IT業界でSEとして経験を積んでこられ、データサイエンティストやデータ分析関連のエンジニアのポジションにキャリアチェンジしたいという方も最近増えています。
そこで、今回はIT業界でデータ分析関連に携わっていきたいと考えているあなたの強みを活かしたキャリアの方向性について記載させていただきます。
データサイエンティストとエンジニアの違い
まず、ポジションの定義を理解する必要があります。
企業により色々な定義がありますが、例えば、データサイエンティストは、企業のデータ分析やデータ活用の課題解決を担うポジションと定義されていることが多いです。
統計学や数学について、高い知識や分析力は当然求められますが、データを軸として企業の課題解決も担うため、クライアントの業務知識やコンサルティング力も必要になります。
一方で、エンジニアはデータ分析に関連するシステムを構築する側のポジションであり、活用するAIの知識やデータを蓄積するためのデータベースの設計構築、データ分析ツールの設計構築などの技術領域を担います。
1人が全ての役割を担えればベストですが、通常は上記の様に各領域で強みを持った人材が集まりプロジェクトを推進していきます。
あなたの強みが活かせるキャリア
あなたの強みとキャリアの方向性がクライアントの課題解決であり、その課題解決の１つの方法として、データを軸としていきたいということであれば、データサイエンティストのポジションの方がマッチしてきます。
具体的には、事業会社やコンサルティングファームのデータサイエンティストのポジションなどが候補になります。ただし、冒頭に記載した通り、中途採用は即戦力採用が原則です。
これまでの経験の中で、課題解決に取り組んだ経験、提供してきた価値や成果を示す必要がありますし、データ活用や数値分析の経験、もしくはデータ活用や数値分析に対する高い興味を示す必要があります。
一方で、システムに関して、要件整理から構築というフェーズを主軸に経験してきたSE経験があなたの強みであれば、データ分析関連の中でもエンジニア領域のポジションの方が経験を活かせます。
その場合、アプリケーション等の開発ではなく、データベースの設計構築やETLツールやBIツールに主体的に携われるポジションにキャリアチェンジをされると良いです。IT業界にはその領域を主軸事業にしている企業もありますので、是非ご相談ください。
データ分析関連の学習について
強みやキャリアの方向性が整理できたら、データサイエンティストであってもエンジニアであっても、データ分析関連に携わりたいのであれば、データ活用や数値分析に関する知識や経験、もしくは高い興味を対外的に示す必要があります。
参考までに、データサイエンティストの方の転職支援をした際に聞いた情報を共有させていただきますと、データ分析の知識を対外的に示すのに有利なものとしては、「Kaggleでの受賞歴、メダル」「コミュニティ内等での優秀な発表経験」「統計検定1級」「統計検定準1級, 2級」などが良いとのことです。
技術的な観点ですと、「ORACLE MASTER」「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」などがあり、入門的なものとしては「統計検定3級」「ビジネス統計スペシャリスト」「コミュニティの参加経験」「Qiitaでの投稿」などから始められるのも良いと思います。
まとめ
今後、データ分析関連に携わっていきたいとお考えであれば、データを軸としてクライアントや自社事業に価値を提供するデータサイエンティストと、SE経験を活かし、データ分析関連のシステム構築に携わるエンジニアのミッションの違いを理解することからスタートです。
そこから、あなたの経験の強みを整理し、中途採用は即戦力採用が原則という採用側の観点も踏まえ、どちらのポジションでキャリアチェンジに挑戦するかを整理します。
そして、企業に対し、データ活用や数値分析に関する知識や経験、もしくは高い興味を示すため、データ分析関連について記載させていただいた様な自己学習をする必要があります。
IT業界でデータ分析関連に携わるキャリアをご検討でしたら、是非ご相談ください。
