偏差値50の私立文系出身の私が未経験からデータサイエンティストになった方法

1. はじめに

皆さん、はじめまして。
私は現在、派遣でデータサイエンティストとして働いています。

本記事では、偏差値50の私立文系出身の私が、未経験からデータサイエンティストに転職した方法と、その後のキャリアについてご紹介します。

転職から3年が経過し、仕事にもようやく慣れてきました。自身のキャリアの棚卸しも兼ねて、この記事を書いています。

文系・未経験という境遇からデータサイエンティストを目指す方々にとって、少しでも参考になれば幸いです。

2. 私について

私の簡単な経歴は以下の通りです。

• 日⚪︎駒⚪︎の文系学部出身
  ※ 数学III・Cの履修経験なし
• 転職前は県職員として勤務

3. 転職を決意した理由

少し自分語りになりますので、読み飛ばしていただいても構いません。

結論から言えば、私は公務員という職業に向いていませんでした。

ある日、業務の効率化について上司に相談したところ、「そんなことをしたら人員が削減される」と却下されました。
当時は「上司が悪い」と感じていましたが、今振り返れば「効率化すれば忙しくなる構造」自体に問題があるのだと理解できます。

この出来事をきっかけに職場への信頼を失い、自分の仕事の意義がわからなくなっていきました。
当時、病院に行っていれば「適応障害」と診断されていたと思います。たぶん。

そんな状態で日々働いていたある日、職場で飛び降り自殺が起こりました。
その職員が私と同じような業務を担当していたことを知り、私はすぐに退職届を提出しました。

4. 転職のためにやったこと

未経験からデータサイエンティストを目指す場合、研修制度が充実しているSES企業や派遣会社に転職するのが現実的な選択肢だと考えました。

ただし、そうした企業の「未経験データサイエンティスト枠」は非常に競争率が高く、理系出身者も多く応募してきます。
その中で内定を勝ち取るには、彼らよりも「適性がある」ことを採用担当者に示す必要がありました。

そこで私は、以下の2つの目標を設定しました。

• 統計検定2級の取得

• データサイエンスコンペでの入賞

この2つを達成するために、3ヶ月で900時間以上を勉強に費やしました（公務員試験の数倍きつかった...）。

1. 統計検定2級の取得（約200時間）

統計検定2級は、統計・数学の基礎的な理解力を示すのに有効な資格です。
高校数学（数II・B）までの知識で十分対応できるため、文系出身でも対策をすれば十分合格可能です。

私の勉強法は以下の通りです：

• YouTubeでのインプット（特に「とけたそうチャンネル」がおすすめ）

• 問題集でのアウトプット

• わからない部分は「統計Web」で補足

今であれば、生成AIを活用するのも良いと思います

参考教材：

• 統計検定2級 公式問題集
• とけたそうチャンネル
  • とにかくわかりやすく、初学者にお勧めです
• 統計WEB

2. データサイエンスコンペへの参加（約700時間）

Kaggleは有名なプラットフォームですが、入賞のハードルは非常に高いです。
そのため、初心者にはNishikaやSignateといった国内コンペがおすすめです。

入賞できれば理想ですが、上位⚪︎％でも十分アピール材料になります。大切なのは「数値で語れる実績」を作ることです。

コンペ参加にはPythonや機械学習の知識が必要になるため、以下の教材で学びました：

• 東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析
  • Python x データサイエンスを理解するのに役立ち増田
• Kaggleで勝つデータ分析の技術
  • 少し古いですが、実務でも役立つ手法が載っている良書です

私自身は、Nishikaのコンペで入賞し、その実績を武器に転職活動を行いました。

5. 転職後に苦労したこと

上記の目標を達成し、何とか未経験・文系出身から、データサイエンティストとしてのキャリアをスタートできました。

しかし、転職後も苦労は絶えませんでした。

特に苦労したのは数学力不足です（今もしています）。
また、同僚たちは本当に優秀で、知識の深さや論理的思考力に圧倒されることもあります。その度に、自分の不甲斐無さを感じています。

それでもこの道を選んだ以上、地道に積み上げていくしかないと思っています。
私のような凡人に大切なのは明日凄い人間になろうとしないとことです。20年後に追いついていれば万々歳です！

6. 今後やりたいこと

今後の目標として、以下のことに挑戦したいと考えています。

個人事業主としての活動を開始

今年から、フリーランスとしての活動を始める予定です。お仕事のご依頼、お待ちしております。

大学院での学び直し

30代中盤までに、AI・データサイエンス・最適化について大学院で体系的に学びたいと考えています。
キャリアアップのためでもありますが、単純に学ぶことが楽しそうだからという理由も大きいです。
そのために、現在は数学と英語の勉強に力を入れています。

今までの経験

• データサイエンティスト・機械学習エンジニア(2022年4月~)
  • Python, R, SQL(BigQuery)を活用したデータ分析
    • sklearn, Pytorch, Polarsなど
  • ビジネス側と調整しながら仮説を立案、検証し施策を提案することが得意
    • データドリブンな組織文化を作ることに興味がある
  • PythonやGoによるAPI開発
  • Github, Dockerを用いたチーム開発経験
  • クラウドの使用経験(AWS,GCP,IaC)

資格等

• 統計検定準1級、応用情報技術者、防災士