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とは、データを分析してビジネスに役…
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データサイエンティスト
2023.10.02
リスキリングとは、時代のニーズに合わせた新たなスキルを得るために、新しい分野を学習することです。
昔は、社会の変化が今ほど早くなく、大人になってから新たな勉強をしなくても長く仕事を続けることができました。大学や専門学校で20代前半まで勉強をしているだけで、その後新しいスキルを得ずとも定年まで勤め続けられたのです。
しかし、今では、社会の変化は年々早くなり、20代前半まで勉強しただけではその変化についていけなくなってきました。その最も大きな要因はIT技術の発展です。20年ほど前に、インターネットが始まって以来、新しいテクノロジーがどんどん開発され、発展してきています。MicrosoftのWordやPowerPoint、Excelなどで資料を作成し、電話やFAXではなくメールやチャットツールで連絡をとり、会議はオンラインで行うなど、この20年間で仕事のやり方が大きく変わりました。
加えて、最近ではAI技術が大きな発展を見せています。2006年にジェフリー・ヒントン率いる研究チームがディープラーニングという新たな技術を開発しました。これによって、2010年代から第3次AIブームが到来し、ビジネスの現場でもAIが急速に普及しました。AIといえば、iPhoneのSiriやAmazonのAlexa、SoftbankのPepperくんなどを想像する人が多いでしょう。しかし、AIはそれだけでなく、エアコンや冷蔵庫、車などの製品にも搭載されており、私たちの生活に不可欠な技術になっています。さらには2022年10月にはChatGPTが登場し、一気に普及しました。ChatGPTによって、プログラミングや資料の作成、メールの文章の作成など幅広い作業が自動化できるようになりました。
このような技術の進歩による変化が激しい中で、ビジネスの場で必要な人材であり続けるためにはリスキリングが欠かせません。
30代は一人ひとりのキャリアにとって重要な時期であり、リスキリングはそのキャリアの発展を促進する手段になります。30代は20代の頃と比べて、社会人としての経験やスキルを積み重ねてきた時期であり、また、40代や50代と比べて新しいスキルを習得しすい時期です。
現在の日本社会は終身雇用制度がほぼ崩壊し、大企業に就職しても定年まで安心して仕事ができるとは限りません。2019年にはトヨタ自動車の豊田社長が「終身雇用を守っていくのは難しい」と発言しています。また、メガバンクでも大きなリストラを実施するところもあります。このような情勢の中、30代でリスキリングをしておかないと40代、50代でリストラされて、再就職が困難になってしまう危険性があります。
このように今の30代にとってリスキリングの必要性は高いといえるでしょう。
30代がリスキリングに取り組むメリットとして、主に以下の2点が挙げられます。
・新しいスキルを習得しやすい
・未経験から転職できるチャンスがある
それぞれについて説明します。
一般的に、人は年齢が上がるにつれ、新しいことを習得することが困難になります。体も衰えて、長時間勉強に集中することが難しくなります。40代、50代からでもリスキリングは可能ですが、30代からリスキリングをする方が、より効率的に学習を進めやすいでしょう。
また、高齢になるにつれて新しいことを始めることが面倒になる傾向があり、リスキリングへの心理的ハードルが高くなります。一方、30代は新しいことを始める気力がある年齢なので、リスキリングを始めやすいです。
リスキリングは未経験の職業に転職できるチャンスを与えてくれます。
一般的に、年齢を経るにつれて、転職は難しくなります。特に未経験の職業への転職はハードルが高いでしょう。
しかし、30代はまだ転職しやすい年齢です。ポテンシャル採用の対象となることも多いので、リスキリングで新たなスキルを身に付ければ、未経験の職業でも採用される可能性もあります。ポテンシャル採用とは、職務経験ではなく、潜在的な能力や関連したスキルを重視する採用のことです。現在、データサイエンティストなどの人材不足の職種を中心に積極的に行われています。
30代のリスキリングに特におすすめの分野として以下の3つを紹介します。
・プログラミング
・データサイエンス
・デジタルマーケティング
それぞれの分野について説明します。
現在、IT人材は不足しています。経済産業省の調査によると、その数は2030年には79万人にも上るといわれています。中でも、プログラミングができるIT人材は需要が高く、多くの企業で必要とされています。
例えば、Pythonを習得すると、データ分析や、AIと関係の深い機械学習、深層学習などを行えます。現在、IT企業に限らず、コンサルティング、不動産、金融業界などでもデータの利活用は重要な課題です。Pythonを使ったデータ分析ができる人材はこれからも需要が伸び続けることが予想されており、今後仕事に困ることはないでしょう。
一方で、「ChatGPTの登場によってプログラマは要らなくなる」という指摘もあります。たしかに、簡単なプログラミングはChtaGPTが代替できるようになりました。しかし、ChatGPTに適切なコードを書かせるための指示をする役割は人が担わなければなりません。つまり、ChatGPTが普及しようとも、プログラミングの学習で得られた知識は今後も役に立つでしょう。
関連記事:リスキリングでプログラミングを学ぶメリットと注意点・おすすめの言語は?
データサイエンスは、データを分析し、それに基づいて意思決定を行う能力を持つ人材が求められている分野です。ビッグデータの時代において、企業や組織は膨大なデータを有効活用することが求められています。データサイエンスの専門知識を持つことで、企業は市場動向や顧客行動の予測、効果的なマーケティング戦略の立案など、重要な意思決定をより正確に行うことができます。
30代の方は、過去の経験や知識を活かして、データサイエンスのスキルを磨くことが可能です。例えば、過去の業務でデータの分析や統計的な手法を使った経験がある場合、それをデータサイエンスに応用することができます。また、ビジネスやマーケティングなどに関する知識や業務経験を持っている方は、データサイエンスを通じてより深い洞察を得ることができるようになります。
関連記事:未経験者がリスキリングでデータサイエンティストを目指す方法
デジタルマーケティングも30代のリスキリングにおすすめの分野の一つです。
マーケティングは自社の商品を売るためには欠かせません。現在はインターネット、SNSが普及しており、これらを利用したデジタルマーケティングは多くの企業から必要とされるスキルになります。
デジタルマーケティングには幅広い知識が必要です。広告やSEO、SNSの運用方法、オウンドメディアなどの旧来の手法だけでなく、最新のAI事情やビッグデータの利用方法なども知っておかなければなりません。デジタルマーケティングに精通して、企業の収益を伸ばすことができれば、企業から重宝される人材になるでしょう。
最後に、30代がリスキリングに取り組む際の注意点を説明します。
リスキリングは時代のニーズに合わせたスキルを習得することが目的なので、将来性がある分野を選ぶことは重要なポイントです。ただし、将来性があり、かつご自身が興味を持てる分野を選ぶようにしてください。
リスキリングは時間と労力を必要とするため、興味を持てない分野を選ぶと、モチベーションを維持することが難しく、長続きしません。また、リスキリングで習得した新たなスキルを活かして転職しても、興味が持てないと仕事を続けることが苦痛になってしまうかもしれません。
30代がリスキリングに取り組む際は、適切な目標設定をすることも大切です。
30代になると体力が少しずつ落ちて、学生時代の試験勉強のように長時間集中して勉強することが難しくなります。また、多くの人は、仕事をしながら勉強をすることになり、勉強のために確保できる時間が限られているでしょう。その分、目標を設定して、計画的に勉強を進めるようにしましょう。大きな目標だけでなく、その目標に行き着くまでの小さな目標も設定するとモチベーションを保ちやすいです。
例えば、どの本をいつまでに読むのか、受講した講座をどこまで進めるのか、1日に何時間勉強するのかなど具体的な目標を設定しておくと日々の勉強で達成感を感じやすくなります。
30代がリスキリングに取り組む際は、途中で諦めずに継続することも大切です。
30代になると20代の頃に比べて、新しいことを覚えるのが難しくなります。また、仕事をしながら勉強をする場合、勉強期間が長くなり、途中で挫折してしまいそうになるかもしれません。
その際も、最初にたてた目標を見直しながら、最後まで諦めずに勉強を進めてください。
この記事では、30代でリスキリングを検討している方に向けて、リスキリングの概要や、30代のリスキリングにおすすめの分野、リスキリングの分野を選ぶ際の注意点などを解説しました。
30代は20代に比べて経験があり、40代や50代と比べて新しいことを学習しやすい時期です。この時期にリスキリングに取り組むことで、自社での仕事の幅が広がる、未経験から転職できるチャンスを得られるなどの可能性があります。
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