はじめに

この記事は、未経験からAIエンジニアやデータサイエンティストを目指す人に向けて、
私の経験から少しでも役に立つ話ができればと思います

※この記事においては、以降、AIエンジニアも含めてデータサイエンティストと呼ぶことにします
　（正確には異なりますが、文章が冗長になるのでこの場ではまとめてしまいます）

結論から言うと

結論から言うと、まず今の会社、今いる職場の中で、
データサイエンティストになることを目指すことが一番良い選択だと思います
なぜなら、

ほとんどリスク無く、データサイエンティストにキャリアチェンジできる

からです

未経験からデータサイエンティストに直接転職した、という話もよく聞きますが、
当然難易度は非常に高いですし、現職より待遇が落ちる可能性も大いにあります

また、なってみたら思ったほど自分がやりたいことではなかった…という可能性もあります

だからこそリスク無くキャリアチェンジするためには、
「今の会社（できれば今の職場）」でデータサイエンティストになることが重要になります

そこでデータサイエンティストになってしまえば、そのあとの転職はいくらでも可能です

私は、「メカ設計者（機械設計者）」からキャリアチェンジを行い、
現在はデータサイエンティストとして物体検知アルゴリズム構築などを行っています。

機械設計の業務では、もちろんAIどころか、プログラミングも行いません。
私も例に漏れず、初めの５年ほどはまったくプログラムを触ったこともありませんでした。

しかし、私は同じ会社、同じ職場、そして「機械設計者」であるままで、
次第に業務でプログラミングを取り入れる様になり、
最終的にほとんどデータサイエンティストと名乗っても間違いではないような、
いわゆる「AI」を駆使する業務を行う様になりました。

そういった「キャリアチェンジ」を果たせたのはなぜでしょうか？

実は、機械設計の仕事はCADを使って3Dモデルを作り、
図面を作ることだけが仕事ではありません。

取得した実験データを元に分析、考察をし、
その結果をモデルや図面に反映することが「設計」の仕事です。

つまり、もともとデータを分析する=データサイエンスをやっていたことになります。

同じように、特に近年はどの職種でも「データ」が身近に存在していると思います。

何かしらの形で、データを集計し、分析すること、
つまり、実は「データサイエンス」をすでに行っている人が多いと思います。

その作業をプログラムを使って自動化し、もっと高度にすればいいだけなんです。

そうすれば、あなたも立派な「データサイエンティスト」になれます。

もちろん、ITエンジニアからの転向組と比べると、当然プログラミングの能力では勝てません。
ただ、絶対に勝てるところは「データそのものに対する理解」です。

プログラミングが得意であっても、扱うデータは「何か」のデータです

例えば、
工場における生産装置の異常検知をする場合、工場を良く知っていることが重要になります
市場データの動向を推測する場合、市場調査についての知識が大いに活かせます
そういった「実際のデータ」に対する理解は非常に重要です

そして、ITエンジニア以外の異職種からの転向者は市場にほとんどいません
つまり、珍しいがゆえに市場価値は高くなります

そのため、これまでITに関わらない職種からの転向であったとしても、
その経験は一つの差別化できる大きな強みであるともいえます

ITエンジニアでもないところからデータサイエンティストになりたい方、
まずは今の職場で扱っている「データ」で遊んでみることから始めてはいかがでしょうか？

そして少しずつ職場での立場を確立させてしまえば、
あなたも立派な「データサイエンティスト」です

元メカ設計者、現なんちゃってAIエンジニア。実験データを分析しているうちにプログラミングとAIのスキルを習得（？）職業何ですか？と聞かれたときに何と答えるべきかを考える日々。 Qiita: https://qiita.com/kamome885