私はデータサイエンティストとして米国の企業で働いています。生物系での教育バックグランドの持ち主ですが、情報学を学んで今の仕事に至っています。  この経験を生かして、コンピューターサイエンス・情報・統計学等での学歴がなくても、２０代、30代、40代の方が、データサイエンティストとして転職できる道を紹介したいと思います。          データサイエンティストの就職・転職に学歴が必要なのは一部の巨大IT企業での研究職。実際に多く求められているのはデータサイエンスの技術を使いこなせる実力者。  最初に、GAFAと括られるGoogle、 Amazon、 Facebook、 Appleなど情報系大企業では、コンピューターサイエンス、統計、数学等で博士の学歴に加えて、更に情報系分野で研究実績がある人達を「主に」採用しています。  何故なら、これら巨大IT企業は、AI、深層学習のアルゴリズム、データサイエンスの技術そのものを研究開発しているので、コンピューターサイエンス・統計での理論的なバックグランドをしっかり理解していることを求めているからです。  日本の大企業でも、事情は一緒だと思います。     ですがビジネスの多くの場ではデータサイエンスの技術を使える、使いこなせる力が求められています。その点で、データサイエンスは分野が新しく、ストリートファイトなところが多分にあり実力重視です。  例えばデータサイエンスに特化しているビッグデータナビの求人を見ても、ほぼ全ての求人が研究職でなく、スキル重視の実践者を求めていることが分かります。  これはGoogle、 Amazon等でも同じで、使いこなせる実力を証明してデータサイエンティストになる道も開かれています。  この記事では、未経験者がデータサイエンティストとして転職を成功させる方法について、華やかな道と手堅い道を教えます。            実力を証明してデータサイエンティストになる華やかな道  データサイエンスを行う様々なツールがオープンソースで開発されていて、無料で手に入ります。それらを如何に使いこなすかという事が、難しい理論を知っているよりも、多くのビジネスの場で重要です。  そして、データサイエンティストとして実力を客観的に国際的に確実に証明する方法があります。  この方法で証明できれば、大企業に就職して年収数千万、またフリーランスとして「より稼ぐ」ことも実現できます。  その方法は、データサイエンティ…