参考にアレンジしてみてください。

「独学力」と「成果物」でアピールする自己 PR

「私はデータサイエンティストを志し、未経験から独学でデータサイエンススキルの習得に励んできました。オンライン講座で Python と機械学習を半年間学習し、卒業課題として都道府県別の観光データ分析プロジェクトを完遂しました。

成果として分析レポートを作成し、オンライン上で公開しています。未経験ではありますが、自ら課題を設定し最後までやり遂げる力には自信があります。

御社のポテンシャル採用においても、行動力と独学力を活かし、即戦力に近い形で貢献できると考えています。
異業種の経験と組み合わせてアピールする自己 PR

前職では営業職として 3 年間勤務し、課題発見と提案力を培ってきました。業務の中でデータ分析の重要性に気づき、独学で Excel や統計分析を学んで売上データの分析を実践した経験があります。その際にデータから仮説を立て業務改善提案を行い、実際にチームの KPI 向上につなげました。

現在はさらに踏み込んで Python と機械学習を学習中です。ビジネス現場で培った課題解決力と、習得中のデータサイエンススキルを組み合わせ、御社のデータ活用に貢献したいと考えています。
強い熱意と将来ビジョンをアピールする自己 PR

未経験ですが、データサイエンス業界に対する強い熱意を持っています。独学期間中は毎日欠かさず勉強を続け、統計検定 2 級と G 検定にも合格いたしました。加えて Kaggle の初心者コンペにも挑戦し、完走して提出まで経験しています。

これらはすべて御社でデータサイエンティストとして活躍するための土台作りとして取り組んだことです。将来的には御社のデータ戦略をリードできる人材に成長したく、第一歩としてぜひチャンスをいただければと思います。

未経験の場合、経験そのものは語れませんが、「代わりに何を努力したか」や「他の経験からどう活かせる強みがあるか」をアピールしましょう。

上記の例のように、独学で成果物を作った話、前職のスキルの応用、圧倒的な熱意と行動などを組み合わせると説得力が増します。

具体的な数字（○ 年間、○ 件のプロジェクトなど）や成果（提案採用率 ○%向上など）を入れるとリアリティが出ます。応募先企業の求める人物像にマッチするポイントを意識しつつ、自分の言葉で伝えてみてください。

データサイエンティストを未経験から目指すときの志望動機

データサイエンティストを未経験から目指すときは、自己 PR だけでなく志望動機を固めておくことも重要です。

引き続き、志望動機の例を 3 つ紹介するので、アレンジしてご活用ください。

データで課題解決したい熱意を伝える志望動機

私はデータの力で世の中の課題を解決したいと考え、データサイエンティストを志望しました。

学生時代にマーケティングのゼミでアンケートデータ分析を行った際、データから新たな発見を得て提案につなげるプロセスに感動した経験があります。以降、独学で統計や機械学習を学び、実社会の問題にもデータ分析でアプローチしてみたいと強く思うようになりました。

御社は膨大なビジネスデータを活用して課題解決に取り組んでおられますが、私もその一員となり、データから価値を創出する仕事に挑戦したいです。未経験ではありますが、常に学び続ける姿勢で貢献する所存です。
自社サービスへの共感とデータ活用ビジョンを語る志望動機

御社の提供する〇〇サービスを利用した際、その便利さと裏側のデータ活用に非常に興味を持ちました。特に ○○ 機能ではユーザー行動データを分析して最適な提案を行っているとお聞きし、データサイエンティストとして参画したいと感じました。

私は前職で培ったユーザー視点と、独学で身につけたデータ分析スキルを融合させ、サービス価値を高めるデータ分析を行いたいです。御社の〇〇サービスには未開拓のデータ活用領域も多いと存じますので、自分の手で新たな分析プロジェクトを立ち上げ、サービスのさらなる発展に寄与したいという強い志望動機を持っています。
将来像を語る志望動機

私は将来的にビジネスとデータをつなげる架け橋となるデータサイエンティストになりたいと考えています。

単にモデルを作るだけでなく、経営課題をデータで解決に導くような仕事がしたいです。御社はデータドリブン経営を推進されており、未経験者にもビジネス理解から分析まで幅広く成長できる環境があると感じています。

私自身、未経験ながらビジネス視点を養うために経営学のオンライン講座を受講するなど努力しております。御社で実務を通じて成長し、いずれはプロジェクトリーダーとしてデータ戦略を牽引できる存在になりたいという将来像を描いており、その第一歩をぜひ御社で踏み出したいです。

未経験者の場合、志望動機で熱意とポテンシャルを示すことが大切です。データサイエンティストを目指す理由に自分の体験や目指す姿を絡めると共感を得やすくなります。

なぜこの会社なのかも忘れずに示さなければなりません。企業のサービスや方針に触れて共感を示しつつ、自分がそこで何を成し遂げたいかを語りましょう。将来の貢献イメージを具体的に語れると、未経験でも採用後の成長を期待してもらいやすくなります。

データサイエンティストの未経験でも応募できる求人（正社員）の例

現在、市場には未経験歓迎のデータサイエンティスト職の求人も少しずつ見られるようになっています。ここでは、未経験でも応募可能な正社員求人の例を 3 つ紹介します。

求人例 1: データアナリスト（未経験可・ポテンシャル採用） – AI スタートアップ企業

仕事内容: 顧客企業のデータ分析プロジェクトの補助業務。シニアデータサイエンティストの指導のもと、データ前処理、レポート作成、簡易なモデル構築など。

応募条件: 未経験可。統計やプログラミングの基礎知識がある方（独学やオンライン講座修了でも可）。Python で基本的なデータ操作ができることが望ましい。

特徴: 研修期間 3 ヶ月あり。Kaggle 入賞経験者がメンターにつき OJT で育成。新しい技術習得に意欲的な 20 代を積極採用中。
求人例 2: ジュニアデータサイエンティスト – 大手メーカー（DX 推進部門）

仕事内容: 社内の製造 IoT データや販売データを分析し、業務効率化や売上拡大の提案を行う。データエンジニアが整備したデータ基盤を使って、先輩と協力しながら機械学習モデルの開発・評価を実践。

応募条件: 理系大卒または同等の知識を有する方（専攻不問）。未経験可だがデータ分析コンペ参加経験や統計検定など努力の跡がある人を歓迎。Excel でのデータ分析経験は必須。

特徴: 文系出身の社員も多数活躍中。データサイエンスの社内勉強会や研修制度が整っており、未経験から着実にスキルアップできる環境。
求人例 3: データサイエンス研修生（正社員） – コンサルティングファーム

仕事内容: まずは研修生（トレーニー）として入社し、半年間の集中研修プログラムでデータサイエンスの実務スキルを習得。その後、コンサルタントの下についてクライアント企業のデータ分析業務に従事する。

応募条件: 社会人経験 1 年以上（業界不問）。データ分析職種への強い興味と学習習慣があること。入社までに指定のオンラインコース（Python 基礎など）を修了できる方。

特徴: 正社員待遇で給与を得ながら研修を受けられる制度。研修修了後は本人の適性に応じて金融データ分析、マーケティング分析など様々なプロジェクトに配属予定。未経験からコンサルタントを目指せる貴重な機会。

データサイエンティストの未経験でも応募できるアルバイトの例

正社員ほど多くはありませんが、データ分析や AI 開発に関連するアルバイト・パートタイム求人も存在します。未経験から経験を積む手段としてアルバイトを活用するのも一つの方法です。例を 3 つ挙げてみます。

アルバイト例 1: データラベリングスタッフ – AI 開発ベンチャー

仕事内容: 機械学習モデルの精度向上のためにデータにラベル付け（タグ付与）を行う作業。画像データに対して正解ラベルを選択したり、テキストの分類ラベルを付与したりする業務。

応募条件: 未経験歓迎。PC の基本操作ができれば OK。AI 開発の現場を見てみたい、コツコツ作業が得意な方。

特徴: AI 開発プロジェクトの一端に関われるので、働きながらデータ構造や前処理の重要性を学べる。希望者はエンジニア社員の勉強会に参加可能などスキルアップ支援あり。
アルバイト例 2: データ分析アシスタント – マーケティング会社

仕事内容: マーケティング施策の効果測定を行う部署での補助業務。Excel や BI ツールを使ったデータ集計、グラフ作成、週次レポートのドラフト作成などを担当。

応募条件: 大学生・大学院生歓迎（文理不問）。未経験可だが統計の基礎知識があると尚良し。Excel で簡単な関数が使えること。

特徴: 実務でマーケティングデータ分析の流れを学べるポジション。週 3 日・1 日 5 時間から勤務 OK で学業と両立可能。社員のデータサイエンティストから直接フィードバックをもらえる環境。
アルバイト例 3: AI チャットボット運用サポート – IT サービス企業

仕事内容: 導入済み AI チャットボットの応対ログを分析し、回答精度を上げるためのデータ調整を行う仕事。具体的には、チャットボットへの質問と回答ログを確認し、誤った応答のパターンを Excel に整理、AI トレーニング用データの修正など。

応募条件: 未経験者可。チャットや SNS が好きで文章を見るのに抵抗がない方。簡単な英語読解力（チャットボット管理画面が英語表記のため）。

特徴: AI プロダクトの運用現場に関われるアルバイト。データサイエンティストまではいかなくとも、AI サービスの改善プロセスを学べる。正社員登用制度もあり、成果次第で将来的に分析職への道も。

データサイエンティストを新卒の未経験から目指すには？

新卒で未経験からデータサイエンティストを目指す場合、大学在学中からの準備が鍵となります。新卒採用ではポテンシャルが重視されますが、それでも関連する学習や経験があると有利です。

理系・情報系の学生の場合：専門で学んだ知識をベースに、さらに自主的な活動で差別化しましょう。例えば研究で機械学習を用いた、Kaggle に参加した、データ分析の学生コンペで入賞した、といった実績があると強力です。研究内容がデータ分析に近ければ、卒論や修論のテーマを深掘りしてアピール材料にすることもできます。
文系の学生の場合：文系でも統計学やプログラミングの基礎を独学で学ぶことは可能です。経済学や心理学など統計を使う分野の人は、その延長でデータサイエンスにも触れてみましょう。また、文系ならではの強みとしてコミュニケーション能力や論理的思考力をアピールしつつ、「データサイエンスの社会応用に興味があり、自分で ○○ のデータを分析した経験があります」と具体的な取り組みを示すと良いです。
インターン参加：新卒の場合、長期インターンへの参加が非常に効果的です。データ分析職のインターンに参加しておけば、そこでの経験がそのまま実務適性の証明になります。難しければ、データ分析を扱う環境での研修なども検討しましょう。
新卒採用の選考対策：企業によっては、データサイエンス職向けに筆記テストがあるかもしれません。基本的な確率・統計、小論文でデータ活用の意見を問うものなど、対策として統計検定や時事ネタの勉強もしておくと安心です。

新卒で目指す利点は、未経験が当たり前であることです。中途と比べて企業も潜在能力に期待して採用します。その代わり、「伸びしろ」と「意欲」を見せることが重要になります。学生のうちにどれだけ主体的にデータサイエンスに取り組んだか、成果物があるかが差となるでしょう。卒業研究や課外活動の成果をポートフォリオサイトにまとめておくのもおすすめです。

また、新卒の場合は配属後の研修が用意されている企業も多いです。基礎学習にとどまらず、入社後の研修でキャッチアップする意気込みを伝えることも大切です。「○○ の分野を専門的に学びたい」「□□ さん（社内著名データサイエンティスト）のもとで成長したい」といった具体的なビジョンを持って臨みましょう。

データサイエンティストを 20 代（第二新卒）の未経験から目指すには？

20 代（特に第二新卒）の未経験者は、企業から見てもポテンシャル採用の対象として比較的受け入れられやすい年代です。20 代半ばまでであれば、多少遠回りしても若手育成枠に滑り込める可能性があります。以下のポイントに留意しましょう。

前職の経験を活かす視点：既に社会人経験がある場合、その中で培ったスキルを棚卸ししましょう。例えば営業経験なら「コミュニケーション力」「課題発見力」、事務職なら「正確なデータ処理能力」「Excel スキル」など、データサイエンス職にも活きる強みがあるはずです。それらを自己 PR で強調し、「+独自にデータ分析の勉強をしている」ことを示せば、未経験でも採用側に安心感を与えられます。
学習と転職活動の両立：第二新卒の方は在職中に転職活動をするケースも多いでしょう。この場合、平日夜や週末を使った学習を計画的に進めることが重要です。転職活動に意識を取られて学習が疎かになると本末転倒ですので、例えば「平日 1 時間、土日は 5 時間学習」とスケジュールを決めて Python や統計の勉強を続けましょう。その継続力自体が自信となり面接でもアピール材料になります。
未経験可ポジションへの応募：20 代は「ポテンシャル枠」の求人にマッチしやすい年代です。見習いアナリスト等のポジションを狙っていきましょう。年齢的に 30 歳手前までであれば、ポテンシャル採用の枠に十分入ります。転職エージェントにも 20 代向けのサービス（第二新卒専門など）があるので活用するとよいです。
社内異動の検討：もし現在の会社にデータ分析部署やプロジェクトがあるなら、社内でのキャリアチェンジも視野に入れてみてください。中途採用でゼロから入るより、社内で実績を積んでから異動した方がスムーズなケースもあります。直属の上司や人事に相談し、チャンスがないか探ってみるのも戦略の一つです。

20 代は吸収も早く体力もあるため、企業も「育てがいがある」と判断しやすいです。その期待に応えるために、「若手ならではの柔軟性と向上心」を前面に出すと良いでしょう。

20 代は転職回数が多くならないよう注意も必要です。第二新卒とはいえ既に 1 社経験しているなら、次の転職では腰を据えて頑張る覚悟を持っていることを伝えましょう。

データサイエンティストとして長期的にキャリアを築きたいというビジョンを示せれば、未経験でも計画性のある人だと評価されます。

データサイエンティストを 30 代の未経験から目指すには？

30 代で未経験からデータサイエンティストを目指す場合、20 代よりハードルは上がりますが、不可能ではありません。ポイントは「即戦力に近い形で貢献できるものを持っているか」と「これまでのキャリアの延長上で説明できるか」です。

自分の専門性 + データサイエンス: 30 代までに築いた専門知識や業界経験は貴重な強みです。例えば製造業での経験があるなら「工場の IoT データを分析したい」、金融出身なら「金融データ分析の分野で活躍したい」といった形で、ドメイン知識とデータ分析を融合する志向を示すと魅力が増します。企業側も、業界知識を持ったデータサイエンティストは重宝するため、「業務知識はあるが分析スキルはこれから習得中」という 30 代を採用するケースがあります。
大学院や専門スクールで学ぶ: 30 代未経験からのキャリアチェンジでは、体系だった学習の証明が一層重要になります。独学だけでなく、可能であればデータサイエンスや AI 分野の大学院に社会人入学する、あるいは専門の職業訓練校・ブートキャンプに通うのも有力な手です。 1 ～ 2 年かけて学位や修了証を得れば、知識面での信頼度が高まりますし、就職支援が受けられるプログラムもあります。
マネジメント経験をアピール: もし 30 代でプロジェクトマネジメントやチームリーダーの経験がある場合、それも武器になります。データサイエンティストは単独で動くことは少なく、他部署との調整や若手育成なども求められる場面があります。「人をまとめた経験」「顧客折衝の経験」がある人材は、たとえ分析スキルは浅くても組織に貢献できる可能性があります。面接では「培ったマネジメント力でデータプロジェクトを円滑に進めたい」といったアピールも加えてみましょう。
年収や待遇の柔軟性: 率直に言えば、30 代未経験転職では一時的に年収ダウンとなるケースも覚悟しましょう。これまでのキャリアで積み上げた待遇を捨ててでもデータサイエンティストに挑戦したいという覚悟が必要です。ただし、実力がつけば再度高年収も目指せる分野ですので、長期的視点でキャリア形成を考えることが大切です。面接でも「最初は学ばせていただく立場なので待遇面より成長機会を重視しています」といった前向きな姿勢を示すと印象が良いでしょう。

30 代でのキャリアチェンジは、家族や生活との両立も考えなければならないかもしれません。しかし、データサイエンスは今後長く需要が続くスキルでもあります。将来性に賭けて今学び始める価値は十分あります。大事なのは、採用側に「30 代だからといって吸収が遅いわけではない」「むしろ社会人経験がある分ビジネス理解が深い」と思ってもらうことです。

そのためにも、実際に手を動かした成果物や資格など客観的な努力の証を用意しましょう。30 代からの未経験転職成功者の中には、「独学＋副業で小さな分析案件を受注して実績づくりをした」という人や、「会社を続けながら大学院夜間コースを修了した」という人もいます。そういったストーリーが語れるととても強いです。

データサイエンティストを 40 代の未経験から目指すには？

40 代からデータサイエンティストを目指すのはチャレンジングですが、全く前例がないわけではありません。ポイントは「豊富な社会人経験をどう活かせるか」と「学び直しへの本気度」です。

圧倒的なエキスパートになる: 40 代ともなると、ある特定の業界・分野で 10 年以上の経験を持つ方が多いでしょう。その深い業務知識は、データサイエンティストとして価値を発揮する場面が必ずあります。例えば医療業界出身なら医療データの知見、製造業なら工場プロセスの知見など、若手にはない強みです。エキスパートというポジションを目指すのが現実的かつ有効です。
社内転職・部署新設: 40 代で全く新しい会社に飛び込むより、現在の会社でデータサイエンス関連の役割を担う方が実現しやすいかもしれません。例えば、自社で蓄積しているデータを活用するプロジェクトを自ら提案してリーダーとなる、部署内にデータ分析チームを立ち上げる、といった形です。会社によっては DX 推進の一環で社内公募を行っている場合もあります。そのような機会がないかリサーチし、社内で新しいチャレンジをする道も検討しましょう。
学位取得や専門資格: 40 代で未経験となると、よほどのことがない限り書類選考で不利になりがちです。そこで一発逆転とはいきませんが、大学院での修士号取得や高度な資格取得（例: E 資格や統計検定 1 級など）によって、一定の信頼を得ることはできます。時間的・金銭的コストはかかりますが、本気で目指すのであれば自己投資を惜しまない覚悟も必要でしょう。学んでいる間に副業などで小さく実践経験を積めればさらに良いです。
コンサルタントや顧問的ポジション: フルスタックのデータサイエンティストではなく、データ活用コンサルタントやアドバイザー的なポジションを狙うのも一手です。 40 代までのマネジメント経験と新たに身につけたデータ知識を組み合わせて、企業のデータ活用戦略を支援する役割です。例えば「○○ 業界向けデータ活用コンサル」という肩書きで転身した例もあります。現場でゴリゴリ手を動かすより、経験を踏まえたアドバイスやプロジェクト統括を期待されるポジションです。

40 代となると、企業も即戦力以上のものを求めます。「未経験だが育ててください」ではなく、「未経験だけれど ◯◯ の知識があるからこそできる価値提供があります」と提案できるくらいのスタンスが求められます。幸い、長年の経験から来る人脈や業界ネットワークがあるはずなので、それらを使って関連プロジェクトに関与させてもらうことも可能かもしれません。

たとえば、知り合いの会社でデータ分析に困っているケースがあれば、週末に手伝ってみて成果を出すなど、小さな実績を積み上げてみましょう。それが 50 代目前でもデータサイエンス分野に食い込んでいく足掛かりになることもあります。

重要なのは、年齢を言い訳にしないマインドです。最新技術へのキャッチアップでは若手より時間がかかるかもしれませんが、不可能ではありません。むしろ経験がある分、「何を学べば仕事に役立つか」の取捨選択は上手にできるでしょう。自分のペースで着実にスキルを身につけ、チャンスが来たら飛び込む準備を整えておきましょう。

データサイエンティストを 50 代の未経験から目指すには？

50 代からデータサイエンティストに挑戦するのは非常にレアケースですが、全く道がないわけではありません。基本的な考え方は 40 代と似ていますが、さらにご自身のキャリアの集大成としてデータ活用に取り組むという位置づけになるでしょう。

現職でのデータ活用推進: もし 50 代で現役バリバリで働いているなら、今の職場でデータ活用の旗振り役になることを目指しましょう。役職についているなら権限もある程度お持ちでしょうから、予算を取ってツールを導入したり、外部のデータサイエンス専門家を招いたりして、自社のデータプロジェクトを立ち上げることも可能かもしれません。その過程で自らも学び、実質的に「データサイエンティスト的な仕事」をすることができます。
定年後・シニア枠での再就職: 企業によってはシニア人材を嘱託や契約社員で採用し、若手の指導やプロジェクト顧問をお願いするケースがあります。直接データを分析する役割ではなくても、長年の業務知識を活かして「データ分析プロジェクトの方向付けをする役」などが考えられます。 50 代の場合、「プレイヤーというよりはアドバイザー」としてのポジションを探す方が現実的かもしれません。
教育者の道: もしデータサイエンスを学んで一定の知識を身につけたら、教える側に回ることも検討できます。昨今は AI やデータ分析を学びたい社会人・学生が多く、経験豊富な社会人講師の需要もあります。 50 代であれば業務経験も豊富なはずなので、例えばビジネスパーソン向けデータ活用講座の講師やメンターになる道です。実務そのものとは少し違いますが、学びつつそれを他者に共有することでデータサイエンス業界に関わることができます。
小規模プロジェクトからスタート: 50 代で転職市場に飛び込むのはかなり厳しいため、まずは個人で小さな案件に挑戦してみるのも良いでしょう。たとえば知人の経営するお店の売上データを分析して示唆を出してみる、自治体が公開している統計データを分析してレポートを提出してみるなどです。ボランティアに近い形でも実績を作り、「データ分析コンサルタント」として独立する道もゼロではありません。クラウドソーシングでデータ分析案件を受託してみるのも、経歴に関係なく実力を示せる場です。

50 代となると、「目指すには？」というより「どうデータサイエンスに関わるか」という視点になるかもしれません。完全にゼロから企業の一員としてデータサイエンティスト職に就くのは現実的に枠が限られます。一方で、副業やフリーランス、地域貢献などを通じてデータ分析を行うことは十分可能です。

大切なのは、年齢を理由に諦めないことと、無理のない計画を立てることです。50 代から新たなスキルを習得するのは大変ですが、脳の活性化にもなり人生 100 年時代の良い挑戦と言えます。身体と相談しながら、楽しむ気持ちでデータサイエンスに触れてみてください。それがたとえ職業として本格的に成立しなくても、培ったデータ思考はどんな仕事や生活にもきっとプラスになるはずです。

データサイエンティストの副業を未経験から始めるには？

本業とは別に副業でデータサイエンティストの仕事に挑戦したいというニーズも増えています。未経験から副業で始める場合、いきなり高難度の案件を請け負うのは難しいですが、段階を踏めば可能性はあります。

まずはスキル習得と実績づくり：副業とはいえ、スキルがなければ始まりません。本業後の時間や週末を活用して、前述の学習方法でスキル習得に励みましょう。同時に、小さなプロジェクトでも良いので実績を作ります。例えば Kaggle の結果や、自作の分析レポート、個人ブログでの発信など、「私はデータ分析ができます」と示せる材料を用意します。
副業案件の探し方：クラウドソーシングサイトでは、データ分析や機械学習モデル構築の案件が募集されていることがあります。未経験 OK の案件は少ないですが、「Excel でのデータ集計」「簡易な統計分析」といったタスクからチャレンジしてみましょう。また、知人経由で紹介してもらうのも手です。中小企業や個人事業主でデータ分析に詳しくない方のサポートをする形なら、未経験者でも価値提供できることがあります。
副業の例：具体的な副業の例としては、以下のようなものがあります。
- オンライン講座の演習データ分析の添削アルバイト（データサイエンスを学ぶ受講生の課題をチェックする仕事）
- 小規模店舗の売上データ分析と改善提案（知り合いのお店の POS データを分析し、簡単な報告書を作るなど）
- Web サービスのデータ集計サポート（スタートアップ企業から CSV データ整理を手伝ってほしいといった依頼を受けるケース）
収入より経験重視で：最初は副業といっても報酬は二の次と割り切りましょう。未経験のうちは相場より安価で請け負って実績を作り、信頼を得ることを優先します。小さな成功体験を積み重ねることで、自信もつき次第に難易度の高い案件にも挑戦できるようになります。

副業からスタートするメリットは、本業の安定収入を維持しながら経験を積める点です。本業が別にある安心感があるので、多少失敗しても大きなリスクにはなりません。

また、副業の成果が認められてそのまま業務委託契約や転職のオファーにつながるケースもあります。特に、データ分析人材が不足している企業では、副業で実力を見せてから誘われるというパターンもあり得ます。

なお、副業を始める前に本業の就業規則で副業が許可されているか確認しましょう。問題なければ、自分のキャパシティを超えない範囲で徐々に始めてみてください。

副業の始め方や案件例については下記の記事もご覧ください。

データサイエンスを学べば未経験でも副業できる？案件の例や始める方法などを解説！

データサイエンティストを未経験から目指すときに気になる Q＆A

最後に、未経験でデータサイエンティストを目指す方に多い質問と回答をまとめました。

Q1: 文系でも目指せる？

A1: 文系出身でもデータサイエンティストを目指すことは十分可能です。実際に経済学部や文学部出身で活躍しているデータサイエンティストもいます。重要なのは数学アレルギーを克服し、論理的に考える力を養うことです。文系の方は文章読解力や課題設定力に優れる傾向がありますので、それを強みにできます。

統計学やプログラミングは未習でも基礎から学べば大丈夫です。文系だから不利と考えず、「新しい分野を吸収するつもり」で前向きに学習を始めましょう。むしろ、データのビジネス活用提案やストーリーテリングの面では文系出身者が得意なケースも多いです。

Q2: 中途でも目指せる？

A2: 社会人中途からでも目指せます。特に 20 代～ 30 代前半であれば、中途未経験可の求人も増えてきています。中途の場合は前職の経験との関連付けがポイントです。「営業経験＋データ分析スキルでデータドリブン営業を推進できます」といったように、自分のバックグラウンドを活かせるデータサイエンスの領域を狙うと良いでしょう。

また、未経験中途では実務に近い形でスキルを証明することが重要なので、独学の成果をポートフォリオにまとめたり、関連資格を取得したりしておくと説得力が増します。最近では中途向けのデータ人材育成プログラムを設けている企業もありますので、そうした枠を狙うのもおすすめです。

Q3: インターンは未経験でも応募可能？

A3: 多くの場合、未経験でも応募可能なインターンがあります。 特に新卒向け長期インターンは未経験前提で募集している企業がほとんどです。「データ分析に興味がある人」「独学でも勉強している人」であれば文系理系問わず歓迎というケースもあります。

ただし、競争率が高い人気インターンでは、統計やプログラミングの基礎知識を有する応募者が有利になる傾向があります。応募前に Python で簡単な分析をやってみる、データサイエンス関連のオンライン講座を受けてみるなど最低限の準備をしておくと良いでしょう。

データサイエンティストに未経験からなるのに挫折しそうな場合は？

未経験からの挑戦には不安や挫折がつきものです。「勉強が思うように進まない」「転職活動で落ちてしまった」など、くじけそうになる場面もあるでしょう。そんなときは一人で抱え込まず、周囲のサポートを活用することが大切です。

例えば、メンタリングサービスを利用してプロの支援を受けるのも効果的です。ビッグデータラボでは、データサイエンス初心者を対象にしたメンタリングサービスを提供しています。

現役データサイエンティストがマンツーマンで学習相談に乗ってくれるサービスです。学習計画の立て方から躓いたポイントのフォロー、ポートフォリオのフィードバックまで、伴走者としてデータサイエンティストになるまでのプロセスを支援しています。

無料相談を受け付けているので、データサイエンティストの目指し方がわからない方、勉強に挫折してしまった方などは、ぜひ一度ビッグデータラボまでお問い合わせください。

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まとめ

未経験からデータサイエンティストを目指す道のりを、網羅的に解説してきました。「未経験だから無理かも…」という不安は、正しい努力と熱意で必ず払拭できます。 実際に多くの方が異業種や文系出身からデータサイエンスの世界に飛び込んでいます。

まずは基礎スキルの習得からスタートし、資格取得やポートフォリオ作成で自信と実績を積みましょう。インターンや副業で実践経験を得るチャンスがあれば積極的に活用し、転職活動では自分の強みと熱意を存分にアピールしてください。年齢やバックグラウンドに応じた戦略を立てることで、20 代でも 30 代以降でも道は開けます

途中で挫けそうになったら、一人で悩まず支援を借りることも成功の秘訣です。メンタリングサービスやコミュニティを上手に使い、モチベーションを維持して学習を続けましょう。本記事の情報を参考にしながら、ぜひ一歩ずつチャレンジを続けてください。

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データアナリストとしての知識と経験の審査を受け、国際機関からプロとしての認可を受け、知識と技能を証明することことができます。

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