メガネ転職コンサルの池田です。
今回は未経験から転職できるおすすめの職業【Part3】
というテーマでお話をしていきたいと思います。
今まで僕はこれからジョブチェンジをしたいと思う人に
参考になればという想いから将来性・専門性の有る仕事で
未経験から転職できるおススメの職種という記事を2本書きました。
有難いことに沢山の方にご覧を頂いており
もし興味がある方は宜しければご覧ください。
またこれからは将来性と専門性の有る仕事をしなければ
どんどん自動化・システム化・AI化が進み
年収ダウン・失職・リストラになる可能性がどんな人でも有ります。
できれば将来性と専門性の有る仕事に就く事を強くおススメをします。
そこで今回は
将来性・専門性の高い未経験から転職できる仕事を
一つに絞って解説をしていきます。
この職業はまだ知らない人もいるここ数年で生まれた仕事なのですが…
企業からのニーズが非常に多く正直ハードルは高いですが
未経験からでも採用したいという要望が高まっており
スクールなども増えてきたおススメの職業です。
この記事が参考になる人
・専門性をつけたいと考えている人
・将来性の有る仕事がしたい人
・勉強が好きな人
特にこの様な人には参考となり
この記事を読めばあなたの天職を見つけられるかもしれませんので
ぜひ集中してご覧いただければと思います。
この転職ブログは…
担当企業300社以上、業界特化型求人サイトの運営、
月間7万PVを越える転職情報サイトを運営し
独立をした僕が転職にまつわる…
・転職ノウハウ
・職業、業界研究
・面接対策
・社会情勢から考える転職
・転職に役立つ資格 など
転職に役立つ記事を配信しているブログです。
仕事選びは生き方選びです。
この記事があなたの豊かな人生に繋がれば嬉しいです。
ぜひ最後までご覧ください。
この仕事はまさに
今をときめくお仕事です！
おススメの職種：データサイエンティスト【仕事内容と将来性】
未経験から転職できるおススメの職種は…
データサイエンティストです。
データサイエンティストがどんな仕事をするのか？
初めて聞いた人も居ると思うので
言葉尻から難しそうな印象を持つと思いますが分かりやすく丁寧に話します。
データサイエンティストとは…
企業が持っている大量のビックデータを収集・整理し分析することによって
企業が実行可能な事業戦略を立てマーケティングにつなげる仕事です。
もう少し具体的に言うと…
データサイエンティストは数学・統計学・プログラミングなどの
知識を活かしてデータを整理し分析をします。
例えば企業が新しいキャンペーンや新規事業を立ち上げようとした場合は
消費者やカスタマーが何を欲しいと思い
どんなサービスを求めているかを考える必要があります。
この時データサイエンティストが
プログラミングの知識等を活用して過去の消費者の行動に関するデータを取り出し
分析することで現状の把握と共に新しい事業の方向性を導き出します。
このようにデータサイエンティストの仕事は
ビックデータを基に現状把握し改善点を見つけ事業策定に貢献する
競争力を高めるために非常に重要な仕事です。
データサイエンティストが活躍できる業界を紹介します。
それは助かるな…
データサイエンティストが活躍できる業界
・経営コンサルタント会社
・IT系企業、SI企業、WEB系企業
・ゲーム会社、ソーシャルゲーム会社
・大手総合メーカー
・自動車メーカー
・銀行、証券会社、保険会社などの金融系企業
・ヘルスケア業界
・広告業界
・アパレル業界
・電力業界 など この様な業界が有ります。
当初のデータサイエンティストの勤務先は
ビックデータを扱うIT・WEB・金融・製薬業界が多かったですが
現在はIT化が進みさまざまな業界の企業が「ビッグデータ」を重視するようになっています。
つまりビックデータが存在する環境であれば
どの業界・企業においてもデータサイエンティストが活躍できる場はあると言えます。
ただ実情はデータサイエンティストの募集をしている企業は
一定の規模のある大手企業、上場企業が割合として多いです。
対して中小企業やベンチャー企業の場合は
まだまだデータサイエンティストを雇うほどの余裕のある企業というのは少ないです。
データサイエンティストの将来性
またデータサイエンティストの将来性については
有る派と無い派実は両方の意見が有ります。
まず将来性が無い派の意見としては…
将来性が無い派の意見
②ただの流行語に過ぎずデータアナリスト等との職種の定義が曖昧
③人材育成が加速している為今後は炙れる職種となる
将来性が有る派の意見としては…
将来性が有る派の意見
②2017年時点で将来性のある職業の1位に
③ビッグデータ市場は伸び続ける
僕は将来性が有る派として考えており
AIで分析まではできても事業戦略・マーケティング策定は
やはり人間の方が圧倒的に得意だと考えています。
またデータアナリストという近い職業もありますが
明確な線引きが無い為データアナリストの様な仕事も
データサイエンティスト要素が多くなり
一緒くたになっていくと予測をしています。
この様な考え方から
データサイエンティストの将来性は有ると僕は考えています。
データサイエンティストの平均年収
注目のデータサイエンティストの気になる平均年収は…
約730万円となります。
こちらのグラフをご覧ください。
こちらはクリエティブビレッジさんから引用させて頂きました。
このグラフの算出方法はクリーク・アンド・リバーさんが保有する求人情報より
集計対象求人における給与水準の中央値の平均を示ししたグラフとなります。
なお国税庁の「平成30年分民間給与実態統計調査」によると
日本人の平均年収は約441万円となるので高年収の部類に入ると言えます。
データサイエンティストがなぜ高年収なのか？
理由は…大きく3つ有ります。
データサイエンティストがなぜ高年収なのか？
②求められるスキル要件や能力が高く、該当する人材は希少性が高い
③ビッグデータを保有する企業は大手企業や給与水準が高い企業が多い
まだ少ないだろうなぁ。
なお海外でデータサイエンティストとして働く場合は
年収が更に高くなる可能性が高く
アメリカのデータサイエンティストの平均年収は
約1,200万円といわれています。
理由はデータの分析や活用がビジネスにとっての要だと考えられており
日本でもビックデータは重要なものとして捉えられていますが
アメリカでは日本よりもその傾向が強いからです。
MEMO
優秀なデータサイエンティストを確保ししておきたいと考えている為
年収が高くなる理由の一つです。
実際に2018年にリクルートが買収をした事で日本でも話題になりましたが
アメリカの有名口コミ求人サイトのグラスドアが発表した
「The Best Jobs in America 2019」といういわゆる職業ランキングで
データサイエンティストが一位に。
「The Best Jobs in America 2020」では
現在3位となっています。
英語の表が出てきて拒否反応を起こした人もいるかもしれませんが
簡単に言えばデータサイエンティストは日本はもちろんの事
アメリカでも年収・満足度の高い仕事だという事です。
データサイエンティストのなり方
データサイエンティストになるにはどうすれば良いのか？
それは…まだ模範となるルートが確立されていません。
それじゃ答えになってないだろ！
と思われたかもしれませんがこれが現実です。
なぜならデータサイエンティストはまだ誕生して間もない職業だからです。
しかし企業が求める必須スキルはあるので
この点を順番に解説をしていきます。
求めるスキル①
分析・統計学の専門スキルや知識
データ分析や統計関連の業務に従事した経験
もしくは大学などで分析学や統計学、統計解析を学んだ経験が求められます。
少なくとも、これらに関する基本的知識が必要となり
他にもビッグデータ、最新の分析アルゴリズム
機械学習などに関するスキル・知識も必須です。
求めるスキル②
データ分析ツールのスキル
データベース技術やSQLによるデータ抽出・加工スキルも求められることが多く
さまざまな分析ツールの知識や使用経験も役立ちます。
求めるスキル③
プログラミングスキル
ログ収集のバッチ作成などでプログラムを作成する機会も多くあり
Python、R言語といったビッグデータやデータ解析に関わりの深い
プログラミング言語スキルが求められます。
求めるスキル④
コミュニケーション能力、プレゼン力
技術的なスキルや知識だけでなくコミュニケーションスキル能力やプレゼン力も重要です。
分析シナリオの立案と提案、進捗状況の報告、分析結果のとりまとめとレポートなどを含む
経営陣や他部門のスタッフ、クライアントとの提案・対話・折衝も重要な業務です。
MEMO
この４つが求められるスキルになると言えます。
しかし、中小企業であれば人手不足も有り
求められるスキルのハードルは下がるので
この４つ全てを備えていなくても転職できる可能性は有ります。
また必須の資格や学歴は有りませんが
業務内容から数学力が求められるので
理数系高学歴の人の方が有利となります。
インディードで実際に検索してみたところ
なお具体的イメージできる様に
データサイエンティストの必須要項をインディード検索をしたところ…
①大手有名IT会社の必須要項
・研究またはビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決した経験（1年以上）
・SQL、R、Pythonなどのツール（いずれかで可）を利用したデータ分析の経験
・統計解析や機械学習に関する基礎的な知識
②有名オフィスシェア会社の必須要項
・大学院等で機械学習・DeepLearningを勉強された方。
・大学院等でデータ分析業務(データサイエンティスト)を勉強された方
③中小IT企業の必須要項
・顧客企業への提案資料作成・提案
・各種マーケティング業務
・データ抽出・加工業務（SQL, Hadoop, Redshift他)
・プログラミング使用経験のある方
この様な求人が多数有りました。
中々ハードルが高いのが分かります。
データサイエンティストを未経験から育てるスクールも増えてきているので
そちらもチェックしてみてください。
他にも時間が掛かるルート
・ITコンサルタント → データサイエンティスト
・分析寄りのマーケター → データサイエンティスト
このルートからの転職も可能です。
またどの求人を見てもPython、R言語の経験を求めているので
簡単に言えば…
分析寄りの喋れるエンジニア系が一番近い印象です。
この様にデータサイエンティストになる方法は
確率はされていないものの求められるハードルは高いですが
需要が多く未経験募集している所は多く有る今なら
様々なルートからの転職が可能な職業と言えます。
僕が一番伝えたいコト…
はい、いかがでしょうか？
まずは復習をしていきましょう。
記事の３つのポイント
ポイント②：データサイエンティストの平均年収は日本では700万、アメリカでは1200万となるとの事
ポイント③：データサイエンティストは求められるスキルは高いモノの確率がされていない為様々なルートが有るという事
やはりこれからの未来を考えると
IT、WEB、テクノロジー、AIなどの産業は伸びしろが多く
その周辺の職業はこれからも需要は増え続け
まさに将来性と専門性を兼ね備えている職業だと言えます。
ここから少し話が変わりますが
ただ将来性と専門性が高い仕事という事だけで
仕事選びをするのは僕は反対です。
確かに将来性と専門性の高い仕事に就けば
高年収、いつでも転職可、独立起業可など
これからの時代を生きやすくなるとは思います。
しかし、仕事選びで大切な…
「あなたの適性」と「仕事への興味」
この２つをしっかりと考えなければ必ず不幸になります。
僕は仕事柄…
・今はどんな仕事がおススメですか？
・どんな業界が熱いですか？
・私にはどんな仕事が合っていると思いますか？
この様な質問を多く頂きます。
この質問自体は悪い質問だとは思いませんが…
ただ答えはあなたの胸の中に有るというのが
本質だとは思います。
いくら僕が今はこの職業が狙い目ですと声高々に話したとしても
興味や適性が合っていない人からすれば
僕のおススメの仕事の話なんて価値が低いと思います。
また厳しい話となりますが
いくら興味があっても適性が低ければ
その職業への転職や仕事の成功は難しいです。
つまり何が言いたいかというと…
「あなたの適性」と「仕事への興味」から
仕事選びをして欲しいという事です。
おススメの仕事がどうとかそういう事ではなく
あなたにはあなたが輝ける場所が必ず有ります。
見つけ方は人によっては違いますが
興味から天職に就ける人もいれば
興味は低いけど適性が高く天職にになっている人もいます。
色んなパターンが有りますが…
天職に辿り着くために出来る事は
アンテナを張って行動し続けるしかありません。
でもアンテナを張って行動し続けれる人は少ないです。
それどころか転職活動に一歩踏み出せずにいる人ばかりなのが現実です。
生き方を変えるという事だと考えています。
世界は広いです。
会社・職業は何万と存在しています。
ぜひあなたの生き方選びという名の転職活動を
勇気を持って諦めず前向きに継続し
ハッピーな未来を作って頂ければ嬉しいです。
一緒に頑張っていきましょう。
下記記事も参考になると思うので
宜しければご覧ください。
お疲れ様でした！
この記事があなたの良い転職に繋がりますように…。
