30代未経験からデータサイエンティストに転職する5つの方法

この記事では、30代・未経験からデータサイエンティストに転職する方法を解説します。

30代未経験からでもデータサイエンティストになれる?
30代未経験からデータサイエンティストになる方法は?

デジタルデータの急増やコンピューター処理性能の飛躍的向上から「第3次AIブーム」に位置付けられている昨今。AI開発に欠かせない、データサイエンスのスキルを持つ人材の需要が年々増しています。

なかでも、「就いてよかった仕事」として高い支持を得ているのが「データサイエンティスト」です。データサイエンティストは、dodaが2023年に実施した「仕事満足度ランキング」でも1位に選ばれました。

IT人材の不足が深刻化している背景もあってか、データサイエンティストへ高い報酬を設けるケースも増えてきました。こうした背景から、データサイエンティストを目指したいと考えている30代の人も多いのではないでしょうか。

ただ、実際に今からデータサイエンティストになれるのか、どう目指すべきかわからず不安な人もいるはず。

そこでこの記事では、30代未経験からデータサイエンティストになる方法をわかりやすく解説します。30代の今からデータサイエンティストになる利点や注意点も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

この記事の要約
  • 30代未経験でもデータサイエンティストになれる
  • ほかのIT職種や副業で経験を積んでからの転職がおすすめ
  • 挫折せずデータサイエンティストを目指すならスクールがおすすめ
目次

30代未経験からでもデータサイエンティストへの転身は可能

30代未経験からでもデータサイエンティストへの転身は可能

結論として、30代未経験からでもデータサイエンティストへの転身は可能です。データ活用を図る多くの企業がデータサイエンティストを求めている一方で、データサイエンスに適した人材の供給は十分とはいえません。

データサイエンス人材を確保するために、自社での育成を前提として未経験者を採用する企業は増えているのです。実際のところ、30代未経験でも応募可能なデータサイエンティストの求人は多数あります。下記はその一例です。

募集求人1募集求人2募集求人3
採用条件高卒以上
(理系/文系も一切不問)
学歴/職歴不問エンジニア経験/学歴不問
(文系出身者もOK)
雇用形態正社員正社員正社員
研修2ヶ月最長3ヶ月3ヶ月
初任給月給23万円~月給25万円~月給25万円~
勤務時間完全週休2日制/土日祝休み完全週休2日制/土日休み完全週休2日制/土日祝休み
(固定時間/フレックスタイム制)
勤務地東京都渋谷区
(リモートワーク可)
東京都/大阪府
(リモートワーク可)
東京都港区
(リモートワーク可)

※2024年4月時点で「Indeed」「doda」「求人ボックス」に掲載されていた求人情報をもとに記載しています。

いずれの求人も年齢や性別、職歴といった条件はないため、30代であれば誰でも応募可能です。このように、需要が高いデータサイエンティストは多くの求人があり、30代未経験でも転身できる可能性は十分あります。

なお、2007年10月の雇用対策法改正で、求人募集や採用時に年齢制限を設けることは原則禁止されました。そのため、未経験から異業種への転身を目指しやすい状況が整えられているといえます。

年齢を重ねるにつれ転身への難易度は増す

データサイエンティストへの転身を目指すなら、できる限り早めの決断をおすすめします。年齢を重ねるにつれて、データサイエンティストに転身するための難易度は増すためです。それには、主に次の理由が挙げられます。

  • 伸びしろに期待しづらくなる
  • 活躍できる年数が少なくなる
  • 給料が高くなる分、雇用コストが増大する

つまり、年齢を重ねるほど、企業にとっての魅力が少なくなるのです。

30代になると、20代に多いポテンシャル採用(伸びしろに期待しての採用)はあまり期待できません。40代になると、それまでの経験やスキルを活かせないと採用されることは難しくなります。

とはいえ30代なら、それほど年齢はネックにならないでしょう。40代になってからデータサイエンティストを目指し始めるよりも、30代のうちに目指し始めるほうが成功率は高いといえます。

副業で実務経験を積んだ後の転身が吉

データサイエンティストは30代未経験でもなれますが、いきなり転職活動を始めるのは無謀です。先に副業で実務経験を積み、実績を増やしてからのほうが採用の可能性はアップします。

また、経験者のほうが好条件でデータサイエンティストになれるでしょう。例として、データサイエンティスト求人2件の初任給を記載しました。未経験者と経験者では、年収にして200万円以上も変わってくるケースもあるのです。

初任給(未経験者)初任給(経験者)年収の差(12ヶ月換算)
募集求人123万円~42万円~228万円
募集求人225万円~50万円~300万円

企業にもよりますが、選考面・待遇面では基本的に、即戦力が期待できる経験者のほうが有利です。30代未経験からデータサイエンティストへの転身を図る場合は、経験者といえるだけの実績を副業で積むと良いでしょう。

なお、どんな副業が自分に合うかわからない人は「副業診断」をお試しください。

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自身が取り組みやすい副業で収入を獲得したい人は、ぜひ一度お試しください。

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ITエンジニアからキャリアチェンジするのも有効

IT業界には、データサイエンティスト以外にも多くのITエンジニア職種があります。そもそもIT業界の経験がない場合、まずはITエンジニアとして実務経験を積み、キャリアチェンジを図るのも有効です。

データサイエンティストにはデータ分析や数学、プログラミングなど、幅広い知識・スキルが求められます。IT業界の中でも難易度が高い職種のため、IT業界未経験だと学習や転職活動で挫折するリスクが高まります。

そのため、まずは未経験者からでも転身しやすいITエンジニア職種を目指すほうが堅実です。なお、どのIT職種が自分にあうのかわからない人は「ITキャリア診断」をお試しください。

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挫折しないか不安な人はスクールもおすすめ

スキルが不十分なままデータサイエンティストになれたとしても、仕事が上手くいかず挫折するリスクが高いです。30代未経験からのデータサイエンティスト転身を成功させるためには、確かなスキルの習得が欠かせません。

ただし、独学でプログラミングやデータ分析などのスキルを身につける場合も、挫折には注意が必要です。弊社が実施した調査では、プログラミング学習で「挫折や行き詰まりを経験した」と回答した人は87.5%にものぼります。

プログラミング学習における挫折率の調査
プログラミング学習者の87.5%が挫折を経験したことがある

調査概要:プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象:10代〜80代の男女298名
調査期間:2019年8月13日~8月20日
調査方法:インターネット調査
掲載元:PR TIMES

挫折や行き詰まりを感じた理由として、多くの人が「不明点を聞ける環境になかった」「エラーが解決できなかった」と回答しました。プログラミングやデータ分析に慣れていない初心者が、独学で不明点やエラーを解消するのは難しいのです。

そのため、独学に不安があればデータサイエンスを学べるスクールの利用をおすすめします。スクールなら現役エンジニアの講師に悩みを相談できるため、挫折せず短期間でデータサイエンスのスキルを習得できます。

なお、数あるスクールのなかでも挫折なくデータサイエンティストを目指すなら「侍エンジニア」がおすすめです。

侍エンジニアでは、現役エンジニアと学習コーチの2名体制で学習をサポートしてもらえます。

受講生の学習完了率98%」「累計受講者数4万5,000名以上」という実績からも、侍エンジニアなら未経験からでも挫折なくデータサイエンティストへの転職が実現できますよ。

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30代未経験からデータサイエンティストになる5つの方法

30代未経験からデータサイエンティストになる5つの方法

30代未経験からデータサイエンティストになる方法は、主に次の5つです。

それぞれのメリット・デメリットも交えて、順番に解説します。なお、データサイエンティストになる方法をより詳しく知りたい人は、次の記事をぜひ参考にしてください。

データサイエンティストになるには?未経験からのロードマップ

方法1:未経験者OKの求人に応募する

需要の高いデータサイエンティストは、未経験者OKの求人も少なくありません。正社員としてデータサイエンティストを目指す場合、未経験者OKの求人に応募し、転職活動を進めていくことも可能です。

この方法であれば、自分のペースで転職活動を進められるでしょう。その反面、スキル習得に向けた学習から自分で上手く進めていかなければなりません。独学だと、前述のように挫折しやすい点に注意しましょう。

おすすめの求人サイトは、IT・Web業界に特化した「Green」です。「データサイエンティスト」の専用カテゴリーに加えて、「職種未経験歓迎」「業界未経験歓迎」といった便利な絞り込み機能があります。

方法2:副業で実務経験を積み転職する

前述のとおり、副業でデータサイエンティストの実務経験を積んでから転職することは有力な選択肢です。副業であれば在宅ワーク可能な案件も選べるため、本業を続けながら少しずつ経験を積んでいけます。

本業の収入をキープできるため、比較的リスクが低いのがメリットです。ただし、本業の合間に独学しなければならず、データサイエンスのスキルを習得するまでに多くの期間を要するというデメリットもあります。

データサイエンティストは豊富なスキルが要求される分、次のようにさまざまな副業案件が選択肢となります。

  • データ分析
  • AI/機械学習モデルの構築(詳細は後述)
  • 「Python」などのプログラミング言語を用いたアプリ開発

副業案件を探す場合、Web上で受注~報酬受け取りを完結できるクラウドソーシングサイトを利用することが一般的です。おすすめは「ランサーズ」。データサイエンティストに合った副業案件が豊富にあり、サポートも充実しています。

方法3:ITエンジニア経由で転職する

ITエンジニア経由でデータサイエンティストに転職することも可能です。別のITエンジニア職種に転職して実務経験を積み、成長したうえでデータサイエンティストへのキャリアチェンジを図ります。

IT業界の現場で働くことになる分、副業よりも実務経験を効率的に積めるでしょう。ただし、副業のように細かく案件を選べません。勤める企業やチームによっては、データサイエンスに役立つ実務経験を積めない場合もあります。

データサイエンティストへの転職を見据える場合、次のようなITエンジニア職種への転職がおすすめです。

職種概要
AI/機械学習エンジニアAI(人工知能)に学習させて、モデル(課題を解決するプログラム)を構築する
データエンジニア企業がデータを活用するための基盤づくりを行う
データアナリスト企業におけるデータの収集・可視化・分析を行う

注意点として、これらのITエンジニア職種に転職する場合でも、事前にスキルは習得しておくべきです。独学で挫折しないか不安がある場合は、後述する方法も検討しましょう。

方法4:エージェントサービス経由で転職する

求人サイトを用いた自分だけでの転職活動に不安を抱える人もいるでしょう。正社員としてデータサイエンティストを目指すなら、転職活動をサポートしてもらえるエージェントサービス経由での転職もおすすめです。

書類添削や面接対策、求人紹介などのサポートが受けられるため、転職活動の成功率アップが期待できます。ただし、自分で確かなスキルを習得できなければ、好条件の転職を果たせない場合もあります。

エージェントサービスを利用する場合、次の3つがおすすめです。自分に合ったものを使ってみると良いでしょう。

サービス名特徴
マイナビITエージェント年収アップや希望企業への転職を後押ししてくれる
レバテックキャリア求職者のニーズをしっかりくみ取ってくれる
ウィルオブ・テック2名体制で手厚くサポートしてくれる

方法5:プログラミングスクール経由で転職する

これまでの方法だと、独学でスキルを習得することが前提でした。しかし前述したように、独学は挫折リスクの高さがネックです。挫折に不安がある場合は、プログラミングスクール経由での転職が確実です。

データサイエンスを学べるスクールの多くは、転職サポートも提供しています。そのため、スキル習得~内定獲得の一貫したサポートを受けられるでしょう。ただし、独学と比べて受講費用はかかります。

受講費用を抑えたい場合は、給付金や分割払いを利用できるスクールがおすすめです。なかでも、侍エンジニアの「データサイエンスコース」であれば、受講料の最大70%が給付される可能性があります。

金銭面での支援を受けつつ、データサイエンスやAIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1:転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

現役エンジニアと学習コーチの2名体制でデータサイエンティストに必要なスキルの習得をサポートしてもらえるため、途中で挫折する心配はありません。「受講生の学習完了率98%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境で学習を進められるといえます。

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、30代未経験からでも安心してデータサイエンティストへの転職を実現できますよ。

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なお、データサイエンスを学べるスクールをほかにも知りたい人は、次の記事も参考にしてください。

データサイエンスが学べるおすすめスクール11選【2024年版】

データサイエンティストの適性がある30代未経験者の特徴3つ

データサイエンティストの適性がある30代未経験者の特徴3つ

データサイエンティストには適性(向き・不向き)があります。適性がなくても成功の可能性はありますが、適性の有無を知っておくと、目指すかどうかの判断に役立つでしょう。

ここからは、データサイエンティストに向いている30代・未経験者の特徴を、3つにまとめて紹介します。

数学・統計学が好きな人

数学や統計学が好きな人は、データサイエンティストに向いています。データサイエンスにおいて数学や統計学は欠かせない概念であり、データサイエンティストの仕事でも日常的に扱うことが求められるためです。

数学や統計学があまり好きでない人だと、日々の仕事を退屈に感じてしまう場合もあります。数学や統計学が好きな人のほうが、データサイエンティストの仕事に楽しさ・やりがいを感じられるでしょう。

素直さ・謙虚さを持ち合わせている人

30代未経験からデータサイエンティストを目指すなら、素直さ・謙虚さを持ち合わせていることが理想です。素直さや謙虚さがある人のほうが、チームメイトと上手くやり取りしたり、上司のアドバイスを取り入れたりできます。

データサイエンスは比較的新しい分野であり、若い世代が多く活躍しています。30代からデータサイエンティストとして転職する場合、上司が年下の人になる場合があることは理解しておきましょう。

他業界の実務経験がある30代だと、自己流のやり方にこだわり過ぎるケースも少なくありません。しかし、素直さ・謙虚さを持ち合わせている人なら、転職後のさまざまな状況変化を受け入れて成長につなげられるでしょう。

直面した問題に怯まない人

直面した問題に怯まない人は、データサイエンティストに向いています。顧客の経営課題をデータで解決するにあたって、さまざまな問題を試行錯誤しながら解決していく必要があるためです。

データサイエンティストは「仮説を立てて、それをデータで検証する」といったプロセスの繰り返しで問題を解決します。必ずしも仮説が成果につながる保証はなく、骨の折れる作業が報われないケースも珍しくありません。

目の前の問題に怯んでしまう人だと、思うように解決策を見つけられないばかりか、仕事が苦行に感じられる場合もあります。そのため、時間と労力がかかる仕事に対して根気強く取り組み、問題と向き合える強さが必要です。

なお次の記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴や、適性診断ができるサイトを紹介しています。あわせて参考にしてください。

データサイエンティストに向いている人の特徴8つ!適性診断サイトあり

30代未経験からデータサイエンティストを目指す際の注意点

30代未経験からデータサイエンティストを目指す際の注意点

ここからは、30代未経験からデータサイエンティストを目指す際の注意点を、3つにまとめて紹介します。

すぐにやりたい仕事ができるとは限らない

データサイエンティストへの転身に成功したとしても、すぐにやりたい仕事ができるとは限りません。データサイエンティストの仕事内容は幅広く、いきなり実務経験が少ない人に一任することはハイリスクなためです。

最初は簡単な仕事を任せて様子を見ながら、少しずつ担当業務を広げていくことが現実的でしょう。特に、社内で人材を育成する方針の企業に入社した場合は、このように仕事を選べないことが多くなります。

反対に、最初から主戦力を期待されて入社した場合、いきなり多くの業務を任されることもあります。いずれにしても、やりたい仕事を実現するためには自分に合った企業を正しく選ぶことが大切です。

転職前に比べ年収は下がる場合がある

データサイエンティストは需要が高まっている分野ですが、30代未経験からの転職だと前職よりも年収が落ちる場合があります。経験のある別業界と同レベルの待遇をいきなり受けられるとは限らないため、理解しておきましょう。

好条件でデータサイエンティストへ転身するためには、企業から評価されるだけのスキルや実務経験が必要です。データサイエンティストとしてのスキルや実務経験が少なければ、初期の段階では給与が低くなるでしょう。

しかし、スキルや実務経験を積み重ねていくことで、将来的には収入を増やせます。年収アップするために、積極的に副業で実務経験を積んだり、新しいスキルを習得したりしましょう。

需要を高めるには相応の努力が必要

データサイエンティストとしての需要を高めるためには、相応の努力が必要です。

「未経験者OK=スキル不要」ではありません。未経験者OKの求人であっても、スキルがなければ企業は評価してくれないでしょう。企業から求められる人材になるためには、魅力的なスキルを身につけることが大切です。

また実務経験が少ないと、スキルがあっても企業に納得してもらえない場合があります。データサイエンスに関する資格を取得する、高品質なポートフォリオ(スキルを証明する成果物)を作成するなどの努力も必要です。

30代未経験からのデータサイエンティスト転身にまつわるFAQ

最後に、30代未経験からのデータサイエンティスト転身のテーマでよくある質問にまとめて回答します。

データサイエンティストの需要はこの先も高い?

AIの発達により、「データサイエンティストがなくなるのでは……」と不安を抱える人は少なくありません。しかし現実的に考えれば、データサイエンティストはこの先も高い需要が期待できます。

デジタルデータは増加し続けており、ビジネスにおけるデータ活用の重要性はますます高まっています。データ活用において重要な役割を担うデータサイエンティストは、これからより需要が高まる可能性もあるでしょう。

また、AIをデータ分析で最大限に活用するためには、結局のところ専門知識を持つ人材が欠かせません。AIの活用に長けたデータサイエンティストは、AIが普及しても求められる可能性が高いです。

なお次の記事では、「データサイエンティストはなくなる」という噂の真相について詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストはなくなるって本当?需要からわかる将来性

なぜ企業は未経験者を採用するの?

企業によっては、未経験者でもデータサイエンティストとして採用する場合があります。これは、データサイエンティストの人材供給が需要に追いついておらず、経験者を採用することが難しくなっているためです。

今やデータサイエンティストは、業界を問わず幅広いビジネスで需要があります。その一方で、幅広いスキルが求められるデータサイエンス人材は、まだまだ多くありません。

そのため、自社での育成を前提として未経験者を採用する企業も珍しくないのです。ただし前述のように、未経験者OKの求人だとしても、しっかりスキルを習得してから転職活動に臨みましょう。

まとめ

今回は、30代未経験からのデータサイエンティスト転身に関して、次の5点についてお伝えしました。

30代未経験でも、需要が高まっているデータサイエンティストであれば十分に採用される可能性があります。しかし、データサイエンティストへの転身を果たすためには、確かなスキルの習得が欠かせません。

独学に不安がある場合は、データサイエンスを学べるスクールの利用も考えましょう。データサイエンティストへの転身を目指すときには、今回の内容をぜひ参考にしてください。

本記事の解説内容に関する補足事項

本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。

また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。

参考:SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました

記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。

この記事の監修者

フルスタックエンジニア

金田 茂樹


音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。

この記事を書いた人

【プロフィール】
9年ほどITエンジニアを経験したのち、豊富な技術文書の作成経験を活かし、専業Webライターへ転身。クラウドワークスでは半年ほどでプロ認定、3年半ほどでトッププロ認定を受ける。システムエンジニア・プログラマー・テストエンジニアなどを経験しており、上流から下流まで幅広い開発工程のノウハウを習得しているのが強み。侍エンジニアブログでは、2020年から幅広い分野の執筆を担当。「挫折させないライティング」をモットーに、プログラミング初心者の方でも負担なく読める記事の執筆を心がけています。
【専門分野】
IT/システム開発/組み込み開発/アプリ開発(主にWindows)
【保有資格】
基本情報技術者試験
応用情報技術者試験
ソフトウェア品質技術者資格認定(JCSQE)初級
JSTQB認定テスト技術者資格(Foundation Level)

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