【動画あり】未経験からデータサイエンティストを目指す方法を徹底解説

といった疑問を抱えている方も多いでしょう。

結論、未経験でデータサイエンティストに転職することは可能です。

しかし、「未経験からデータサイエンティストを目指すには難易度が高い」という声があるのも事実です。

そこで本記事では、未経験からデータサイエンティストになれる理由や難易度が高い理由、求められる知識・スキル、学習法などについて解説します。

【結論】未経験でもデータサイエンティストになれる

結論、未経験からでもデータサイエンスになれます。

なぜなら、本記事の製作者である私自身も、未経験から学習してデータサイエンティストになれたからです。

AIやIoTが発展している近年では、データサイエンティストの需要はこれから増していきます。

需要が高騰するデータサイエンティストとしてのスキルを身につけておくと、将来職に悩むことはなくなるでしょう。

ただし、未経験からデータサイエンティストになるのは、決して簡単ではありません。その理由について解説していきます。

未経験からデータサイエンティストになる難易度が高い理由

未経験からデータサイエンティストになる難易度が高い理由は、Pythonを用いたプログラミング技術だけでなく、統計学や基礎的なビジネススキルも求められるからです。

プログラミング技術だけを求められるエンジニアとは異なり、データサイエンティストに必要な知識・スキルは多くなります。

では、実際にデータサイエンティストに求められる知識やスキルを解説していきます。

データサイエンティストに求められる5つの知識・スキル

データサイエンティストに求められる知識・スキルは、下記があげられます。

未経験からデータサイエンティストになる際、大切な部分になるので、ぜひ参考にしてください。

SQLの知識

SQLとは、Structured Query Languageの略語で、リレーショナルデータベースに情報を格納し、処理するためのプログラミング言語

SQLの知識は、データサイエンティストにとって欠かせません。

なぜなら、SQLはデータの抽出や集計をおこなうための基盤技術であり、日々の業務でデータベースから必要な情報を取得する際に頻繁に使用されるからです。

たとえば、売上データを分析する際、特定の期間や商品カテゴリに絞ってデータを取得するには、SQLを使ってクエリを書く必要があります。

また、顧客の購買履歴をもとにした顧客セグメントの作成や、マーケティング施策の効果を測る際にもSQLでデータを集計する場面が多くあります。

機械学習の知識

機械学習とは、大量のデータから何かを判別し、将来の予測をすること

企業は今後も多くのデータを蓄積する必要があり、効率的かつ自動的に分析できるスキルを求めます。

機械学習では下記のような判別ができるため、企業で活用できる技術は多くなります。

統計学の基礎知識

統計学の基礎知識は、データサイエンティストにとって必要不可欠なスキルです。

その理由は、統計学はデータを理解し、分析結果を正しく解釈するための土台となる学問だからです。

データ分析では、平均や分散などの基本的な統計指標を使ってデータの傾向を把握したり、仮説検定を通じて意思決定を支援したりする必要があります。

たとえば、広告キャンペーンの効果を検証する際、統計学の仮説検定を用いることで「この結果が偶然ではない」と判断する根拠を得られます。

また、A/Bテストを行う際にも統計的な知識がなければ、信頼性のある結論を導き出すことは困難です。

基本的なビジネス力

データサイエンティストは、データ分析をするのではなく、分析結果をもとに事業戦略を計画する業務内容も存在します。

そのため、論理的思考力やプレゼンテーション能力、コミュニケーション能力など、基本的なビジネス力は必要です。

Pythonを用いたエンジニア力

データサイエンティストは、Pythonを活用してデータ分析や自動化・効率化がおこないます。

データサイエンティストを目指すのであれば、Pythonを習得することが必須条件ともいえます。

しかし、Pythonをすでに身につけている方も少ないはずです。

未経験からデータサイエンティストを目指すときに役立つ資格5選

未経験からデータサイエンティストを目指す際、資格取得を検討する方も多くいます。

その際におすすめなのが、下記5つの資格です。

データサイエンティストで役立つ資格については、YouTubeで詳しく解説しているため、ぜひご視聴ください。

未経験からデータサイエンティストを目指す5つの学習法

ここからは、未経験からデータサイエンティストを目指すための正しい学習法について解説します。

未経験からデータサイエンティストを目指す方は、参考にしてください。

データサイエンス講座を受講する

未経験からデータサイエンティストを目指すための正しい学習法のひとつは、データサイエンス講座を受講することです。

総務省統計局では、データサイエンス・オンライン講座を開講している時期もあるようです。

（参照：総務省統計局 社会人のためのデータサイエンス演習）

受講は無料ででき、第1週から第5週までの講座があります。ただし、常に開講しているとは限らないため、開催時期を確認する必要があります。

SNS・書籍を見る

近年では、 YouTubeや書籍でデータサイエンティストに関する情報発信をしている方は多くいます。

本記事の著者であるわたしも、 YouTubeでデータサイエンティストについて情報発信をしています。

Udemyを活用する

Udemyとは、プログラミングに関する世界中の講師と受講生をつなぐオンライン学習プラットフォーム

Udemyの特徴は下記のとおりです。

著者であるわたしも、Pythonの演習問題を100問収録したUdemy講座をリリースしました。

受講生は2,000名を突破しただけでなく、星4.0がつけば良い書籍と言われる中、星4.5を獲得しています。

Udemyの活用を考えている方は、ぜひ下記リンクよりご確認ください。

Kaggleでコンペに挑戦する

Kaggle（カグル）とは、世界中の機械学習エンジニアをつなげるプラットフォーム

データサイエンティストを目指す際、座学だけでは不安になる方もいるはずです。Kaggleでは、プラットフォームを活用してコンペに挑戦できるため、転職前に実践に挑めます。

また、Kaggleに登録をすると、機械学習コンペの参加や学習コースの利用が可能です。

データサイエンティストを目指すには、実践も必要となるため、Kaggleの存在は大きく影響するでしょう。

信頼できるスクールに入会する

未経験からデータサイエンティストを目指す学習法には、信頼できるスクールへの入会も必要です。

しかし、実践が必要になる中、ほとんどのスクールはデータサイエンティストになるための座学しかありません。

実際に数十名以上の受講生が分析コンペメダルを獲得し、転職に成功している実績もあります。

入会後のミスマッチを防止するために、入会前に無料面談を実施しているのも特徴のひとつです。

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データサイエンティストの現状と将来性

データサイエンティストになったものの、将来的に活動できなければ学習した意味がありません。

ここでは、データサイエンティストの現状と将来性について詳しく解説します。

データサイエンティストに対する理解を深めるためにも、ぜひ参考にしてください。

現状

現状のデータサイエンティストは需要が高いものの、難易度が高い職業ともいわれており、人材が不足しています。

また、求人ボックスが調査したデータサイエンティストの平均年収は、約696万円でした。

国税庁が調査した、令和5年度の日本平均年収は460万円のため、約236万円高く、高収入と言えるでしょう。

平均年収が高いということは、高額な給与を支払ってでも雇用したいという裏付けでもあります。

上記の結果から、データサイエンティストは現状でも、需要が高い職業であると言えます。

将来性

今後の日本では、ビッグデータを扱う企業が増えるため、データサイエンティストの需要は高騰し続けます。

一方で、AIの発達によりデータサイエンティストの将来性が危ういといわれる声もあります。しかし、企業の課題を解決するのは、データを活用した人間にしかできないのも事実です。

AIを活用したデータサイエンティストは、より需要が増すため、収入の上がり幅も期待できます。

大量のデータ分析やシステムの自動化・効率化を必要とされるデータサイエンティストは、将来的にも需要が高いと言えるでしょう。

未経験者がデータサイエンティストを目指す際の注意点

未経験からデータサイエンティストになるのは、決して簡単ではありません。

しかし、世の中にあるデータサイエンティストスクールでは、座学が大半になり実践を学べないのも事実です。

仮に座学を中心としたスクールに入会すると、転職後に仕事内容でギャップが生まれる可能性があります。

結果、不満や不安を残したまま働く場合があるため、データサイエンティストを目指す際は学習法に注意が必要です。

そこでTechFrontier（テクフロ）では、業界初の実践をメインとしたデータサイエンティストを目指すスクールを開講しました。

受講生の中には、すでにコンペでメダルを獲得し、転職に成功した方もいます。

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未経験からデータサイエンティストを目指す際はプロに相談すべき！

データサイエンティストは未経験から目指せるものの、簡単にスキルが身につくわけではありません。

正しい学習法で計画的に進めることが、最短で未経験からデータサイエンティストになる方法です。

受講生の中には、すでにデータサイエンティストとして転職した方もいます。

また、業界初となる実践形式をメインとしたスクールであるため、データサイエンティスト転職後のミスマッチ予防できるのも特徴です。

TechFrontier（テクフロ）では、入会前に無料面談を設け、現状から入会する必要があるのかヒアリングします。お互い納得したうえで入会をするため、安心して受講できます。

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