データサイエンティストへ転職するには？5ステップと選考対策を解説

「データサイエンティストに転職したいけれど、自分の経験で応募できるのかわからない」「どのスキルを身につけてから転職活動を始めるべきか」と迷っている方もいるのではないでしょうか。

データサイエンティストへの転職では、統計や分析スキルだけでなく、これまでの業務経験をデータ活用へどうつなげられるかを整理することが重要です。

ITエンジニアやマーケティング、企画、製造などの経験を活かせる場合もあります。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、データサイエンティストへ転職するための準備や5ステップ、求人の選び方、選考対策を解説します。

データサイエンティストへの転職は可能？

データサイエンティストへの転職は可能ですが、現在の経験によって必要な準備は異なります。

特に、データ分析経験がある人と完全未経験者では、狙いやすい求人も変わります。

まずは「データサイエンティスト経験があるか」だけでなく、これまでの仕事でデータをどう扱ってきたかを整理しましょう。

例えば、

・システムからデータを抽出した
・売上データを分析した
・顧客データから施策を改善した
・製造データから不良要因を調べた
・分析結果を関係部署へ説明した

といった経験も、データ領域へつながる可能性があります。

私たちが転職相談を受ける際も、職種名だけでは判断しません。

現在までの業務を細かく分け、どの経験を転職先で活かせるか整理します。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは、企業が持つデータを分析し、事業課題の解決や意思決定に活かす仕事です。

企業によって仕事内容は異なりますが、主に次の工程があります。

工程	主な仕事内容
課題設定	何を分析するべきか整理する
データ収集	必要なデータを集める
データ加工	分析できる状態に整える
分析	データから傾向や関係を調べる
モデル構築	必要に応じて機械学習を利用する
可視化	分析結果をグラフや表にする
提案	結果を事業改善へつなげる

転職では「分析ができる」だけでなく、どの工程まで担当できるかが重要です。

例えば、データ加工が得意な人と、事業部門への提案までできる人では、活かせる求人が異なります。

職務経験を工程ごとに整理しておきましょう。

データサイエンティストへ転職しやすい経験

データサイエンティストへの転職では、関連経験を持っていると選択肢を広げやすくなります。

ただし、一つの経歴だけが正解というわけではありません。

ITエンジニア経験

システムエンジニアやインフラエンジニアの経験は、データ領域でも活かせる可能性があります。

例えば、

・プログラミング
・データベース
・クラウド
・要件定義
・システム設計

などです。

特にデータベースやシステム構築の経験があれば、分析前のデータ収集・加工にもつながります。

不足している統計や分析スキルを補うことで、データ領域へキャリアを広げられる場合があります。

データ分析経験

現職でデータを使って業務改善している場合は、その経験を整理しましょう。

例えば、

・売上分析
・顧客分析
・アクセス解析
・施策効果の測定
・品質データの分析

などです。

肩書きがデータアナリストでなくても、実際に分析した経験があればアピール材料になります。

マーケティング・企画経験

マーケティングや事業企画などでは、数字をもとに施策を考える機会があります。

その経験は、データサイエンティストに必要な事業理解につながります。

一方、統計やITの知識が不足している場合は、学習で補いましょう。

製造・研究分野の経験

製造や研究では、実験・品質・工程などのデータを扱うことがあります。

例えば、

・不良率の分析
・実験結果の比較
・工程データの解析
・品質改善

などです。

IT業界以外でも、データを使って課題を改善した経験は活かせる可能性があります。

データサイエンティストに転職する5ステップ

転職を成功させるには、いきなり求人へ応募するのではなく、現在地を整理してから進めることが重要です。

経験の棚卸し→求人確認→スキル補強→応募書類→選考対策の順に進めましょう。

1. 現在の経験を棚卸しする

まずは、これまで担当した仕事を整理します。

単に、

「システムエンジニアを5年経験」

とまとめるのではなく、

・どのシステムを担当したか
・どのデータを扱ったか
・どの技術を使ったか
・どの課題を解決したか
・どの工程まで担当したか

まで分解しましょう。

データ分析に直接関係しないように見える経験でも、活かせる場合があります。

2. 求人を確認して必要スキルを把握する

次に、実際の求人を確認します。

求人を見ることで、自分に不足しているスキルがわかります。

確認したいのは、

・必須スキル
・歓迎スキル
・仕事内容
・使用技術
・求める経験
・チーム構成

などです。

求人ごとに必要なスキルは異なるため、最初からすべてを学ぶ必要はありません。

3. 不足しているスキルを補う

求人を確認したら、不足している分野を優先して学びます。

代表的な分野は、

・統計
・数学
・プログラミング
・データベース
・データ分析
・機械学習

です。

すでにIT経験がある場合は、IT基礎より統計や分析を優先するなど、自分に合わせて学習内容を変えましょう。

4. 職務経歴書でデータ活用経験を整理する

転職では、どのツールを使ったかだけではなく、何を改善したのかまで説明する必要があります。

例えば、

「データ分析を担当」

だけでは仕事内容が伝わりにくくなります。

次のように整理しましょう。

・課題：どのような問題があったか
・データ：何を分析したか
・行動：どのような分析をしたか
・成果：何が改善したか

可能であれば、

「月○時間の作業を削減」
「○件のデータを分析」

など、数値も加えると規模感が伝わりやすくなります。

5. 面接で分析の考え方を説明できるようにする

面接では、分析手法だけでなく考え方を説明できるようにしましょう。

例えば、

「なぜその分析をしたのか」
「どのような仮説を立てたのか」
「結果から何を判断したのか」

などです。

分析技術の名前を並べるより、課題から結果まで一連の流れを説明できることが重要です。

転職活動を始める前に、自分の経験で狙える求人や不足スキルを整理しておくと、学習の優先順位も決めやすくなります。LINEでもデータ職種のキャリア情報を確認できます。

データサイエンティストへの転職に必要なスキル

データサイエンティストには、統計やプログラミングだけでなく、事業課題を理解する力も必要です。

求人によって求められるレベルは異なります。

スキル	主な内容	活かされる場面
統計・数学	データの傾向や関係を分析する	分析・結果の判断
プログラミング	データを加工・分析する	分析・自動化
データベース	必要なデータを取得する	データ収集
機械学習	予測や分類を行う	高度な分析
可視化	グラフや表にまとめる	報告・提案
ビジネス理解	課題を整理する	分析テーマ設定
コミュニケーション	結果を説明する	他部署との連携

統計・数学

データの差や傾向を正しく判断するために必要です。

平均や分散、確率などの基礎から学びます。

高度な数式を暗記することより、分析結果の意味を理解できることが重要です。

プログラミング

データの加工や分析では、プログラムを使う場合があります。

重要なのは言語名を覚えることではありません。

実際にデータを読み込み、整理し、分析できる状態を目指しましょう。

データベース

企業内のデータはデータベースなどに保存されています。

必要な情報を抽出する知識があると、分析できる範囲を広げやすくなります。

システムエンジニア経験者にとっては、既存スキルを活かしやすい領域です。

ビジネス理解

データ分析の目的は、数字を出すことではありません。

企業の課題を解決することです。

何を分析すれば問題解決につながるのかを考えられる力が必要です。

コミュニケーション力

分析結果は、データに詳しくない人へ説明する場面もあります。

専門用語を並べるのではなく、

「何がわかったのか」
「次に何をするべきか」

まで説明できる力が求められます。

未経験からデータサイエンティストへ転職できる？

未経験からの転職も可能ですが、経験者採用と比べると準備が必要です。

未経験の場合は、これまでの仕事からデータ領域へつながる経験を見つけることが重要です。

例えば、

・エンジニアとしてデータベースを扱った
・営業で売上データを分析した
・マーケティングで広告効果を検証した
・製造現場で品質データを分析した

などです。

完全未経験の場合は、

・基礎学習
・資格取得
・個人でのデータ分析
・成果物の作成

などを組み合わせます。

また、最初からデータサイエンティストだけに絞らず、データアナリストやデータエンジニアから経験を積む方法もあります。

データサイエンティストへの転職に資格は必要？

転職するために必須となる資格はありません。

一方で、資格は不足している知識を体系的に学ぶ方法として活用できます。

例えば、

資格・検定	主な分野	向いている人
データサイエンティスト検定	データ活用全般	データ領域の基礎を学びたい人
統計検定	統計・確率	分析力を高めたい人
基本情報技術者試験	IT基礎	IT未経験者
応用情報技術者試験	IT応用	IT経験者

基本情報技術者試験や応用情報技術者試験は、データサイエンティスト専用資格ではありません。

IT全般を体系的に学ぶための選択肢です。

出典：IPA「情報処理技術者試験」

資格の数より、取得した知識を実務や成果物でどう使ったかが重要です。

すでに十分なIT経験がある場合は、資格取得より統計や分析経験を優先したほうがよいケースもあります。

データサイエンティスト求人の選び方

データサイエンティストは、企業によって仕事内容の差が大きい職種です。

そのため、職種名だけで応募先を決めないようにしましょう。

確認したいポイントは次のとおりです。

・実際の分析内容
・分析とデータ加工の割合
・機械学習を扱うか
・事業部門とどこまで関わるか
・データ基盤を担当するか
・使用する技術やツール
・チームの人数や役割
・入社後のキャリアパス

例えば、「データサイエンティスト」という求人でも、実際にはデータ整理が中心の場合があります。

反対に、分析だけでなく企画や改善提案まで担当する場合もあります。

転職後に何を経験できるのかまで確認することが、求人選びでは重要です。

データサイエンティストへの転職を考えている方へ

IT・データ領域に詳しいアドバイザーが、現在の経験から活かせるスキルを整理し、求人の選び方や今後補うべき経験を一緒に考えます。情報収集の段階でも相談できます。

職務経歴書でアピールするポイント

データサイエンティストへの転職では、自分の経験を具体的に説明しましょう。

特に次の4点を整理すると伝わりやすくなります。

扱ったデータ

どのようなデータを扱ったのかを書きます。

例えば、

・顧客データ
・売上データ
・アクセスデータ
・品質データ
・システムログ

などです。

使用した技術

分析やデータ加工で使った技術・ツールを整理します。

ただし、技術名を列挙するだけではなく、何に使ったのかも記載しましょう。

担当した工程

どこからどこまで担当したかを書きます。

例えば、

・要件整理
・データ収集
・加工
・分析
・可視化
・報告

などです。

成果

分析によって何が変わったのかを整理します。

可能であれば、

・作業時間
・処理件数
・改善率
・対象人数
・データ量

などを数字で示しましょう。

ただし、社外秘の情報を記載しないよう注意が必要です。

面接で聞かれたときに整理したいこと

面接では、「どの分析手法を知っているか」だけでなく、仕事の進め方を確認される場合があります。

事前に次の内容を説明できるようにしましょう。

・どのような課題があったか
・なぜそのデータを使ったか
・どの分析方法を選んだか
・どのような結果が出たか
・結果をどう仕事へ活かしたか
・改善できる点は何だったか

また、転職理由も重要です。

「データサイエンティストになりたいから」だけで終わらず、

「現在の○○経験を活かし、今後はデータを使った○○まで担当したい」

という形で、現在の経験と将来をつなげましょう。

データサイエンティストの年収と需要

データサイエンティスト固有の平均年収について、本記事で使用できる検証済みの公的データはありません。

そのため、関連するIT職種の参考値を紹介します。

指標	年収の目安
システムエンジニア（ウェブサービス開発）	約574万円
システムエンジニア（基盤システム）	約684万円
給与所得者全体	約478万円

データサイエンティストとは仕事内容が異なるため、上記は関連IT職種の参考値です。

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（Webサービス開発）」

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（基盤システム）」

出典：国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

また、IT人材全体では2030年に最大約79万人不足する可能性が示されています。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業計の1.12倍を上回っています。

データサイエンティスト固有の数値ではありませんが、関連するIT技術職の需要を考える参考になります。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

ただし、需要があるから転職しやすいと一律に判断することはできません。

経験や担当領域、求人条件によって難易度は異なります。

転職するか迷ったときの判断ポイント

データサイエンティストに転職したいと思っても、現在の仕事をすぐ辞める必要はありません。

まずは転職したい理由を整理しましょう。

例えば、

・もっと分析業務を担当したい
・機械学習に関わりたい
・データを使った事業改善をしたい
・現在の仕事では分析経験が積めない
・将来的にデータ領域へ専門性を広げたい

などです。

ここでは、職種そのものの問題か、職場環境の問題かを切り分けることが重要です。

現在の会社でもデータ分析に関われる可能性があるなら、異動や担当変更で経験を積める場合があります。

一方、希望する経験を積める機会が少ないのであれば、転職によって環境を変えることも選択肢です。

私たちがキャリア相談を受ける際も、最初から転職ありきで考えるのではなく、現在の経験と希望するキャリアを整理します。

「転職するべきかまだ決めていない」という段階でも、自分の市場価値や選択肢を知ることはできます。

データサイエンティストへの転職を考えている方へ

IT・データ領域に詳しいアドバイザーが、現在の経験から活かせるスキルを整理し、求人の選び方や今後補うべき経験を一緒に考えます。情報収集の段階でも相談できます。

まとめ

データサイエンティストへの転職では、現在の経験と希望する仕事内容を整理してから求人を選ぶことが重要です。

・ITや分析、企画などの経験を転職で活かせる場合がある
・求人を確認して不足しているスキルから補う
・職務経歴書では課題、分析、成果まで具体的に伝える
・求人は職種名だけでなく実際の仕事内容を確認する
・転職理由と現在の職場環境の問題を切り分けて考える

まずは自分の経験を棚卸しし、どのデータサイエンティスト求人なら経験を活かせるのか確認してみましょう。

よくある質問

データサイエンティストへの転職では、自分に合う求人を知ることも重要です。転職を決める前の情報収集として、LINEでもデータ領域のキャリア情報を確認できます。