データサイエンティストになるためには? 必要なスキルや学習方法を解説

データサイエンティスト

2023.03.24

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先が読めないと言われるVUCA時代においては、データを分析し、企業のビジネス戦略をサポートするデータサイエンティストがますます注目され、データサイエンティストをめざす人も増えています。 しかし、データサイエンティスト自体が新しい職種・役割であるため、どうすればデータサイエンティストになれるのか、データサイエンティスト職に就けるのか、わかっていない人も多いのではないでしょうか。 この記事では、データサイエンティストになる方法やそのための学習方法、必要なスキル、データサイエンティストに向いている人の特徴について解説します。

データサイエンティストになる方法と学習方法

データサイエンティストになるための方法は、その人の現在の状況と、どのようにデータサイエンスを学ぶかによって変わります。

いくつかのパターンに分けられますので、それぞれ見ていきましょう。

 

データサイエンスを大学で体系的に学ぶ

 

大学でデータサイエンスを学ぶ方法は、将来の就職や転職に向けて、時間をかけてデータサイエンスを学び、体系的に理解したい人におすすめです。

データサイエンスの専門学部が開設されている大学としては、滋賀大学横浜市立大学の「データサイエンス学部」などが挙げられます。また、情報経営イノベーション専門職大学では、プログラミング・人工知能・ビッグデータなど幅広いICTスキルを学ぶことが出来ます。

その後の就職や転職も、自分がどのようなデータサイエンティストになりたいかを突き詰めながら、時間をかけて選択できる点もこの方法の特長です。

 

資格を取得してキャリアアップをめざす

 

プログラミングやデータ解析などの基礎的な知識やスキルをすでに持っている人で、本格的にデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせたいのであれば、データサイエンスに関する資格を取得して、知識やスキルを証明できるようにすることをおすすめします。資格取得の過程で自分に足りない部分があれば、学習して補完することで、さらなるスキルアップにもつながります。

効果がある資格としては、「統計検定®」、「データ分析実務スキル検定(CBAS)」、「データベーススペシャリスト試験」「一般社団法人日本ディープラーニング協会主催G検定・E資格」などが挙げられます。

 

関連記事:『データサイエンティストが資格を取得するメリットとおすすめの資格5選』

 

その上で、データを扱う機会が多いインターネットサービス企業やデータ分析専門のコンサルティング会社、ビッグデータを扱うような会社のエンジニア職に転職し、実務においてスキルを磨き、経験を積んでステップアップを目指します。

 

ビジネススクールで実践的なデータサイエンスのスキルを習得する

 

「学問的な学びというより、より実践的な、仕事で使えるスキルを身に付けたい」「現在の仕事を続けながらキャリアアップのためにスキルを磨きたい」「すぐにデータサイエンティストになりたい」という人は、ビジネススクールに入学する方法が一般的です。データサイエンティストへの最短距離といえるでしょう。

例えば、データミックス社は、総合講座として「ゼロから始めるExcelデータ分析・統計学講座」や「データサイエンス基礎講座」など5講座、トピック別講座として「Python入門」など4講座を提供しており、目的に合わせて効率よく学ぶことができます。

 

データサイエンスを独学で学ぶことは可能か

 

データサイエンティストに必要なスキル全般をまとめて学習できるような書籍や無料ツール(YouTube動画やウェブサイト)は今のところ存在しませんが、「数学・統計学」「機械学習」「Python」「SQL」といった、データサイエンスのそれぞれの要素について無料で学べる書籍やツールは比較的充実しています。

最初から独学だけでデータサイエンティストになるのはかなり難易度が高いといえますが、ある程度の知識やスキルをすでに持っている人が、資格取得やスキルアップのためにデータサイエンスの特定の分野について集中的に学習するような場合には、独学でも効果が出しやすいでしょう。

データサイエンスについての知識がほぼ無い場合や、自分がデータサイエンティストに向いているのか確かめたい場合に、独学者向けの書籍やツールで感触を確かめてみるのも有効です。

経済産業省が運営するデジタルスキルについてのポータルサイト「マナビDX(デラックス)」 では、デジタルスキルを学ぶことのできる学習コンテンツが紹介されており、なかには無料のものもあります。どのように学んだら良いか分からない人のために、経済産業省で策定した統一基準(DXリテラシー標準)が掲載してありますので、学習を始めたばかりの人はぜひ利用してみると良いでしょう。

最大70%還付される専門実践教育訓練給付金を活用しよう

専門教育訓練給付制度とは、雇用の安定と就業の促進を図ることを目的とした、社会人の学習・能力開発を支援するための受講費用の一部が、厚生労働省から給付金として支給される制度です。

支給対象となる講座であれば、一定の要件を満たせば、受講料の最大70%が支給されます。

先ほど例として挙げたデータミックス社のデータサイエンティスト育成講座全ステップ(登録名:データサイエンティスト育成コース パートタイムプログラム)は、「専門実践教育訓練給付金」の対象講座となっています。

なお、こちらの制度を利用するためには、受講開始前にハローワークで手続きを行う必要がありますのでご注意ください。

データサイエンティストに向いている人の特徴

データサイエンティストとは文字通り「サイエンティスト(科学者)」であり、データを科学的なアプローチで扱います。

データサイエンティストには具体的にどのような人が向いているのか、以下でその特徴を考えていきます。

 

数学的な思考が好きな人 文系の人でも対応可能

 

データを科学的なアプローチで扱うということは、すなわち数学的な思考に基づいて行うということです。

統計モデルの作成やデータマイニングなど、数学的な手法を駆使する必要があるため、これまでは数学に苦手意識がある人は向いていないと言われていました。

しかし最近は、文系職の人でも利用できるプログラミングされたソフトやツールが手助けしてくれるようになりました。専門職として高度な数学的知識を扱うデータサイエンティストもいますが、そうしたツールを活用し、自身のビジネスでの経験とデータサイエンスのスキルを掛け合わせることで、データサイエンティストとして独自のキャリアを歩む人も出てきています。

 

情報収集や分析が得意な人

 

科学として物事を明らかにするためには明確な根拠が必要になります。データサイエンティストにとっての根拠とはいうまでもなくデータです。

目的に応じて最適な情報収集のための設計を行い、得られたデータに対して検証を行い、科学として正しい答えを導きだします。

データ分析の結果から事業拡大の指針を抽出し、意思決定をサポートすることが、データサイエンティストの役割です。

情報処理は地道な作業で、すぐに答えが得られるとはかぎりません。改善を繰り返す粘り強さも、データサイエンティストに求められる資質のひとつです。

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には、以下の3つのスキルが必要とされます。

 

・データサイエンス

・データエンジニアリング

・ビジネス

 

それぞれについて簡単に解説します。

 

データサイエンスのスキル

 

データサイエンスのスキルとは、統計学や機械学習・深層学習(ディープラーニング)の知識や手法を駆使してデータを分析し、ビジネスに必要な知見を抽出する技術のことを指します。

具体的には以下のようなスキルが挙げられます。

 

テーマや課題に応じてデータを収集・集計・分析できる
・単回帰分析や重回帰分析を駆使して予測ができる
・アルゴリズムの知識を用いて分析の実行・評価ができる

 

データエンジニアリングスキル

 

データエンジニアリングのスキルとは、Python、R、SQLなどのプログラミング言語スキルや、MySQL、Git、Hadoop、Dockerなどのミドルウエアスキルなどを活用して、データサイエンスを現実世界に応用するための基盤を作るものです。

一部ではありますが、具体的には以下のようなスキルが挙げられます。

 

データベースから最適な手法を使ってデータを抽出できる
・目的に沿ったデータ分析からデータをビジュアライズできる
・SQLを用いてデータ抽出や整形などを行える

 

ビジネススキル

 

データサイエンティストに求められるビジネススキルとは、事業の現状や課題を正しく把握し、解決のためのデータを抽出・活用して、意思決定のサポートを行う能力を指します。

具体的には、以下のようなスキルが挙げられます。

 

・ビジネス課題をデータを活用して解決できる
・分析結果の意味を理解し、相手に分かりやすく伝えることができる
・データに潜むパターンを見つけ、ビジネスの発展に寄与する傾向を特定できる

まとめ 

ビジネスの場においてデータを分析して課題を明らかにすることは、最近始まった手法ではありませんが、2012年に大きな転機を迎えました。

ハーバード・ビジネス・レビュー誌が「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業(Data Scientist:The Sexiest Job of the 21st Century)」と題する記事を掲載したことなどをきっかけに、職業としての「データサイエンティスト」が注目されることとなり、認知度も一気に上がりました。

その後データサイエンスは、その言葉通りの進化を遂げています。

役割の幅が広がり、需要も高まり、データサイエンティストと一言では括れないほど多様化・細分化しています。

それぞれのデータサイエンティストが業務において求められるスキルも多様化しており、最近は文系に属する人がツール等を駆使してデータサイエンスを実践することもめずらしくなくなっています。

自分の置かれた立場やキャリアプランに合ったスキルや学習方法をしっかりと判断して習得し、成果を出せる実践的なデータサイエンティストをめざしましょう。

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