データサイエンティストに未経験転職して生かせるビジネス力３つを解説

ビジネス寄りのデータサイエンティストって興味あるけど、未経験からでもなれるのかな？

こう思う人も多いのではないでしょうか。

今日から２回に分けて、

というテーマで記事を書いていこうと思います。構成は以下の通りです。

Hawaii

第一回の本記事では私のリアルな実体験にもとづいて、ビジネス寄りのデータサイエンティストに転職して生かせるビジネス力について書いていこうと思います。

始めにお断りしておくのですが、「未経験　データサイエンティスト」のようにGoogle検索で調べた時によく出てくる

こういった話は今回載せていません。

これらの話を否定するつもりは全くなく、むしろ正論だと思っています。

ただこういう情報は巷によく出ているので私の記事では扱わず、この記事では

をお伝えしていこうと思います。

こういうデータサイエンティストの転職系の記事って実際に転職したわけでもない・全然違う業界の人が書いているケースが多いので、「実績がある人（私）が書いている」この記事の信頼性は非常に高いと思っています。

この記事をお読みいただくと以下がわかります。

Hawaii

私はビジネス寄りのデータサイエンティストとして転職したのでエンジニアではありません。

今回の記事は「ビジネス寄りのデータサイエンティストになるために」という文脈で書いていきます。

（もちろんエンジニア志望の方にも参考になる部分は多いと思います）

Hawaii

ビジネス寄りのデータサイエンティストの中でも、私は「コンサル・PM」の職種です。

どんな職種があるのかは、以下のQiitaの記事が参考になります。「コンサル・PM」とは書いていますが、いわゆるビジネス寄りのデータサイエンティストという理解をしていただければ問題ないと思います。

【保存版】データサイエンティスト転職を決めるポートフォリオのガイドライン

本記事の目次は以下の通りです。

１．未経験からデータサイエンティストへの転職は可能か？（結論：大変だが可能）

未経験からデータサイエンティストへの転職は非常にハードルが高いと言われていて、事実そうだと思います。

Hawaii

ただ、絶対に無理というわけではない。なぜなら私が転職したからです。

・・・さすがに理由が雑すぎるので、もう少し詳しく書いていきます。

結論として「専門知識だけでなくいわゆるビジネス力が非常に重要なので、そういった力を持っていれば転職可能だと思う」という内容です。

実際に転職して感じますが、ビジネス寄りのデータサイエンティストは豊富な専門知識ももちろん必要ですが、それと同じくらいもしくはそれ以上に必要だと感じる力がこちらです。

１つずつ解説していきます。

２．データサイエンティストに未経験転職して生かせるビジネス力【１つ目：推進力】

推進力の例として私の実体験を紹介します。

ものすごく具体的な例ですが、これくらいの方がイメージがつきやすいと思います。

具体例１：転職したばかりの頃

たとえば、専門的な知識が最初分からなかったとしても会議の議事録を取っていれば

〇〇さんが来週中に▲▲を対応する

というような内容が頻繁に出てくると思います。

そこで、内容は完全には理解してなくても自分のスケジュールに「来週中に〇〇さんが▲▲を対応」と書いておきます。

そして来週になってその話が出てない場合、

Hawaii

あの、〇〇さんが今週中に▲▲を対応することになってたと思うんですけど、今どういう状況でしょうか・・？

こうやって意を決して聞いてみます。どの仕事でもあるあるですがやるべきことが宙に浮いてたり〇〇さんが対応してなかったということが頻繁に発生します。

こういう、上司が忙しくて拾えてないような進捗管理をするのも立派な推進力です。

最初の頃は転職したばかりで知識がほぼなかったですが、こぼれ落ちていそうな仕事を積極的に拾ってとにかく挙げるということをしていました。

この姿勢は上司にも非常に評価してもらえたので、専門知識がなくてもできることって意外にあるもんだと思った記憶があります。

具体例２：少し慣れてきた頃

１つ目は自分が初心者のときの推進力の例だったので、私が最近になって仕事で発揮できた推進力を紹介していきます。

PM（プロジェクトマネージャー）を担うと当然ですがプロジェクト全体の進捗管理もしていかないといけないので、

この１１月の１か月はエンジニアの方に

Hawaii

来週までにこれを終わらせましょう。そのために毎日の定例会で▲の部分を報告してください

というように、スケジュール引きから進捗管理まですべて自分で行っていました。

こういうことって、専門知識がなくてもエンジニアの方が遅れていれば気が付きますよね。そこをしっかりアンテナを立てて管理していくことが必要です。

私はこういう段取りや進捗管理、全体推進が前職のときから大好きだったので、専門知識が少しずつついてきた今、すごく生き生きと仕事ができるようになってきました。

具体例１，２のまとめ

ビジネス寄りのデータサイエンティストに欠かせない推進力の私の実例を紹介しました。

え、推進力っていってもこまかいし、大したことないじゃん

と思われるかもしれないですが、こういう細かい段取り・推進を「常に続ける」ってかなりハードルが高いです。

Hawaii

そして、いくら専門知識があってもこういう管理ができない人って世の中いっぱいいるので、未経験からの転職だったとしても前職で培った力を生かし活躍できると感じます。

３．データサイエンティストに未経験転職して生かせるビジネス力【２つ目：調整力】

「調整力」と一言で言っても色んな意味があります。ここでは、どの企業でもあるあるの「人と人の調整」について紹介していきます。

細かい話ですが、最近とあるプロジェクトでこんなことを感じました。

Hawaii

たぶんAさんはこう思っているけどちゃんと言葉にして説明してない。Bさんはたぶん別のことを考えていて、Aさんに伝わっていない。このまま二人を放っておくとどこかでプロジェクトに支障が出そうだ。

そこで、AさんもBさんもいる会議できちんとAさんの意図とBさんが考えていることを私が言葉にして、全員の理解に食い違いが出ないように整理しました。

話してみるとやはりAさんとBさんの考えていることは全然違って、そのまま進めていたらお互いが

となり、あわや破綻するところでした。

こういう一見こまかいこともプロジェクト推進には非常に重要だと思っていまして、この調整力は私は前職で身に着けたものです。

ちなみに実際にあった悲劇的な例も紹介しておきます。

全く別のプロジェクトですが、別の方がプロジェクトマネジメントをされていて、こういった調整力が残念ながらやや不足している方でした。

Hawaii

メンバーや他社の方の考えていることをすり合わせることが最後までできず、プロジェクトも佳境のタイミングで致命的なバグが見つかりました。

そのバグは事前に関係者間でしっかり理解をすり合わせていれば見つけられたバグだったのですが「なんとなく」で進めた結果、

もう後戻りできないタイミングでバグが見つかることとなりました・・。

ただこの方、業界歴は私なんかより全然長い方です。

Hawaii

もちろん今回１回の事例だけでは何とも言えないですが、「未経験からの転職の自分であってもしっかり価値を出して活躍できる部分はたくさんある」と感じています。

４．データサイエンティストに未経験転職して生かせるビジネス力【３つ目：説明力】

これは直感的に理解いただける方も多いかもしれません。

転職して痛感していますが、この業界の歴が長い方ってみなさん「言葉が難しい」です。

「まさかこんな言葉すら知らないなんて思ってもない」んだと思います。

Hawaii

ここは「未経験からの転職」である自分の力が大いに発揮できていると思います。

簡単です、去年の自分がわからなかった言葉を去年の自分に説明するように、お客さんにも説明すればいいんです。

ただ、こういう「誰にでも伝わる平易な言葉」で説明するためには当然自分自身はその知識に対して深い理解をしていないと自分の言葉で話せないですし、

かつ説明もうまい人となると非常に貴重な存在だと実感しているので、未経験からの転職であっても価値をしっかり発揮していけると思っています。

５．まとめ

いかがでしたでしょうか。

ビジネス寄りのデータサイエンティストに転職して自分自身が生かせていると思うビジネス力について解説しました。

もちろん今回出した３つ以外にも必要なビジネス力ってたくさんあるので、未経験からの転職でも生かせる力は存分にあると思っています。

とはいえまったくデータサイエンスの知識がなくてもビジネス力さえあれば転職できるかというとそんなことはないので、是非次回の記事「未経験からデータサイエンティストになるには？【私の実体験】」もチェックしてみてください。

最後までお読みいただきありがとうございました。