コトラ（広報チーム） 
はじめに
IoTやスマートデバイスの普及により、電気・電子分野で得られるデータの量は飛躍的に増加しています。それに伴い、製品開発や研究開発の現場から、データを活用した課題解決を担う「データサイエンティスト」へのキャリア転換を目指す方が増えています。本記事では、電気・電子系R&Dのバックグラウンドを活かしてデータサイエンス領域へ転職するためのステップを、実例を交えてご紹介します。
1. データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストは、膨大なデータの中から意味のあるインサイトを抽出し、ビジネスや研究の意思決定に役立てる職種です。主な業務には以下が含まれます：
- センサーやログデータなどの取得・前処理
- 統計解析・機械学習によるモデル構築
- 可視化による示唆の提供
- 製品の異常検知・予兆保全モデルの構築
- ビジネス部門・開発部門との連携とレポーティング
2. 電気・電子系R&D出身者がデータサイエンティストに向いている理由
- センサーデータや信号処理への親和性：IoTデバイス、波形解析、信号処理などの知識を活かせる
- 実験設計・仮説検証の経験：統計・回帰分析などとの接点が多い
- プログラミングや数理的素養：シミュレーションや組込み開発の経験を応用しやすい
- 現場との接点：実データの価値や限界に理解があり、実務に即した分析が可能
3. データサイエンティストに求められるスキルセット
- 統計学・機械学習（回帰分析、分類、クラスタリング、時系列予測など）
- Python／Rによるデータ処理・モデル構築
- SQLなどのデータベース操作スキル
- BIツール（Tableau、Power BI）での可視化スキル
- ビジネス課題をデータで表現する力
4. 転職成功のためのステップ
- R&D経験を「課題→データ→解決」に整理し直す
- Python／統計の基礎を学ぶ（無料教材や講座を活用）
- KaggleやSIGNATEなどで分析実績を作る
- PoCや分析プロジェクトの社内提案・実行経験を積む
- データサイエンスに強い転職エージェントに相談する
5. 志望動機（例文）
これまで電子部品メーカーにて、信号処理アルゴリズムの開発や、IoTデバイスのセンサーデータ活用プロジェクトに従事してまいりました。その中で、技術的な課題解決にとどまらず、ビジネスに資する分析結果を導き出すデータサイエンスの可能性に魅力を感じ、専門的にキャリアを築きたいと考えるようになりました。 データ取得から前処理、可視化、予測モデルの実装まで一連の流れを実務で経験しており、今後はより多様な業界・課題に対応できる汎用的なデータサイエンティストとして成長していきたいと考えております。
6. 職務経歴書（サンプル）
【氏名】小林 智也（仮名） 【連絡先】tomoya@example.com / 080-xxxx-xxxx 【職務要約】 電子部品メーカーにて、IoTデバイスの開発と信号処理アルゴリズムの実装を担当。製品開発におけるセンサーデータの取得から分析、異常検知モデルの検証など、データ活用業務に携わる。Python・SQLによるデータ解析、BIツールを使ったレポーティング経験もあり。 【職務経歴】 株式会社○○（2018年4月～現在） 所属：開発本部 センサー技術グループ 職位：主任 ■主な実績： ・IoTデバイスからのリアルタイムデータ分析基盤を設計 ・異常検知用の機械学習モデル（ランダムフォレスト）をPoCで導入 ・時系列データを活用した予知保全ロジックの提案・実装 ・BIツール（Tableau）によるレポート作成・経営層への共有 【資格】 ・Python3エンジニア認定基礎試験 ・応用情報技術者 ・TOEIC 770点 【学歴】 ○○大学 大学院 電気電子工学専攻 修了（2018年3月）