データ・AI/事業会社のアナリスト → データサイエンティスト
大手小売企業の経営管理 → データ分析支援企業のデータアナリスト
32歳/440万円 → 580万円(+140万円)
| 転職前 | 大手小売企業/経営管理(事業会社) |
|---|---|
| 転職後 | データ分析支援企業/データアナリスト(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 32歳/前職10年 |
| 年収 | 440万円 → 580万円(+140万円) |
| 転職のきっかけ | 市場価値が上がっていない感覚 |
| 選考の論点 | 資格はあるが実務がない |
| 効いた進め方 | 手を動かした証拠を用意した/不足している知識を先に埋めた |
| 選考の状況 | 応募15社・書類通過9社・内定1社/約8か月 |
転職前の状況
大手小売企業で経営管理として10年。集計と資料作成が業務の大半で、分析の結果が意思決定に届く前に止まることが多かった。
転職を考えたきっかけ
社内では評価されている実感があった一方で、社外で通用する言葉に置き換えられるスキルが増えていない感覚があった。求人を眺めても、自分の経験がどの欄に当てはまるのか分からなかった。
選考でネックになったこと
学習の意欲は評価される一方で、実務でどう判断したかを聞かれると答えられない。資格が逆に期待値を上げてしまっていた。
どう進めたか
週末に小さなプロダクトを作り、要件の決め方から公開後の反応の見方までを一通り自分でやった。規模は小さいが、意思決定を全部自分で行った経験として面接で使えるようになった。
不足していた領域を8週間で最低限埋めることにし、範囲を絞って学習した。網羅ではなく、面接で論点になる部分だけに絞ったのが結果的に効いた。
応募15社、書類通過9社、最終面接まで進んだのが1社、内定1社。情報収集を始めてから内定まで約8か月かかっている。
年収の動き
事業会社の経験とデータアナリストの職種要件を両方満たす候補者が少なく、その希少性がそのまま140万円の差になった。同じ職種でも、前職の組み合わせによって提示額は変わる。
このケースから読み取れること
相場を知らないまま希望額を出すと、前職の水準がそのまま天井になる。動く前に、同じ経験が別の業界でいくらになるかを確かめておく価値がある。
同じパターンの他の事例
自分の場合はどうか、を確かめたいとき
事例は型であって、そのまま当てはまるものではありません。 いまの経歴でどのパターンに近いのか、何が論点になりそうかを整理したい方は、キャリア相談をご利用ください。
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