データサイエンティストはデータ分析の知見を活かし、顧客や自社の課題発見から解決までを一貫して支援する職種です。一方で、そもそも挑戦できるのか、どのような流れで転職を進めるべきかなどの疑問を抱いている方も少なくありません。
本記事では、データサイエンティストへの転職を希望する方に向け、難易度や求められるスキル、転職ルートを解説します。あわせて、円滑に転職活動を進めるポイントや判断基準もご紹介。希望するキャリアへの一歩を踏み出すきっかけとして、ぜひご活用ください。
データサイエンティストへの転職は難しい？
データサイエンティストは統計学や数学に加え、ビジネス課題の解決力やプログラミング、機械学習など幅広いスキルが求められる職種です。加えて、転職にあたっては実績も重視されるため、転職難易度も高い傾向があります。
しかし、これまでの経験によって難易度は変化します。また、未経験であっても現実的なルートを選べば挑戦も視野に入るため、難しいからといってすぐに諦める必要はありません。
また、データサイエンティストについては以下の記事で解説していますので、本職への理解を深めたい方はぜひご覧ください。
→【2026年版】データサイエンティストとは？仕事内容・必要スキル・なり方を現場目線で解説
データ関連職種を経験しているなら挑戦しやすい
データアナリストやデータエンジニア、その他データを使った課題解決や分析を担う職種を経験しているなら、アピール方法や努力次第で十分に挑戦できます。なぜなら、データサイエンティストの仕事と重なる領域の経験があり、実務レベルのスキルも備えているからです。
募集要件を満たした上で、これまでの実務で培ったスキルや課題解決の実績をしっかりとアピールすれば、選考でも高く評価されるでしょう。また、前職の業界知識や経験をどのように活かせるかを具体的に語れれば、より採用に近づけます。
関連記事：データエンジニアとデータサイエンティストの違いは？仕事・年収・向いている人で比較
未経験は関連職種から入るのが現実的なルート
データ領域が未経験の層は、データに関連する職種で実績を積んでから挑戦するのが現実的です。データサイエンティストには高度なスキルが求められるぶん、求人も即戦力を求めるものが多いです。
まずは実務を通して、データサイエンティストとして求められるスキルを身につけ、募集要件を満たせるほどの実務経験を積みましょう。数年程度実務をこなせば、データ人材として一定以上の評価が得られるようになり、データサイエンティストにも転職しやすくなります。
また、数年程度エンジニアとして働いている方は、第二新卒や未経験向けのデータサイエンティスト求人を狙ってみるのも一つの選択肢です。
転職活動前に知っておきたいデータサイエンティスト転職の基礎知識
転職の不安を解消したり、ミスマッチを防止したりするためにも、まずは基本的な知識を押さえておきましょう。
以下では、市場の動向と年収、担当領域について詳しく解説します。
転職市場の動向
DXの推進によりデータの収集が容易になったものの、競争力の維持には高度な分析を伴う意思決定が必要となりました。この影響もありデータ分析関連の市場も右肩上がりとなっているほか、分析を担う専門的な人材にも一定以上のニーズが存在します。そのため、今後しばらくは、安定的な募集が続くと言えるでしょう。
一方で、生成AIの進歩により、比較的単純な分析や作業などは自動化されつつあるのが現状です。今後さらなる高性能化も予想されるため、転職市場においてもビジネス課題の解決につなげられる人材がより重視されるようになっています。
平均的な年収
データサイエンティストの平均的な年収は、厚生労働省の令和7年度発表の数値によると約612万円です。年代別にみると、20代では350万〜500万円程度、30代は550万〜620万円程度とのデータがあります。
一方で、スキルや実績によってはさらに上のレンジも狙えるのもこの職の特徴です。独力で課題の発見から解決までをリードできる、またはビジネス創出まで担える人材であれば800万円以上も十分に狙えます。
参考：職業情報提供サイト job tag｜データサイエンティスト
関連記事：データサイエンティストの年収は？仕事内容や年収を上げる方法を解説
担当領域はポジション・組織によって異なる
データサイエンティストの募集であっても、担当する領域や業務内容はポジション・組織によって大きく異なります。例えば、プロジェクトマネージャーやリーダーのポジションであれば、チームのマネジメントや契約の管理などの業務も求められます。
また、プレイヤー寄りの募集であっても、コンサルティング寄りであったり、高度な分析や開発の比重が高かったりと、組織によって業務内容も変化します。転職後のミスマッチを防ぐためにも、どのような領域を担当するのかは必ず確認しておきましょう。
データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストの実務では、幅広い領域のスキルが求められます。
転職においても一定以上の水準が求められるため、動き出す前に何が必要とされるのかを把握しておきましょう。
実務レベルのデータ活用スキル
データサイエンティストの仕事では、データを分析し、課題解決や事業に役立つ知見を導くことが求められます。そのため、実務レベルでデータを分析し、そして活用するスキルが不可欠です。
具体的には機械学習や統計、数学などの知識、PythonやSQLなどの言語を活用して、データから有益な知見を導くことが強く求められます。また、高精度な分析を実現するためのデータ収集や前処理のスキルも必要です。
課題を発見し、解決に導くスキル
データサイエンティストはデータ活用を通して、ビジネス課題を解決する仕事です。本職を務めるにあたり、顧客や自社の課題を発見し、分析で得た知見やアウトプットをつかって解決へと導くスキルが欠かせません。
そのため、分析領域のみを担当したい、開発だけをやっていたい方には、不向きな職種だと言えるでしょう。一方、コミュニケーションとビジネス理解、分析のスキルを掛け合わせて課題解決を支援したい方にとっては、やりがいを感じられる仕事だと言えます。
分析結果を他者にわかりやすく伝えるスキル
分析の結果や知見、自身の意見を他者にわかりやすく伝えるスキルも重要です。仮に分析から解決の糸口を見つけても、それをわかりやすく伝えられなければ、必要性を見出してもらえず、見送りの判断を下されるリスクがあります。
適切なプレゼンができなければ、最善だと思える施策案への決裁もなかなか降りません。ビジネス・分析の力を最大限に活かすためにも、わかりやすく伝えるスキルはぜひ身につけておきましょう。
経験が浅い・未経験層にはどこまで求められる？
経験が浅い層向けの転職募集や業務では、ビジネスや分析の基礎スキルが求められるケースが多いです。組織によっても異なりますが、2年程度のIT関連業務や開発の経験と、一定水準以上のコミュニケーションスキルなどが要求されます。
なお、未経験歓迎の募集であっても数ヶ月の研修後に実務となるため、プログラミングやデータ分析、統計などの基礎知識は備えていたほうが良いでしょう。いずれの場合でも、基礎を身につけていたほうが転職の確率を高めやすく、実務にもスムーズに適応できるため、可能な範囲で学習を進めることをおすすめします。
データサイエンティストへの転職ルート
データサイエンティストへの転職の道は、自身の経験や希望によって複数のルートに分かれます。
本章では、代表的なルートと、できれば避けたいルートをご紹介します。
①データ関連職から入り、スキル・実績を得る
IT業界での業務や開発の経験者におすすめなのが、データ関連職に入り、スキルと実績を得るルートです。実務経験を活かしながらステップアップするため、完全未経験からいきなりデータサイエンティストを目指すよりもスムーズに転職活動を進められます。IT経験者が目指しやすいデータ領域のポジションはこちらです。
・ データアナリスト：データの集計・可視化を担うポジションで、得た知見をもとにレポート作成や提案を行う
・ データエンジニア：データの収集や加工、蓄積を行うための基盤の構築と運用を担う
自社内にこれらの部署がある場合は、社内異動を活用すると良いでしょう。関連ポジションがない場合は、成長できる環境が整った組織に転職するのがおすすめです。
②実務経験を活かして直接データサイエンティストになる
すでにデータ領域の実務を2年程度経験しているなら、直接データサイエンティストを目指すのも一つの選択肢です。データアナリストやデータエンジニアに近い領域を業務で経験しているなら、要件を満たせる求人が見つかる可能性も十分にあります。
環境移動の回数を最小限に抑えられるため、自己学習や転職後の実務に集中できる点もメリット。募集については気になる企業の採用ページや求人サイト、AI検索などで探すのがおすすめです。挑戦できそうな募集が見つかったら、積極的に応募しましょう。
③未経験から自己学習・コンペなどを経て目指す
データサイエンティストは実務レベルのスキルを備えていれば、未経験からでも直接転職できる可能性があります。具体的な流れは以下の通りです。
1. 市販の教材や動画コンテンツ、スクールなどを利用し、基本的なスキルや資格を取得
2. SIGNATEやKaggleといった分析コンペへの挑戦、ポートフォリオ用のアウトプットの作成などでアピール材料を用意
3. ポテンシャル採用枠・未経験可の募集に応募し、自身のスキルや意気込みをアピール
ただし、このルートを完走できるかどうかは、自己学習の得意不得意やデータ分野の素養が大きく影響します。加えて、未経験層向けの募集も少ないため、難易度は高いのが実情です。
できれば避けたい転職ルート
データサイエンティストへの転職には複数のルートがありますが、なかには避けたいものも存在します。
特に避けたいのが、単純な作業ばかりで、データサイエンス領域のスキルが身につかないポジションに入ることです。経験を積むために環境を移したものの、その経験が積めなければ本末転倒です。このようなミスマッチを防ぐためにも、事業や業務の内容、募集要項はしっかりと確認することをおすすめします。
また、インプット学習に何年も費やすルートも、実践的なスキルが身につきにくく、転職のタイミングを逃しやすいため避けましょう。
転職活動をよりスムーズに進めるコツ
ルートを把握したら、次はよりスムーズに転職活動をすすめるコツを把握し、戦略的に動けるよう準備を整えましょう。
自身の強み・経験を整理する
データサイエンティストへの転職をスムーズに進めるためには、自分自身への深い理解が欠かせません。目指すと決めたら、まずはこれまでの経験や得意分野などを棚卸しし、自分と向き合う作業に取り組みましょう。
整理を進めることで、アピールできるもの、これから身につけるべきものが明確になります。今後の学習計画も立てやすくなるほか、転職ルート選びにも役立つため、丁寧に取り組んでみてください。
求人情報をリサーチして転職活動と学習の方向性を定める
自身に足りない要素を把握するには、求人情報のリサーチが有効です。複数の情報源を確認し、必要とされるスキルや経験をリストアップすれば、自分に何が不足しているか、今後何を学べば良いかが明確になります。
希望する企業の情報を調べれば、どのような領域を担うデータサイエンティストを募集しているかを把握できる点もメリットです。コンサルティング寄りなのか、開発寄りなのかを把握できるため、ミスマッチを防止でき、アピールの方向性も定めやすくなります。
募集要項や歓迎要件に記載されているスキル・資格を取得する
求人情報に記載されている必須要件以外の要素を確認し、スキル習得の指針とすることも有効です。特に歓迎要件や求める人材に書かれた事項を満たしたり、資格を取得したりすればデータサイエンティストが務まる人材として評価されやすくなります。
なお、資格については、データサイエンティスト検定や統計検定2級などが良く挙げられています。また、AIに関連する検定やE資格、Azure・AWS関連の資格などもアピール材料となり得ます。
転職すべきか迷ったときの判断基準
データサイエンティストへの道筋はわかったものの、転職の決断が難しいという方も多いでしょう。確実な転職は保障されていませんが、以下のポイントを確認し、問題がなければ挑戦を検討しても良いでしょう。
| 要素 | 確認するポイント |
| スキル | データサイエンス領域に関連する業務を数年経験しているか 機械学習や統計などの領域の学習に抵抗がないか |
| 転職までの年数 | データ関連職を経由する場合、3年以上かかっても問題ないか |
| 年齢 | 20代・経験が少ない場合：関連職からのステップアップ・育成枠採用でも問題ないか 30代以降の場合：前職の経験や業界の知識が活かせるか |
多くのポイントに自信をもって「大丈夫」と答えられるなら、データサイエンティストに挑戦できる状態だと言えます。企業の意思決定や社会課題の解決に貢献するやりがいのある仕事なので、挑戦を検討してみてはいかがでしょうか。
データで課題を解決する仕事に挑戦したいなら分析屋へ
データサイエンティストへの転職は、これまでのスキルと経験を丁寧に棚卸しし、その上で計画を立てて進めることが重要です。足りない要素の補完と実績の獲得を戦略的に進めていけば、転職への道も開けるでしょう。
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