データサイエンティストを目指す勉強ロードマップをプロが完全解説

といった悩みを抱えている方もいるのではないでしょうか。

データサイエンティストに必要なスキルは多岐にわたるため、勉強方法を間違えてしまうと、かなりの時間ロスになってしまいます。

そこで本記事では、現役のデータサイエンティストであるはやたすが、実際に重要だと思った勉強法を解説します。

【基礎知識】データサイエンティストとは

データサイエンティストの勉強法について解説する前に、まずは概要を把握しましょう。

データサイエンティストという職業について知っていると、必要な勉強方法がより理解できます。

仕事内容

データサイエンティストとは、企業が保有するビッグデータを分析し、課題解決に必要な情報を引き出す専門家です。

具体的な仕事内容は、下記のとおりです。

データサイエンティストの仕事内容は、データ分析をして終わりではなく、解決策を実行するまで担います。

「データ分析をするだけ」と思ってる方は、乖離があるかもしれません。

データサイエンティストの仕事内容については、下記記事でくわしく解説しているので、ぜひご一読ください。

将来性

結論、データサイエンティストの将来性はかなり高い傾向にあります。

なぜなら、企業の課題を論理的かつ定量的に分析し、解決策を考えられる人材は少ないからです。

データサイエンティストは最近できた職業ですが、「企業にひとりは在籍している必要がある」と言われています。

データサイエンティストのスキルは汎用性が高いため、転職にも困りないため、将来性が高いでしょう。

データサイエンティストに必要な勉強とは

ここからは、データサイエンティストに必要な勉強について解説します。

下記3つを理解していると、どのように勉強を進めればよいのかイメージができるので、確認していきましょう。

データサイエンス力

データサイエンティストに必要な勉強のひとつは、データサイエンス力です。

データサイエンス力とは、情報から得られる企業の課題を解決するためにデータ分析するスキル

データサイエンティストは、定量的に分析し、企業の課題を導き出す必要があります。

データサイエンス力は、データサイエンティストになるために欠かせない勉強になるので、必ず覚えておきましょう。

データエンジニアリング力

データエンジニアリング力も、データサイエンティストの勉強に必要です。

データエンジニアリング力とは、データ分析を実施するための基盤を構築する能力

データサイエンティストは、PythonやR言語を活用して、企業のデータを分析します。

データエンジニアリング力がないと分析ができないため、データサイエンティストの勉強には不可欠です。

ビジネス力

データサイエンティストの勉強で意外だと思われるのが、ビジネス力です。

ビジネス力とは、仕事の場における対人関係・業務遂行力・意思決定です。

データサイエンティストは、企業のビジネス課題を導き出し、解決策の提案・実行までおこないます。

ビジネス力が欠けていると、データサイエンティストとして活動できないケースも多いので、勉強が必要です。

データサイエンティストを目指す勉強方法

続いては、データサイエンティストを目指すための勉強方法について解説します。

勉強する際は、一般的に下記の方法が用いられます。

どのような勉強方法なのか、くわしくみていきましょう。

SNS・書籍を見る

データサイエンティストを目指す勉強方法のひとつは、SNSや書籍の活用です。

近年、YouTubeや書籍で情報発信をする方が増えたため、安価で勉強できる環境があります。

特に、YouTubeは無料で情報収集ができるので、勉強するための媒体として活躍するでしょう。

Udemyを活用する

Udemyは、データサイエンティストを目指す勉強方法として多くのユーザーが活用しています。

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はオンラインで完結しているため、好きなタイミングで学習できます。また、コメントも機能もあり、他のユーザーが気になった部分を同時に勉強できるのも特徴です。

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を獲得しているので、ぜひ学習にお役立てください。

Kaggleでコンペに挑戦する

Kaggleは、データサイエンティストの勉強方法で特に利用すべきツールのひとつです。

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

（引用元：Kaggle公式）

Kaggleは現状のスキルでコンペに出場するため、いまの実力が明らかになります。Kaggleでは実際に評価を得られるので、次に勉強すべき課題も明確になるのが特徴です。

「スキルが身についているかわからない」という方は、Kaggleでコンペに出場してみてはいかがでしょうか。

スクールに入会する

データサイエンティストの勉強方法で、最も効率良く効果的な学習をできるのが、スクールです。

スクールは、最適な学習プランをカリキュラムに落とし込んでいるため、無駄なく進められます。

独学だと2年以上かかると言われる中、スクールに入会すると半年〜1年でデータサイエンティストになれる可能性があります。

当サイトが運営する、完全審査制のTechFrontier（テクフロ）は、業界初の実践型を中心としたデータサイエンティストスクールです。

カリキュラム通りに対面で教えるスクールはありますが、TechFrontier（テクフロ）は一人ひとりに合わせたオーダーメイド型で進めます。

その結果、3〜5ヵ月でコンペに入賞したり、データサイエンティストへの転職に成功したりしています。

「データサイエンティストの勉強に悩んでいる」という方は、ぜひ下記公式LINEより無料プレゼントを受け取り後、動画視聴して個別面談にお申し込みください。

データサイエンティストになる勉強ロードマップ

それでは実際に、データサイエンティストになるための勉強ロードマップについて解説します。

下記のステップは、データサイエンティストに最短でなるための手順になっているので、ぜひ参考にしてください。

各ステップのくわしい進め方については、はやたすのYouTubeで網羅的に解説しています。

データサイエンティストの勉強と合わせて取得すべき資格

下記は、データサイエンティストの勉強と合わせて取得しておきたい資格です。

取得すると業務の理解度が上がるだけでなく、年収アップもできる可能性が高くなります。

それぞれの資格がおすすめな理由は、下記YouTubeでくわしく解説しているので、ぜひご覧ください。

データサイエンティストの勉強にかかる時間

独学の場合は、最低2年以上かかると言われています。

スクールの場合は、半年〜1年ほどと言われています。

しかし、どちらも自身の学習状況によって異なるため、一概には言えません。

明確に言えるのは、スクールに通い、1日の学習時間を確保することが、最短でデータサイエンティストになる道です。

データサイエンティストの勉強に関する質問

データサイエンティストの勉強に関する質問について回答していきます。

データサイエンティストの勉強は社会人でもできますか？

データサイエンティストを目指す大半が社会人のため、30〜40代で始めても達成できます。

データサイエンティストは独学でもなれますか？

独学でも目指せますが、最低2年ほどかかるケースが多いので、途中で挫折するかもしれません。

データサイエンスは何から勉強すればいいですか？

Pythonの基礎から勉強するのがおすすめです。くわしくは、本記事をご覧ください。

データサイエンティストの資格を取るのに何年くらいかかりますか？

資格に応じて平均年数は異なるため、取得したい公式サイトを確認するとよいでしょう。

データサイエンティストになるにはどれくらい勉強すればいいですか？

独学で勉強する場合は、1日2〜3時間を2年ほど継続する必要があります。

スクールで勉強する場合は、1日2〜3時間を半年〜1年ほど継続します。

データサイエンティストの勉強ロードマップ完全解説

ここまで、データサイエンティストの勉強について解説しましたが、「想像以上に大変」と感じた方がほとんどだと思います。

実際、データサイエンティストの仕事内容は多岐にわたるため、難易度は高い傾向です。

TechFrontier（テクフロ）は、業界初の実践型データサイエンティストスクールです。一人ひとりに応じて学習内容を変更するので、早ければ半年以内に勉強を終えられます。

TechFrontier（テクフロ）を受講した生徒は、「数ヵ月でコンペ入賞」「半年〜1年でデータサイエンティストに転職」といった実績があります。

ただし、「LINE登録後に動画視聴をしてから個別面談をする」ハードルを設けているので、誰しもが受講できるとは限りません。

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