社会人がデータサイエンスを勉強する方法・効率良く習得するコツは？

データサイエンスとは、データから何らかの有益な知見を抽出するために必要となる専門的知識や技術分野の総称を指します。具体的には、統計学や機械学習といった学術的な知識・理論、プログラミングやデータベースといったIT技術などが挙げられます。

このような技術を駆使してビジネスに貢献する役割を持つ人をデータサイエンティストといいます。あらゆるものから膨大なデータが取れるようになったため、データを活用して競争力を向上させようとしている企業は増加しています。データサイエンティストはあらゆる分野で活躍できる市場価値の高い人材といえます。

社会人がデータサイエンスを勉強することには、どのようなメリットがあるのでしょうか。主なメリットを２つ紹介します。

（1）現在担当している業務に役立つ可能性がある

データサイエンスを勉強することにより、現在取り組んでいる業務を改善できる可能性があります。

例えば、大手回転寿司チェーンのスシローでは、皿にICチップを取り付け、寿司の人気度や、いつお客さんに取られたかなどといった情報を集めています。このデータをもとに、材料の発注や人気商品の種類を分析しました。その結果、フードロスの削減や利益率の向上を達成したようです。

データサイエンスは幅広い分野で活用できるので、現在担当している業務の問題点を抽出し、改善につなげられるかもしれません。

（2）キャリアの可能性や幅が広がる

現状で有している知識やスキルにデータサイエンスに関する知識やスキルを掛け合わせることにより、キャリアの幅が大きく広がる可能性があります。現在、さまざまな業界においてデータサイエンティストの需要は高まっています。例えば、一見データサイエンスと関係が薄そうな製造業においても、DX推進・製造現場のデータ活用といった課題に取り組むためデータサイエンティストを積極的に採用しています。データサイエンスを身につければ、さまざまな業界に参入できるチャンスが広がり、キャリアの幅が拡大します。

社会人が仕事と両立しながらデータサイエンスを勉強するための具体的な手順について説明します。

（1）明確な目標を設定する

データサイエンスの勉強を始めるにあたり、まずは明確な目標を設定するのが重要です。

いつまでに（期限）どうなっていたいか（状態）を具体的に定めましょう。「どうなっていたいか」という状態については、完了したことを明確に判断できるゴールを設定することをおすすめします。例えば、「●●の資格に合格する」、「●●の講座を修了する」、「●●という参考書をやり切る」などが挙げられます。

特に、資格や講座の場合は、受験日や修了期限が決まっているため、モチベーションを維持しやすいでしょう。転職サイトの求人の内容を参考にして多くの企業で必要とされているスキルを把握し、そのスキルを身につけることを目標としてもよいでしょう。

（2）学習計画を立てる

目標が決まったら、次は学習計画を立てましょう。学習計画を立てる際は、「期限」と「具体的な学習内容」を明確にすることが大切です。これらを明確にしておかなければ学習計画を立てられないからです資格試験の合格を目標にしているのであれば、参考書や問題集の1章を●月●日までに終わらせる…というように計画を立てていきましょう。講座を受講するのであれば、この単元はいつまでに終わらせるといったように明確な計画を立てましょう。

また、どのような目標を立てた場合にも言えることですが、各単元を一度だけ学習するのではなく、何回か復習する前提で計画を立てましょう。一度学習しただけでは知識が身につきづらいため、最低3回は復習することを心がけるべきです。1度目の復習はすぐに行い（翌日など）、2・3回目の復習は徐々に間をあけて実施するとよいでしょう。

また、無理のない計画を立てることも重要です。仕事が忙しく、平日に勉強時間が取れない場合は、週末に勉強するなどの工夫をしましょう。暗記物は通勤・出張の電車で行うなど、時間を有効に活用する工夫も重要です。

（3）学習を進める

学習計画を立てたら、計画に沿って学習を進めましょう。強い意志をもってやり切ることが重要です。思った以上に仕事で疲れてしまい、中々手をつけられないといった場合もありますが、なるべく計画通りに進めることが大切です。一度予定を守らないでいると、翌日以降も手をつけなくなる可能性があるからです。こうした事態に陥らないためにも、計画段階で無理なく仕事と両立できるような計画を立てることが重要です。また、途中で計画に無理があることに気づいた場合は、計画を見直してもよいでしょう。

社会人が仕事と両立しながらデータサイエンスを勉強する際に注意すべき点を３つ紹介します。

（1）計画通りに進まなくても途中でやめない

計画通りに学習を進めることは大切ですが、やむを得ない事情により学習が思うように進まないこともあります。現職の業務の負荷が急に増加した、急な出張が入った、病気やケガをしたなど、さまざまな事情が考えられます。

そのような場合、計画を修正して進めていくことが重要です。無理なく目標を達成できるよう、柔軟に計画を修正しましょう。データサイエンティストの実務においても、プロジェクトが計画通りに進行しなくなることはあります。予想外の事態に遭遇しても柔軟に対応し、目標を達成するという経験はデータサイエンティストとして働き始めてからも必ず役に立つことでしょう。

（2）モチベーションを維持する工夫が必要

社会人の勉強には、モチベーション維持のための工夫が必須です。学生時代と比べ、社会人には勉強のモチベーションを下げてしまいかねない要因が多く存在するからです。仕事が忙しく、体力・精神的に辛い、現職ではデータサイエンスが活かせない、共に勉強する仲間がいないなど、さまざまな要因が挙げられます。

また、学生時代のように勉強すること自体に強制力があるわけでないため、前述のモチベーションを下げる要因と相まって勉強自体をやめてしまう方も少なくありません。このため、社会人が勉強を継続するためには、モチベーションを維持する工夫、仕組み作りが不可欠です。

モチベーションを維持する具体的な方法の例としては、以下の2つが挙げられます。

①とりあえず5分だけでも勉強に取り組んでみる

短い時間でもいいので、まずは勉強を始めてみることが重要です。これは、「作業興奮」という脳の仕組みを活かした方法です。「作業興奮」とは、何かを始めたときに脳が刺激を受け、やる気を出す物質を分泌する現象のことを指します。部屋の掃除を始めてみるとなぜか捗ってしまい、そのまま部屋全体を掃除してしまったような時と同様の現象です。これを勉強に応用すると、勉強のモチベーションを上げることができます。まずは3分、その次は5分、そして10分…といったように、次第に長い時間勉強に集中できるようになるかもしれません。

②25分勉強＋５分休憩のサイクルを繰り返す（ポモドーロ・テクニック）

勉強時間と休憩時間を交互に繰り返すことにより、適度に脳を休ませつつ、集中力を保って勉強に取り組めます。この時間管理術を「ポモドーロ・テクニック」といいます。このテクニックを取り入れると、「25分の間にここまで問題を解こう！」というように小目標を立てて勉強に取り組めます。ToDoリストを作り、25分で一つずつ片付けていくというイメージです。作業興奮を利用してある程度の時間勉強に集中できるようになれば、次はこの方法を試してみるとよいでしょう。

この他にも、デスクや椅子に投資して勉強しやすい環境を作る、場所を変えてみる、ご褒美を用意するなどといった方法もあります。ご自身にあった方法をためしてみてください。

（3）不明点を質問できる環境を作る

社会人の勉強モチベーションが上がりづらい要因として、不明な点を質問できる環境がないということも挙げられます。学生であれば先生に質問すればある程度の回答は得られますが、社会人の場合は、データサイエンスに精通した方が社内にいるなどといった場合を除き、不明点を質問できる環境がない場合も多いでしょう。書籍やネット検索で調べることは一応可能なものの、ご自身の不明点にピッタリと当てはまる内容は少ないでしょう。

一方で、データサイエンスに関する講座を受講すれば、いつでも質問できる環境が用意されていることが多いです。質問の答えを検索して探して時間を浪費するよりも、ある程度お金をかけてでも質問できる環境を作る方がよいかもしれません。

社会人が効率良くデータサイエンスを勉強する方法を３つ紹介します。

（1）関連資格の取得を目指す

効率良くデータサイエンスを勉強する方法として、関連資格取得を目標にすることが挙げられます。資格試験には、以下のような特徴があります。

・出題範囲が決まっている

・試験対策用の参考書や問題集が市販されている

・試験日という期限があるため、モチベーションが保ちやすい

資格取得を目指して学習を進めることにより自然と体系的なスキルを習得できるというメリットもあります。資格取得を目標にすれば、モチベーションを保ちながら、効率よく学習を進められるでしょう。

資格を保持していれば、転職や社内の人事評価などで高い評価を受けられる可能性もあります。例えば、データサイエンティストとしての実務レベルのスキルを評価するデータ分析実務スキル検定（CBAS）を取得していれば、ビジネスの現場で即戦力として活躍できるスキルを習得していることを示すことが可能です。

参考記事：データサイエンティストにおすすめの資格は？初級からレベル別に紹介

（2）データサイエンティストのポテンシャル採用に応募する

データサイエンスの知識やスキルを身につけるには、実務で経験を積むことが一番の近道です。実際にデータサイエンティストとして働くことにより、データサイエンス力・データエンジニアリング力だけでなくビジネス力も兼ね備えたデータサイエンティストになれるでしょう。未経験から経験を積むためには、ポテンシャル採用に応募することが一つの手段として考えられます。ポテンシャル採用とは、過去の経験や実績ではなく、個人のポテンシャル（潜在能力・成長可能性など）を重視して採用する方法です。

データサイエンスに関連する資格を取得していれば、未経験でも採用される可能性は十分にあります。ポテンシャル採用を実施している企業の中には、丁寧な研修プログラムを用意している企業も多いです。研修プログラムを用意している企業に採用された場合は、研修を受けながら実務経験を積むことが可能です。

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？

（3）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効率よくデータサイエンスを学ぶ方法の一つです。講座のカリキュラムに沿って学習すれば、自然と体系的なスキルを習得できます。また、現役のデータサイエンティストに質問したり、コードを添削したりしてもらえる講座もあります。費用はかかりますが、効率良く体系的な知識とスキルを身に付けられる、質問しやすい環境を得られるという大きなメリットがあります。

さまざまな講座があるので、ご自身のレベルや目的に合う講座を選ぶことが大切です。例えば、データミックスのデータサイエンティスト育成講座は、初学者でもデータサイエンティストに必要な知識やスキルを効率良く学習できるカリキュラムが組まれているので、文系出身者やプログラミングの経験がない方にもおすすめです。

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、社会人の方がデータサイエンスを勉強する具体的な手順や効率良く習得するコツなどについて解説しました。

社会人は勉強時間を確保することが難しいかもしれませんが、データサイエンスを勉強することによりキャリアアップ・キャリアチェンジを実現ができる可能性があります。ご自身に合った方法でデータサイエンスの勉強を進めましょう。

効率良くデータサイエンスの学習をして、データサイエンティストとしてビジネスの現場で活躍したいという方は、データサイエンティスト育成講座の受講を検討してみてはいかがでしょうか。

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。

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