データサイエンティストになるための勉強方法｜現役講師が解説

といった疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストは求められるスキルが幅広く、勉強のやり方や順番を間違えると、大きく時間をロスしてしまいます。逆に、正しい順番で進めれば、未経験からでも最短ルートで実務レベルに届くはずです。

本記事では、現役データサイエンティストが実際に重要だと感じた勉強法をもとに、最短ロードマップ・勉強方法・独学で挫折しないコツまで、遠回りしない学習法を解説します。

そもそもの仕事内容を先に知りたい方は、こちらもあわせてご覧ください。

データサイエンティストの勉強で身につける学習領域

具体的な勉強法に入る前に、身につける学習領域を大きく3つに整理しておきましょう。

• データサイエンス力：統計・機械学習など、データから示唆を得る力
• エンジニアリング力：Pythonでのコード実装やデータ処理の力
• ビジネス力：課題を見つけ、分析結果を意思決定につなげる力

この3つをバランスよく高めていくのが基本です。それぞれ必要なスキルの詳細は、こちらの記事で解説しています。

なお「数学ができないと無理なのでは」と不安に感じる方は多いですが、実務で使う範囲は限定的です。どのレベルまで必要かは、こちらで解説しています。

データサイエンティストになる勉強ロードマップ【最短ステップ】

ここが本記事の核心です。未経験からデータサイエンティストを目指すなら、次の6ステップの順番で勉強するのが最短ルートです。

ポイントは、いきなり難しい機械学習から始めないことです。まずPythonの基礎を固め、全体像をつかんでから統計・機械学習へ進むと、迷わず前に進めます。

各ステップの中身と、かける時間の配分は次のとおりです。

ステップ	やること	期間の目安
1. Pythonの基礎文法	変数・条件分岐・繰り返し・関数まで。pandasで表データを触れれば十分	1ヶ月
2. 全体像をつかむ	データ収集から前処理、モデル作成、評価までの一連の流れを1周する	2週間
3. 統計・機械学習の基礎	平均・分散・検定と、回帰・分類の代表的な手法	1〜2ヶ月
4. コンペに入門	KaggleやSIGNATEの初心者向けコンペに登録し、提出まで通す	2週間
5. コンペで実力をつける	特徴量を工夫し、順位を上げにいく	2〜3ヶ月
6. ポートフォリオ化	取り組みを整理し、職務経歴書に書ける実績にする	2週間

ステップ1のPython基礎と、ステップ2以降の全体像については、それぞれ独立したロードマップ記事にまとめています。細かい手順まで知りたい方はこちらもどうぞ。

ここで多くの人がつまずくのが、ステップ1〜3に時間をかけすぎることです。基礎を完璧にしてから実践へ、と考えると、いつまでも実践に進めません。

この考え方は、動画でもくわしく話しています。

だからステップ4以降、つまり実践に入るのが早いほど上達します。インプットだけで終わらせず、早い段階でコンペに挑戦してください。実際のデータで手を動かすことで、知識が「使えるスキル」に変わります。

実際、短期間で成果を出した受講生ほど、基礎学習をかなり早く切り上げています。当スクールの受講生から3例を挙げてみましょう。

3人に共通するのは、基礎を1周で終わらせている点です。分からない部分を残したまま実践に進み、必要になった箇所だけ戻って埋めています。

データサイエンティストの勉強方法【独学・スクール】

次に、具体的な勉強の手段を紹介します。それぞれ役割が違うので、組み合わせて使うのが効果的です。

書籍・YouTube（無料〜低コスト）

まず基礎を固めるなら、書籍やYouTubeが手軽です。数千円の書籍1冊で体系的に学べますし、YouTubeなら無料で映像を見ながら理解できます。無料で使えるおすすめの学習サイトは、こちらの記事で紹介しています。

どの本から読むか、どのチャンネルを見るかで迷ったときは、次の2記事で厳選しています。

Udemy（買い切りの動画講座）

体系立ててしっかり学びたいなら、Udemyの動画講座が便利です。買い切りで、自分のペースで進められます。私のUdemy講座は受講生2,000名を突破し、評価は星4.5です。おすすめ講座はこちらでまとめています。

Kaggle（実力の可視化）

Kaggleは、世界中のデータ分析コンペに参加できるプラットフォームです。実際のデータで腕試しができ、成績がそのまま実力を証明してくれます。転職時のポートフォリオとしても強力です。

スクール（最短で実務レベルへ）

「独学だと続かない」「最短で実務レベルに届きたい」という方には、スクールが向いています。私が運営するTech Frontier（テクフロ）は、一人ひとりに合わせたオーダーメイド型で、9割が実践のカリキュラムです。受講生のなかには、3〜5ヶ月でコンペ入賞を果たした方もいます。他社との比較はこちらをご覧ください。

独学で挫折しないための勉強のコツ

データサイエンスの独学は、途中で挫折する人が少なくありません。現役の視点から、遠回りせず続けるためのコツを紹介します。

まず、やってはいけない勉強法を知る

コツの前に、避けたいやり方を先にお伝えします。メモを取ることと、書籍や動画での基礎学習だけを続けることの2つです。

どちらも「やった感」は出ますが、身につきません。メモは取るのに時間がかかるうえ、ほとんど見返しません。基礎学習も、受け身で情報を受け取っているだけなので、1週間もすれば忘れます。

なぜこのやり方をしてしまうかというと、学校の勉強と同じ方法を持ち込んでいるからです。答えのある試験では有効でしたが、プログラミングは勉強ではなくスキル習得。東京から福岡へ飛行機で行きたいのに、新幹線の切符を買っているようなものです。

やってはいけない学習法は、ほかにもいくつかあります。動画で5つにまとめているので、心当たりがある方は先に確認してください。

目的から逆算して学ぶ範囲を絞る

「すべてを完璧に学ぼう」とすると、範囲が広すぎて挫折します。まず目的を決め、そこから逆算して必要な範囲だけに絞りましょう。

読むだけで終わらせず、手を動かす

本や動画を「見て分かった気になる」のが一番危険です。写経で終わらせず、自分で課題に取り組んでコードを書いて、はじめて実力がつきます。

受講生に配分を聞くと、成果が出ている方ほどアウトプットの比率が高いです。3ヶ月でKaggle Playground上位5%に入った20代の男性受講生は「インプット1割、アウトプット9割」と答えていました。40代の男性受講生も「インプット3、アウトプット7」の比率で進めています。

完璧を目指さず、まず前に進む

基礎を完璧にしてから次へ、と考えると進みません。7割の理解でどんどん先に進み、必要になったら戻って復習するくらいがちょうどよいです。

受講生の言葉を借りると、この感覚はもっと大胆です。1.5ヶ月でSIGNATE Beginnerコンペ4位に入った30代の女性受講生は、基礎学習は4〜5割の理解で前に進むと決めていました。同じく1.5ヶ月で8位に入った30代の女性受講生も「分からなくてもとりあえず前に進む」進め方です。

最初は半信半疑だったものの、やっているうちにだんだん分かるようになった、というのが本人の振り返りでした。理解できないまま進む不安は誰にでもありますが、そこで止まらないことが結果を分けます。

アウトプット前提で学ぶ

Kaggleへの参加やポートフォリオ作成など、アウトプットを前提に学ぶと、学習に目的が生まれ、格段に続けやすいです。

相談できる環境を持つ

独学で一番つらいのは、エラーで何時間も止まることです。質問できる相手やコミュニティがあると、その停滞をなくせます。挫折が不安な方は、最初から質問できる環境を選ぶのも有効です。

データサイエンティストの勉強時間の目安

勉強時間の目安は、独学の場合で2年以上、実践中心のスクールを使う場合で半年〜1年ほどです。1日2〜3時間の学習を続けるイメージで考えてください。

Python単体でどれくらいかかるかは、レベル別にこちらでまとめています。

ただし、これはあくまで目安です。もともとのスキルや、1日に確保できる学習時間によって大きく変わります。

イメージを持ってもらうために、実際に成果を出した受講生がどれくらいの時間を確保していたかを紹介します。

受講生	確保していた学習時間	成果
40代後半・男性	朝2時間＋仕事後1〜3時間（平日3〜6時間）、休日8時間	6ヶ月でデータサイエンティスト転職
20代・女性	平日の朝に3〜4時間（土日はアルバイトで週7日勤務）	3ヶ月でコンペ入賞、1年2ヶ月で転職
30代・男性（子育て中）	夜21時〜23時の2時間	SIGNATE Cup 2024で銀メダル
30代・女性	往復3時間の通勤時間にiPadで毎日2時間	1.5ヶ月でSIGNATE Beginnerコンペ8位
50代・男性	朝1〜2時間＋仕事後2〜3時間、週末は最大9時間	4ヶ月でマナビDXコンペ1位

共通しているのは、平日に1日2〜4時間を確保している点です。まとまった時間が取れる方ばかりではありません。通勤中や子どもを寝かせたあとなど、自分が確実に押さえられる時間帯を先に決めています。

難易度のイメージとしては、実務で使えるレベルで大学入試の上智大学や東京理科大学あたり、研究職なら東大・京大クラスというのが率直なところです。分からなくて当たり前という前提で臨んでください。

なぜ難易度が高くなるのか、その理由と乗り越え方はこちらで整理しています。

大切なのは総時間よりも、正しい順番で継続することです。そして継続のコツは、1回あたりのハードルを下げることにあります。

時間がない人ほど、朝に固定枠を作っている

受講生の学習記録を見ていて、はっきり傾向が出るのが時間帯です。短期間で成果を出した方の多くが、朝に学習枠を置いています。

3.5ヶ月でSIGNATE Cup銅メダルを獲得した30代前半の男性受講生は、朝の2時間を「絶対にコントロールできる時間」と表現していました。子育て中の30代の男性受講生は、朝4時半に起きて6時まで学習し、夜は子どもが寝てからさらに1時間を積み上げています。

受講生一人ひとりが、どんな時間の作り方で結果を出したのかは、インタビュー記事で詳しく紹介しています。

データサイエンティストの勉強と合わせて取りたい資格

資格は必須ではありませんが、学習の目標として活用したり、実力の証明にしたりできます。代表的なものは次のとおりです。

• 統計検定2級
• G検定・E資格
• Python 3 エンジニア認定試験

とくに統計検定2級は、データサイエンスの土台となる統計の理解に役立つためおすすめです。資格の詳しい選び方や優先順位は、こちらの記事で解説しています。

統計検定2級そのものの勉強法と、合格までに必要な時間はこちらにまとめました。

【まとめ】データサイエンティストの勉強は正しい方法と順番で

データサイエンティストになるための勉強は、範囲が広い分、正しい順番と方法で進めることが何より大切です。Pythonの基礎から始め、全体像をつかみ、統計・機械学習を学んだうえで、Kaggleなどで実践を重ねていきましょう。

そして、読むだけで終わらせず手を動かすこと、完璧を目指さず前に進むことが、挫折しないコツです。独学が不安な方は、質問できる環境を選ぶのも有効な手段です。

記事全体の流れを動画でも振り返れます。6ヶ月で攻略する前提の学習ロードマップを、5ステップで解説しました。

勉強の順番を間違えると、かけた時間ほど成果につながりません。テクフロでは、いまの状況とゴールに合わせて学習の順序をオーダーメイドで設計しています。「自分の場合はどこから手をつけるべきか」を知りたい方は、公式LINEから詳細を受け取ってみてください。

データサイエンティストの勉強に関するよくある質問

最後に、データサイエンティストの勉強についてよくある質問に回答します。

社会人でも勉強して目指せますか？

目指せます。実際、働きながら学んで転職した方は多くいます。1日2〜3時間の学習を継続できれば、社会人でも十分に到達可能です。

当スクールにも、残業がありながら2ヶ月でSIGNATEコンペの銀メダルを取った2児の母親や、月の半分が出張という58歳の受講生がいます。年齢や忙しさよりも、確保できる時間帯を決めて続けられるかが分かれ目です。

独学でデータサイエンティストになれますか？

独学でも不可能ではありませんが、時間がかかりやすく挫折リスクも高めです。自走できる方は独学、続けられるか不安な方はスクールを検討するとよいでしょう。

独学で進めるなら、何を優先すべきかを先に押さえてください。

何から勉強すればいいですか？

まずはPythonの基礎文法から始めましょう。そのうえでデータサイエンスの全体像をつかみ、統計・機械学習へと進むのが王道です。本記事のロードマップの順番で進めてください。

どのくらい勉強すれば実務レベルになりますか？

目安は独学で2年以上、スクールで半年〜1年です。ただし、アウトプット（コンペやポートフォリオ）を重ねるほど、実務レベルへの到達は早まります。