（取材）データラーニングスクール｜1年間の学習&サポート+コミュニティ活用でデータサイエンティストにキャリアチェンジ！卒業生インタビュー

技術営業職からデータサイエンティストへジョブチェンジ！そのきっかけとは？

—本日はよろしくお願いいたします。まずは、データラーニングスクールにご入会する前のキャリアについて教えていただけますか？

大学・大学院では物理を専攻していました。主に光を使って物質を測定する実験や、実験で使う装置の開発を研究として行いました。

大学院修了後は、関西の中小企業で生産技術開発の仕事に携わる仕事を1年半ほど。具体的には、製品の評価をする際の判断基準の策定や、その基準にのっとり製品の合否判定をする装置のハード設計からソフト開発までを手掛けました。一見、データサイエンス領域と近いと思われますが、全く関係のない領域で仕事をしていました。

その後は、半導体の大手商社に転職しました。技術営業職として、製品のトラブルシューティングやお客様の希望要件を満たす製品の提案業務などを3年ほど行った後に、データラーニングスクールに入会しました。現在はデータサイエンティストとして仕事をしています。

—お話から、前職もデータサイエンスの領域と近しいご職業のように感じましたが、データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは？

本格的に学ぼうと思ったきっかけは、2社目の半導体製品の仕事で、データサイエンスやAIに関する話を聞いたことでした。また、私が扱う製品の特性上、どうしても技術に強いベテランの方に壁を感じていたのも、学習のきっかけです。

そんな折に、ひょんなことから村上さん（データラーニングスクールCAO 村上 智之さん）と知り合いました。現役のデータサイエンティストでスクールも運営していると伺って、興味を持ちました。世間的にはデータサイエンティストが広まりだした頃合いで、温度感としてもまだまだという感じでしたが、「いち早く飛び込むことで、市場の優位性を取れるのではないか」と考えて、学ぶことを決意しました。

—データサイエンスを学ぶ手段として、スクールを選ばれたのはなぜでしょう？

ホームページ制作やマーケティングへの興味から、HTMLやCSSを独学で学んだことがあったのですが、モチベーションを保てず、結局メンターさんに依頼したんです。この経験から、データサイエンスは最初からスクールで学ぶことを選びました。

データラーニングスクールを選んだのは、村上さん自身が本当の現場のプレイヤーであることが大きな理由です。村上さんから直接お話を伺えるので、データサイエンティストの仕事のイメージもつきやすいのではないかと思いました。

そして、改めてデータラーニングスクールのカウンセリングを受けて、データサイエンティストにジョブチェンジしたい気持ちが強くなり、入会を決めました。

実践的なスキルを習得できる学習カリキュラム。グループで学び合える環境も魅力

—スクール入会後、授業はどのように進みましたか？

動画やテキストで学び、課題に取り組む流れで進みました。課題には、村上さんから直接アドバイスをいただけて、とてもありがたかったです。

グループでのメンタリングも受けられました。グループメンタリングでは、受講生一人ひとりが自らの課題を共有し、そこに村上さんが個別でアドバイスしていきます。受講生から質問もできて、お互いで学び合えるような環境になっていたと思います。

—受講期間中は、どのぐらいのペースで学ばれていましたか？

学習期間の半年ぐらいは、平均すると1日2時間ぐらいだったと思います。ただ、平日仕事が立て込んでいて1時間しかできなかったときは、土日にまとめて時間をとって取り組むこともありました。

—仕事と並行して学習となると、かなり大変そうに感じます。

そうですね。はっきり言って大変なときもありました。

ただ、そこまで「しんどい」と思うことはなかったですね。スクールでの学びが仕事につながる感覚を持てていたので、学習にも前向きに取り組めました。

あとは週に1回、村上さんと話せる機会があったのも大きかったです。そこでやる気を出すことができたので、最後までやりきれました。

—「これは勉強になった！」と思うのは、どんなところでしょう？

目的を達成するために分析をする、という考え方が養われたと思います。

データラーニングスクールでは、実際のデータを分析してレポートを作る課題があるのですが、「この手法を使いたいから、このやり方にする」という感じで、どうしても手法にとらわれてしまいがちでした。ただ、データ分析やAIは、例えば「工数を削減する」というような、あくまでもお客様の要望や目的を達成するための手段として行うものなんです。

その認識を、スクールでのケーススタディを通して持てるようになりました。このことは、現在のデータサイエンティストの仕事でも、しっかりと生きています。

—逆に、学習の難しさや業界の厳しさを感じられたこともありますか？

私はずっと製造業の業界で、かつハードに関連する分野での仕事が長かったので、ITやクラウド、データベースといった知識に疎く、キャッチアップに苦労しました。Pythonに慣れるまでにもてこずりましたね。

データサイエンティストとなった今でも、ITのキャッチアップは大変だと改めて感じています。最近はChatGPTなどの生成AIなどもありますし、カバーしなければいけない範囲が広いんです。なおかつ、どの分野も専門性も高いので、今も勉強をしながら取り組んでいるところです。

キャリアにプラスになるコミュニティ「データラーニングギルド」

—村上さんが運営するデータサイエンティストのコミュニティ「データラーニングギルド」にてポートフォリオを作成されたと伺いましたが、どういった内容のものを作成されたのでしょうか？

とあるベンチャー企業さんのアプリのデータを分析し、よく課金される製品の分析をしました。どういった施策をすれば、より売り上げが上がるのか。よりよいサービスにするためには、どの層をターゲットにするべきか、というような提案もさせてもらいました。ほかにも、別の視点から施策を考えるためのデータ整理の提案もして、その一連の流れを実際に実施しました。これらをレポートにまとめて、ポートフォリオとしました。

ちなみに、このデータは村上さんと関係のある会社さんのものです。コミュニティで「こういうデータがあるので、分析してみませんか？」と募集されていたので、そこに応募して参加させていただいた形です。

—なるほど！スクールだけではなく、コミュニティでも支援を受けられるんですね。

そうですね。コミュニティではさまざまな勉強会やイベントに参加させてもらっています。私が企画させていただいたこともありますし、仕事の仕方も学べるんですよ。

また、エージェントをされている方から求人をご紹介いただけたり、データサイエンティストの方や、会社でDXに取り組まれている方と話せたりもします。業界について詳しく知ることができる場になっているので、私のキャリアにもプラスになっていると感じます。

このコミュニティに参加できることも、データラーニングスクールの大きなメリットです。

営業職の経験×データサイエンススキルで転職成功

—データラーニングスクール卒業後はデータサイエンティストとしてご転職されたそうですが、転職活動にはどのぐらいの期間がかかりましたか？

転職活動の期間は、半年ぐらいだったと思います。

私は関西在住で結婚して家族もいますので、関西で働きたいという気持ちが強かったんですよ。ただ、未経験でデータサイエンスの仕事となると、求人が東京に集中している状況で。

仕事内容としてはリモートでできることも多く、面接までは進めるのですが、1年ほどは東京で働いてほしいという会社さんが多かったので、決まるまでに時間がかかってしまいました。

—転職活動では、どういったところで手応えを感じましたか？

前職の営業職の経験が大きく評価いただけました。データサイエンティストとして転職できたのも、その経験があったからこそです。

その後、別のエージェントさんにご紹介いただいて、現在は外資系企業に勤めています。

未経験からでも一から学べてスキルが身につく！データラーニングスクール

—データラーニングスクールは、どういった方におすすめのスクールだと思いますか？

あらゆる方におすすめできるスクールだと思います。一からしっかりと学べる内容になっていますし、実践できる場も用意されているので、経験のない方でも取り組みやすいスクールかなと。

あとは、データサイエンスで本当に転職したいという方です。約1年間の長いスパンで学習するので、明確に転職などの目標がある方には特におすすめです。

—先輩として、データサイエンスを学んでキャリアチェンジを成功させるには、どういった努力が必要だと思われますか？

常に新しい技術をキャッチアップしながら仕事していく、ということです。データサイエンスの仕事は、知識が中途半端な状態でも仕事をしていかないといけない場面があるんです。そのときに、知らないことでも調べながら進んでいくことが必要になってきます。

未経験から始める方は、「どこまでインプットすればよいかわからない」と悩まれることも多いかもしれません。ですが、まずは手を動かし、学習しながら進んでいくこと。そういったキャッチアップ力を持っていただけたらと思います。

—最後に、今からスキルを身につけたいと考えている読者の方に向けて、アドバイスをいただけますか？

とにかく、やりたいことがあれば、まずは取り組んでみることです。そして、それは早ければ早いほど良いんじゃないかなと。

また、スクールに入ったからといって、必ずしも転職できるわけではありませんし、スクールは一つの手段という認識を持つことも大切です。

個人的に理想だと思っているのは、もう転職をしてしまって、学びながら仕事をしていくという流れです。データサイエンティストは、学ばなければいけない範囲も広く、インプットに時間がかかってしまうので、仕事をしながら学んでいくのが、結局は一番の近道になるかもしれません。

「今日が一番若い日」という言葉もありますが、やりたいと思ったときに、一歩を踏み出せる勇気を持っていただきたいと思っています！

データラーニングスクール｜1年間の長期サポートで未経験でも安心のスクール

Data Learning School（データラーニングスクール）は、データ活用人材になるための必要な学習や転職サポートを一気通貫で受けられるスクールです。1年間の長期サポートで、未経験の方も安心して受講できます。

そんなデータラーニングスクールでは、以下3つのプランを展開しています。


なお、グループメンタリングや個別メンタリングプランを受けられるプランは、教育訓練給付金も活用可能。条件を満たせば、受講料の70％が支給されるので、費用負担を軽減できます。

スクールの詳細を詳しく知りたい方、データ活用人材へのキャリアチェンジを検討している方は、まずは無料の個別カウンセリングを受けてみてはいかがでしょうか？疑問を解決でき、データ活用人材への道がクリアに見えるようになるでしょう。