目的と期間
目的は、データアナリスト、データサイエンティスト職種へ転職することです。
期間としては、私の場合、未経験かつ異業界でしたので約1年間の準備を行ってきました。
必要なスキルとそれを裏付ける方法
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プログラミング開発経験／データ分析経験
・ポートフォリオの作成 ・・・ 各種スクール
・kaggle https://www.kaggle.com/ -
機械学習・プログラミング
・Python3エンジニア認定基礎試験
・Python3エンジニア認定データ分析試験
https://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html -
ロジカルシンキング
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コミュニケーション能力
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業界知識
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数学（微分積分／線形代数／確率統計）
・統計検定2級 https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade2/ -
コンピュータサイエンス
・基本情報技術者試験 https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/cbt_sg_fe.html
・G検定 https://www.jdla.org/certificate/general/ -
創意工夫／インプット／アウトプット／自己研鑽
未経験からの学習ロードマップ
1．プログラミング言語に関する基礎理解（約2ヶ月：1・2月）
Progateにて有料プラン含めて3周（SQL、Python） https://prog-8.com/
2.Python、データサイエンスに関する基礎理解（約2ヶ月：3・4月）
書籍
- 「AIデータ分析プロジェクト」
- 「これからのデータサイエンス」
Udemy
- 「現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython3入門＋応用＋アメリカ
のシリコンバレー流コードスタイル」
3.機械学習に関する基礎理解（約2ヶ月：5・6月）
書籍
- 「ディープラーニングG検定」
学習サイト
- 筑波大学オープンウェア（機械学習・データベース概論）受講 ※無料
https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/
4.データ分析の経験を積む（約2ヶ月：7・8月）
書籍
- 「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」
- 「pandasライブラリ活用入門」
Udemy
- 「ゼロから始めるデータ分析 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門」
学習サイト
- 総務省統計局社会人データサイエンス 入門・実践 受講
https://gacco.org/stat-japan/
5.統計検定2級の資格取得（約2ヶ月：9・10月）
統計Web
https://bellcurve.jp/statistics/course/
書籍
- 「統計学が最強の学問である」
- 「統計検定２級過去問」
6.Python3エンジニア認定データ分析試験の資格取得（約1ヶ月：11月）
書籍
- 「Pythonによる新しいデータ分析の教科書」
学習サイト
- PRIME STUDY「Python3エンジニア認定データ分析模擬試験」※無料
https://study.prime-strategy.co.jp/
7.転職活動（約1ヶ月～：12月～）
- 書類作成
- 転職エージェント活用
- 面接対策
ポートフォリオ
実務におけるビジネス課題発見をはじめ、データ分析まで一貫して行いました。転職前の会社で個人的に分析してみるのも良い経験になるかもしれないですね。
終わりに
求人側に共通する求めるスキルをどう証明するかが重要だと思いますので、計画的に職務経歴書に盛り込めると、実際の面接の際に辻妻の合う話が出来ると思います。また、未経験で求められているところはポテンシャルの部分も大きいと個人的に思いますので、今の業務の中で得られている経験や知識が次の仕事でどのように活かすことが出来るかキャリアの棚卸をしておくことも大切だと思います。