社会人経験はそれなりにしてきたけれど、キャリアをよりアップして収入を上げたい。
データサイエンティストやAIに興味があるけれど、40代からの挑戦は遅すぎるのではないか。
今のキャリアではこれ以上の収入アップを見込めないけれどしょうがないと諦めていませんか。
データサイエンティストを40代未経験で挑戦できるか
結論、40代からのデータサイエンティスト・AIへの挑戦は決して遅くはないと思います！
スキルアップしたいという思いが強ければ、始めるのに遅いということはないのです。
プログラミングスクールの体験談を見ると、40代以上で転職に成功させた例が紹介されており、
正しく知識を習得し、転職活動を行えばデータサイエンティストを40代から目指すことも不可能ではないです。
CSSやRubyなどの若い人が多くいる厚い分野に40代から参入するよりも、AIや機械学習は今伸びている分野のため、AIエンジニアの数も多くはなく、40代という年齢でも参入しやすい分野と感じます。
また、今までのキャリアの下で、対峙するお客さんの課題に向き合い、業界知識や業務知識を長年蓄えてきたビジネス経験をデータサイエンスやAIという新しい領域で融合させることができれば、社会人経験が浅い20代や30代に比べお客さんの課題を迅速に解決に進めることができるはずです。
しかし、40代からの新キャリアを効率よくアップさせるためには、20代など時間がたっぷりある若い人に比べ、適切な方法をとって挑戦することが重要と感じます。
40代からのデータサイエンティスト・AIエンジニアになるための重要な3つのこと
そこで、40代からのデータサイエンティストやAIエンジニアを目指すために意識しておきたい重要な3つの観点をご紹介いたします。遠回りをしないためにも、今からご紹介するこの３つの観点は重要と感じます。
自分に合ったプログラミングスクールを見つける
プログラミングスクールによっては、ターゲットを30代までとしているところがあります。年齢制限なく、自由に学べるプログラミングスクールや、その人ごとにカリキュラムを組んでくれるスクール、転職に関する相談や学習に関する悩みを親身に話を聞いてくれるコンサルタントがいるスクールをお勧めします。
また、時間や場所にとらわれずに、自分のペースで学習することができるオンラインコースやMOOCを活用することもいいと思います。
例えば、CourseraやUdemyなどのサイトでは、初心者向けから上級者向けまで様々なレベルのコースが提供されています。
独学でおすすめの学習コンテンツ
かなり月額ITの教科書を2冊分買うぐらいの値段で、Pythonや機械学習・データ分析を学べてしまいます！
ビジネスへの活用目的を明確にしておく
データサイエンスやデータ分析の手法を使って、何が解決できるのか、何を解決していくかの目的意識を事前に培っておくことが重要です。データ分析をデータ分析した結果が、経営課題や現場の課題を即時に解決することができなければ、データサイエンスを取り入れて成功したとは言えません。
売上向上やコスト削減をデータ活用の目線からアドバイスできるようにしておく必要があります。
その意識で勉強すると、膨大な学習項目の中で、優先度付けをしながら効率よく必要な知識を詰め込めると思います。
ポートフォリオを作成しておく
オンラインコミュニティに参加することで、他の人との交流や情報共有ができるため、学習効果を高めることができます。また、データサイエンスやAIの学習においては、理論だけではなく、実践的なプロジェクトに取り組むことが重要です。
特に、企業にデータサイエンティストとして転職する際には、採用したいスキルを持っていることを客観的に示す必要があります。そこで、おすすめなのが、学習しながらポートフォリオを作成することです。
例えば、KaggleやGitHubなどのサイトでは、データサイエンスに関するコンテストやプロジェクトが提供されています。データサイエンスで利用するには、分析に使えるだけの十分な量と質を満たすデータを収集・蓄積することが必要ですが、これらのコンテストやプロジェクトの参加経験は、そのポートフォリオ作成に役立ちます。
データ分析の手法を定着させるためにも、オンラインコミュニティに公開されているデータを分析し、可視化することで、データサイエンスや機械学習のスキルを実践的に身につけることができ
また、実務に近い経験を証明するものを準備していけるのでおすすめです。
データサイエンスやAIを学ぶおすすめのスクールとは
最後にデータサイエンスやAIを学べるおすすめのプログラミングスクールはどんなものがあるでしょうか。
以下の記事にスクールの詳細を記載していますので、時間がある際に読んでいただければと思います。
Kaggleなどのコンペへの参加がプログラミングカリキュラムの中に取り入れられているスクールもあります。過去のコンペのデータを使用したカリキュラムなどを提供しているスクールもあります。
