20代未経験からデータサイエンティストになるロードマップ

セカンドキャリアとして、20代からデータサイエンティストを目指そうと考える方も多いですが、下記のような悩みを抱えているのではないでしょうか。

本記事では、20代未経験からデータサイエンティストになるロードマップや基礎知識、将来性、必要なスキルなども解説します。

【結論】20代未経験でもデータサイエンティストになれる

「20代未経験でもデータサイエンティストになれるのか」と疑問をもつ方もいるでしょう。

結論、20代未経験からでもデータサイエンティストになれます。

くわしい理由について解説しますので、20代で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。

理由1：ポテンシャル採用があるから

20代未経験でもデータサイエンティストになれるひとつ目の理由は、ポテンシャル採用があるからです。

データサイエンティストのスキルレベルが高くなると、ひとり採用するのに多額な費用が必要です。

しかし、20代未経験のデータサイエンティストは、スキルがあるとはいえ、採用する費用は抑えられます。

また、20代未経験のデータサイエンティストは将来性を見据えて採用されるため、転職できる可能性は十二分にあるのです。

理由2：学習時間の確保ができるから

20代未経験でデータサイエンティストになれる2つ目の理由は、学習時間の確保ができるからです。

20代前半であれば、プロジェクトの中心的な役割になっていない可能性があるので、学習時間の確保ができます。

また、20代は休職しても時間的焦りが30代以降よりも少ないため、仕事を休んで学習する手段もあります。

時間を有効活用できれば、20代未経験でもデータサイエンティストになれるチャンスはあるでしょう。

理由3：スクールを活用できるから

20代未経験でもデータサイエンティストになれる最後の理由は、スクールを活用できるからです。

データサイエンティストの学習ができるスクールは、効率的かつ効果的な勉強ができます。

本来2年ほどかかりますが、スクールを受講すれば半年〜1年でスキルを習得できるでしょう。

当サイトを運営するはやたすは、業界初の実践型Python×データサイエンティストスクール「TechFrontier（テクフロ）」を開講しています。

その結果、TechFrontier（テクフロ）受講生は、半年間でコンペメダルを獲得し、データサイエンティストに転職しています。

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データサイエンティストの仕事内容

ここでは、データサイエンティストの基礎知識として、仕事内容を解説します。

どのような仕事をするのか理解していると、働くイメージも作りやすいので、セカンドキャリアとして進むべきか判断できるでしょう。

【STEP1】ビジネスの理解・課題の特定

データサイエンティストの仕事は、ビジネスの理解と課題の特定から始まります。

その理由は、データを活用してビジネス課題を解決することだからです。

企業のビジネス課題を解決するには、根本的な問題を明確にする必要があるので、STEP1で必ず実施します。

【STEP2】データの準備・収集

続いては、データの準備・収集です。

データサイエンティストは数値結果をもとに、改善すべき課題を論理的に解決へと導きます。そのためには、データの準備と収集が必要不可欠です。

具体的には、企業が保有するデータから、「売上額」「客数」「時間帯」「商品」などのデータを取得したり、キャンペーンのデータを収集したりします。

【STEP3】データの理解・可視化

データ収集の次は、どんなデータ内容なのかを理解し、可視化します。

データについての理解ができなければ、不足している情報や解決のための施策に対して、根拠不足になる恐れがあるでしょう。

データ理解と可視化ができないままプロジェクトを進めてしまうと、STEP4以降でおこなう実務にズレが生じてしまうので、STEP3で必ず実施します。

【STEP4】データの加工・前処理

STEP4では、分析を進めます。ほとんどのケースで必要になるのが、データの前処理です。

たとえばPOSデータでは、システムエラーで一部データが欠けてしまっているかもしれません。場合によっては、手入力が必要なデータで、表記揺れが発生している可能性もあります。

データの加工・前処理は、不具合をおこなさないためにも不可欠な作業になるので、モデル作成前に必要です。

【STEP5】モデルの作成

STEP5では、モデルの作成をおこないます。

モデルとは、関数のこと

たとえば、「y=2x」なら1という数字を入れると、2という数字が出てくる仕組みです。他にも5を入れると10が返ってきます。

xにさまざまなデータを投入した際、売上個数yを予測してくれる関数がモデルです。

モデルを作成するには、下記のようなアルゴリズムが必要です。

いくつものアルゴリズムを試し、モデルの作成ができたら、次のSTEP6に進みます。

【STEP6】モデルの評価

STEP6では、作成したモデルが正しく予測できているのかを評価します。

ただし、モデルの制作は決して簡単ではないため、99%の確率で1度目は失敗します。

正しく予測できない場合は、STEP4のデータ加工に戻って投入するデータを変更したり、モデルのチューニングをしたりします。

繰り返し正確なモデルの作成を続けることで、正しい分析ができるようになるのです。

【STEP7】レポーティング・アプリケーション化

STEP7では、作成したモデルを利用します。

Amazonのおすすめ機能のように、アプリ内で機械学習モデルを使うのであれば、実際にモデルを変更しなくてはいけません。

業務に落とし込んだり、アプリ内で使うモデルに変更したりしたあとは、どれだけの変化が起きたのか効果測定を実施します。

ここまでがデータサイエンティストの仕事内容です。

実例

それでは、著者であるはやたすが実際におこなったデータサイエンティストの仕事内容についてご紹介します。

たとえば、パソコンのレンタルは4月の新入社員が増える時期に、「新人研修で需要が高くなるかもしれない」と想像できるでしょう。

他にも選挙活動が始まったとき、「普段パソコンを持っていない団体が期間中だけ借りるから需要が高くなる

」とも考えられます。

このような「なんとなく需要が増えそう」っていう直感に対して、本当に需要が高くなるのか、それは何台くらい必要になるのか判定するために作るのが需要予測モデルです。

需要が増えると判断できれば、機器を準備しておけるし、反対に今後需要が減りそうなら売却を考えることもできます。

今回の例は、需要予測モデルを作成することで、「失注を避けたい」「無駄なコストを増やしたくない」といった、ビジネス課題を解決するためにデータ分析を実施していました。

データサイエンティストの将来性

20代未経験からデータサイエンティストを目指す方の中には、「将来性って大丈夫なの？」と疑問に思うときもあるでしょう。

結論、データサイエンティストの将来性は高くなり続けます。理由は下記のとおりです。

データサイエンティストは、1企業に最低ひとり必要な存在です。上記の理由からも、需要は増すばかりでしょう。

くわしくは下記記事で解説しているので、ぜひご覧ください。

20代未経験がデータサイエンティストに転職する手段

ここからは、20代未経験がデータサイエンティストに転職する手段について解説します。

主な手段は、下記があげられます。

それでは、くわしく解説していきます。

大学で専門分野を学習する

20代未経験がデータサイエンティストになる手段のひとつは、大学での専門分野学習です。

大学でデータサイエンティストを学んでいれば、専門的な知識を習得できるため、就職活動で目指せる可能性があります。

新卒での就職では、よりポテンシャル採用が適応されるので、チャンスも広がるでしょう。

別のIT系職種から転職をする

20代未経験でデータサイエンティストになる2つ目の手段は、別のIT系職種からの転職です。

データサイエンティストは、「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」のスキルが求められます。

別のIT系職種で勤務していれば、すでに習得しているスキルもあるので、転職できる可能性は高まります。

スクールを受講する

20代未経験でデータサイエンティストになる最後の手段は、スクールの受講です。

20代未経験の場合、なにを勉強して、どのように進めれば良いのかわからない方がほとんどです。独学で目指そうとすると、2年以上かかります。

しかし、スクールを活用すれば、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るのです。

当サイトが運営するTechFrontier（テクフロ）では、半年間のカリキュラム後、転職に成功している方もいます。

というのも、TechFrontier（テクフロ）は業界初の実践型スクールのため、評価されるスキルが定着するからです。

TechFrontier（テクフロ）の詳細は、下記公式LINEに登録すると確認できます。いまなら無料プレゼントも受け取れるので、ぜひご登録ください。

20代未経験データサイエンティストに必要な3つのスキル

続いては、データサイエンティストに必要なスキルを解説します。

20代未経験が習得すべきスキルなので、ひとつずつ確認していきましょう。

データサイエンス力

20代未経験データサイエンティストに必要なスキルひとつ目は、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、膨大なデータから論理的にビジネス課題を導き出すため、データサイエンス力は必要不可欠です。

基本的なビジネス力

20代未経験データサイエンティストに必要な2つ目のスキルは、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

データサイエンティストは、解決に向けてチームをディレクションするため、ビジネス力も欠かせません。

ただし、ビジネス力は学習だけで身につけるのは難しいので、実践が必要です。

データエンジニアリング力

20代未経験データサイエンティストに必要な最後のスキルは、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

データ分析をするためのシステム導入もおこなうのが、データサイエンティストの仕事です。

基本的には、「Python」と「R言語」を活用するため、学習をする際は2つを中心に習得すれば問題ないでしょう。

実践で活用できるデータサイエンティストの資格5選

データサイエンティストへの転職を目指す際、資格の取得に悩む方もいるはずです。

下記は、現役データサイエンティストとして必要だと感じた資格です。

資格の種類に悩んでいる方は、上記5選のいずれかを取得するのがおすすめです。

くわしい理由については、下記記事とYouTubeで解説しています。

20代未経験からデータサイエンティストになるロードマップ

ここでは、20代未経験からデータサイエンティストになる完全ロードマップを解説します。

最短最速でデータサイエンティストに転職を目指したい方は、下記のステップで進めましょう。

ステップだけを見ても、「具体的にどうすればいいの？」と感じるでしょう。

くわしくは、下記記事とYouTubeで解説しているので、ぜひご覧ください。

20代未経験がデータサイエンティストを目指す注意点

最後に、20代未経験がデータサイエンティストを目指す注意点について解説します。

主に注意すべきは、「時間の使い方」です。

データサイエンティストを独学で目指そうとする場合、最低2年ほどかかります。場合によっては、2年以内に挫折し、諦めてしまうケースもあるでしょう。

一方、スクールを活用すれば、半年〜1年で転職できる可能性が高まります。

「マイペースでもいい」という方は独学でも問題ありませんが、早くキャリアアップしたい方は、学習の仕方を考えなくはいけません。

20代の時間をどのように活用するのかで、将来の充実度も大きく変わるでしょう。

20代未経験データサイエンティストに関する質問と回答

20代未経験データサイエンティストに関する質問について回答します。

データサイエンティストは独学でも目指せますか？

独学でも目指せます。ただし、最低2年ほどかかるため、途中で挫折したり、時間をムダにしたりする可能性もあるでしょう。

データサイエンティストに必要な3大要素は？

「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未経験の年収は？

dodaが公表した、「平均年収ランキング（平均年収／生涯賃金）【最新版】」によると、データサイエンティストの平均年収は、612万円でした。

参照元：doda 「平均年収ランキング（平均年収／生涯賃金）【最新版】」

データサイエンティストになるには何年くらいかかりますか？

独学の場合、最低2年。スクールを受講する場合、半年〜1年ほどです。

データサイエンティストの30歳の年収はいくらですか？

dodaが公表した、「平均年収ランキング（平均年収／生涯賃金）【最新版】」では、データサイエンティストの平均年収が612万円のため、500〜700万円前後と予測できるでしょう。

参照元：doda 「平均年収ランキング（平均年収／生涯賃金）【最新版】」

データサイエンティストは20代未経験でも実現できる

結論、20代未経験でもデータサイエンティストになれます。

ただし、学習方法や時間の使い方で、データサイエンティストになれるかが大きく変わります。

独学とスクールの学習では、1年以上も時短になる違いがあるので、優先度に応じて活動することが大切です。

TechFrontier（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です。

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