【チェックリストver.4】データサイエンティストに必要なスキルとは？おすすめの資格や未経験から目指す方法を紹介

「データサイエンティストにはどんなスキルが必要なの？」
「データサイエンティストの業務内容とは？」
「データサイエンティストにはどんな資格がおすすめ？」
このように、データサイエンティストに求められるスキルを知りたいという人もいるのではないでしょうか。

この記事では、データサイエンティストに求められるスキルや、データサイエンティストにおすすめの資格などを紹介しています。この記事を読むことで、データサイエンティストに求められるスキルにどのようなものがあるのか把握できるでしょう。

また、データサイエンティストにおすすめの資格についても紹介するため、どのような資格を取得すればよいのか知りたいという人も参考にできます。

データサイエンティストに求められるスキルについて知りたい人は、ぜひ本記事を確認してみてはいかがでしょうか。

データサイエンティストに求められるスキルとは？

データサイエンティストとは、データの分析を行うことで得られた知見をビジネスに活かす仕事です。近年、データの重要性が注目されるようになるにつれ、データサイエンティストの需要も高まってきています。

データサイエンティストを目指す場合、データサイエンティストに求められるスキルを身に付ける必要があります。データサイエンティストに求められるスキルは、技術的なスキルと非技術的なスキルに分けられるでしょう。

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【7選】データサイエンティストに求められる技術的なスキル

データサイエンティストはデータを収集し、データ分析を行うことが仕事です。

そのため、データサイエンティストにとって、技術的なスキルは必ず身に付けなければいけない必須スキルです。

ここでは、データサイエンティストに求められる技術的なスキルを紹介していくため、参考にしてみてください。

データ準備のスキル

データサイエンティストはデータの調達や整理、モデリングを行ったり、膨大な量のデータを分析したりすることが仕事です。このような作業を行うためには、データ準備を行うためのスキルが必要になります。

また、データサイエンティストはデータ準備の作業を理解し、自身のワークフローがどのように関係しているのかまで把握しておくことが大切です。

維持しやすく効率的なコードを書くスキル

データサイエンティストは、データ分析を行うためのシステムを使用することになるため、ITエンジニアと同様にコードを扱うことになります。

そのため、システムの中身や仕組みも理解しておく必要があり、コードを記述するスキルも必要です。データ分析で、使用されるシステムに使用されているプログラミング言語には、さまざまな種類があるため、必要となる言語のスキルを身に付けるようにしましょう。

統計学と数学の応用スキル

データサイエンティストは統計モデルや数理モデルを使用し、モデルを発展させる必要があります。

統計学と数学を応用するスキルを身に付けることにより、統計的な思考によって必要な情報のみを抽出したり、さまざまな検証モデルの中から適した検証モデルを選べるようになるでしょう。

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セルフサービス分析プラットフォームに関するスキル

セルフサービス分析プラットフォームを利用することで、データ分析の結果を可視化できます。

セルフサービス分析プラットフォームを利用すれば、データサイエンスに関する専門的な知識がない人とも、データの分析結果を共有することができます。そのため、データサイエンティストには、セルフサービス分析プラットフォームをうまく利用するスキルも必要です。

人工知能と機械学習のスキル

近年あらゆる分野で人工知能や機械学習が注目されていますが、データサイエンスの分野にも人工知能や機械学習は活用されています。

これらの技術を活用することで仕事のクオリティを向上し、時間を短縮することに繋がるでしょう。そのため、今後は人工知能や機械学習のスキルはデータサイエンティストに求められる必須のスキルになると考えられます。

データを可視化するスキル

データサイエンティストは、データ分析の結果から得られた知見をビジネスの課題解決に活かすことが仕事のため、得られた知見を他の人にも伝える必要があります。

分析した情報を、できるだけわかりやすく図示して、課題に対して適切な情報を得ることが必要になるでしょう。

プログラミングのスキル

データサイエンティストは、統計用のツールを使って業務を行うこともありますが、データサイエンティストがコーディングして統計ツールを開発するケースもあります。

プログラミングスキルとしては、PythonやR言語、SQLに関するスキルなどは身に付けておくようにしましょう。

【6選】データサイエンティストに求められる非技術的なスキル

データサイエンティストは、データ分析を行うだけでなく、ビジネスにおける問題解決のためにデータサイエンスを活用するところまで行う必要があります。そのため、データサイエンティストには非技術的なスキルも必要になります。

ここでは、データサイエンティストに求められる非技術的なスキルを紹介していくため、参考にしてみてください。

コミュニケーションスキル

データサイエンティストに必要とされる非技術的なスキルとして、コミュニケーションスキルが挙げられます。コミュニケーションスキルは、データサイエンティストに限らずあらゆる職種、シーンで必要とされるスキルです。

データサイエンティストの場合も、他のメンバーと適切なコミュニケーションを取ることでスムーズに物事を進められるようになるため、コミュニケーションスキルが必要になります。

専門的な知識がない人にもわかりやすいように、分析結果を説明するためのコミュニケーションスキルを身に付けましょう。

積極的に問題を解決するスキル

データサイエンティストに必要とされる非技術的なスキルとして、積極的に問題を解決するスキルが挙げられます。データサイエンティストは、データ分析の結果からビジネス上の課題解決を行うことが仕事であるため、課題解決スキルが必須になります。

また、問題を解決するためには積極的なアプローチも必要になるため、積極的に問題を解決しようという熱意も必要です。

知的好奇心を持つ

データサイエンティストに必要とされる非技術的なスキルとして、知的好奇心が挙げられます。データサイエンティストとして仮説をより深く掘り下げたり、結論を導き出したりするためには、知的好奇心が必須になります。

データサイエンティストが求める答えは一つではないため、常に「何故」を追い求める姿勢が必要です。根底にある答えを導き出すためにも、データサイエンティストには現状で満足せずに追求する姿勢が必要とされます。

ビジネス感覚がある

データサイエンティストに必要とされる非技術的なスキルとして、ビジネス感覚が挙げられます。データサイエンティストは専門職ですが、データ分析によって導き出された結果をビジネス上の課題解決へ繋げることが求められます。

そのため、技術的な知識だけでなく自社のビジネスや業界に関する知識も必要です。業界の複雑な問題を解決するためには、データサイエンティストにも多彩なスキルが求められるでしょう。

批判的思考のスキル

データサイエンティストに必要とされる非技術的なスキルとして、批判的思考が挙げられます。批判的思考とは「クリティカルシンキング」とも呼ばれるもので、データサイエンティスト以外の職種でも有効な思考方法です。

批判的思考を持つことにより、問題を客観的に分析し、あらゆる角度から検討し、問題解決へ繋げることが可能になります。

ドキュメンテーションスキル

データサイエンティストはビジネスの課題解決の提案をする際など、経営陣に対してプレゼンテーションを行うことになります。

定期報告会などでも現状をドキュメントにして説明することになるため、データサイエンティストにはドキュメンテーションスキルが必要です。

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データサイエンティストのスキルをチェックする方法

データサイエンティストには、さまざまなスキルが必要になります。データサイエンティストを目指そうと考えている人の中には、自身のスキルがどの程度なのか知りたいという人もいるでしょう。

ここでは、データサイエンティストのスキルをチェックする方法を紹介するため、参考にしてみてください。

スキルチェックリストを活用する

データサイエンティストのスキルをチェックする方法として、データサイエンティスト協会が発表しているスキルチェックリストを利用するという方法があります。現在、「データサイエンティスト スキルチェックリストver.4」が公開されています。

データサイエンティストに求められるスキルセットが、インターネット上で簡単にセルフチェックできるため、活用してみると良いでしょう。

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そもそもデータサイエンティストとは

データサイエンティストとは、データを分析することでデータから価値を創出するスペシャリストです。データを分析して有益な情報を抽出し、得られた知見をビジネス上の課題解決に活かすことが仕事となります。

データサイエンティストが扱うデータにはさまざまな種類がありますが、企業が活動する上で蓄積されていくデータは、ビッグデータや非構造化データなど、すべてデータサイエンティストが扱うデータの対象となります。

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データサイエンティストの業務内容

データサイエンティストという仕事に興味を持っている人の中には、具体的にどのような業務を行うのかイメージが付かないという人もいるでしょう。

データサイエンティストの仕事としては、データ分析に至る前の環境構築やデータ収集からデータサイエンティストの仕事は始まっています。

データサイエンティストを目指すのであれば、具体的にどのような業務を担うことになるのか把握しておく必要があります。ここではデータサイエンティストの業務内容を紹介していくため、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

環境構築

データサイエンティストの重要な業務としてデータ分析が挙げられますが、多くの場合、データ分析に至るまでの環境構築もデータサイエンティストの仕事となります。

データを収集し、整理、蓄積、運用するための仕組みを構築することが、データサイエンティストに求められる環境構築です。

集めたデータの中にはフォーマットが異なっていたり、不要なデータが混ざっていたりするため、活用しやすいようにフォーマットを変換できるような仕組みを構築する必要があります。

また、環境構築の中にはデータベースの構築や運用、データ分析のためのシステム設計や開発なども含まれています。

データの収集

データ分析の結果をどのように利用するのかによって、データ分析の手法なども変わってきます。そのため、データサイエンティストはデータ分析を行う目標を設定した上で、必要なデータを見定めてデータを収集することが大切です。

また、データサイエンティストは収集したデータの中に隠れている規則性を発見し、ビジネス上の課題解決に繋がる傾向を特定することになります。さらに、目的に合わせた適切なデータ分析手法の選定や、データ分析のためのプログラムの開発も行います。

報告書の作成

データサイエンティストの業務内容として、データ分析の報告書の作成が挙げられます。データサイエンティストには、データを収集して分析するだけでなく、そこから得られた知見をわかりやすく報告書としてまとめる業務があります。

得られた分析結果からどのようなことが判明したのか、得られた結果がビジネス上の課題解決や目標達成のために、どのように繋がるのかを明らかにする仕事です。内容はすべて、報告書としてまとめることになるため、わかりやすく伝えるためのスキルが必須になります。

効果の検証

データサイエンティストの業務内容として、データ分析の結果の効果検証が挙げられます。データ分析の際は仮説を立案し、データ分析の結果を行うことになります。

しかし実際には、分析に関する評価を行うだけでなく、精度を向上させるための調整や実際に分析結果が目標の達成に、どの程度役立ったのかという効果検証が必要です。

さらに、データ分析は日常の業務として組み込むケースもあるため、このような場合には、データサイエンティストがフローを作成して仕組みを構築していくことになるでしょう。

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未経験からデータサイエンティストになるには？

本記事でも紹介してきたとおり、データサイエンティストには幅広いスキルや知識が求められます。

そのため、未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、必要なスキルを身に付けるだけでなく、データ分析の実務経験を積んでいく必要があるでしょう。

ここでは、データサイエンティストになるには、どのようにすればよいのか解説していくため、データサイエンティストという仕事に興味がある人は参考にしてみてください。

基礎知識を学ぶ

IT業界未経験の状態から、いきなりデータサイエンティストに転職できるケースは非常に稀です。

多くの場合、データサイエンティストに関連している職種を経験してからデータサイエンティストに転職することになるでしょう。IT業界未経験であれば、IT知識やプログラミングのスキル、データベースに関する知識やスキルなどを身に付けるようにしましょう。

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分析の経験を積む

プログラマーやシステムエンジニアなどの職種を経験しても、データ分析未経験の状態ではデータサイエンティストへの転職は難しいです。

データサイエンティストとして評価してもらうためには、SPSS、SASといった統計ツールを使ったり、PythonやR言語などの言語を使ったりしたデータ分析の経験を積んでおきましょう。

分析に必要な技術の取得

実際にデータ分析の処理ができるようになったら、実践的なスキルの習得へと進みましょう。

データ分析に必要な技術としては、分析基盤を構築するための知識やデータ収集に関する知識やスキル、データビジュアライゼーションソフトを使うスキルなどが挙げられます。

他にも、分析対象の業界の基礎知識やビジネスの知識などを把握しておくことも大切です。

【10選】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は資格が必須の職種ではないため、資格を保有していなくてもスキルや経験があればデータサイエンティストとして活躍することは可能です。

しかしデータサイエンティストには、求められる専門的スキルが多く、未経験から転職する場合、資格を保有しておくことで、知識やスキルを持っていることの客観的な証明になります。

ここでは、データサイエンティストにおすすめの資格を紹介するため、参考にしてみてはいかがでしょうか。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定とは、画像処理分野の設計や開発に必要な知識を評価する検定です。本検定では、デジタル画像の処理に関する知識や、プログラミングに関する知識が問われることになります。

画像処理エンジニア検定には、基礎知識を測る「ベーシック」と、専門知識の理解や応用能力を測る「エキスパート」の2段階のレベルが設けられています。

統計士

統計検定とは、統計に関する知識や活用力を評価する資格試験です。統計検定には4級から1級までの5つのレベルと、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス系の種別が設けられています。

統計検定ではデータに基づいた客観的な判断を行い、課題を解決するためのスキルを評価します。データサイエンティストを目指す場合は、準1級の取得にチャレンジすると良いでしょう。

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データ解析士

データ解析士とは、多変量解析に関する通信講座を終了することで取得できる資格です。「多変量解析」とは、複数の変数による多変量データを統計的に扱う解析手法のことを指します。具体的には、主成分分析や重回帰分析などが該当します。

文部科学省認定の多変量解析実務講座の通信教育を修了すると、データ解析士の資格を取得可能です。

基本情報技術者試験（FE）

基本情報技術者試験は、ITエンジニアにとっての登竜門とされている国家試験です。情報処理推進機構が認定している情報処理技術者試験の1区分で、ITを活用した戦略の立案やシステムの企画、設計、開発、運用などにおける知識や技能を測る試験となっています。

ITエンジニアに必要とされる幅広い内容が出題されるため、データサイエンティストとしての基礎知識を習得することにも役立つでしょう。

出典｜参照：基本情報技術者試験(FE)｜IPA

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応用情報技術者試験（AP）

応用情報技術者試験（AP）とは、ワンランク上のITエンジニアを目指す人におすすめの国家資格です。基本情報技術者試験と同じ情報処理技術者試験の1区分で、ITスキル標準のレベル3に相当します。

ITエンジニアとしてのレベルアップを図る人に適した資格となっているため、データサイエンティストにもおすすめです。

出典｜参照：応用情報技術者試験｜IPA

データベーススペシャリスト試験（DB）

データベーススペシャリスト試験とは、データベースに関係する知識やスキルを認定する国家資格です。この試験も情報処理技術者試験の1区分ですが、特に難易度の高い資格試験の一つとなっています。

データベース管理者やインフラエンジニア向けの資格となっているため、データベースを扱うデータサイエンティストにも適しています。

出典｜参照：データベーススペシャリスト試験｜IPA

データ分析試験

データ分析試験とは、Python3を使用したデータ分析の基礎や方法を問う試験です。Pythonエンジニア育成推進協会が主催している資格試験となっており、問題は「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題されます。

データ分析に関するシステムや機械学習、人工知能関連のシステムを開発する際にはPythonが用いられることが多いです。そのため、Pythonでのデータ分析のスキルを証明するためにも取得しておくと良いでしょう。

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験とは、Python3に関する知識を評価する試験です。Python3に関する基本的な知識が問われる試験となっており、問題はオライリー・ジャパン「Pythonチュートリアル 第3版」から出題されます。

Pythonはデータ分析や人工知能、機械学習などの分野で利用されることが多い言語であるため、Pythonを使ったプログラミングスキルを身に付けるためにも取得するのがおすすめです。

オラクルマスター

オラクルマスターとは、Oracle Databaseに関連したスキルを測る資格です。データベース系資格として多くのエンジニアに支持されている資格で、知名度の高い資格です。

オラクルマスターを取得することで、データベース技術者に必要とされるスキルを保有していることの証明になります。試験のグレードには「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4段階があり、Silverまでは前提条件はありません。

オープンソースデータベース技術者認定試験（OSS-DB Exam）

オープンソースデータベース技術者認定試験（OSS-DB Exam）とは、オープンソースデータベースシステムに関する知識や技術力を測る資格です。LPI-Japanが実施している資格試験で、OSS-DBの「PostgreSQL」を基準のデータベース管理システムとして採用しています。

OSS-DB Examには「Silver」と「Gold」という2種類のグレードがあり、どちらも前提資格などはありません。どちらも先に紹介したデータベーススペシャリスト試験よりも難易度は低いため、先にOSS-DB Examに挑戦するのがおすすめです。

データサイエンティストに必要なスキルや資格について理解しよう

データサイエンティストには、技術的なスキルだけでなくコミュニケーションスキルやビジネス感覚などの非技術的なスキルも求められます。

ぜひ本記事で紹介したデータサイエンティストに求められる技術的なスキルや、おすすめの資格などを参考に、データサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。

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