【未経験者必見】データサイエンティストになるには？ロードマップや学習方法をご紹介

「データサイエンティストの仕事内容ってどんなものなの？」
「データサイエンティストになるにはどんなスキルや資格が必要？」
「未経験からデータサイエンティストになる方法にはどうすればいい？」
このように、データサイエンティストになるためには、どうすれば良いのか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の業務内容やデータサイエンティストの目指し方、データサイエンティストに必要なスキルや役立つ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を目指す場合はどうすれば良いのか把握できるでしょう。

データサイエンティストになる方法を知りたい人は、ぜひ本記事を参考にしてみてはいかがでしょうか。

データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストとは、企業に蓄積された膨大な量のデータを収集、整理、分析することにより、企業のビジネス上の意思決定のサポートを行う仕事です。

近年ではデータの重要性が高まってきているため、ビッグデータ時代に欠かせない職業とされ、さまざまな業界で求められています。

データサイエンティストは単にデータ分析を行うのではなく、結果から得た知見をビジネスに活かすスキルが求められます。しかし日本ではまだ一般的な仕事として広まっていないことから、データサイエンティストの仕事内容に関する情報は多いとは言えないでしょう。

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データサイエンティストになるには【目指し方】

データサイエンティストは近年日本でも注目され始めている職業です。さまざまな業界でビッグデータの重要性が高まってきていることから、データサイエンティストを求めている企業も増えています。

しかしまだまだメジャーな職業というわけではないため、データサイエンティストになるにはどうすれば良いのかわからないという人も多いでしょう。

ここでは、データサイエンティストになるにはどうすればよいのか、データサイエンティストの目指し方について紹介していきます。

理系大学等の専門学部を卒業してから就職する

理系大学などの専門の学部が開設されている学部を卒業し、データサイエンティストとして就職する方法があります。

データサイエンティストに必要な知識が学べる学部としては、横浜市立大学や滋賀大学のデータサイエンス学部、東京大学の数理・データサイエンス教育プログラムなどがあります。

また、情報経営イノベーション専門職大学の情報経営イノベーション学科では、AIやビッグデータなどの専門的な知識、技術が学べるため、このような専門学部を卒業して就職を目指すのも良いでしょう。

エンジニア職から転職する

データサイエンティストになるには、エンジニア職から転職を目指すという方法があります。データサイエンティストに近いエンジニア職としては、Web系エンジニアやデータマイニングエンジニアなどの職種が挙げられます。

これらの職種に就いて仕事をしていれば、業務の中でもビッグデータを扱う機会が多いため、データサイエンティストに必要な知識やスキルが身に付くでしょう。

ただし、これらのエンジニア業務では身に付かないデータサイエンススキルなどは、自身で勉強する必要があります。

マーケター・アナリストから転職する

データサイエンティストになるには、マーケター・アナリストなどのデータサイエンティストに近い職種から転職を目指すという方法があります。マーケター・アナリストの仕事も日常的にデータを扱っています。

また、どちらの仕事もデータサイエンティストに求められるビジネス力を身に付けられるでしょう。ただし、業務ではプログラミングなどのエンジニア力が身に付かない可能性があるため、自分で学習する必要があります。

社内養成を利用してキャリアチェンジする

データサイエンティストになるには、社内養成などを活用してデータサイエンティストへのキャリアチェンジを目指すという方法があります。企業にもよりますが、社内でキャリアチェンジプログラムなどを設けているケースがあります。

ただし、キャリアチェンジプログラムは一般的ではなく、一から必要な知識やスキルを身に付けなければいけないため、難しい道だと言えるでしょう。

独学でスキルを習得して目指す

データサイエンティストになるには、独学でスキルを習得してデータサイエンティストを目指すという方法があります。ただし、データサイエンティストに求められる知識やスキルは非常に幅広く、一から学ぶのは難しいです。

そのため、未経験でデータサイエンティストに転職するのは、非常に困難なルートだと言えるでしょう。

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データサイエンティストになるには【必要なスキル】

ここまで紹介してきたとおり、データサイエンティストになるには専門的な学習をして就職する方法や、マーケターなどの近い職業について転職する方法などがあります。

しかしデータサイエンティストにはさまざまなスキルが求められるため、まずはデータサイエンティストに必要な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興味を持っている人の中には、具体的にどのような知識やスキルが必要なのか知りたいという人も多いでしょう。ここでは、データサイエンティストになるにはどうすればよいのか、データサイエンティストの目指し方について紹介していきます。

統計学の知識

データサイエンティストにとって、統計学の知識は非常に重要です。データの扱いだけではビジネスに役立つ洞察を得ることは難しいため、統計学を理解し、意味のある情報に変換する能力が必須です。

また、データの種類によって必要な統計的手法が異なるため、主要な方法を把握することも重要でしょう。これらのスキルを習得することで、データサイエンティストとしての能力が向上し、価値のある洞察を提供できます。

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プログラミングのスキル

データサイエンティストにとって、プログラミングスキルも非常に重要です。

特に機械学習やAIを取り扱う際には、Pythonの知識が必要不可欠です。PythonやR言語などのプログラミング言語を使わずにデータ解析を行うと、非効率的で結果の質も低下します。

データサイエンティストが扱う膨大なデータを効率的に処理し、意味のある洞察を得るには、プログラミングスキルの習得が必要です。

コミュニケーション能力

データサイエンティストになるには、コミュニケーションスキルが必要です。データサイエンティストは他の部署のメンバーやクライアントとやり取りを行うため、コミュニケーションスキルが必須です。

特にクライアントからヒアリングを行う際や、専門的な知識がない人にもわかるように説明するには、コミュニケーションスキルが求められます。

データベースや分析ツールのスキル・知識

データサイエンティストになるには、データベースに関する知識や分析ツールを取り扱うスキルが必要です。データサイエンティストは、データ分析時に専門のツールを利用することも多いです。

またデータベースはデータの保管庫であるため、収集したデータを保存したり、必要なデータを抽出したりするスキルはデータサイエンティストには必須となります。そのため、データベース操作言語であるSQLや、分析ツールを扱うスキルを身に付けるようにしましょう。

提案力・プレゼン力

データサイエンティストになるには、提案力やプレゼン力が必要です。データサイエンティストの仕事は、クライアントのビジネス上の課題解決や意思決定をサポートすることであるため、データの分析結果を元に企業に対して提案を行うことになります。

また、提案を行う際には企業の経営陣にプレゼンテーションを行うケースも多いため、提案力やプレゼン力が求められます。

論理的思考力

データサイエンティストになるには、論理的思考力が必要です。論理的思考力とはロジカルシンキングとも呼ばれるもので、物事の筋道を立てて考え、矛盾のないように結論を導き出す思考能力を指します。

データサイエンティストはデータを分析し、得られた知見から企業が抱えている課題を解決することが仕事であるため、論理的思考力が必須です。

データサイエンティストは得られたデータを元にじっくりと考える仕事であるため、逆に直感力などはあまり必要とされないでしょう。

データサイエンティストになるには【役立つ資格】

データサイエンティストは資格が必要な仕事ではないため、特に資格を持っていなくても必要な知識やスキル、経験があれば、データサイエンティストになることは可能です。

しかし、データサイエンティストには求められる知識やスキルが専門的であるため、資格を取得することで実務にも役立つケースがあります。

ここでは、データサイエンティストに役立つ資格を紹介します。

統計検定

統計検定は、統計に関する知識やスキルなどを測る資格試験です。一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催している検定で、4級から1級までの5つのレベルや、統計調査士、専門統計調査士といった2つの資格によって構成されています。

そのため、自分のレベルに合わせて受験することが可能です。準1級以上であれば、実社会の課題に対する活用力などが求められるため、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。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、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一つです。ITエンジニア向けの国家試験となっており、ITエンジニアの登竜門として位置付けられています。

そのため、非エンジニア職からデータサイエンティストを目指す場合は、基本情報技術者試験合格を目指すことで幅広いIT知識を身に付けられるでしょう。

試験の中でデータサイエンティストに関連する内容としては、システムの設計や開発、ソフトウェア開発、システムやデータベースの設計や開発などに関する技術的問題の解決などが挙げられます。

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

応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験の上位資格です。ITエンジニアとしてスキルアップを目指す人におすすめの資格となっているため、IT系の技術力をより高めたい人に適しています。

出典｜参照：応用情報技術者試験｜IPA

G検定・E資格

G検定・E資格とは、ディープラーニングに関する検定試験、資格です。主催している一般社団法人「日本ディープラーニング協会」は、ディープラーニングに関する知識を有し、事業に活用できるジェネラリストやエンジニア育成を目指している協会です。

なお、G検定はジェネラリスト向けの資格、E資格はエンジニア向けの資格とされているため、業務で優先される資格を取得すると良いでしょう。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、データベースに関係する専門的な知識やスキルを測る国家資格です。先に紹介した応用情報技術者試験の上位資格となっています。

データサイエンティストはデータベースを扱うことになるため、スキルの証明に役立つ資格と言えるでしょう。

出典｜参照：データベーススペシャリスト試験｜IPA

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定資格とは、「LPI-Japan」が認定しており、オープンソースデータベースに関する技術力や知識を測る認定資格です。

OSS-DB技術者認定資格には「Silver」と「Gold」という2種類のグレードがあります。

Python3 エンジニア認定データ分析試験

Python3 エンジニア認定データ分析試験とは、一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催しており、Pythonに関する知識やスキルを測る試験です。

データ分析で使用される言語としてはPythonが主流となっているため、Pythonを扱うスキルを身に付けるためにもおすすめです。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERとは、Oracle Databaseの管理スキルを測る資格です。世界的に知名度のある資格となっているため、データベース系資格を取得する場合はORACLE MASTERの取得がおすすめです。

ORACLE MASTERには「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4段階のグレードがあり、Silverまでは前提条件などはありません。GoldとPlatinumは特に評価の高い資格であるため、Silverから挑戦して上位資格の取得を目指していきましょう。

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験は、アクチュアリーの登竜門とされている資格試験です。公益社団法人「日本アクチュアリー会」が主催する資格試験で、保険数理士や保険数理人とも呼ばれるアクチュアリーに必要な知識を証明するものとなっています。

アクチュアリーはデータサイエンティストとも関連の深い職種であり、資格勉強を通して確率や統計といった専門知識を身に付けられます。

データサイエンティストになるには【ロードマップ】

先に紹介したとおり、データサイエンティストは独学で必要な知識やスキルを身に付けて目指す方法もあります。データサイエンティストになるのはハードルが高いですが、段階を踏んで準備を整えていくことにより、独学でデータサイエンティストになることも視野に入ります。

ここではデータサイエンティストになるためのロードマップを紹介するため、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

基礎的な知識・スキルを身に付ける

データサイエンティストになるには、まずは基礎的な知識やスキルを身に付けましょう。

その中でもデータ分析の知識やスキル、統計学や数学の知識、ビジネススキルなどは、データサイエンティストにとって基本となる必須スキルと言えます。先に基礎的な知識やスキルをしっかりと身に付け、続くプログラミングの学習へと進みましょう。

プログラミングを学ぶ

データサイエンティストになるには、プログラミングの基礎も身に付ける必要があります。データサイエンティストはPythonやR言語などのプログラミング言語を使って分析することがあるため、プログラミングスキルが必要です。

また、データを扱うためにはデータベースを操作するSQLのスキルも必要になるため、初心者の場合はPythonとSQLを学ぶようにしましょう。

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データ分析を実践する

データサイエンティストになるには、データ分析を実践する必要があります。知識だけでなく実際にデータ分析を行うことで、実践的なデータ分析スキルを身に付けられます。

データ分析を行う場合は、まずは課題を決定し、仮説の立案、データの収集、データの可視化、機械学習モデルの構築、機械学習モデルの評価といった流れで進めていきましょう。

データサイエンティストの実務ではさまざまな企業の課題に関わることになるため、あらゆる課題でデータ分析を経験することが大切です。

ポートフォリオを作る

データサイエンティストになるには、ポートフォリオも用意する必要があります。ポートフォリオとはデザイナーやエンジニアなどの作品集、資料集とも言えるもので、自身のスキルや経験をアピールするためのものです。

質の高いポートフォリオを作成しておけば、自身のスキルを証明できるため、データサイエンティストへの転職にも役立ちます。データサイエンティストにとって役立つポートフォリオとしては、機械学習モデル、分析レポート、Webサービスなどが挙げられます。

仕事獲得に向けて準備する

ポートフォリオを用意したら、データサイエンティストとして仕事を獲得する準備を始めましょう。データサイエンティストへの転職を目指している場合は、必要書類の作成や面接対策など、具体的な転職活動を進めていきましょう。

フリーランスのデータサイエンティストを目指す場合は、仕事ができる環境を整えておくことが大切です。また、具体的な仕事の探し方がわからないと仕事探しも困難です。

仕事を探す方法としては、転職エージェントなどのエージェントサービスや、求人サイトなどが挙げられます。

データサイエンティストになるには【学習方法】

データサイエンティストを目指す場合は、必要とされる知識やスキルを学ぶ必要があります。データサイエンティストになるための勉強方法としては、独学で学ぶ方法の他、スクールに通う方法が挙げられます。

ここではデータサイエンティストになるための学習方法を紹介するため、ぜひ参考にしてみてください。

学習サイトを活用する

データサイエンティストになるための学習方法としては、学習サイトを活用する方法が挙げられます。データ分析ではパソコンを使用することになるため、実践的に学習できる学習サイトがおすすめです。

IT系の知識やスキルが学べる学習サイトにもさまざまな種類があるため、自分に合ったサイトを探してみましょう。

学習本で学ぶ

データサイエンティストになるための方法としては、書籍を使った学習が挙げられます。データサイエンティストに必要な知識が学べる書籍には、さまざまな種類があります。

書籍では必要な知識が順を追って解説されているため、書籍を使って学習することにより、必要な知識を体系的に学べる点がメリットです。

スクールで学ぶ

データサイエンティストになるための方法としては、スクールに通って学ぶ方法が挙げられます。データサイエンティストに必要な知識は独学でも学べますが、プログラミングスキルなどはスクールに通って学ぶ方が効率的です。

また、プログラミングスクールの中にはAIや機械学習、データサイエンスなどの専門分野のコースを設けているスクールもあるため、短期間で必要な知識を身に付けられるでしょう。

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未経験からデータサイエンティストになる方法

未経験からデータサイエンティストになることは可能ですが、ハードルは非常に高いです。しかしいくつかのポイントを押さえることで、未経験からでもデータサイエンティストへのキャリアチェンジに成功しやすくなります。

ここでは最後に、未経験からデータサイエンティストになる方法を紹介していきましょう。

知識を身に付ける

まずはデータサイエンティストに必要な知識を身に付けましょう。データサイエンティストとして業務を行うには、専門性の高い知識や技術的なスキル、ビジネススキルなど、幅広い知識やスキルが必要とされます。

類似の職種で経験を積む

未経験からデータサイエンティストになる場合は、先に近い職種に転職して経験を積むことが大切です。先に紹介したとおり、Webエンジニアなどの類似している職種で経験を積んでおけば、データサイエンティストへの転職でも有利になります。

資格を取得してアピールする

未経験からデータサイエンティストになる場合は、資格を取得することでスキルを証明できるようにしておきましょう。未経験だと客観的なスキルの証明ができないため、本記事でも紹介したような資格を取得することで、スキルの証明ができるようにしておきましょう。

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データサイエンティストになるにはまずスキルや資格取得を目指そう

データサイエンティストになるためには、さまざまな知識やスキルを身に付けておく必要があります。

ぜひ本記事で紹介したデータサイエンティストになるために必要なスキルや資格、データサイエンティストの目指し方などを参考に、必要とされるスキルや資格取得を目指してみてはいかがでしょうか。

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