未経験からデータサイエンティストになるには？文系の就職難易度と必要スキル

と、迷っていませんか？

【結論：データサイエンティストになるには？】
▶近い職種や社内異動から目指す！
▶出身学部よりスキルが問われる
▶学ぶ順番を決めて成果物を作る

厚生労働省のjob tagでも、中途採用ではITやデータに近い職種の出身者が多いとされています。データを扱った実務経験がない方は、SQLやPythonで作った成果物でスキルを示すことが大切です。

この記事では、未経験からのルートと難易度、必要なスキルと資格、転職までの進め方を解説します。

※1：出典元：キャリスタカレッジ公式サイト
※2：出典元：キャリアカンパニー公式サイト
※3：出典元：リクルートエージェント公式サイト/2025年度実績

データサイエンティストとは？

データサイエンティストは、データから価値を生み出し、事業の課題に答えを出す専門職です。

データサイエンティスト協会が土台に置くのは、データサイエンス力とデータエンジニアリング力。それぞれ、統計や機械学習で分析する力と、データを集めて整える力を指します。

企業が求めるのは、経験や勘に頼ってきた判断をデータで裏づける役割です。たとえば小売業では、データサイエンティストが売上データを分析して商品の配置を提案します。

分析で終わらず、結果を事業の判断に生かすまでがデータサイエンティストの仕事です。

データサイエンティストになるには？未経験からのルート

厚生労働省のjob tagは、中途採用ではITやデータに近い職種の出身が多いとしています。具体的には、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者です。

では、未経験からデータサイエンティストになるにはどのようなルートがあるのでしょうか。

ここでは、未経験者向けの4つのルートについて解説します。

データアナリストやデータエンジニアなど近い職種を経由する

データアナリストやデータエンジニアは、データサイエンティストのスキルを実務で磨きやすい職種です。

どちらの職種でも、データの抽出や加工が日常の業務です。たとえばデータアナリストはSQLで売上を集計し、データエンジニアは分析用のデータ基盤を整えます。

近い職種で積んだデータの実務経験は、データサイエンティストへの転職でそのまま強みになるでしょう。

※データアナリストやデータエンジニアとデータサイエンティストの違いは「データサイエンティストとデータアナリスト・データエンジニアの違いは？」で解説しています。

社内のDX推進部門やデータ分析部署に異動する

社内のDX推進部門やデータ分析部署への異動は、データ分析の仕事に就く人が多く通るルートです。

社内異動なら転職せず、今の業務知識を生かしてデータ分析に移れます。

データサイエンティスト協会は2026年に、データ分析の業務に就く会員191人へ経歴を尋ねています。その結果、社内の部署異動で就いた人は計56%でした。※4

内訳は技術・研究職から23%、その他の職種から20%、エンジニアから13%です。一方、新卒での配属は10%にとどまります。※4

データ分析の部署がある会社なら、社内異動は現実的なルートです。

※4：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの就労意識 2015→2026 一般(個人)会員アンケートより」

未経験可のデータサイエンティスト求人に応募する

未経験可のデータサイエンティスト求人で評価されるのは、実務経験ではなく基礎スキルと学ぶ意欲です。

経験者が限られているため、入社後の研修で育てる前提で未経験者を採る企業があります。実際に、未経験者を募集する企業の多くは、プログラミングなどの素地がある人の教育に積極的です。

一方で、SQLやPythonの基礎がないと、ポテンシャル採用の枠でも内定は難しくなります。

応募の前に基礎を固めて学習の成果を示せれば、未経験可の求人でも選考に進みやすくなるでしょう。

社会人大学院やデータサイエンススクールで学習する

社会人大学院やデータサイエンススクールで体系的に学んでから転職するのも、未経験から選べる道です。

独学は次に何を学ぶかで迷いやすい一方、大学院やスクールは学ぶ範囲と順番が決まっています。

厚生労働省の専門実践教育訓練給付金は、指定講座の受講費用の最大80%を支給する制度です。支給の内訳は次のとおりです。※5

給付を受けるには、雇用保険の加入期間などの条件を満たす必要があります。すべての講座が対象とは限らないため、申し込む前に対象かどうかを確かめましょう。

※5：出典元：厚生労働省「専門実践教育訓練の教育訓練給付金のご案内」

データサイエンティストの就職難易度は？未経験・文系の実情

未経験からデータサイエンティストに就職するのは、簡単ではありません。

押さえておきたいのは、難しさの中身と生かせる強みが背景によって変わることです。

ここでは、未経験・文系・30代以降という3つの背景別に、就職の実情を解説します。

未経験はPythonやSQLなどの実務経験を問われやすい

未経験からの選考では、PythonやSQLを実務レベルで使えるかどうかが問われます。

データサイエンティストは、入社直後から分析の成果を求められる職種です。企業は、どの技術をどこまで使えるかを選考で詳しく尋ねます。

JACリクルートメントも、Pythonと周辺のライブラリを扱った経験は市場価値が高いとしています。

未経験の選考では、PythonやSQLを実際に使った経験が問われやすいと考えておきましょう。

文系出身でも学習実績があれば不利になりにくい

選考では文系出身かどうかより、データを扱う技術を使えるかが見られます。

データサイエンティストの評価を分けるのは、学部名ではなくデータから結論を導き出す力です。

実際に、厚生労働省のjob tagも、データサイエンティストには文系出身者もいると説明しています。経済学や経営学で学んだビジネスの知識は、分析結果を事業に生かす場面で強みになります。

文系出身でも、SQLやPythonの学習実績を示せば、学部で不利になることは少ないでしょう。

30代以降は前職のドメイン知識が評価されやすい

30代以降の転職では、前職で培ったドメイン知識（業界の知識）が評価されやすいです。

実務経験を通じて、現場のリアルな課題や扱うデータの背景を理解していることが強みです。

30代以降の方は、前職に近い業界の企業を選ぶと、培ったドメイン知識を評価につなげやすいでしょう。

データサイエンティストは、難易度が高い分、転職後の待遇が魅力です。実際の給与相場についてはデータサイエンティストの平均年収は？をご覧ください。

データサイエンティストになるために必要なスキル3つ

必要なスキルは、データサイエンティスト協会のスキルチェックリストで確かめられます。

2025年12月公開のver.6は、5つの領域・845項目でスキルを定めたチェックリストです。※6各項目には★でレベルが付いており、★1つが最も基礎の「見習いレベル」です。

★の項目（238項目）の70%ができ、必須の項目もすべてできれば、見習いレベルと判定されます。※6領域ごとの項目数は次のとおりです。

領域	項目数※6	うち見習い（★）※6
基盤	33項目	21項目
価値創造力	153項目	51項目
データサイエンス力	354項目	108項目
データエンジニアリング力	180項目	58項目
融合	125項目	0項目
合計	845項目	238項目

★の項目が多いのは、データサイエンス力・データエンジニアリング力・価値創造力です。

ここでは、この3つの領域で求められるスキルを、見習いレベルの項目を例に解説します。

※6：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティスト スキルチェックリストver.6」

統計学や機械学習などのデータサイエンス力

データサイエンス力は、統計学や機械学習の手法を理解し分析に使う力です。

データの傾向を正しく読み取れないと、分析の結論そのものを誤ってしまいます。

見習いレベルの必須項目には、「相関関係と因果関係の違いを説明できる」という項目があります。

たとえば気温とアイスの売上が連動していても、直接の因果関係があるとは限りません。「教師あり学習」と「教師なし学習」の違いも必須です。前者は正解から予測を学び、後者は正解なしでデータの傾向を見つけます。

基本概念を理解し、自分の言葉で説明できることが重要です。

SQLやデータ基盤などのデータエンジニアリング力

データエンジニアリング力は、データを集めて分析できる形に整える力です。

社内データの多くは複数のシステムに散らばっています。こうしたデータを取り出して集約するときに使うのがSQLです。

見習いレベルには、「SQLの構文を一通り知っていて、記述・実行できる」という項目があります。大量データを扱うHadoopやSparkなど、分散技術の基本の理解も含まれます。

未経験の方は、SQLでデータを抽出・集計できる状態を最初の目標にするとよいでしょう。

課題定義や社会実装などの価値創造力

価値創造力は、課題を定義し分析結果を施策として実装する力です。

分析の精度が高くても、事業の課題と結びつかなければ成果にはつながりません。

見習いレベルには、「顕在化した課題を整理し、既存の枠組みで説明できる」という項目があります。「検証目的を定義し、小規模なPoC（概念実証）を自ら実装・検証できる」も必須項目です。

課題の整理と小さな検証を自分で進められれば、見習いレベルの価値創造力に届きます。

データサイエンティストになるために役立つ資格

データサイエンティストになるために、必須の資格はありません。

ただし未経験者にとって、資格は学んだ知識を客観的に示す材料になります。

ここでは、未経験からデータサイエンティストになるために役立つ資格を紹介します。

データサイエンティスト検定リテラシーレベル

データサイエンティスト検定リテラシーレベルは、データサイエンティストの基礎力を証明する検定です。

主催はデータサイエンティスト協会で、スキルチェックリストの見習いレベル（★）が出題範囲です。

2026年6月の第13回からは、改訂版のver.6に基づく範囲に変わりました。価値創造スキル（課題を定めて分析を事業に生かす力）を問う問題も加わっています。受験資格はなく、全国の試験会場のパソコンで受けるCBT方式です。

協会が定める基礎の範囲をどこまで身につけたかを測るなら、最初に受けたい検定です。

統計検定2級

統計検定2級は、大学基礎課程で学ぶ統計学の理解と活用力を問う試験です。

分析の土台となる統計学を、体系立てて学んだことの証明になります。

出題範囲には、相関や回帰分析、仮説検定などが含まれます。パソコンで受けるCBT方式で、2025年の合格率は46.1%でした。※7

回帰分析や仮説検定は実務の分析でも使うため、学んだ内容がそのまま仕事に生きます。

※7：出典元：統計検定「過去の受験データ」

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITを活用したシステムを作る人に必要な基本的知識・技能を問う国家試験です。

データ分析の仕事でも、データベースやネットワークなどITの基礎知識が前提になります。

2025年度の合格率は38.3%でした。※8試験はパソコンで受けるCBT方式で、随時実施されています。

非IT職から目指す方にとっては、ITの基礎があることを示す資格になります。

※8：出典元：IPA「情報処理技術者試験 統計資料 令和8年3月分（基本情報技術者試験）」

E資格

E資格は、ディープラーニングの理論を理解し、実装する力を認定する資格です。

受験には、日本ディープラーニング協会（JDLA）の認定プログラムの修了が必要です。試験日から過去2年以内に修了していることが条件になります。

2026年第2回の受験者は1,062名で、そのうち712名が合格しました。合格率は67.04%です。※9

E資格は認定プログラムの受講から始まる資格です。ディープラーニングは機械学習の応用なので、Pythonと機械学習の基礎を固めてから挑戦しましょう。

※9：出典元：日本ディープラーニング協会「2026年 第2回 E資格」結果発表

未経験からデータサイエンティストになるためのロードマップ

未経験からデータサイエンティストを目指すなら、進める順番を先に決めておくことが大切です。

独学では次に何を学ぶかで迷いやすく、手順があると学習が止まりにくくなります。

ここでは、未経験から転職までを5つのステップに分けて解説します。

①スキルチェックリストで学ぶ範囲を決める

学習を始める前に、スキルチェックリストで自分に足りない項目を洗い出すことが大切です。

範囲を決めずに学習すると、どこから手をつけるか迷います。

データサイエンティスト協会のExcel版を使い、見習いレベル（★）の項目に○か×を付けます。記入の例は次のとおりです。

領域	見習いレベル（★）の項目の例※6	チェック
基盤	課題や仮説を言語化することの重要性を理解している	○
データサイエンス力	平均、中央値、最頻値の算出方法の違いを説明できる	○
データエンジニアリング力	ER図を読んでテーブル間のリレーションシップを理解できる	×
価値創造力	現状の課題構造を整理し、説明できる	×

領域ごとにシートが分かれているので、×の多い領域から学ぶと効率よく範囲を埋められます。

できない項目がはっきりすれば、学ぶ範囲を迷わず決められます。

※6：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティスト スキルチェックリストver.6」

②PythonやSQLなどの基礎を学ぶ

PythonとSQLは、環境構築のいらないGoogle Colabで書きながら学ぶのが効率的です。

環境づくりでつまずくと、肝心のプログラミングに進めません。

Google Colabは、ブラウザでPythonを実行できるGoogleの無料サービスです。書籍やオンライン講座の例題をColabで打ち込みましょう。

SQLも、Python標準のSQLiteを使えばColab上で練習できます。まずは数十行ほどの小さな表を集計する練習から始めてください。

どちらも、小さく書いて動かす練習を毎日続けてください。

③Kaggleなどのコンペで分析を経験する

分析の経験を積むには、KaggleやSIGNATEなどのデータ分析コンペに参加するのが効果的です。

実際のデータには欠損（値の抜け）や表記のゆれがあり、例題だけでは扱い方が身につきにくいです。

コンペでは、企業などが出した課題とデータに対し、参加者が予測の精度を競います。データの「前処理」から「予測モデルの作成・評価」まで、一連の工程を実際に体験できます。SIGNATEは日本語で参加できるので、英語が苦手な方でも始めやすいです。

順位を気にしすぎず、まずは一連の分析を一人でやり通す経験を積みましょう。

④GitHubなどでポートフォリオを公開する

学習の成果は、GitHubでポートフォリオとして公開することがポイントです。

GitHubは、プログラムを保存・公開できるサービスです。採用担当者は、公開されたコードとレポートから実際の分析力を判断できます。

まず分析ごとにリポジトリ（保管場所）を作ります。README（作品の説明書き）には、課題・使ったデータ・手法・結果の4点を書いてください。分析のコードと、結果をまとめたレポートも同じリポジトリに置きましょう。

読み手が分析の流れを再現できるよう、整理して公開しましょう。

⑤職務経歴書と面接で学習の成果を伝える

職務経歴書と面接では、学習の成果を「課題・手法・結果」の3点で伝えるのが効果的です。

採用担当者は、学んだ内容よりも、学んだことを使って何ができたかを知りたいと考えています。

例文は次のとおりです。

書類では3点を箇条書きにし、1つの分析を数行で読める長さにまとめましょう。面接でも同じ3点で話せば、実務経験がなくても分析力を具体的に伝えられます。

未経験可のデータサイエンティスト求人の探し方

未経験可の求人は、効率的な探し方と見極めるポイントを把握しておくことが大切です。

ここでは、未経験可の求人の探し方と、応募前に確かめる点を解説します。

求人サイトで「未経験歓迎」などの条件を指定する

求人サイトでは、「職種未経験歓迎」や「ポテンシャル採用」の条件で絞り込むのが基本。

職種名だけで検索すると、実務経験を求める求人が多く表示されます。

ポテンシャル採用とは、経験より成長性を重視する採用のことです。未経験向けの条件に、勤務地や在宅勤務などの働き方の条件を重ねると、応募できる求人だけが残ります。

未経験向けの条件から先に指定すると、応募できる求人を効率よく見つけられます。

OJTや研修制度の有無を求人票で確かめる

未経験可の求人に応募する前に、OJTや研修制度があるかを求人票で確かめることが大切です。

OJTとは、職場で実務をしながら先輩に教わる育成のことです。育て方で、戦力になる早さが変わります。

データサイエンティスト協会の2024年11月の調査は、データサイエンティスト在籍の93社が対象です。58%が育成方針に「OJTで育成していく」を選びました。※10

OJTは現場の先輩が教えるため、指導役の有無で手厚さが変わります。求人票の研修制度や教育体制の欄に、指導役や配属後の流れが書かれているかを見てください。

※10：出典元：データサイエンティスト協会「データサイエンティストの採用に関するアンケート」

未経験に強い転職エージェントに相談する

未経験可の求人を効率よく探すなら、未経験に強い転職エージェントに相談するのも有効です。

アドバイザーは、学習状況に合う未経験可の求人を選んで紹介します。

面談では、学んだこと・ポートフォリオ（分析の成果物）・希望の働き方を伝えてください。

サービスによっては、学習や選考の支援も受けられます。たとえばキャリアカンパニーは、オンラインITスクールを併設したサービスです。リクルートエージェントでは、提出書類の添削や面接対策を受けられます。

成果を具体的に伝えるほど、合う求人を紹介してもらいやすいでしょう。

【未経験】データサイエンティストになりたい人向けの転職エージェント3選

サービス名	特徴
キャリスタカレッジ	・将来像を聞いてIT研修を紹介 ・3種類のコースから研修を選べる ・受講後の内定まで平均10日程※1
キャリアカンパニー	・ITを学べるスクールを無料で受講 ・ポートフォリオ作成も支援 ・キャリア相談の実績5,000人以上※2
リクルートエージェント	・非公開求人も含めて紹介 ・業界・企業の分析情報を提供 ・転職決定数No.1※3

※1：出典元：キャリスタカレッジ公式サイト
※2：出典元：キャリアカンパニー公式サイト
※3：出典元：リクルートエージェント公式サイト/2025年度実績

データサイエンティストを未経験から目指すなら、学習と就職を支える転職エージェントが役立ちます。

ここでは、未経験者の支援に強い転職エージェントを3社紹介します。

キャリスタカレッジ｜スクール×就職支援でIT職を目指せる

(引用元：キャリスタカレッジ)

キャリスタカレッジは、IT業界が初めての人に研修と就職支援を無料で行うサービスです。

初回の個別面談で目指す将来像をヒアリングし、適性に合ったIT研修を提案してくれます。

コースはITインフラ、クラウド（AWS）、Java開発の3種類。データ職への足がかりとして選べる点がメリットです。

研修中も専門講師と定期的に面談でき、学習の疑問や悩みを迅速に解消できます。

データサイエンティストを目指す第一歩としておすすめです。

※1：出典元：キャリスタカレッジ公式サイト

内容	詳細
運営会社	キャリアスタート株式会社 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-305582
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪・福岡（拠点所在地）
料金	完全無料

＼研修を受けてIT職を目指すなら／

キャリアカンパニー｜無料でITを学びながら未経験転職を目指せる

(引用元：キャリアカンパニー)

キャリアカンパニーは、「スキルがないから不安」という未経験の方におすすめです。

転職サポートの利用者は、ITを学べる自社のスクールを無料で受講できます。

CCNAやLPICに加えてPythonのカリキュラムもあり、学びながら応募先を探せるのが特徴。専任のアドバイザーは、ポートフォリオや自己PRづくりもサポートします。

実務経験がなくても、学習の成果を書類で示せるのが強みです。

※2：出典元：キャリアカンパニー公式サイト

内容	詳細
運営会社	株式会社エンデバース 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-315027
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	完全無料

＼学びながら転職活動を進めるなら／

リクルートエージェント｜圧倒的な求人数で未経験可のデータ職を見つけやすい

(引用元：リクルートエージェント)

リクルートエージェントは、業種を限らず多くの求人を扱う総合型エージェントです。

公開求人だけでなく、非公開求人の数も豊富です。データ職に近いIT職まで含めて応募先を比べられます。

アドバイザーからは、独自に分析した業界や企業の情報も共有してもらえます。応募先の業界の動きを知ったうえで志望理由を組み立てられるのが強み。

実務経験を問わないポテンシャル採用の求人を広く探すなら、リクルートエージェントが外せません。

※3：出典元：リクルートエージェント公式サイト/2025年度実績

内容	詳細
運営会社	株式会社インディードリクルートパートナーズ 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-317880
公開求人数	約82万件（2026年9月29日時点）
非公開求人数	約24万件（2026年9月29日時点）
対応エリア	東京・札幌・仙台ほか全17拠点（拠点所在地）
料金	完全無料

＼求人を幅広く比べたいなら／

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【IT特化】データサイエンティスト職に強いエージェント3選

サービス名	特徴
ユニゾンキャリア	・アドバイザーがスキルを分析 ・IT未経験でも支援を受けられる ・入社後定着率 約97%※11
Geekly	・機械学習モデルなど技術で検索 ・PythonやSQL系の言語でも絞れる ・転職後活躍率90%※12
レバテックキャリア	・研修制度・勉強会充実で絞れる ・実務経験が浅い方OKの条件あり ・レバテック認知率・登録率No.1※13

※11：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月～2025年8月入社者の3ヶ月以上継続率
※12：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点
※13：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年12月5日～13日の調査

IT業界に特化した転職エージェントは、データ職の求人を職種やスキルで細かく探せるのが特徴です。

ここでは、データサイエンティスト職に強いIT特化の転職エージェントを3社紹介します。

ユニゾンキャリア｜IT/Web業界に詳しいアドバイザーが担当

(引用元：ユニゾンキャリア)

ユニゾンキャリアは、IT/Web業界の転職と就活を支援する専門エージェントです。

面談では業界に精通したアドバイザーが、これまでの経験や学んだスキルを分析します。そのうえで、年収やスキルアップにつながる企業の提案を受けられるのが特徴です。

IT未経験でも支援を受けられ、話を聞くだけで業界や職種の分析ができます。

自分の学習状況でどの職種を狙えるかを面談で整理できるのが強みです。

※11：出典元：ユニゾンキャリア公式サイト/2025年1月～2025年8月入社者の3ヶ月以上継続率

内容	詳細
運営会社	株式会社ユニゾン・テクノロジー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-313348
公開求人数	非公開
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京（拠点所在地）
料金	完全無料

学んだスキル

＼転職方法を相談！／

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Geekly｜機械学習モデルや自然言語処理のスキルで求人を探せる

(引用元：Geekly)

Geeklyは、IT・Web分野の求人に特化した転職エージェントです。

機械学習モデルや自然言語処理など、扱いたいAI技術を指定して求人を検索できます。

PythonやMySQLでも絞り込めるので、学んだ知識を実務で生かせる求人を探せます。求められる技術を事前に把握できれば、内定や入社に向けて効率よく対策を進められるでしょう。

こだわりの条件で求人をチェックしたい方におすすめです。

※12：出典元：Geekly公式サイト/2026年2月時点

内容	詳細
運営会社	株式会社ギークリー 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-305272
公開求人数	36,497件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・大阪（拠点所在地）
料金	完全無料

＼学んだ技術で求人を探す！／

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レバテックキャリア｜入社後にしっかり育ててくれる「研修充実」の求人を探せる

(引用元：レバテックキャリア)

レバテックキャリアは、ITの技術職に強い転職エージェントです。

求人検索では、こだわり条件として「研修制度・勉強会充実」を指定できます。「実務経験が浅い方OK」の条件と組み合わせると、より条件を絞り込めます。

求人紹介では企業の社風まで細かく伝えてもらえるのもメリット。教育体制がある企業から選びたい方におすすめです。

※13：出典元：レバテックキャリア公式サイト/2024年12月5日～13日の調査

内容	詳細
運営会社	レバテック株式会社 有料職業紹介事業許可番号：13-ユ-308734
公開求人数	55,840件（2026年10月時点）
非公開求人数	非公開
対応エリア	東京・札幌・名古屋・大阪・広島・福岡（拠点所在地）
料金	完全無料

＼研修のある職場を選ぶなら／

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【FAQ】未経験からデータサイエンティストを目指す人によくある質問

データサイエンティストに英語力は必要？

英語力は必須ではありませんが、英語を読む力があると仕事で役立ちます。

厚生労働省のjob tagの「外国語を読む」の必要度は0〜7のうち4.4です。※14英語の論文や技術資料を読めると、新しい分析手法を早く取り入れられます。

独学でデータサイエンティストになるには何年かかる？

必要な期間は人によって差があり、数か月から1〜2年と幅があります。

厚生労働省のjob tagでは、従事者に対して入職前に必要な訓練期間を調査。回答は「1ヶ月超～6ヶ月以下」が23.4%、「1年超～2年以下」が10.6%でした。※14

この値は独学に限らず、学校や職場での訓練も含めた期間です。

独学の場合も、半年〜1年ほどを現実的な目標期間として計画を組むのがおすすめです。

数学が苦手でもデータサイエンティストになれる？

数学が苦手でも、基礎から学び直せばデータサイエンティストの入口に立てます。

データサイエンティスト協会のスキルチェックリストを見ると、見習いレベルの数学は基礎的な内容です。必須項目には、ベクトルの内積や行列の計算、微分・積分、集合の考え方などが含まれます。

用語は難しく見えますが、分析で使う範囲に絞れば一つずつ学べます。まずはこれらの基礎を、分析に使う場面とあわせて学び直しましょう。

※14：出典元：厚生労働省 job tag「データサイエンティスト」

まとめ：未経験からデータサイエンティストになるにはスキルと実績を順に積む

転職エージェントの登録は、無料です。学んだスキルを生かせる職場に出会い、データで事業の課題を解く仕事を始めましょう。