データサイエンティストになるための勉強方法｜独学の方法も紹介

データサイエンティストになるための勉強を始める前に、以下のことを理解しておきましょう。

（1）データサイエンティストの仕事内容

まずは、データサイエンティストがどのような仕事をするのかをしっかり理解しておきましょう。努力して勉強し、データサイエンティストとして仕事ができるようになっても、「自分が思っていた仕事と違う」と感じてしまっては意味がありません。

データサイエンティストは、大量のデータを収集・整理し、分析や予測モデルの構築を行います。また、ビジネス上の問題を解決するためにデータに基づく洞察を提供し、意思決定をサポートします。また最近では、ChatGPTなどのAI技術を活用した自然言語処理のプロジェクトも増えてきています。

データサイエンティストは「21世紀で最もセクシーな仕事」として注目を浴びたので、華やかなイメージを持つ人は多いかもしれません。たしかに、データサイエンティストは自分のスキルを使ってデータ分析を行い、そこからビジネスの課題を見つけたり、新たな意思決定をサポートしたりなど、大きな達成感を得られるやりがいのある職業です。

しかし、仕事の内容はデータの収集、加工などの下準備に多くの労力を割かれます。ほとんどのデータは形式がデータ分析に向いていなかったり、データの量が少なかったり、データが一部欠けていたりして、そのままでは使えないからです。

データサイエンティストは華やかな印象を持たれることもありますが、実際の仕事は地道な作業が多いことを理解しておきましょう。そうすることで、実際にデータサイエンティストとして仕事をする中で、理想と現実とのギャップに悩むことはなくなるでしょう。

（2）データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストとして成功するためには、以下のスキルが必要です。

・数学と統計学の基礎知識

・プログラミングスキル

・データ処理とデータベースの知識

・機械学習の知識

・ビジネスに関する知識

・コミュニケーションスキル

特に、ビッグデータの扱いやPythonを使ったデータ分析のスキルは重要です。Pythonのライブラリを利用して、大規模なデータセットを効率よく処理する技術も求められます。それぞれのスキルについて具体的に説明します。

①数学や統計学の基礎知識

データサイエンティストを目指すなら、基本的な統計学や数学を理解しておきましょう。データの収集や分析には、統計学の知識が欠かせません。また、機械学習などの分析方法を理解するためには、大学初年度で学ぶ線形代数や微分積分のような数学が必要です。

②プログラミングスキル

データ分析にはPythonやRを使用するのが一般的です。特にPythonはNumPy、Pandas、Scikit-learnなどのデータ分析や機械学習のためのライブラリの利用方法を理解して、その都度適切に使用できるようになることが求められます。

③データ処理とデータベース、SQLの知識

データサイエンティストは、データの適切な処理やデータベースの操作を行う必要があります。データベースの操作にはSQLという言語が使われます。データの結合や抽出、更新などを行うことができる便利な言語なので、利用できるようになりましょう。

④機械学習の知識

データ分析に必須の手法である機械学習を実際に実装するための知識も必要です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習の違いを把握し、それぞれの場面によって使い分けられるようにしましょう。

⑤ビジネスに関する知識

データ分析のスキルが高くても、ビジネスに応用できなければ意味がありません。データ分析をビジネスで活用するためには、データ分析の対象となる業種の特徴やビジネスについて理解する必要があります。

⑥コミュニケーションスキル

データサイエンティストの仕事は一人で完結しません。多くの人との連携が必要です。関係者と連携して仕事を進めるためには、コミュニケーションスキルが必須です。データ分析の結果をわかりやすく説明し、ビジネスにおいてどのような意思決定をするべきかをしっかり伝えられるようになりましょう。

ここまで説明したように、データサイエンティストを目指すためには、さまざまな知識やスキルを習得する必要があります。ここからは、データサイエンティストになるための勉強方法について説明します。

（1）統計学やデータエンジニアリングの基礎を学ぶ

データサイエンスの基礎となる統計学を学ぶことは重要です。確率論、統計モデル、仮説検定などの基本的な概念を理解しましょう。

データサイエンスにおいては、ビッグデータの収集、加工、変換などのデータエンジニアリングのスキルも重要です。データベースの基本操作やSQLの書き方などの学習を通じて、データの取り扱いに関する知識を深めましょう。

（2）Pythonなどのプログラミングスキルを習得する

Pythonはデータサイエンスにおいて広く使われているプログラミング言語です。Pythonの基礎文法から始め、NumPy、Pandas、Matplotlibなどのデータ解析や機械学習のためのライブラリを学びましょう。また、Pythonだけでなく、Rを使った統計的分析もできると、より仕事の幅が広がります。

最近では、ChatGPTなどのAI技術の進化により、プログラミングのスキルが以前ほど必要なくなっている面もあります。ChatGPTを活用することで、自然言語によるコーディングサポートが受けられ、コードの生成やデバッグが容易になっています。これにより、初心者でも高度なデータ分析や機械学習モデルの構築が可能となり、学習のハードルが下がっています。ただし、基礎的なプログラミングスキルを身につけることは、AIツールを最大限に活用するためにも重要です

（3）機械学習の手法を学ぶ

機械学習はデータサイエンスの中核であり、様々な予測モデルの構築に活用されます。教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習などの手法を学びましょう。PythonのライブラリであるScikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを使用して実践的なモデル構築の経験を積むことも大切です。

（4）実際のプロジェクトやコンペなどで経験を積む

ある程度基本的な勉強をした後は、実際にデータ分析をするための実践を繰り返しましょう。　インプットだけでなく、アウトプットもすることで、理解がより深まります。

データサイエンスの分野にはKaggle、SIGNATEなどのコンペがあり、データに対して分析やモデリングを行いながら実践的なスキルを磨くことができます。問題解決に向けた実践的な経験は、将来、仕事の現場で問題解決に取り組む際に大いに役立ちます。

独学でデータサイエンティストを目指したいという方もいらっしゃるでしょう。独学でデータサイエンティストを目指すためにはどのような勉強をすればよいのでしょうか。

（1）独学なら資格取得を目指すことがおすすめ

独学でデータサイエンティストになるための勉強をするなら、データサイエンティストに関する資格取得を目指すことをおすすめします。資格を取得するという明確な目標があれば、独学でも挫折しにくく、モチベーションが保ちやすくなり、継続的に学習を進めることが可能になります。

以下の3つの資格は、データサイエンスの入門者にとっても比較的理解しやすい内容で構成されているため、初学者でも取り組みやすいです。独学で取得を目指せるレベルの資格でありながら、データサイエンスの基本的な知識や技能の習得に役立ちます。

・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・データサイエンス基礎（DS基礎）

・G検定（ジェネラリスト検定）

（2）資格を取得すればポテンシャル採用で採用される可能性あり

独学で上記のような資格を取得すれば、データサイエンティストのポテンシャル採用を行っている企業に採用される可能性があります。ポテンシャル採用とは、過去の実務経験などを問わず、個人の潜在能力や成長の可能性を重視して選考する採用方法です。データサイエンティストは比較的新しい職種で、実務経験を持つ人材が少ないため、実務未経験者を対象としたポテンシャル採用を行う企業は増えています。

データサイエンティストのポテンシャル採用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のポテンシャル採用が多い理由・未経験者に対する評価基準は？

効率的なデータサイエンスの学習を目指す場合は、講座の受講がおすすめです。その理由について説明します。

（1）講座を受講すれば体系的に学習できる

講座では、データサイエンスの基礎から応用まで、体系的に学習できます。独学だと体系的な学習が難しいため、知識の断片化が起きる可能性がありますが、データサイエンティスト育成講座では体系的に学習できるようなカリキュラムが組まれているので、効率良く段階的に知識を習得できます。また、経験豊富な講師や業界の専門家から直接指導を受けられるので、疑問点をその場で解消しながら、スムーズに学習を進めることができます。

特にデータサイエンス入門者には、体系的に学べる講座の受講がおすすめです。経験豊富な講師から直接指導を受けることで、効率的に知識を習得できます。

（2）実務に役立つ実践的なスキルも身につく

データサイエンティスト育成講座の中には、実際のデータセットを使用した演習やプロジェクトを通じて、実践的なスキルを習得できる講座もあります。実際のビジネスの現場と同様の課題に取り組むことで、実務で役立つ問題解決能力とデータサイエンティストとしての高度な思考力を養うことが可能です。

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？

この記事では、データサイエンティストになるための勉強方法について解説しました。

データサイエンティストになるには、統計学などの数学の基礎、Pythonなどのプログラミングスキル、機械学習手法、ビジネスへの応用方法などを学んでおかなければなりません。

独学でもデータサイエンティストになることは可能です。特に、基本的な数学の知識やプログラミングの技術を既にお持ちの場合は、独学で関連する資格取得の学習を進めてもよいでしょう。

ただし、前提となる知識やスキルをまったく持っていない場合は、効率的に学習を進めるために、講座の受講も検討するとよいでしょう。講座の多くは多額の費用がかかりますが、厚生労働省が指定する専門実践教育訓練給付金の対象講座を選べば、一定の要件を満たす場合は授業料の50〜70％の支給を受けられます。

データミックスでは、初学者や文系出身の方でもデータサイエンティストに必要な知識やスキルを体系的に学習できるデータサイエンティスト育成講座を提供しています。

受講料の最大70％が支給される専門実践教育訓練の指定講座として認定されている本格的な講座で、ビジネスの現場で役立つ実践的なスキルを習得できます。

オンラインで受けられる無料の個別相談も実施していますので、「カリキュラムの詳細を知りたい」「講座を受講してみたいけれど、ついていけるか不安」という方もぜひお気軽にお申し込みください。