データサイエンティストに必須のスキルセット3選｜勉強方法も解説

近年、企業の中枢を担うデータサイエンティストが注目されており、転職しようとする方が増えています。

しかし、

と悩む方も多くいるでしょう。

そこで本記事では、データサイエンティストに必須なスキルセットや仕事で役立つ資格、勉強方法について解説します。

【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に必須なスキルの前に、職種としての実態を理解していると、必要な理由がわかるのでまずは概要を確認しましょう。

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

具体的には、統計学や数学、プログラミング技術を用いて、企業の課題を論理的に分析します。

仕事内容は、ビジネスの理解から課題解決の立案・実行までおこなうため、範囲はかなり広いのが特徴です。

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ます。

データサイエンティストに必須なスキルセット3選

それでは、データサイエンティストに必須なスキルセットについて解説します。

主なスキルは下記3つです。

それぞれのスキルについてみていきましょう。

データサイエンス力

データサイエンス力は、データサイエンティストに必須なスキルのひとつです。

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、膨大なデータから論理的にビジネス課題を導き出すため、上記のスキルは不可欠です。

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に必須なスキルです。

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、システムの導入もおこないながら分析するため、エンジニアとしてのスキルも不可欠です。

特に使用される言語は、「Python」と「R言語」になるので、データサイエンティストを目指す際は習得が必要です。

ビジネス力

ビジネス力も、データサイエンティストに欠かせないスキルです。

ビジネス力とは、対人関係や業務遂行、意思決定など、仕事の場において必要な能力

データサイエンティストは、ビジネス課題の解決策を立案するだけでなく、実行まで担います。

データ分析をして終わりだと思っていると、実際の業務に乖離が起きてしまうので、必ず覚えておきましょう。

データサイエンティストのスキルに役立つ5つの資格

続いては、データサイエンティストのスキルに役立つ資格をご紹介します。

下記5つは、データサイエンティストとして実際に活動する中で必要だと思った資格です。

他のメディアでは、さまざまな資格を紹介していますが、上記は特に重要視すべき資格です。

くわしい理由については、下記YouTubeで解説しているので、ぜひご視聴ください。

データサイエンティストのスキルを勉強する5ステップ

続いては、データサイエンティストに必須なスキル勉強するステップについて解説します。

データサイエンティストが学習すべき内容は多岐にわたるため、ステップを間違えるとかなりの時間ロスが起きます。

下記のステップで勉強をすると、最短で必要なスキルが身につくので、ぜひ実践してください。

くわしい勉強方法については、下記YouTubeで解説しています。

データサイエンティストのスキルを勉強する4つの方法

データサイエンティストを目指す方の中には、独学で進めるケースもあるはずです。

下記は、独学で勉強をするときの方法です。

それぞれの勉強方法について解説するので、ぜひ参考にしてください。

SNS・書籍を見る

データサイエンティストのスキルを勉強する方法のひとつとして、SNSや書籍があげられます。

近年、YouTubeや書籍、Webサイトには多くの情報が集約されています。

データサイエンティストの勉強方法について発信している方も増えているため、調べると多くの情報を得られるでしょう。

Udemyを活用する

データサイエンティストの勉強では、Udemyもおすすめです。

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はピンポイントで勉強したい内容を選択できます。また、オンライン受講になるので、通勤時間や隙間時間に学習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

データサイエンティストのスキルを勉強するうえで、Kaggleは特に効果的な手段です。

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、実践をおこなえるだけでなく、実際に評価を得られるため、自分に足りないスキルが明確になります。

学習をする中で「本当にスキルが身についているのかわからない」という悩みを解決できるので、ぜひ活用ください。

スクールに入会する

データサイエンティストに必要なスキルを最も効率的に勉強できるのは、スクールです。

スクールは、データサイエンティストが身につけるべスキルを、効率的なカリキュラムとして用意しています。

独学だと2年以上かかりますが、スクールだと半年〜1年ほどで、データサイエンティストになれる可能性があります。

ただし、データサイエンティストを目指すスクールの選択を誤ってしまうと、独学と変わらない状況になってしまうでしょう。

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を目指せるスクールです。

実践を取り入れた他にはないスクールになっており、スキルの定着を実感できます。実際の受講生は、コンペでメダルを獲得したり、データサイエンティストに転職したりしています。

ただ、TechFrontier（テクフロ）は完全審査制のスクールです。入会するには、下記公式LINEに登録後、動画視聴と個別面談が必須です。

データサイエンティスト協会によるスキルチェック手段

データサイエンティスト協会では、スキルを客観的に評価するための「スキルチェックリストver.5」を提供しています。

データサイエンティストに求められるスキルをリスト化しており、個人で把握するための指標となっています。

参照：2023年度版「データサイエンティスト スキルチェックリストver.5」

データサイエンティストのスキルに関する質問

ここでは、データサイエンティストのスキル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になるには？

データサイエンティストになるには、必要なスキルを理解し、勉強する必要があります。

くわしくは、下記記事で解説しているので、ぜひご一読ください。

データサイエンティストは誰でもなれる？

文系・理系問わず誰でもなれます。

データサイエンティストの難易度は？

必要なスキルが「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」など、多岐にわたるため、難易度は高いと言えるでしょう。

データサイエンティストに求められる3つのスキルとは？

「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3つです。

データサイエンティストのデメリットは？

企業にひとり在籍していれば問題ないため、同職種として相談できる仲間が少ないのがデメリットです。

データサイエンティストはやめとけって言われる理由は？

データサイエンティストは「やめとけ」と噂される理由は、「結果を求められるプレッシャーがある」「地道で同じ仕事が多い」「情報のアップデートが常に求められる」などがあげられます。

くわしくは、下記記事で解説しています。

データサイエンティストのスキルは将来性が高い

データサイエンティストに必要なスキルは多岐にわたりますが、汎用性が高い能力ばかりのため、将来性が高いのが特徴です。

また、データサイエンティストは人材不足になっているので、企業で重宝されるだけでなく、年収も高くなりやすい傾向にあります。

しかし、ここまでの解説で「データサイエンティストとして身につけるべきスキルが多すぎる」と悩む方が多いでしょう。

TechFrontier（テクフロ）では、データサイエンティストに必要なスキルを半年間で習得できるカリキュラムを提供しています。

受講生は3〜5ヵ月でコンペでメダルを獲得したり、データサイエンティストに転職を成功させたりしています。

「実践を通してスキルを身につけたい」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、動画視聴後に個別面談にお申し込みください。