プログラミング未経験、微分もできない文系社会人からデータサイエンティストに転職できた話

#はじめに
統計学もプログラミングも未経験、ましてや高校数学すらできない
私がデータサイエンティストとして内定頂いた話をまとめます。

データサイエンティストに興味あるけど、転職難しいんだろうなって思ってる人に参考になればいいなと思っています。

特に私のようなド文系で数学もプログラミングも分からないような方の参考になればと！

#文系大卒未経験社会人がデータサイエンティストに転職するには

**データサイエンティストに転職する為にはデータサイエンティストになるしかないです。**

結構、データサイエンス界隈では言われてるらしいです。
真意は分かりませんがその通りだと思います。

プログラミングスクールや大学に行ってpythonや統計学を勉強しないといけないという意味ではないです。
※もちろん勉強はしてください

でも未経験社会人にとって一番大事なことは

**なんでもいいから自業務でデータを分析して結果出せってことです！！**

エクセルの可視化ツールやデータ分析ツールが使えれば数学もプログラミングも分からなくてもできます。

例えば、コンサルやマーケティング関連のお仕事をしている方なら、データと向き合いそこから何か付加価値を見出すような業務を既にされているのではないでしょうか？
たぶん、それを実績としてアピールすれば私なんかよりも余裕で転職できると思います。

私、個人としてはデータサイエンティストも本質的にはコンサルやマーケターと変わらないと感じています。
ただ、専門知識やツールを使う必要ありますので、よりデータ分析に関する知識やスキルが必要という点が相違点かと思います。

もちろん、その他の職種でも大丈夫です。
営業であれば、リストの中からどのように優先順位をつけて営業をかけていくか
それを過去のデータを用いて分析して効率化するとか

人事であれば新卒の内定辞退率を重回帰分析を用いて分析してみるとか

あまりイメージつかない方は、この本読んで自分の業務に生かせそうな事がないか考えてみてください。
[文系でもわかるビジネス統計入門](https://www.amazon.co.jp/%E6%96%87%E7%B3%BB%E3%81%A7%E3%82%82%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%86%85%E7%94%B0-%E5%AD%A6-ebook/dp/B00M2LG8E2)
エクセルを使って手を動かしながら統計の勉強もできますし、業務で使えそうな事例が多いです。
なにより中学数学以上の事は出てこないので非常に読みやすいです！！

話を戻しますと
**データを分析して何かを効率化させた！成果を出した！意思決定をした！**
そのような経験がある方で、かつデータ分析を使って何かを解決したいというモチベーションがある方であれば
データサイエンティストに転職することは十分可能だと思います。


※もちろん、DNAのような大手企業は厳しいですが未経験可やベンチャー企業であれば書類は通ると思います！




次章では私が転職活動の経験と事前スキルを紹介します。


#事前スキル


社会人2年目　
大手自動車部品メーカー生産管理
学歴　地方国公立大学卒業　国際関係学部 1年の留学経験あり
資格　TOEIC 910

英語が少しできるだけで、データ分析に必要なスキルは何一つありませんでした。
プログラミングスクールも通ってません。

####そんな私がなぜデータサイエンティストになろうと思ったのか？

そもそもデータ分析に興味を持ったのは、前職での業務がきっかけです。

生産管理という職種はざっくりいうと
在庫を余らせないかつ、欠損も起きないように工場に生産数を指示するような職業です。

仕事ができなかった私はどの製品にどのくらい需要があるのかわからず、
いっぱい在庫を作ったり、欠損を起こしまっくて飛行機便で何回も海外から輸送したりと会社に損害を与えまくっていたのです。

パワハラ上司に詰められた際の言い訳が欲しくて、自分がなんでその生産計画を立てたかというエビデンスを示す為に過去データをひたすら眺めて参考にしまくりました。

平均をとってみたり、株価見てみたり、変動が激しかった時に何が起きてるのかニュース読んだり本当にいろいろ、、

最初標準偏差を知ったときはこれで需要予測できるじゃん！！
って少し調子乗ったくらい無知でした（笑）

たまたま見た本で重回帰分析を利用した需要予測というのがありました。
見よう見まねで特徴量決めて何回か試行錯誤しました。

完全ではないですけどちょっといい感じのモデルができたので
そのモデルを使って需要予測をしました。

それでいい感じに結果出せちゃったんです。。。

当時は最小二乗法とかも分かっていなかったので、
今思うとものすごい乱暴な施策を行ったと思います（笑）

しかし、この成功体験がきっかけでデータ分析の興味を持つきっかけとなり、
後の転職活動でも一番のアピールポイントとなりました。

このようにエクセルさえ使えればデータ分析を行う事は可能ですし、
それで何かしらの成果が出せれば資格なんかよりも転職活動に有利になると思います。

#転職活動

####エージェント
まずエージェントに関してですが、始めて転職活動される方なら使った方が良いです。

おすすめは大手3社（リクナビ、マイナビ、dudaから）一社と

IT求人が多いかつ比較的未経験が多い(レバテック、ワークポート、GREEN、@type他）
を登録しておくのが良いと思います。

大手3社の求人はどこもほぼ一緒なので一社でいいと思いますが、
圧倒的にエージェントさんのカウンセリング力が他社を凌駕しているので、
まずは、自己分析や転職活動の基礎を養うという意味でカウンセリングを受けると良いと思います。

私の場合はdudaさんで履歴書の添削を行って頂いてから、書類の通過率が劇的に上がりました。

基本ができたらITに特化したサイトで求人を見まくってエントリーしまくります！
※最初に言っておきますがやはり未経験なのでそんなに通過率はよくありません。

####面接でのアピールポイント

**・主体性**
**・行動力**

私がアピールしたのはこの2つだけです。

主体的に課題を解決する為にデータ分析を勉強した。

勉強した知識を使って周りを巻き込んで課題を解決した。

実際にどの面接官にフィードバックを頂いても
同じような点を評価して頂けました。


主体性と行動力以外で面接で評価して頂いたのは下記の点です。
・基本的なコミュニケーション能力
・受け答えの論理性（ロジカルシンキング）

やはり、統計学やプログラミングのスキルがない文系社会人の方は、
ソフトスキル（ヒューマンスキル）で勝負するしかありません。

全体での通過率でいうと10%もなかったと思いますが、
私のようなスキル無し無能野郎でも複数社から内定を頂けました。


#まとめ

スキルも資格もない人がデータサイエンティストになりたいのであれば
**今すぐデータを活用して自業務で結果を出して下さい!!**

資格や勉強中のプログラミングなんかをアピールするよりも、
何かしらの結果を出したという実績のほうが価値が高いと思います！！

※ただ、転職後に死ぬほど勉強大変になるので事前知識とか資格はあるならあるだけいいです！！本当勉強めちゃくちゃ重要です！！
統計2級とpythonの基礎くらいできてないと転職してから私のように泣くはめになります。


この記事が誰かの役に立つとうれしいです。

TwitterとかでDM頂ければ転職の相談やほんの数社ですが企業の紹介もできると思います。