【20代、30代、40代】未経験でデータサイエンティストを目指せるの？年代別で解説

データサイエンティストになるためには、年齢よりも能力や適性が重要です。実は、求人に年齢制限を設けることは法律で禁止されています。その理由と、データサイエンティストの求人市場の現状について説明します。

（1）求人の年齢制限は禁止されている

2007年10月以降、雇用対策法の改正により、労働者の募集や採用における年齢制限は原則として禁止されています。具体的には、以下のような行為が禁止されています。

・特定の年齢層のみを対象とした求人広告の掲載

・応募者の選考過程で年齢を理由に採否を決定する行為

これは、少子高齢化が進む中で、日本の経済成長を持続させることを目的とした措置です。求人市場では年齢ではなく、個々の能力や適性に基づいた機会や活躍の場を提供することが重要だという考えに基づいています。

参考URL：募集・採用における年齢制限禁止について（厚生労働省公式サイト）

（2）データサイエンティストを募集する企業は増加傾向に

DX推進に取り組む企業が増える中、その中心的な役割を担うデータサイエンティストを募集する企業は増えています。

厚生労働省が運営する職業情報提供サイト「jobtag」によると、令和４年度のデータサイエンティストの有効求人倍率が2.77倍となっており、人材不足ということがわかります。また、経済産業省の調査によると、I T業界では2021年時点で約32万人、2030年時点で最大約80万人の人材不足が予測されており、データの量が増加し続ける現代では、データサイエンティストについても益々需要が高まっていくと考えられます。

データサイエンティストは比較的新しい職種なので、即戦力となる実務経験者が求人市場に流出することは少ないです。そのため、求人市場では、未経験でも潜在能力を持つ人材を対象としたポテンシャル採用が活発に行われています。

参考記事：データサイエンティストのポテンシャル採用が多い理由・未経験者に対する評価基準は？

参考URL：

職業情報提供サイト jobtag

ＩＴ人材育成の状況等について（経済産業省）

（3）未経験者なら若い方が有利か

「未経験から新しいスキルを身につけるなら若い方が有利なのでは」と思う方もいらっしゃるかと思います。たしかに、30代前半頃までは、新しい知識を吸収する能力や新しい技術への適応力が高く、データサイエンティストとして新たなスキルや知識を習得する上では有利かもしれません。

一方で、30代後半以降の方は、問題解決能力、コミュニケーション能力、マネジメント能力など、職業経験を通じて獲得したスキルに自身の強みを持つ方が多いです。長年の職業経験を通して培ったこれらのスキルはデータサイエンティストとして活躍するためにも重要なので、求人市場で高く評価されることがあります。

ここからは年代別にデータサイエンティストを目指せる可能性や求人に応募する際のアピールポイントなどを説明します。

まずは20代の未経験者がデータサイエンティストを目指す場合について解説します。

（1）20代は未経験でもポテンシャル採用の可能性あり

データサイエンティストは、日々進化するテクノロジーに追いつくため、新しい知識を迅速に習得する能力が重要視されます。20代の若者は一般的に学習能力が高く、新しい技術や知識を素早く吸収する能力があるとされているため、データサイエンティストのポテンシャル採用に応募して採用される可能性が高いです。

「調査シリーズNo.161 企業の人材ニーズ等に関する調査」によれば、ポテンシャルを重視する年齢として、「25～29歳」を挙げる企業の割合が最も高いという結果が示されています。

20代の未経験者がデータサイエンティストを目指す場合に、その学習能力や将来性を見込んで企業が採用する可能性を示唆しています。

参考URL：企業の人材ニーズ等に関する調査(労働政策研究・研修機構）

（2）20代の未経験者のアピールポイントは？

20代の未経験者がデータサイエンティストの求人に応募する際に効果的なアピールポイントとしては、以下のような能力やスキルが挙げられます。

・新しい技術への適応性：最新のツールやプログラミング言語を迅速に理解し、効果的に活用する能力

・迅速な学習能力：データサイエンスの領域の情報処理、人工知能、統計学など、新しい情報を素早く学ぶ能力

・創造的な問題解決スキル：ビジネスの課題を新しい視点から整理し、創造的な解決策を提案する能力

次に、30代の未経験者がデータサイエンティストを目指す場合について解説します。

（1）30代もポテンシャル採用の可能性あり

30代の方も20代と同様にデータサイエンティストのポテンシャル採用の求人に応募して採用される可能性があります。特に30代前半の方は、20代と同様に新しいことを吸収する能力が高いと一般的に認識されています。

労働政策研究・研修機構が公開している「調査シリーズNo.161 企業の人材ニーズ等に関する調査」の図表１を見ると、「今後」の「30歳以上」を採用対象とする企業の割合がわずかに増加する傾向が見られます。

参考URL：企業の人材ニーズ等に関する調査(労働政策研究・研修機構）

（2）30代の未経験者のアピールポイントは？

ポテンシャル採用を行っている企業は、候補者の将来性や学習意欲を重視するので、ポテンシャル採用の求人に応募する際は学習能力と意欲をアピールするとよいでしょう。また、職業経験を通じて以下のようなスキルを身につけている場合は積極的にアピールしましょう。

・特定分野の専門知識：特定の分野での職務経験を通じて培った業界の動向や現状の課題に関する知識や業界固有の法規制やルールなどに関する知識

・プロジェクト管理スキル：計画の立案、リソース管理、スケジュール管理などのプロジェクトを効率的に進める能力

・コミュニケーションスキル：チームメンバーや他部門のメンバー、経営陣などと効果的にコミュニケーションを取る能力

次に、40代の未経験者がデータサイエンティストを目指す場合について解説します。

（1）40代の未経験者が採用される可能性は？

40代で未経験の方がデータサイエンティストのポテンシャル採用で採用される可能性は、30代以下の方に比べると低いでしょう。しかし、可能性が全くないわけではありません。

40代の未経験者がデータサイエンティストを目指す場合、自身の強みとスキルを理解し、それらを活用することが重要です。過去の職業経験を活かしてデータを独自の視点で分析することで新たな価値の創出ができると評価される可能性もあります。

（2）40代の未経験者のアピールポイントは？

40代はキャリアの中間から後期にかけての年代なので、過去の職業経験から培った能力やスキルの中から、データサイエンティストとして活躍する際に活用できそうな能力やスキルを洗い出してアピールすることが大切です。

職業経験を通じて以下のようなスキルを身につけている場合は積極的にアピールしましょう。

・特定分野の専門知識：特定の分野での職務経験を通じて培った業界の動向や現状の課題に関する知識や業界固有の法規制やルールなどに関する知識

・プロジェクト管理スキル：計画の立案、リソース管理、スケジュール管理などのプロジェクトを効率的に進める能力

・コミュニケーションスキル：チームメンバーや他部門のメンバー、経営陣などと効果的にコミュニケーションを取る能力

・チームメンバーの成長支援：チームメンバーを指導し、チーム全体のスキル向上を促す能力

最後に、50代以降の未経験者がデータサイエンティストを目指す場合について解説します。

（1）Reスキル講座に年齢制限はない

50代以降の未経験者がデータサイエンティストを目指すのは、40代までの年齢層と比較して難しいかもしれません。しかし、現在、経済産業省が推奨している第四次産業革命スキル習得講座（Reスキル講座）は年齢制限がないので50代以降の未経験者でも受講できます。

Reスキル講座は、AI、IoT、データサイエンス、クラウドなど将来需要が見込まれる分野で社会人が高度な専門性を身につけてキャリアアップを図る経済産業大臣認定の講座です。

Reスキル講座に指定されているデータサイエンティスト育成講座もあるので、講座を受講することから始めてもよいでしょう。

データミックスのデータサイエンティスト育成講座はReスキル講座に認定されており、

受講料の最大70％が支給されます。また、オンラインで受けられる無料の個別相談や、体験講座も実施していますので、データサイエンスに興味のある方はぜひお気軽にお申し込みください。

参考URL：第四次産業革命スキル習得講座認定制度（経済産業省公式サイト）

（2）50代以降の未経験者のアピールポイントは？

50代はキャリアの後期となる年代なので、40代と同様に過去の職業経験から培った能力やスキルの中から、データサイエンティストとして活躍する際に活用できそうな能力やスキルを洗い出してアピールすることが大切です。

また、50代以降になると、データ分析の結果をビジネスに適用するための組織全体の理解と高度な問題解決能力が求められることが多いです。そのため、以下のようなスキルや能力をお持ちの場合、積極的にアピールするとよいでしょう。

・業界の歴史的な理解：これまでの業界の歴史的な変遷を理解し、その影響を評価する能力

・長期的な視野と洞察力：データを適切に解釈し、長期的な戦略を策定するスキル

・組織的な戦略を立案するスキル：組織全体のビジョンを理解し、それをチームの目標と活動に統合する能力

年齢に関係なく、データサイエンティストの素質や潜在的な能力として評価される知識やスキルもあります。具体的にどのような知識やスキルが評価されるか説明します。

（1）数学や統計の基礎知識

未経験でデータサイエンティストを目指す場合、数学や統計の基礎知識があるほうが有利です。

データサイエンティストの役割は、大量のデータを解析し、その結果をビジネスに活用することです。この過程で、統計学の理論と数学的な思考法が中心的な役割を果たします。

具体的に、機械学習モデルの構築や精度の評価には、統計学の理論が必要とされます。統計学には、確率論、推測統計、仮説検定、回帰分析などの知識が含まれます。

さらに、複雑なアルゴリズムの理解や適用には、数学的な思考が不可欠です。線形代数、微分積分、最適化などの知識が必要となります。

（2）関連資格の取得

データサイエンティストを目指す未経験者にとって、データサイエンティスト検定などの関連資格を取得することは強みになる可能性があります。資格を取得することで、一定の知識を有することを客観的に証明できるからです。

具体的な資格の例についてはこちらの記事で紹介していますので、詳しく知りたい方は参考にしてください。

参考記事：プログラミング未経験でもデータサイエンティストになる方法を解説

この記事では、未経験者がデータサイエンティストになれる可能性や20代から50代以降までの各年代における一般的なアピールポイントなどについて解説しました。

「データサイエンティストを目指したいけれど、自分には難しいかもしれない」と最初の一歩を踏み出せない場合は、まずは講座を受講するなど自己学習の実績を積むことをおすすめします。

データミックスでは、初学者や文系出身の方でもデータサイエンティストに必要な知識やスキルを体系的に学習できるデータサイエンティスト育成講座を提供しています。

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