コトラ（広報チーム） 
近年、マーケティングや事業企画職で得たデータ活用経験を活かし、データサイエンティストへ転職する方が増えています。特に「分析を通じて意思決定に貢献したい」「統計や機械学習スキルを業務に活かしたい」と考える人にとって、データサイエンティストは魅力的なキャリアパスです。本記事では、マーケティング・企画職からデータサイエンティストになるためのステップを解説し、志望動機と職務経歴書のサンプルも紹介します。
1. マーケ・企画職とデータサイエンティストの違いと接点
- マーケティング・企画職：KPI設計、データ集計、販促施策、事業戦略立案
- データサイエンティスト：データの前処理・分析、モデリング、因果推論、予測モデルの実装
どちらの職種にも「データを通じた課題発見・解決」が共通項としてあります。マーケ・企画職で得たビジネス理解力とコミュニケーション力は、データサイエンティストとして活躍する上で非常に重要な基盤です。
2. 活かせるスキル・経験
- アクセス解析ツール（GAなど）によるWebデータ分析経験
- ExcelやTableau、Google Data Studio等を使ったレポーティングスキル
- CRMデータやキャンペーン施策結果の集計・考察スキル
- 仮説構築力とプレゼンテーションスキル
3. 転職に向けた準備ステップ
- Python・SQLの習得：データ抽出・分析の基本スキルを習得
- 統計・機械学習の基礎理解：平均・分散、回帰分析、分類モデル、評価指標の理解
- KaggleやAtCoderなどで実践：ポートフォリオ作成のためのデータ分析実績を作る
- GitHubにコード公開：アウトプットとしての信頼性を高める
- 転職先の選定：事業会社のデータ部門、コンサル、SaaS企業などから志向に合う環境を探す
www.kotora.jp4. 面接で問われること
- なぜデータサイエンティストになりたいのか？
- 具体的にどのような分析経験があるか？
- 仮説構築からアウトプットまでの一連のプロセス経験
- PythonやSQLの実務・学習経験
- ビジネス課題に対してどう貢献できるか
5. 志望動機（サンプル）
これまでSaaS企業にてマーケティングおよび事業企画業務に従事し、KPI設計、施策立案、CRMデータを用いた分析業務を中心に担当してきました。分析結果に基づく改善提案が成果に直結する経験を重ねる中で、「より本質的にデータを扱い、仮説検証や予測分析を通じてビジネスにインパクトを与えたい」と考えるようになり、データサイエンティストを志望するに至りました。貴社では業界における豊富なデータ資産と高度な分析体制を持ち、私のビジネス視点と学習してきた統計・分析スキルを掛け合わせ、価値ある示唆を生み出せると確信し、応募いたしました。
6. 職務経歴書（サンプル）
氏名：佐々木 彩
生年月日：1991年8月15日
最終学歴：早稲田大学 商学部 卒業
職務経歴：
2014年4月 ～ 現在：株式会社◯◯（SaaS企業） マーケティング・事業企画部門
- 月次レポート（CVR、CPA、LTV等）作成および改善施策立案
- Salesforce、Google Analytics、BigQueryを用いたKPI分析
- プロモーション施策の効果測定および次回改善提案
- 部門横断型でのBIダッシュボード構築（Tableau）
保有資格・スキル：
・統計検定2級
・Python（pandas, matplotlib, scikit-learn）
・SQL（BigQuery, PostgreSQL）
・Tableau／Power BI／Google Data Studio
・TOEIC 860点
7. まとめ
マーケティング・企画職で培った課題発見力とビジネス理解は、データサイエンティストとしての強みとなります。統計やプログラミングといったスキルは、体系的に学び、実務・アウトプットとして積み重ねることで十分に後追い可能です。データに基づく意思決定を支える存在として、データサイエンティストへのキャリアチェンジをぜひ実現してください。