データ サイエンティストになるためにはどのくらいの勉強期間がかかるのか？

未経験からデータサイエンティストを目指す場合、一般的に半年〜1年以上の勉強期間が必要だといわれています。勉強期間を3つに分けて説明します。

（1）統計学と数学の学習に必要な期間

データサイエンティストになるためには、統計学や数学の基礎知識が必要です。

統計学は、データを解析し、有用な情報を抽出するための手法を理解するために必要となります。データサイエンティストとして仕事をするなら、高校で学ぶレベルの平均値、最頻値、中央値などから、大学初年度レベルの正規分布、ベイズの定理まで理解しておかなければなりません。また、データから得られた予想が正しいか適切に判断できる必要があります。

他にも、データサイエンティストの業務では、線形代数と微分積分学のような数学を使う場面があります。線形代数は、特にベクトルや行列の和や内積の計算ができるようになりましょう。また、微分積分学は、高校数学レベルの計算に加えて、偏微分の計算ができるようになりましょう。

このような数学や統計学は、３ヶ月〜半年ほどの勉強で十分理解できます。実際に、多くの理系の大学生が１年生前期の半年間で学んでいます。

（2）データサイエンスの基礎知識の習得に必要な期間

データサイエンティストは、データサイエンスの基礎知識も必要です。データサイエンスは領域が広い分野で、データの前処理、可視化、分類、分析などの一連の作業が含まれます。

特に、データの前処理はデータサイエンティストの仕事の８割を占めるともいわれている大切な工程です。多くのデータは、一部が欠けていたり、分析しやすい形式ではなかったり、外れ値が存在したりするからです。

また、現在、第3次AIブームと呼ばれ、さまざまな分野でAIが利用されているため、データサイエンスの中でも機械学習は特に重要です。AIのほとんどは深層学習という機械学習の一種が使われています。他にも機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの種類があります。それらの違いを把握し、実際に機械学習を実装できる技術がデータサイエンティストには求められます。

これらのデータサイエンスの基礎知識は一般的に３ヶ月〜半年ほどで習得できます。

（3）プログラミング言語の習得にかかる期間

データサイエンティストとして働くために、PythonやRなどのプログラミング言語を習得することも必要です。これらの言語はデータ分析に特化しており、データの操作や可視化、モデリングを行う上で不可欠です。

特にPythonは、さまざまなライブラリと呼ばれるツールを使えるため、非常に便利です。データ分析では主にNumpy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリを使います。また、機械学習ではscikit-learnなどのライブラリが使われます。それぞれのライブラリの特徴を理解し、使い分けられるようにしましょう。

Rはデータ分析に特化した言語です。Rを使えるようになるとExcel より高度なデータ分析ができます。

また、データサイエンティストはSQLもよく使います。SQLはデータベースを操作するための言語です。SQLを用いると、データベースから情報を検索したり、抽出したり、更新したりすることができます。

これらのプログラミング言語を一から学ぶには、半年ほどの期間が必要です。特に、Pythonはデータ分析で最も使う言語なので優先的に学習するとよいでしょう。

未経験からデータサイエンティストになるには、一般的に半年〜１年以上の勉強期間が必要だと説明しました。しかし、中にはより短期間でデータサイエンティストとして働くための知識やスキルを習得する方もいらっしゃいます。どのような場合に勉強期間を短縮できるかを説明します。

（1）統計学や数学の基礎知識を既に習得している

統計学や数学の基礎知識を既に習得している人は、データサイエンティストになるために必要な学習期間を短縮できます。例えば、理系の大学を卒業している人は、これらの分野は大学の授業で学習済みなので、軽く復習するだけで問題ないという場合も多いでしょう。

（2）Pythonなどのプログラミングの経験がある

同様に、PythonやRなどのプログラミングに既に習得している人も、学習期間を短縮できます。データサイエンティストになるための勉強で最も時間がかかるのがプログラミングなので、これらのプログラミング言語を使いこなせる場合、必要な勉強期間を大幅に削減できます。

また、C言語やJavaなど、PythonやR以外の言語を習得している人も勉強期間を短縮できます。プログラミング独特の思考法を既に身につけているので、PythonやRをスムーズに習得できるはずです。

（3）データ分析の経験がある

データ分析の経験をお持ちの方も勉強期間を短縮できます。例えば、日常的にExcelを使ってデータ分析を行っている方は、スムーズにデータ分析の学習を進められるでしょう。ExcelはPythonやRと比べると高度なデータ分析はできませんが、基本的なデータ分析なら可能です。

データサイエンティストになるには幅広い知識やスキルが必要であることを説明してきました。それらの技能を効率よく勉強するための方法を3つ紹介します。

（1）関連資格を取得する

データサイエンティストになるための効率的な学習方法の一つは、関連資格の取得を目指して勉強することです。資格取得というゴールがあるのでモチベーションの維持につながります。勉強の筋道も明確になるため、何を勉強すればよいのか迷うこともありません。

データサイエンティストに関連する資格は主に以下の4つがあります。

・Python 3 エンジニア認定データ分析試験

・G検定・E資格

・データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）

・統計検定

それぞれの資格について説明します。

①Python 3 エンジニア認定データ分析試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催するPython3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の方法を問う試験です。この試験では、基本的な数学だけでなく、Numpy、Pandas、Matplotlibなどのデータサイエンティストが頻繁に使用するライブラリを勉強できます。他の資格と比べると難易度が低いですが、勉強したことをしっかり理解できているか確認できます。

②G検定・E資格

一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催しているG検定やE資格は、AIや深層学習の理解度を問う試験です。教師あり学習、教師なし学習、深層学習などの機械学習を勉強できます。特に、E資格は基本的な深層学習をPythonで実装できることを証明するのに役立ちます。

③データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）

一般社団法人データサイエンティスト協会が実施しているデータサイエンティスト検定（リテラシーレベル）は、見習いレベルのデータサイエンティストに必要なスキルを習得していることを証明できる資格です。この資格を取得することにより、データサイエンティストのスキルを向上させていく上で、何を勉強すればいいか道筋をつけられます。

参考記事：データサイエンティスト検定とは・難易度やおすすめの参考書も紹介

④統計検定

一般財団法人統計質保証協会が実施している統計検定は、統計学の知識を問う試験です。中学の数学レベルから大学レベルまでレベル分けされているので、自分のレベルに合う級を選べるのが魅力的です。一般的にデータサイエンティストとして働くには大学初年度レベルの統計検定2級ほどの知識が必要とされています。また、2021年以降、データサイエンスに特化した試験として、データサイエンス基礎、データサイエンス発展、データサイエンスエキスパートが新たに加わりました。

（2）体系的に学習できる講座を受講する

体系的に学習できる講座を受講することも効率的な学習法の一つです。さまざまな企業、団体が、データサイエンスや関連するプログラミング言語について、基礎から応用まで学べる講座を提供しています。講座の形態もさまざまで通学して学習する講座や、自宅からオンラインで授業が受けられる講座などがあります。

厚生労働省の専門実践教育訓練の指定講座の認定を受けているデータサイエンティスト育成講座は、データサイエンティストに必要な知識とスキルを体系的に学習できるカリキュラムが組まれているので特におすすめです。専門実践教育訓練が適用された場合、受講料の50％～70％の支給を受けることもできます。

データサイエンティスト育成講座の選び方について詳しく知りたい方はこちらの記事を参考にしてください。

参考記事：データサイエンティスト育成講座の選び方・講座選びで失敗しないための注意点は？

データサイエンティストになるためには、統計学や数学、データサイエンスの知識、そしてプログラミング言語の習得が必要です。これらをゼロから学ぶには、少なくとも半年から１年以上の期間が必要です。しかし、既にこれらの知識やスキルを習得している場合、勉強期間を大幅に短縮できる場合もあります。

データサイエンティストという職種は、データを活用して価値を創造する能力が求められます。そのためのスキルを習得するためには時間と労力が必要ですが、その価値は大きいです。時間と労力をあまりかけたくない場合は、データサイエンティストに必要な知識とスキルを効率良く学べて実践的な応用力も養える講座を受講することをおすすめします。

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