【転職体験談】未経験からデータサイエンティストになった勉強法を公開します！

自己紹介

• 30代、男

• 現在は化学メーカーのデータサイエンティスト（主にPythonを使っています）

• 大学院の修士卒（理工系、化学専攻）

• 新卒で電機メーカーに入社して、プロセス開発エンジニアとして約6年勤務

この記事を読んで得られること

• 未経験からデータサイエンティストになる方法（私の転職体験談）

• プログラミング（Python）の勉強方法

• 転職時に気を付けるべきこと

未経験からの転職ということで、正直に言って書類選考の段階でかなり落ちました。これは多くの方が経験されることかもしれません。私なりに未経験のハンデを乗り越えた方法、データサイエンティストになるためにやった勉強方法をこの記事にまとめています。今後データサイエンティストを目指す方の参考になれば幸いです。もちろん転職が絶対に良いと言うつもりもなく、現職でデータサイエンティストを目指す！今の職場にデータサイエンティストというポジションを新しく作る！という方も是非お読み下さい。

なぜデータサイエンティストになろうと思ったのか？

一言で言うならば「データサイエンスの面白さに気付き、可能性を実感した」からです。私はずっと実験科学者であり、プログラミングやAIなどとは無縁でした。きっかけはある時に参加したセミナーでした。そのセミナーではものづくりに機械学習を活用して、人では実現できないような成果を生み出していました。この講演を聞いて「嘘やん…機械学習ってこんなことできるの！？今の自分の実験テーマに適用したらきっと面白そう！！」と心躍り、機械学習のパワーに大きな驚きを受けました。
そこから技術調査を始めたり、自分でプログラミングをやってみたりしながらデータサイエンスの世界に入っていきました。

プログラミング（Python）の勉強方法（概要）

未経験から始める場合、まずは経験者に教えてもらった方が圧倒的に効率的です。環境構築やプログラミング独特の書き方、データの型あたりは最初は経験者にフォローしてもらうのが良いかと思います。私自身もそうでしたが未経験にはプログラミングの敷居が高過ぎるように感じます。
私は次のような順序で学習を進めました（実際にはもっと回り道はしましたが、後から振り返って必要だったものを記載しています）
①経験者から基本的な使い方を教えてもらう
②基礎を習得するための本を1冊やりきる（書店によくある分厚めの2000円ぐらいの本が良いかと思います）
③少し実践的なセミナーを受講してみる
④自分なりに少しアレンジして学習する（例：セミナーで配布されたコードを少し改変する、自分の持っているデータセットを公開されているコードで分析する）
⑤最初から自分でデータを分析してみる（例：オープンデータをいくつかの分析手法で分析、身の回りにあるデータを分析）
⑥専門的な分析にも手を出してみる（例：化学構造の分析、画像解析）

以下ではそれぞれの項目を詳しく説明し、転職の体験談を紹介いたします。

プログラミング（Python）の勉強方法（詳細）

先ほどご説明した各項目に対して、詳細に説明します。