データサイエンティストになるには？未経験から目指す方法を解説

といった悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

近年、膨大なデータを扱えるデータサイエンティストの需要は高まっており、目指す方も増えてきました。

しかし、データサイエンティストは最近できた職種でもあるため、どのように学習すればよいのかわからない方がほとんどです。

そこで本記事では、データサイエンティストになるにはどのようなスキル・知識・資格が必要なのか解説します。

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、下記の手段が現実的です。

それでは早速、データサイエンティストなる手段について解説していきます。

手段1.大学や専門学校でデータサイエンスを学習してから就職する

データサイエンティストなるには、大学や専門学校で学習する手段があります。

大学や専門学校では、データサイエンスに関する学習を数年間できるため、深く理解できます。

社会人よりも学習時間が増えるため、データサイエンティストに就職できるチャンスも増えるでしょう。

手段2.アナリストやマーケターから転職する

アナリストやマーケターから転職するのも、データサイエンティストなるための手段です。

データサイエンティストの仕事は、企業の課題を分析し、解決策を導きだすことです。

分析の専門家であるアナリストと、企業の売上が伸びるための戦略を考えられるマーケターは、データサイエンティストに近しい仕事をしています。

そのため、データサイエンティストになれる可能性は十二分にあるのです。

手段3.エンジニアから転職する

エンジニアからの転職も、データサイエンティストになるための現実的な方法です。

データサイエンティストは、エンジニアリング技術も求められます。

ただし、データサイエンティストが扱う言語は「Python」「R言語」なので、触れたことがない方は習得する必要があるでしょう。

手段4.独学で勉強する

データサイエンティストになるには、独学で勉強するのもひとつの手段です。

近年は、YouTubeやWeb記事、本などにさまざまな情報が溢れています。独学で習得しようと思えば、できる可能性はあります。

ただし、独学の場合、最低でも2年以上かかるケースがほとんどです。また、途中で挫折してしまい、学習を辞めてしまう方も珍しくありません。

そのため、データサイエンティストになるには、独学でも可能ですが、他の方法を推奨します。

手段5.スクールを受講する

スクールの受講は、データサイエンティストになるために最も現実的な方法です。

データサイエンティストに必要な学習ができるスクールでは、なにを習得すべきか明確で、カリキュラムも整えられています。

独学の場合は最低2年ほどかかりますが、スクールでは半年〜1年ほどで達成できる可能性があります。ただし、スクール選びに失敗すると、独学と変わらない時間になるかもしれません。

動画教材しかないスクールとは異なり、カリキュラム中に実践をおこなうことで、スキルを効率的に身につけます。

また、現役のデータサイエンティストであるはやたすが直接サポートするため、的確なスキルアップができるのも特徴です。

ただし、TechFrontier（テクフロ）は誰しもが受講できるわけではありません。LINE登録後の動画視聴と面談が必須条件です。

本気でデータサイエンティストを目指している方は、ぜひ下記公式LINEにご登録ください。

データサイエンティストに求められるスキル・知識6選

ここからは、データサイエンティストになるために必要なスキルと知識について解説します。

下記スキルと知識を習得すると、データサイエンティストに近づけます。

データサイエンティストを目指している方は、ぜひ参考にしてください。

統計学や分析の知識

データサイエンティストは、数学的根拠を用いて分析し、企業の課題を導き出すため、統計学や分析の知識が必要です。

統計学とは、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分野

実際の業務では、基本的な指標をもとに、データ分析の結果から傾向を把握し、仮設検定を通じて意思決定をサポートします。

データサイエンティストの仕事内容に必要な知識となるため、習得は必須いえるでしょう。

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はデータの抽出・集計を実施するための基盤技術であり、毎日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ます。

データ収集から分析をおこなうデータサイエンティストにとって、SQLの知識は必須です。

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

データサイエンティストは、企業が貯蓄するデータを活用して、今後の方針をサポートします。

機械学習の知識が不足していると、データサイエンティストとしての業務に過不足がでてしまうため、習得しなくてはいけません。

ビジネス力

ビジネス力も、データサイエンティストになるために必要なスキルです。

データサイエンティストは、分析結果をもとに、プレゼンテーションやチームの統率をおこなうため、下記のようなビジネススキルが求められます。

データサイエンティストは分析して終わりではないため、ビジネススキルも習得しましょう。

データサイエンス力

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

具体的なデータサイエンス力は、下記があげられます。

データ分析から提案、実行まで実施するデータサイエンティストにとって、上記のデータサイエンス力は必須となるスキルです。

データエンジニアリング力

データエンジニアリング力とは、データ分析を実施するための基盤を構築する能力

具体的なデータエンジニアリング力は下記のとおりです。

データサイエンティストには、分析技術だけでなく、データを保護する義務もあります。

データサイエンティストになるには、さまざまな知識とスキルが必要となるため、焦らず計画的に学習を進めることが大切です。

データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストにおすすめの資格を取得すると、就活や転職活動で有意になります。

資格取得を目指している方は、下記の資格がおすすめです。

データサイエンティストの資格については、下記記事とYouTubeでくわしく解説しているので、ぜひご覧ください。

未経験からデータサイエンティストになるための学習方法5つ

データサイエンティストになるには、学習方法が大切です。

学習方法を知らずに独学で進めてしまうと、無駄な時間を過ごしてしまう可能性もあるので、ぜひ参考にしてください。

SNSや書籍を見る

SNSや書籍は、データサイエンティストになるためのひとつの学習法です。

近年、YouTubeやWeb上で発信をするユーザーが増えているため、情報収集がしやすくなっています。

おすすめの書籍も紹介しているので、データサイエンティストの学習をする方、ぜひご覧ください。

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。

わたしも、Udemyでいくつか講座をリリースしています。

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（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になるために学習を続けていると、「本当にスキルが身についているかわからない」と不安になる方がいると思います。

Kaggleに登録すると、実践をおこない、実際に評価をされるため、スキルが身についているか試せます。

足りないスキルが明確になり、成長に役立つので、データサイエンティストを目指す方にとっては重要なツールになるでしょう。

データサイエンス講座を受ける

データサイエンス講座を開講している団体や企業もあります。

たとえば、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）

政府関連の講座は無料でおこなっているケースが多いので、活用してみるのもひとつの学習法です。

スクールを受講する

データサイエンティストになるための学習法で特におすすめなのが、スクールの受講です。

スクールでは、データサイエンティストに必要なカリキュラムを用意しているた、効率的に学習できます。

ただし、スクールによっては実践ができず「物足りない」と感じてしまう場合もあるでしょう。

TechFrontier（テクフロ）は、実践をおこないながら学習できる業界初の実践型スクールです。

カリキュラムは半年で習得できるようにしていますが、卒業後もはやたすに無料相談できるアフターサポートもあります。

そのため、受講後も安心してデータサイエンティストを目指せます。

データサイエンティストを本気で目指している方は、ぜひ下記公式LINEより無料プレンゼントを受け取りください。

データサイエンティストを目指す際の注意点

データサイエンティストを目指すときは、短期的に考えないように注意しましょう。

データサイエンティストは学習する範囲が広いため、中長期的な計画が必要です。

独学とスクールでの学習によって期間も異なるため、自身がいつまでに習得したいかを踏まえたうえで、手段を決めると納得して進めやすいでしょう。

データサイエンティストに関連するよくある質問と回答

データサイエンティストに関連する質問について回答します。

将来性はありますか？

あります。膨大なデータを貯める企業にとって、分析結果をもとに戦略を立てられるデータサイエンティストは重要な存在です。

未経験でもデータサイエンティストになれますか？

未経験からでもなれますが、独学とスクール学習によって、期間は異なります。

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なんですか？

データサイエンティストはやめとけと言われる理由は、下記があげられます。

データサイエンティストになるにはスクール学習が効率的

結論、データサイエンティストになるには、スクールでの学習がおすすめです。

独学では学習をするうえでのサポートもないため、自分の現状がわからない状況が起こります。場合によっては、無駄な学習を続けてしまい、時間を無駄にするときもあるでしょう。

しかし、スクールでの学習は、明確なカリキュラムが用意されているだけなく、進捗に合わせてサポートを受けられるため、効率良く習得できます。

また、コンペでもメダルを獲得している受講生も多く、転職にも有利な状態になるのが受講するメリットです。

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