【データサイエンティスト転職のすすめ】未経験からデータサイエンティストになるまで

データサイエンティストになるために
ワタシナガタ

データサイエンス・機械学習・深層学習の研究者(修士)ですが、Pythonで開発したAIから得られる不労所得で生きてます。本サイトは【未経験でもAIを開発】を手助けします。

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どうも、データサイエンティスト・AI開発者のワタシナガタです。

このページでは、僕の実体験をベースに、最短ルートで未経験からデータサイエンティストになるまでのステップをまとめました。

今、データサイエンティストは企業から非常に求められる立場です。

高収入ですし、労働時間だってホワイトな業界です。

「データサイエンティストという職業に興味がある!」という方だけでなく、すでにデータサイエンティストとして活躍したり、Python等の勉強を始めたりしている方にとっても有益な情報をまとめたので、是非参考にしてみてください。

STEP1:効率よくスキルアップしたい人へ

世の中には、効率的に未経験からデータサイエンティストへなるためのロードマップがなかったので、まとめておきました。

僕自身も、未経験から自力で勉強法を模索していたせいで、今のレベルまでたどり着くまでに余計な遠回りを結構してしまいました。

「当時、こんなロードマップがあったらもっと効率よく勉強できたのになあ」を目指して書きました。

無駄な時間を過ごして遠回りしたくない人は、是非参考にしてください。

STEP2:未経験からデータサイエンティストを目指す人へ

未経験からデータサイエンティストを目指す人へ、IT学習と就職サポートがセットになっている破壊的なサービスをまとめてみました。

今、未経験からでも半年もあれば機械学習や人工知能を理解することは十分は可能です。

データサイエンティストには医者や弁護士といった士業と異なり、良くも悪くも必要な資格が必要ありません。(G検定やE検定はありますが、持っていないデータサイエンティストの方が多いです。)

それでいて、それら士業と同等、もしくはそれ以上の収入が得られる可能性があります。

IT学習のコスパの高さは最強クラス。

STEP3:まずは経験を積みたい人へ

軽く勉強が終わったら、次は実務経験を積みましょう。

とは言っても、急に転職には踏み出せないと思うので、まずはリモートワークや副業として経験を積んでいくことをおすすめします。

この記事では、僕が実際に案件を獲得する際に使っている最強の副業エージェントをまとめました。

勉強を始めたばかりの人は「勉強始めたばかりだから仕事受けるのなんて無理!」と勘違いしがちですが、それは間違いです。

学習の最初の段階で、実際に募集されている案件を見ておくことで、どのようなスキルが求められているか知ることができ、最終的に効率よく案件を獲得することができるという考え方です。

STEP4:今すぐにデータサイエンティストになりたい人へ

ある程度の知識と経験があれば、データサイエンティストへの転職を考えましょう。

他の業界と違って、IT業界はみんなカジュアルに転職をするので、機械学習のモデルを構築できるくらいの知識があれば、実務経験歴はそんなになくても転職可能です。

この記事では、規模、実力共に業界内でトップクラスのもののみを厳選しています。

ここでまとめたエージェントを適切に使えば、転職は可能でしょう。

いま、データサイエンティストやAIエンジニアは圧倒的な供給不足なんです。

データサイエンティストを目指すなら知っておいた方がいいこと

⬇︎データサイエンティスト用のパソコンの選び方

【結論Mac】プログラミング初心者に最適なパソコンの選び方【AI研究者より】

⬇︎僕が未経験から最低限の知識を身につけたときの話

未経験からデータサイエンティストになった勉強法を詳細に解説する
機械学習やAIの勉強を始めようと考えている人機械学習やAIの勉強の始めてデータサイエンティストにも興味がある。これからプログラミングを頑張りたいけど、いったいどこから手を付けたらいいんだろう…。頑張りたい気持ちはあるけど、手順がわからん..

⬇︎人工知能や機械学習を学ぶとなぜ稼げるのかをプロフィールにまとめました

「ワタシナガタ」のプロフィール(プログラミングが稼げる原理も公開)

さいごに:データサイエンティストは難しくない

上記のステップを踏めばデータサイエンティストは難しくありません。

IT業界は学歴や職歴もあまり関係なく、一定の努力をすればスキルと豊かな生活が手に入ります。

僕自身、もともとの専攻は化学でしたたが、Pythonや機械学習を学んでAIの開発スキルを身につけたことで、好きなように生活できるようになりました。

ロードマップは示しました。

あなたもデータサイエンティストを目指してみませんか。

何か質問等ありましたら、Twitterでお気軽にどうぞ。