文系未経験からデータサイエンティスト内定までの経緯。

皆さん初めまして。アンキラーと申します。(twitter:@unkiller_0315)
文系未経験からデータサイエンティスト内定(2019年12月)までの経緯を、本記事にまとめさせて頂きます。少しでもご参考になる部分があればと思います！

１．自己紹介

私立大学(MARCHレベル)の法学部を卒業。
大学時代は民法を専攻しており、いわゆる離婚調停とかドロドロした内容を日々勉強しておりました。
新卒で大手精密機器メーカーに就職。
配属先はソリューション営業の部署になり、現在に至ります(約2年在籍)。
職務内容は簡単にいうと「現場課題を自社ハードと他社ソフトで解決する！」というようなものです。
入社してからは、製品知識やIT知識を身に着けるのに本当に苦労しました。

２．なぜ転職しようと思ったのか。

結論から申し上げますと「AIの受託案件に関わりたいから」です！

現職では、工場現場の課題(人手不足や労働安全など)をセンサーとソフトを使って解決することがほとんどでした。
その仕事自体はやりがいがあるんですが、1点だけ不満がありました。
**
AIを扱えないんです。**

工場現場のお客様との商談の際に、「部品のキズ有り無しを自動で見分けたい」とか「工場内機器のデータを集めているけど活用できていない」とかお話をいただくのですが、弊社ではAIを取り扱っていないのでお断りするしかありませんでした…。

社内で「他社のAIでもいいから、取り扱いましょう！」と掛け合っても、「社内にAIに詳しい人がいないから無理だよ」と相手にされない日々が続きました。
そこでふと思いました。「自分がAIに詳しくなればいんじゃないか」と。
それからAIの勉強を開始し、休日返上でひたすらプログラムを書く日々。

その甲斐あってか、数か月後に自社ハードと他社AIを組みわせた案件を社内で認めてもらうことができました。(1件だけですが)

そこで「お客様課題をAIで解決するのは楽しい」と感じ、メインの仕事にしたくなり転職を決意しました！

以下からは、AI勉強開始～内定までの経緯になります。

３．AIの勉強開始！(2019年5月～7月)

この時期にAIの勉強を開始しました。
当初はAIの知識まったくのゼロだったので、
AIを体系立てて勉強するには資格がいいと思い、AI資格を調べました。
すると2019年5月時点では、AI資格は以下の２つがヒットしました。

■ Ｇ検定（ジェネラリスト検定）
Gはジェネラリストを意味しており、AIを事業に活用するために必要な知識が試されます。
■ Ｅ資格（エンジニア検定）
E資格はエンジニア向けの資格です。応用数学から深層モデルの構築まで幅広く出題範囲になっています。

自分はビジネス職だったので、まずはＧ検定取得を決意し、7月の試験に向けて勉強を始めました。(同時にPythonの勉強も軽く始めました)

そして、7月初旬の試験当日、なんとかＧ検定に受かることができました。
Ｇ検定を取得することで、これまでのAIの歴史やアルゴリズムを頭に入れることができました。(基礎中の基礎ですが)

※個人的にE資格の取得はオススメしません。
　高額なうえに面接ではあまり評価されないからです。

４．AIプログラミング開始！(2019年7月～10月)

Ｇ検定を取得することである程度の基礎知識は付きましたが、実際にどういう風に動いているかは実感がないままでした。
そこで「ちょっとだけ、AIのプログラミングをやってみよう」と軽い気持ちでAIプログラミングを始めました。

幸いにも2019年7月時点で、AIプログラミングを学べるコンテンツはネット上にたくさんありました。
「なんという時代だ…」と驚愕しながらも、オンライン講座にてAIプログラミングを学んでいきました。(書籍でも学びを深めました)

AIのプログラミングを学ぶのは楽しくて仕方がなく、
このあたりから本格的にAIを仕事にしたいと強く思うようになりました。

５．転職活動開始！（2019年11月～12月）

2019年11月頃から転職活動を開始しました。
まずは自分で求人を探してみたのですが、AI関連の会社は無数にあり、どの会社が良いの悪いのか区別がつきませんでした。

自分で判断するよりもプロに頼るのが早いと思い、
ITやAIに強い転職エージェントに何社か登録をしました。

エージェントと数回面談を行い、15社ほどエントリーしました。
このときは、データサイエンティスト・機械学習エンジニアか特に絞らず、エントリーしました。（※SES系にはエントリーしませんでした）

15社に書類を送って、面接まで進んだのは5社です。
書類選考を落とされた理由としては「開発経験がないから」がほとんどでした。（機械学習エンジニアの採用が厳しかったです）

また、未経験OKの求人は想像よりも少なかったです。自分が面接まで進んだ企業は未経験OKの所でした。
ある企業の人事の方にお聞きした話ですが、未経験OKで募集を出していると毎月100人を越える応募があるそうです。そこから実際に面接に進むのが20人で、最終的に内定を出すのは5人もいないそうです。

なので、未経験OK求人といっても書類選考通過の倍率はかなり高めです。
しっかりと職務経歴書等を準備する必要があります。(SES系除く)
自分は職務経歴書にはかなりこだわっていたので、未経験OK求人への書類はわりと通りました。

そして5社面接に進み、以下の2社から内定をいただくことができました。
・データサイエンティスト職（受託ベンチャー）
・機械学習エンジニア職（Sler系）

上記2社に惹かれたため、他3社は辞退しました。
ここまでが、文系未経験からデータサイエンティスト内定までの経緯です。

６．終わりに

実はこの記事を執筆している時点で、まだ先方に回答をしていません。
なので転職活動自体はまだ終了していないんです。

自分の中である程度の答えは出ていますが、今後のキャリアに大きく関わることなので、しっかり悩んでから回答しようと思っています。

今回の記事が、自分のような未経験からデータサイエンティスト・機械学習エンジニアを目指されている方へ少しでもご参考になれば幸いです。

次回のnote記事では、データサイエンティスト内定までの具体的なノウハウをまとめた記事を出そうと思っていますので、ご覧いただければと思います！