Contents
🎯 この記事の目的（30秒でわかる）
- 目的：製造エンジニアがPython・統計学を武器に「年収レンジの底上げ」を狙う現実的な道筋
- 根拠：厚労省・dodaなどの統計＋転職実績データから編集部がレンジを推計
- 方法：90日ロードマップ＋面接で刺さるポートフォリオ3本
- 行動：無料診断→学習計画→実データ演習の三段構え
🏭 なぜ今「Python×統計学」なのか
「設計も解析もできるのに、なぜ年収が頭打ちなのか？」
その答えは、“製造×データ”がまだ市場で少数派だから。
IT人材との差は年々広がる一方で、製造現場でデータを扱える人材は極めて希少です。
📈 データ推計： Python＋統計を習得した層は年収＋120〜200万円の上振れ傾向。
特に「品質・工程知見×データ可視化力」は転職市場で高く評価されます。
🧩 製造エンジニアがデータ人材へ最短で転換できる理由
1️⃣ 問題解決の型が同じ
→ 「仮説→データ→検証→改善」はデータ分析と一致。
2️⃣ 数値感覚が既にある
→ Cp/Cpk・ばらつき・相関に慣れているため吸収が早い。
3️⃣ 現場データが題材になる
→ 設備稼働／品質分析／予知保全／最適化など実務応用しやすい。
🧠 90日ロードマップ（週13〜18hで再現可能）
| 期間 | ゴール | 学習内容 | 成果物 |
|---|---|---|---|
| 1〜30日 | Python基礎＋可視化 | Pandas／Matplotlib／統計基礎 | 設備データEDAノート |
| 31〜60日 | 予測・検定 | scikit-learn／t検定・χ² | 不良率予測モデル |
| 61〜90日 | 可視化と公開 | Streamlit／GitHub | 製造DXダッシュボード |
💡 TIP：実データを使うことでポートフォリオ評価が跳ね上がります。
🎓 編集部おすすめ学習ルート（確実性×ROI）
| サービス | 強み | 費用 | 備考 |
|---|---|---|---|
転職保証付きプログラミングスクール DMM WEBCAMP
| AI・データ特化／転職保証 | 約3〜4ヶ月／〜69万円 | 最短で転職保証つき |
| TechAcademy | 現役エンジニアメンター／無料体験あり | 約2〜4ヶ月／17〜35万円 | コスパと継続力のバランス◎ |
| Aidemy | AI特化・製造業例が豊富 | 約3ヶ月／〜48万円 | Python×AI体系学習 |
💬 よくある質問
Q1. 数学が苦手でも大丈夫？
→ 製造業の“ばらつき感覚”がある人は統計の理解が速いです。
Q2. 40代でも遅くない？
→ 「経験×成果物」で勝負できるため、40代転職成功例も多い。
Q3. 忙しくて時間が取れない
→ 平日は理論、週末は実装。週13時間×3ヶ月が現実的。
🚀 今すぐ行動（30分で着手可能）
1️⃣ dodaで市場価値を可視化（無料）
2️⃣ TechAcademyで無料体験
3️⃣ DMM WEBCAMPで転職保証ルート相談
4️⃣ DMM FXで資産形成を並行スタート
5️⃣ Aiartyでポートフォリオ画像を最適化
🧭 続きはnoteで公開中
このブログでは全体像を紹介しましたが、
**「実データ・コード・ポートフォリオ公開例」**を含む詳細版は
以下のnoteで公開中です👇
📘 note限定公開記事
『製造エンジニアがPython×統計学で“実際に年収を上げた”リアル事例とデータセット』
👉 noteで続きを読む
