文系でもデータサイエンティストになれる？文系大学出身者に必要なスキルとは

まずは、文系でもデータサイエンティストを目指すことができるのかという疑問にお答えします。

（1）データサイエンス学部は文理融合型の学部

日本国内では、2017年の滋賀大学を皮切りに、データサイエンス学部を新設する大学が増えています。学部以外ではなく、データサイエンス学科、データサイエンスコースなどを新設する大学も多いです。

関連記事：データサイエンティストを養成する大学は？データサイエンスを学べる大学を紹介

データサイエンスという分野は数学や統計学、コンピュータサイエンスなどの理系の要素が含まれています。しかし、ビジネスや社会問題を解決するためには、社会学、経済学など文系の知識も求められます。

実際、横浜市立大学データサイエンス学部の公式サイトには以下のように記載されています。

このように、データサイエンスは理系ではなく、文理融合型の学問として位置付けられることもあります。

（2）文系の強みを活かせる

データサイエンティストに必要な基礎知識とされる統計学や数学、プログラミングは、多くの理系大学では授業で学ぶことができます。そのため、一般的にデータサイエンティストは理系大学出身者が有利だと考えられています。

しかし、文系大学出身者には理系大学出身者にはない強みがあります。例えば、社会学や経済学はデータサイエンスと親和性が高い分野で、文系の知識を活かせます。また、企業経営の知識があれば、データ分析の結果をもとに新たなビジネスプランを考案することもできるでしょう。

また、文系出身者はコミュニケーション能力が高い人も多く、企業や組織の中で円滑なコミュニケーションを取り、データ活用推進プロジェクトを率いるリーダーとしての活躍が期待できます。

文系大学出身者でも以下の要件に該当する人はデータサイエンティストに向いているといえます。

・データ分析に興味がある
・幅広い知識やスキルを学ぶ意欲がある

それぞれの要件について具体的に説明します。

（1）データ分析に興味がある

文系出身でもデータ分析に興味がある方はデータサイエンティストに向いているといえます。

データ分析は、データサイエンティストの仕事の中でも重要で時間がかかる工程です。データの集め方、加工方法、分析方法などを学び、一連の作業ができるようになれば、データサイエンティストとして第一歩を踏み出すことができます。特に、データ加工はデータサイエンティストの業務の８割を占める工程ともいわれています。ほとんどのデータはデータが欠けていたり、外れ値があったり、データの形式が違っていたりとそのままでは分析できないからです。

データ分析は地道な作業ですが、データ分析に興味を持っていれば地道な作業にも意欲的に取り組めるでしょう。

（2）新しい知識やスキルを学ぶ意欲がある

データサイエンティストはデータを分析するだけではなく、データ分析の結果から、ビジネスの課題を解決するための施策や新たなアクションプランなどを考案することが求められます。そのためには、対象の業界事情、ビジネスの課題、マーケティング理論、経済学など幅広い分野の知見を活用する必要があります。

そのため、新しい知識やスキルを学ぶ学習意欲を持つ人は、将来、データサイエンティストとして活躍する可能性があるでしょう。データサイエンティストの採用時にも、学習意欲が重視されるケースは多いです。

参考記事：新卒でデータサイエンティストとして採用される可能性は？必要なスキルも解説

文系大学出身者がデータサイエンティストを目指す方法として主に以下の3つが挙げられます。

・関連資格取得のための勉強をする
・データサイエンティスト育成講座を受講する
・KaggleやSIGNATEなどのコンペティションに参加する

それぞれの方法について説明します。

（1）関連資格取得のための勉強をする

文系大学出身者がデータサイエンティストを目指すためには、幅広い知識やスキルを習得する必要があるため、「どこから手をつけていいかわからない」と悩んでしまうかもしれません。

そのような場合には、データサイエンティストに関する資格の取得を目指して学習を進めるとよいでしょう。資格取得という目標は学習を進める上でわかりやすい指針になります。また、データサイエンティストに関連する資格を取得していると、ご自身が保有する知識やスキルを客観的に証明できるため、就職や転職の際に採用される可能性が高くなります。

具体的な資格の例について知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。

参考記事：プログラミング未経験でもデータサイエンティストになる方法を解説

（2）データサイエンティスト育成講座を受講する

データサイエンティスト育成講座を受講することも、データサイエンティストを目指すために有効な手段の一つです。講座を受講すると、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ため、効率良く学習を進めたい方におすすめです。豊富な経験を持つ講師から本格的な指導を受けられることも魅力です。ただし、高額な受講費がかかることも多いので、講座を選ぶ際はカリキュラムの内容や習得できるスキルなどを調べた上で、しっかりと吟味してください。

現在、多くの団体や企業がデータサイエンティスト育成講座を開講していますが、第四次産業革命スキル習得講座認定制度（Reスキル講座）の認定講座を選ぶことをおすすめします。Reスキル講座の認定講座は、特定の評価基準を満たした専門的・実践的な講座であることを経済産業大臣が認定した講座です。

Reスキル講座に認定された講座を受ける場合、専門実践教育訓練給付金を利用すると、受講料の最大70%の補助を受けることも可能です。

参考URL：第四次産業革命スキル習得講座認定制度（経済産業省公式サイト）

（3）KaggleやSIGNATEでコンペティションに参加する

データサイエンスの分野には、誰もが参加できるコンペティション（以下「コンペ」）があります。コンペに参加することで、より実践的なデータ分析のトレーニングができます。中には、賞金がもらえるコンペもあるので意欲がある方は目指してみてください。

データサイエンスのコンペとして世界的に最も有名なのがKaggleです。Kaggleは、世界最大級の機械学習モデルを構築するコンペのプラットフォームで、数多くの企業や組織が課題を提供しています。コンペで優秀な成績を修めるとメダルが獲得でき、そのメダルの獲得数で称号が得られます。特に上位の称号を得られると、データサイエンティストとしての高い技能が認められ、就職や転職の際に有利です。

SIGNATEは日本で実施されているコンペです。すべて英語で記述されているKaggleと比べると、SIGNATEは日本語なので取り組みやすいでしょう。また、SIGNATEはコンペだけでなく、学習コンテンツも充実しているので、コンペにはまだ手が出せない人も利用できます。また、SIGNATEもKaggleと同様に就職、転職時にメダル数や称号をアピールできます。

データサイエンティストになるには多くの勉強が必要です。特に、文系大学出身の人にとってははじめて勉強することばかりになるでしょう。時には、わからないことが多すぎて挫折しそうになるかもしれません。そのようなとき、データサイエンティストを目指す理由を明確にしておくと「もうちょっと頑張ってみよう」と踏みとどまることができるでしょう。

「データ分析を通して、企業の発展に貢献したい」「データサイエンティストとしてキャリアを積んで年収アップを図りたい」など、どのような目標でもかまわないので、ぜひ明確な目標を持って勉強を続けてください。

データサイエンティストという職業は、理系大学出身者だけではなく、文系大学出身者も目指すことができる職業です。データサイエンティストに求められるスキルを習得するのは簡単なことではありませんが、データサイエンティストは努力してスキルを習得する価値のある魅力的な職業です。

文系大学出身者が効率良くデータサイエンティストを目指したい場合は、データサイエンティスト育成講座を受講することをおすすめします。

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。