データサイエンティストの難易度が高い3つの理由｜未経験・文系からなれるかも解説

現職のセカンドキャリアとして、データサイエンティストに転職したいと考える方は多くいます。

しかし、

といった悩みを抱える方も多いのではないでしょうか。

本記事では、データサイエンティストの難易度が高い理由や、求められるスキルセット、0からの勉強方法を解説します。

データサイエンティストになる難易度は高い

結論、データサイエンティストになる難易度は高い傾向にあります。理由は、下記3つです。

データサイエンティストを目指すか悩んでいる方は、ぜひ参考にしてください。

理由1：習得すべきハードスキルが多いから

データサイエンティストになる難易度が高いひとつ目の理由は、習得すべきハードスキルが多いからです。

データサイエンティストが習得すべき具体的なハードスキルは、下記があげられます。

データサイエンティストは習得すべきハードスキルが多く、学習に時間がかかります。

スキルを身につければ貴重な存在になりますが、習得するまでに挫折してしまう方は少なくありません。

理由2：ソフトスキルも必要だから

データサイエンティストになる難易度が高い2つ目の理由は、ソフトスキルも必要だからです。

ソフトスキルは下記のように、ビジネスに必要な能力を指します。

データサイエンティストの仕事は、データ分析から戦略の策定・実行までおこないます。

ソフトスキルは学習だけでは身につかないため、実践が必要です。すぐには習得できないスキルでもあるため、難易度が高いと感じるでしょう。

理由3：責任感の重さが大きいから

データサイエンティストになる難易度が高い最後の理由は、責任感の重さが大きいからです。

データサイエンティストは、企業の課題を解決する存在となるため、責任を感じるケースが多くなります。

場合によっては、プレッシャーで押しつぶされそうになるときがあるかもしれません。

しかし、データサイエンティストにしかできない仕事でもあり、達成感は大きな原動力となるでしょう。

データサイエンティストの難易度はどのくらい？【学習時間の目安】

「難易度が高い」と言われても、具体的にどのくらいなのかが分からないと判断できません。ここでは、現役データサイエンティストの実感として、3つの角度から目安をお伝えします。

大学入試でたとえると上智大学・東京理科大学クラス

私の感覚をそのままお伝えすると、実務で活用できるレベル、いわゆるジュニアレベルに到達する難易度は、大学入試でいう上智大学や東京理科大学あたりです。

さらに研究職として通用するレベルとなると、東京大学や京都大学のクラスになるイメージです。つまり、いちばん低く見積もっても上智大学・東京理科大学ほどの難易度が入口にあります。

このたとえを出すのには理由があります。難しいものだという前提を持っていないと、途中で挫折してしまうからです。

学習時間は600〜800時間規模、独学なら2〜3年

時間の目安もお伝えします。分かりやすい比較対象が統計検定1級で、合格に必要な学習時間はおよそ300時間とされています。

ただしデータサイエンスは、その統計検定1級の内容を一部に含んだうえで、プログラミングと機械学習まで必要です。統計検定1級より多くの時間がかかると考えるのが自然で、感覚としては600〜800時間規模です。

期間に置き換えて整理してみましょう。

学び方	実務レベルまでの期間	補足
社会人が独学	2〜3年	働きながら独力で進めた場合の実感値
学生が独学	早くて1年	勉強することが本業として時間を使える場合
実践中心のスクール	半年〜1年	順番が決まっていて、質問できる環境がある場合

独学で2〜3年かかるのは、教材選びや順番の判断に時間を取られるからです。学ぶ内容そのものより、何を学ばなくていいかを判断する部分で消耗します。

他のIT職種と比べると「掛け合わせ」が難しい

他のIT職種と比べたときの難しさは、専門の深さではなく組み合わせの数です。

Webエンジニアであれば、1つの言語とフレームワークを深めていく道筋がはっきりしています。一方でデータサイエンティストは、プログラミング・統計・ビジネスの3領域を併せ持つ必要があります。

3つとも満点である必要はありません。それぞれ及第点を取りながら重ねられるかどうかが分かれ目です。

未経験・文系からデータサイエンティストになれる？

難易度の話をすると、次に気になるのが「未経験・文系でもなれるのか」ではないでしょうか。結論として、未経験・文系からでもなれます。

実際、私のスクールからも、文系や完全未経験からデータサイエンス転職を実現した受講生が出ています。参考までに、実際の受講前の状態と期間を紹介しましょう。

受講前の状態	期間	到達点
40代後半・マーケティングリサーチャー19年、機械学習もPythonも未経験	6ヶ月	データサイエンティストへ転職し、年収もアップ
30代・Python未経験	7ヶ月	データサイエンティストへ転職
20代・医療系でExcel中心の集計担当、Pythonはほぼ未経験	1年2ヶ月	データサイエンティストへ転職
30代後半・完全未経験	1年	データアナリストへ転職

共通しているのは、文系か理系かではなく学習を続けられる環境を持てたかどうかで結果が分かれている点です。文系からの具体的な目指し方は、こちらの記事で解説しています。

遠回りに見えて確実なのはデータアナリストを経由する道

ただし、いきなりデータサイエンティストを狙うより、現実的な道筋を踏むほうが確実です。おすすめは、難易度が一段やさしいデータアナリストから入るキャリアステップです。

データアナリストは、SQLとBIツール、Excelが仕事の中心で、機械学習を極める必要がありません。そのぶん求人の間口が広く、未経験からでも入りやすくなっています。両者の違いは、こちらの記事で分かりやすく解説しています。

年齢は不利になるが、決定打にはならない

年齢については、20代であれば時間的な優位があり、最も有利なのは事実です。ただし30代・40代からでも十分に目指せます。

先ほどの表のとおり、40代後半から6ヶ月でデータサイエンティストに転職した方もいます。この方の場合、19年分のマーケティング経験を捨てずに、そこへ分析の実績を足したことが評価につながりました。

年齢を重ねているほど、これまでの職務経験は弱みではなく掛け算の材料です。

データサイエンティストに求められる3つのスキルセット

ここでは、データサイエンティストに求められるスキルについて解説します。

下記のスキルを習得できれば、実戦でも活躍できます。

データサイエンティストを目指す方は、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求められるスキルのひとつは、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、膨大なデータ分析から論理的にビジネス課題を導き出します。

データサイエンティストとして成長するには、データサイエンス力が重要なスキルになるでしょう。

データエンジニアリング力

データサイエンティストに求められる2つ目のスキルは、データエンジニアリング力です。

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、分析するためのシステムも導入します。その際、「Python」や「R言語」といったエンジニア力も必要です。

データサイエンティストを目指すときは、エンジニアとしての技術も欠かせません。

ビジネス力

データサイエンティストに求められる最後のスキルは、ビジネス力です。

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

ビジネス力はデータサイエンティストに必要なスキルですが、学習だけで身につかないのが難しいポイントです。

上記のスキルは、実践をおこないがら習得するため、難易度はかなり高くなるでしょう。

とはいえ、戦略の説明からディレクションも仕事になるので、ビジネス力は必要です。

データサイエンティストにおすすめの資格難易度

データサイエンティストを目指す方の中には、「資格って取得するべきなの？」と疑問に思うときがあるでしょう。

結論、資格は必要ありません。なぜなら、スキルがあれば評価されるからです。

とはいえ、資格取得を目指す方も多くいるので、現役データサイエンティストが本当に必要だと思う資格を紹介します。

上記の資格は、実践で特に役立つので、ぜひ参考にしてください。YouTubeでも解説しているので、動画で視聴したい方は下記をご覧ください。

【第1位】統計検定2級

データサイエンティストにおすすめの資格1位は、統計検定2級です。

統計検定とは、統計学の基礎的な素養があるか確認する資格試験

統計検定2級の難易度は、大学1〜2年生で習うような統計学の知識です。主に、データ分析を活用したアプローチ方法から、解釈を効果的におこなうスキルが身につきます。

統計検定2級をおすすめする理由は、データサイエンスに必須の統計学の知識を証明できるからです。

求職者を募集している企業の募集要項では、統計検定2級以上を条件にしているケースも多くあります。

【第2位】基本情報技術者試験

データサイエンティストにおすすめの資格2位は、基本情報技術者試験です。

基本情報技術者試験とは、IT業界で働くうえで必要な基礎知識を保有している証明ができる国家試験

おすすめする理由は、下記のとおりです。

データサイエンティストには、IT全般の知識が求められます。

基本情報技術者試験を取得していると、データサイエンティストへの転職が難しかったときに、別の選択肢をもてるのが大きなメリットです。

【第3位】E資格

データサイエンティストにおすすめの資格3位は、E資格です。

E資格とは、AI・ディープラーニングの知識をもち、適切に実装できるか判断する資格

E資格は、データサイエンティストの転職で評価してもられる可能性が高い傾向です。

ただし、E資格は「JDLA認定プログラム」と呼ばれる認定講座を修了しないと受講できません。

JDLA認定プログラムは、個人で受講すると平均で5万円、最大で30万円かかります。資格の難易度も比較的高くなるので、ハードルは上がります。

しかし、AI・データサイエンス分野では、他の資格よりも実践で役立つのが特徴です。

【第4位】LPIC（エルピック）・LinuC（リナック）

データサイエンティストにおすすめの資格4位は、LPIC（エルピック）・LinuC（リナック）です。

LPICとLinuCは、どちらもLinuxの知識を証明する資格試験です。LPICとLinuCの違いは、下記のとおりです。

		運営元
LPIC（エルピック）	世界共通	NPO法人Linux技術者認定機関「LPI（エルピーアイ）」
LinuC（リナック）	日本特化	特定非営利活動法人（NPO法人）

（参照：学校法人 滋慶学園 福岡デザイン&テクノロジー専門学校 LPIC（Linux技術者認定試験））

（参照：LinuC 公式サイト）

LPICとLinuCの資格は、運営元が異なるだけで、どちらを取得してもあまり変化はありません。

4位に選んだ理由は、LPICとLinuCの題材となるデータサイエンティスト分野で必要になるからです。

たとえば、データサイエンティストで働く場合、クラウド上に整えられた分析環境にアクセスしたり、ソースコードのセーブをするためにGitを使用したりと、ターミナルを使用します。

このターミナルを円滑に操作するには、Linuxの知識が必要です。また、クラウド上の分析環境は、WindowsやMacOfficeではなく、Linuxに含まれています。

LPIC・LinuCは、他のIT転職でも活用できるため、一石二鳥になるケースが多くなるのも特徴です。

【第5位】AWS・GCP

データサイエンティストにおすすめの資格5位は、AWS・GCPです。

AWS・GSPとは、AmazonやGoogleが運営するクラウドサービスのプラットフォーム
AWS：AWS Certified Data Engineer-Associateの略語
GCP：Professional Data Engineerの略語

たとえば、YouTubeアプリを支えるサーバーやデータベースをオンライン上で公開するために使用するのが、AWS・GCPです。

AWS・GCPをおすすめする理由は、データエンジニア転職への保険ができるからです。

データエンジニアとは、データ利活用のためにデータ基礎を構築・運用するITエンジニア

AWSやGCPのデータエンジニア試験は、データ基礎の構築・運用について証明する試験です。

データエンジニアへの転職は、データサイエンティストよりも難易度は低い傾向にあるので、万が一の助け舟となります。

下記に該当する方は、データサイエンティストだけでなく、データエンジニアへの転職も選択肢として考えましょう。

どちらかに悩んだときは、日本でシェアの多いAWSを選べば問題ありません。

【補足】データサイエンティスト検定

データサイエンティストの資格として特に有名なのは、データサイエンティスト検定です。

データサイエンティスト検定とは、データサイエンティストとしてのリテラシーを図る資格

データサイエンティスト検定を提供する「データサイエンティスト協会」は、スキルレベルを4段階に分類して定義しています。

	目安	対応可能な課題
スキルレベル1	見習い	プロジェクトテーマ担当
スキルレベル2	独立可能	プロジェクト全体担当
スキルレベル3	棟梁	対象組織全体
スキルレベル4	業界代表	事業全体

（参照元：一般社団法人 データサイエンティスト協会）

自身のデータサイエンティストレベルを判断したい場合は、データサイエンティスト検定を受けるのも選択肢のひとつです。

データサイエンティストになるための勉強方法

ここからは、データサイエンティストになるための勉強方法を解説します。

データサイエンティストになる難易度は高いため、誤った方法で勉強を進めると時間だけをムダにするかもしれません。

データサイエンティストを目指す方は、下記の方法を確認してから実践しましょう。

YouTube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、YouTubeの活用です。

近年、YouTubeで情報発信をする方が増えたため、無料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。

書籍を読む

データサイエンティストになるための勉強方法では、書籍も有効的です。

書籍の中でもおすすめなのは、Pythonの知識が身につく「シゴトがはかどるPython自動処理の教科書」です。

データサイエンティストにとって必要なスキルであるPythonについて、1冊で理解できます。

書籍選びで悩んでいる方は、下記記事とYouTubeでも解説しています。

Udemyを活用する

データサイエンティストになる勉強方法では、Udemyの活用もおすすめです。

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

著者であるはやたすも、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

データサイエンティストを目指す際は、Kaggle（カグル）が必須ともいえるプラットフォームです。

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

データサイエンティストの勉強をする際、座学だけでは不安になる方もいるでしょう。Kaggle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、実践に挑戦できます。

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も可能です。

実践的な活動ができるのは、大きなアドバンテージとなるので、Kaggleの存在は大きく影響するでしょう。

スクールに入会する

データサイエンティストを目指す際、特に推奨したいのがスクールでの学習です。

独学で学習を進めると2年ほどかかりますが、スクールは学習すべきポイントが明確になるため、半年〜1年ほどで習得できます。

当サイトを運営するTech Frontier（テクフロ）は、業界初となる実践中心としたPython×データサイエンティストスクールです。

実際に、数十名以上の受講生が分析コンペでメダルを獲得し、データサイエンティスト転職に成功しています。ただし、完全審査制となるため、面談時に断る場合もあります。

「本気でデータサイエンティストを目指したい」という方は、下記公式LINEより無料プレゼントを受け取り、詳細をご覧ください。

データサイエンティストの難易度は高いが、需要は高騰してる

データサイエンティストを目指す難易度は、高い傾向にあります。

しかし、「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」を一度にもつ人材は滅多にいません。

そのため、データサイエンティストになれば仕事に困ることはなく、収入も上がる一方です。

もし、「データサイエンティストを目指したいけど、難易度が高くて悩んでいる」という方は、

Tech Frontier（テクフロ）は、業界初の実践型Python×データサイエンティストスクールのため、スキルの習得を実感しながら進められます。

半年間のカリキュラムを経て、コンペでメダルを獲得した方や、データサイエンティストに転職できた方も多くいるのが特徴です。

下記公式LINEに登録すると、Tech Frontier（テクフロ）の詳細を確認できるだけでなく、無料プレゼントも受け取れます。

データサイエンティストの難易度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難易度についてよく寄せられる質問に回答します。

未経験・文系でもなれますか？

なれます。文系・未経験からの転職事例は多くあります。まずデータアナリストから入るなど、現実的な道筋をたどるのがおすすめです。

なるまで何年くらいかかりますか？

社会人が独学で進めた場合は2〜3年、実践中心のスクールを使う場合は半年〜1年が目安です。1日に確保できる学習時間によっても変わります。

数学ができないと無理ですか？

数学が得意なほうが有利なのは事実です。ただし実務で使う範囲は限られていて、高校数学の基礎からやり直せば追いつけます。研究職を目指す場合は、必要な水準が上がります。

独学だけでも到達できますか？

不可能ではありませんが、範囲が広く挫折しやすいのが難点です。質問できる環境やアウトプットの場を用意できるかが、独学成功の分かれ目です。

働きながらでも間に合いますか？

働きながら転職した受講生は多くいます。まとまった時間を取ろうとせず、朝や通勤時間などに分けて確保している方ほど続いています。