データサイエンススクールおすすめ17選徹底比較【2025年最新版】

データサイエンススクールおすすめ比較

データサイエンススクールで学べること

データサイエンススクールでは次のようなことが学べます。

• PythonやSQLなどプログラミングスキル
• 統計手法
• 機械学習
• データ収集
• 分析
• アルゴリズム開発スキル
• 生成AIについて

データサイエンティストとして活躍するには、ITスキル以外にも数学の知識は必須となります。

たとえば、確率や微分積分や線形代数などです。いずれにしても難易度の高い内容が多く、なかなか独学でマスターするのは厳しいといえるでしょう。

関連記事：Pythonが学べるスクール
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データサイエンススクールのおすすめの選び方

データサイエンススクールを選ぶ際は、次に挙げるポイントを意識しましょう。

データサイエンティストへの就職や転職サポートが手厚いか

“データサイエンティストとして活躍したい”という目標を掲げているのであれば、スクールを選ぶ時は就職・転職サポートの手厚さをチェックしておきましょう。

中には、受講中からポートフォリオ開発のサポートや就職・転職先の紹介を受けられるサービスを提供しているスクールもあります。

またそのようなスクールに登録しておけば、キャリア相談に対応してもらえることもあるでしょう。

受講しているうちに本格的に就職・転職を視野に入れ始める場合もあるため、少しでもデータサイエンティストの仕事に興味があるのであれば、就職・転職サポートが手厚いスクールを選ぶことをおすすめします。

参考：データサイエンティスト年収

受講形式は通学かオンラインか

最近はオンライン授業を提供するスクールが増えていますが、オンラインスクールには勉強仲間を作れる、分からないことをすぐに講師に質問できるなどのメリットもあります。

まずはどちらの授業形式が自分にマッチしているのか、比較・検討してみましょう。

オンラインスクールの場合は、リアルタイムで授業を受けられるライブ授業と録画動画授業を視聴するオンデマンド授業があります。

相場料金も異なるため、費用面も加味しながら自分に合う授業形式を選びましょう。

またオフラインスクールの場合は、スクーリングの負担や講座の開講時間など、自分のライフサイクルにマッチしているのか調べておくと安心です。

どちらにしても無理なく学習を継続できる形式を選択しましょう。

参考：オンラインプログラミングスクール

スクール卒業生の就職・転職の実績はあるか

どんなに手厚い就職・転職サポートを提供していたとしても、就職・転職実績が乏しいようであれば、希望通りの就職・転職が叶わないことも考えられます。

特に受講後すぐに就職・転職を考えているのであれば、就職・転職実績はしっかりとチェックしておきましょう。

また就職・転職実績を確認する際は、年齢・経験の有無・就職先企業など可能な範囲で細かく調べておくことをおすすめします。

例え就職・転職の実績が豊富だったとしても若年層に偏った実績だったり、既に一定の経験を積んでいる人だけというケースもあります。

自分と同じようなステータスの人材がどのような就職・転職を叶えているのかを調べることで、就職・転職難易度やどのような条件で転職できるのかイメージできるでしょう。

参考：転職におすすめプログラミングスクール

データサイエンティストに必要なスキルを身につけることができるか

スクールを選ぶ際は、データサイエンティストとして活躍できるスキルがしっかり身に付くのか調べておくことが大切です。

データサイエンティストに必要な主なスキルは、以下の通りです。

• PythonやSQLなどのプログラミング
• 機械学習や統計モデリングのスキル
• データ収集スキル
• 収集したデータの分析スキル
• 分析・統計に関する知識
  
  

初学者向けの場合、上記のうち一部のスキルしか身に付けられないコースもあります。

必要スキル・知識が身に付くのか、受講生・卒業生の口コミなどから就職・転職実績を調べたり、無料体験などで聞いてみるようにしましょう。

参考：データサイエンティストはやめとけ？向いている人も解説

データサイエンティストの輩出実績があるか

スクールを選ぶときには、データサイエンティストの輩出実績もポイントです。

これまでにデータサイエンティストを輩出していれば、提供しているカリキュラムやサポート体制が十分整っていると考えられます。

輩出実績がない場合には、カリキュラムや転職サポートが不十分なのかもしれません。

受けられるカリキュラムの良し悪しを判断するときに役立つ基準です。

参考：データサイエンティストの副業

カウンセリングや体験授業の印象は良いか

無料カウンセリングや体験授業を用意しているスクールであれば、受けてみると実際の印象が分かります。

体験授業であれば実際の授業がどのように進むかを体感できるため、自分に合うかどうかの判断がしやすくなるでしょう。

またスクールのWebサイトだけでは分からない疑問を解消できるのも、カウンセリングや体験授業の特徴です。

講師の質は高いか

現役のデータサイエンティストや実績の豊富な講師であれば、より実践的なスキルを習得できる可能性が高いと言えます。

このため、スクール選びの際には講師の質についても確認しておくことが大切です。

講師の実力を確認したいという場合には、講師の経歴を確認するとよいでしょう。

どのような組織、ポジションでの実務経験を持っているかによって、実力があるかどうか、信頼できるかどうかを判断しやすくなります。

利用者の口コミ・評判はよいか

データサイエンススクールを選ぶ際に、利用者の口コミや評判を確認することは非常に重要です。

口コミは、実際の受講生が体験した内容や感想を基にしており、スクールの実態を把握するための貴重な情報源といえます。

口コミをチェックする際は、良い意見だけでなく悪い意見も参考にしましょう。

1つだけなら相性が悪かったということも考えられますが、同じ意見が複数ある場合は注意すべきです。

データサイエンスが学べるスクールおすすめ17選

この段落では、コエテコが厳選するデータサイエンスが学べるAIスクールをご紹介します。

学習サポートや料金などを比較して、自分の学習に合うスクールを選んでみましょう！

データラーニングスクール

出典：データラーニングスクール

データラーニングスクールは、手厚い学習/転職サポートにより、未経験からデータサイエンティストを目指せるスクールです。

学習サポートとしては、わからないことを質問・相談できる週1回/1時間の個別メンタリングやメンターとのチャット、仲間も作れるオンラインコミュニティがあり、オンラインながらもモチベーションを維持しやすく、挫折しにくい環境となっています。

転職サポートも充実しており、約1年にわたってキャリアコーチが伴走。

一人ひとりの転職成功に向けて、自己分析から応募書類添削まで、徹底的にサポートしてくれます。

なお、第四次産業革命スキル習得講座に認定されており、最大で受講料の70％の教育訓練給付金を受け取れるプランもあります。

グループ・個別メンタリング、コーチング、計3名の講師にお世話になりました。
一人一人のレベルが高いのはもちろんですが、同じ講座を受講している中で、複数の方から意見やFBを貰える環境はとても貴重だなと感じました。
また、3名とも素敵な方々で、お世話になった講師に恩返しをするためにも頑張ろうというモチベーションにも繋がりました。

参考：コエテコキャンパス

Aidemy Premium

Aidemy Premiumは文系卒や自動車整備士からデータアナリスト・サイエンティストへの転職を成功させた卒業生を輩出するプログラミングスクールです。

実践に重きを置いており、座学→コーディング（実践）を繰り返すことで現場で使えるデータ分析スキルを身につけることを目指します。

厚生労働省指定の専門実践教育訓練給付制度が利用でき、受講しても受講料の最大70%が還ってくるのでお得にデータ分析スキルを身につけることができます。

また、Aidemyが実施した調査では60%以上の経営者が、データサイエンティスト/データアナリストを「未経験であっても採用したい」と回答しており、　約半数が他の未経験職種よりも「好待遇」を提示、という結果も出ています。

引用：「データ活用人材の採用」に関する意識調査

東大発、AI（人工知能）技術が学べるプログラミングスクール「Aidemy（アイデミー）」では、AI時代を生き抜くスキルを身につける機会が用意されています。

しっかり実力が身につく内容になっているのはもちろんのこと、オンラインベースで学習できる作りになっているので、自分のライフスタイルに合わせて学習できるのが大きい。特に、働きながらの人には良いのではと思います。

出典：コエテコキャンパス

IT業界未経験でしたので、転職に不安がありましたが、キャリアサポート担当の方に親身になってフォローいただけたので転職することができました。

出典：コエテコキャンパス

侍エンジニア塾

マンツーマンに特化した挫折しづらいスクールは、侍エンジニア塾です。

94.1%という高い転職率を誇り、キャリアアドバイザーの手厚いサポートにも定評があります。

無料体験レッスンも行っているため、興味がある場合には気軽に利用してみたいですね。

「AIコース」なら、12週間プランで学生は544,500円（税込）・社会人は682,000円（税込）で受講可能です。

DMM WEBCAMP

DMM WEBCAMPは、DMM.comにグループインしている株式会社インフラトップ運営するオンラインITスクールです。

データサイエンティストを目指す人向けには、データサイエンス技術を基礎から学べる「データサイエンスコース」が用意されています。

データサイエンスコースでは、データサイエンス技術を扱うために必要となる統計知識、アルゴリズムの学習に取り組みます。

またその学びを定着させるため、Pythonを用いて実際の現場に即したデータを解析しながら理解を深めます。
 
週2回のメンタリング・いつでも質問できるチャットサポートなど学習サポートが徹底されているため、独学で挫折してしまった人や1人ではモチベーションが続かない人でも継続した学習が実現します。

エラー等の解決に関して、必ず最後までやり切ってくれました。たとえ担当のメンターの方がわからなかった場合でも、メンターチームで対応していただき、必ず解決してくれました。

参考：コエテコキャンパス

忍者CODE

忍者CODEの特徴は学習の期限が設けられていないところ。

最新情報が追加されていく動画教材を無期限で利用できるため、繰り返し見て復習する、分からないところを何度も見てじっくり学ぶ、といったことも可能です。

1対1の個別サポートも無制限のため、いつでも必要なときにチャットサポートを受けられます。

自分のペースで確実にデータサイエンスのスキルを習得したいと考えている人におすすめです。

.Pro

出典：.Pro

.Proは、Pythonを最速最短で学習できるデータサイエンススクール。

現役のプロエンジニアによる直接指導とセミオーダーカリキュラムで、受講生を目標達成へと導きます。

オンラインスクールが増えている中、.Proは対面にこだわって指導を実施。

画面越しで限られたコミュニケーションしか取れないオンラインスクールと異なり、何気ない雑談からも講師の知識や技術を＋αで学ぶことができます。

圧倒的なコスパの良さも魅力の一つ。

補助金なしなのに補助金を使ったかのような安さで、充実した学習環境を実現しています。

また、転職をゴールとしていないカリキュラムも.Pro独自の魅力と言えるでしょう。

転職目的ではなく「Pythonを様々な場面で活用できる人材」の排出を目的としてカリキュラムを提供しており、データサイエンティストとして転職後に活躍することまで視野に入れて指導を行っています。

講師の方々は、ただ教えてくれるのではなく、なぜそれが必要なのか、どの手段を選択するべきかなど、よりよい選択肢にたどり着くための考え方を教えてくださいました。今ではプログラミングへの気後れはなくなり、興味や仕事の幅も広がりました。
引用：.Pro公式HP

オンラインや動画教材の安価なスクールと迷いましたが、やるならしっかり技術を身に着けたいと思い、.Proさんを選びました。在学中に転職することができ、新しい職場での疑問も解消することができました！対面形式なので講師の方にどんどん質問していける環境が私にとってもありがたかったです。
引用：.Pro公式HP

キカガク

eラーニングアワード「AI人材育成特別部門賞」を受賞したのは、キカガクです。

キカガクでは、機械学習の数学やPythonの基礎、データの前処理とAIモデル構築などを幅広く学習できます。

授業スタイルはハンズオン形式の動画となっており、苦手分野を何度も復習することが可能です。

動画の最後には確認テストを行うため、実践的な実力を身に付けられることがメリット。

キカガクでは1,000社を超えるクライアントとパートナーを抱えており、就職・転職を見据えてAI分野を学びたい人に向いています。

なお、キカガクの「AI人材育成長期コース」では、Webアプリケーション開発だけではなくE資格受験に向けた学習もできます。

厚生労働省の給付金対象コースとなっており、授業料が最大70%オフになる点も嬉しいポイントです。

インターネット・アカデミー

インターネット・アカデミーは、日本初のWeb専門スクールとして3万人以上の受講生を送り出してきた老舗スクールです。

同スクールには、Webデザイン系コース・マーケティング系コース・IT系コースの大きく3つのコースが用意されていますが、さらに細かく専門性に分かれた講座が提供されています。

データサイエンティストを目指す人には、人工知能と統計処理に強いPythonの基礎を学べる「Python講座」がおすすめです。

インターネット・アカデミーは、Pythonの学習指針を定めるPythonエンジニア育成推進協会の「認定スクール」のため、質の高い教育提供が期待できるでしょう。

オンラインの場合は、ライブ授業・オンデマンド授業を選択できます。

さらに教室での対面受講も可能なため、自身の学習スタイルに合わせて授業形式を選択できる点も魅力の1つといえるでしょう。

「インターネット・アカデミー」
業界の中でも給付金制度が充実しており、特にひとり親の方は193万の給付金がもらえるエグいスクール。

最初は内容が全く分からず、不安や焦りを感じることもあります。私もそうでした。だけど、学ぶことを辞めるより粘り強く続けていくことがスキルアップの近道です。
インターネット・アカデミーには、あなたと同じ目標を持っている方がたくさんいます。今の状況を変えたいと思うなら、自己投資することを惜しまないことです。
スキルアップしてる方としてない方の違いは自己投資するかどうかだと思います。
最短でスキルアップを目指すなら、サポートが充実しているインターネット・アカデミーをおすすめいたします。

参考：コエテコキャンパス

CodeCamp

身につけたいスキルからコースを選びやすいのは、CodeCampです。

幅広いスキルを身につけたいなら、プレミアムコースがおすすめです。

プレミアムコースなら、CodeCampで扱う全てのプログラミング言語とフレームワークを網羅することができます。

オンライン教科書が利用できるから、カリキュラム受講後も自分のペースで学習できるでしょう。

7〜23時ならいつでも講座を受講できるため、働きながら学びやすいスクールとしても選ばれています。

大手IT企業などの研修にも利用されている実績があるため、現場でも通用するスキルが学べるスクールだといえます。

プレミアムコースの2ヶ月プランなら、275,000円で受講することが可能です。

Winスクール

Winスクールは、年間17,000人の生徒が受講する全国展開型のプログラミングスクールです。

Webデザイン・動画編集・マーケティングなど様々なコースが提供されていますが、Python・AI・データ分析に関するスキルを学びたい人は、次の3つのコースがおすすめです。

• AIプログラマコース
• Python＆AIデータアナリストコース
• Python＆AIデータアナリスト＋ライセンスコース

いずれもPythonプログラミングの基礎から学ぶことができ、AIプログラミング実習にも取り組みます。

よりデータサイエンティストの実務に近いスキルを学びたい人は、「Python＆AIデータアナリストコース」もしくは「Python＆AIデータアナリスト＋ライセンスコース」の選択をおすすめします。

TECH CAMP

未経験者が短期間でプロのエンジニアとして転身しやすいのは、TECH CAMPです。

パソコン初心者やプログラミング初心者でも、挫折しづらいサポート体制が整っているのがTECH CAMPの魅力です。

30代以上の利用者も全体の約3割を占めており、転職保証が受けられる年齢制限は39歳までとしています。

オンラインプランや通学プランの中から、自分のライフスタイルに合わせた学び方を選べます。

授業料は657,800円～（税込）であり、転職保証が手厚いこともTECH CAMPの人気が高い一因であるといえます。

AI boost

AIスキルを身に付けてIT転職・副業・フリーランス・起業を目指せるPython特化型オンラインプログラミングスクールはAI boostです。

個人に合わせたカリキュラムと講師によるチャットサポート（10:00〜22:00）、週1〜2回のオンライン面談など、AI未経験でも挫折しない学習体制が整っているといえるでしょう。

目的に合わせて選べるコースは、機械学習エンジニアコースとデータサイエンスコースの２つ、受講料は3ヶ月プラン360,000 (税込)、6ヶ月プラン440,000 (税込)で受講可能です。

TechAcademy

TVのCMなどメディアで大きく取り上げられているのは、TechAcademyです。

現役エンジニアの講師から、現場で即戦力となれるスキルを学べるのがTechAcademyの強みです。

「データサイエンスコース」では、Phythonを利用してデータ分析の方法を学べます。

統計学の基礎から学べるため、初心者にとっても学びやすいコースだといえますね。

パーソナルメンターサポートが学習をフォローしてくれるデータサイエンスコースは、授業料が4週間プランで学生なら163,900円（税込）・社会人は174,900円（税込）で受講できます。

テックアイエス

現役Webエンジニアの講師から指導を受けられるのは、テックアイエスです。

カリキュラムのなかではチーム開発を行うため、現場での即戦力となれるスキルが身に付くことが特徴です。

コミュニティやイベントに参加することで、受講生同士のコミュニケーションをとりやすいことが強み。

1年間のコースでは、6ヵ月間の学習期間と6ヵ月間のキャリアサポート期間が用意されています。

学習期間には、PHPやHTML、JavaScriptやLaravelなど現場で求められるプログラミング知識を身に付けられます。

さらに、キャリアサポート期間には、履歴書添削や就職先紹介など、就職・転職支援を受けられます。

教育訓練給付金制度を利用すれば授業料の最大70%を支給されるため、低価格でプログラミングスキルを身に付けたい人は無料体験・カウンセリングを利用したいですね。

データミックス

データミックスは、国内で先駆けて2017年からデータサイエンス教育を実施した、年間2,200名の社会人が受講する日本屈指のデータサイエンススクールです。

データサイエンティスト育成に注力している同スクールの講座は、データサイエンティスト関連の講座が豊富です。

中でも1からデータサイエンティストを目指す人には、『データサイエンティスト育成講座』がおすすめです。

プログラミングの技術だけでなく、データを正しく理解することをゴールに置き、ビジネスケースを用いて学習に取り組みます。

ビジネスの場を想定した実践形式の講座だからこそ、どのように思考して技術を適用すれば良いのかを即座に判断できる能力も養うことができるでしょう。

なお、受講にはデータミックスが実施する入学試験に合格する必要があります。

「グラフや表を適切に読み解けるか」を測る試験になっており、基礎レベルのデータの読み解きは必須です。

入試試験で受講者の選定が行われるため、一定レベルの生徒のみが集います。そのためハイレベルな環境でスキル習得を目指せるでしょう。

確実に確かな知識を身に付けたい人におすすめのスクールです。

東大データサイエンススクール

東大データサイエンススクールは、東京大学の100％出資により設立された子会社である『東京大学エクステンション株式会社』によって運営されているデータサイエンスを学べるスクールです。

本スクールは、東京大学の知見を活かした質の高いデータサイエンス教育を提供するために開設されているだけあり、体系化されたカリキュラムと東大講師陣による洗練された講義が魅力。

また「AIとは？」といった基礎的なところから、プロとして活躍できるところまで網羅した、目的別に学べるコースの充実度も強みです。

学べるスキルなどによってコースが細分化されており、講座の単体受講も可能です。

ピンポイントでスキルを学べる点に魅力を感じる人も多いのではないでしょうか。

対面・ライブ形式オンラインの他、E-ラーニング形式でも受講できるため、忙しい人でも無理なくスキルを学ぶことができるでしょう。

京大データサイエンススクール

京大データサイエンススクールは、京都大学国際高等教育院付属データ科学イノベーション教育研究センターが不定期に開催している講座で、データ科学領域の最先端分野を基礎から学習・体験できる機会となっています。

直近での開催は2024年9月で、以下のカリキュラムが開講されました。

• 2024年9月2日　化学メーカーにおけるデータサイエンスの活用と実装
• 2024年9月7日　機械学習トレーニング Webアプリ開発編 (初･中級者向け)
• 2024年9月14日　機械学習トレーニング Semantic Segmentation 編 (中級者向け)

開催される時期は2月、6月、8月、9月、12月などさまざまで、講義内容、形式（オンライン・対面）もそれぞれ異なります。

受講料は基本的に無料で、対象者は京都大学の学生・研究者はもちろん、他大学の学生・研究者、一般の方となっています。

ただし人数には限りがあるため、京都大学の学生・研究者が優先されることがある点に注意が必要です。

興味のある人は、京都大学国際高等教育院付属データ科学イノベーション教育研究センターのイベントページをチェックするとよいでしょう。

データサイエンススクールの料金相場

データサイエンススクールの料金相場は、約70万円程度と言われています。

ただし、職業訓練給付金制度を活用した後の費用は20～25万円程度になるケースが多く、制度を利用すると大きな負担なく、生涯にわたって役立つ高度なスキルを習得できるでしょう。

20～25万円程度であれば、転職後すぐに回収できる金額でもあります。

データサイエンティストを目指すのであれば、制度を上手に活用しましょう。

データサイエンティストになるために必要なスキル

データサイエンティストは、データサイエンスで抽出したデータを研究する役割があり、多くの企業から求められている人材だといえるでしょう。

データサイエンティストになるためには、以下のようなスキルが必要だといわれています。

• ディープ・ラーニング
• AIに関するスキル
• 数学
• 統計学
• データ分析
• 自然言語処理
• 画像・音声処理

多くの専門的な知識やスキルを要する業種であるため、データサイエンティストは未経験から参入することが難しい分野だとされています。

大学においても、データサイエンスが専門的に学習できる「数理・データサイエンス教育プログラム」や「データサイエンス学部」などが創設されました。

参考：AIが学べるスクール

なお、データサイエンティストは、エンジニア職から転職する人が多い傾向があります。

膨大な量のデータを扱うWeb系エンジニアなどはIデータサイエンティストと似通った業務内容もあるといえるでしょう。

エンジニアから転職する際には、既存のスキルの他にもデータサイエンス力とビジネス力を身につける必要があります。

参考：AIの勉強

データサイエンスというと、統計学や数学などのスキルが必須と思われがちですが、それ以外のビジネススキルの方が重要だと現役のデータサイエンティストの方は述べています。

データ分析をして結果を出すという最初のハードルは高いかもしれませんが、そこさえ乗り超えてしまえばその先の進歩はめざましく、実務で活躍できるレベルまで成長できるでしょう。

むしろビジネスをよく知っている方であれば活躍できるので、多くの方に門戸が開かれている職業だと思いますよ。

出典：（取材）キカガク｜データサイエンティストの仕事内容や1日のスケジュールは？仕事のリアルを深掘り

データサイエンススクールを選ぶ際の注意点

データサイエンススクールを選ぶ際は、次の点に注意しましょう。

• データサイエンティストとしてどのような業務に取り組みたいのか明確にしておく
• 学習難易度とサポート体制を確認しておく
• 継続できる費用か確認しておく

スクールを選ぶ前にデータサイエンティストとしてどのような業務に取り組みたいのか明確にしておきましょう。

取り組みたい業務の範囲によって何をどこまで学べば良いかが異なります。

また継続した学びを実現するためには、講座の難易度やサポート体制を確認しておく必要もあります。

初学者にも関わらず難易度の高いコースや多くの時間を割けないにもかかわらず学ぶボリュームが多いコースを選択してしまうと、挫折に繋がってしまうこともあります。

さらにせっかく学ぶ意欲があっても、途中で受講費が払えず学習を頓挫してしまうことになっては、非常に勿体ないですよね。

無理なく継続できる額なのか、費用面についてもしっかり確認をしておきましょう。

データサイエンティストとしてどのような業務に取り組みたいのか明確にしておく

一口にデータサイエンティストといっても、実際に取り組む業務はさまざまです。

例えばデータの収集と分析を行うデータアナリストと、機械学習を活用しデータ分析や解析を行う機械学習エンジニアでは、身に付けておくべきスキルが異なります。

取り組みたい業務をもとに、身に付けるべき知識やスキルを学べるスクールを選ぶとよいでしょう。

学習難易度とサポート体制を確認しておく

今の実力に合う難易度のスクールであるかどうかも確認しましょう。

初めてデータサイエンスについて学ぶにもかかわらず、経験者向けのスクールを選ぶと、難易度の高さから挫折につながるおそれがあります。

サポート体制も重要です。

例えば学習の取り組み方に迷ったとき、アドバイスを受けられればその後も学習を継続できますが、そうでない場合には挫折してしまう可能性があります。

初学者でも修了できるよう、十分なサポート体制のあるスクールを選ぶのがおすすめです。

継続できる費用か確認しておく

スクールにかかる費用も確認しましょう。

データサイエンスを学べるスクールの費用は高額なケースもあります。

支払いの継続が難しい場合には、スクールの継続が難しくなることもあるでしょう。

受けられる講座の内容やサポートも比較して、適切な費用であるかもチェックが必要です。

データサイエンススクールは給付金を受けることができるところが多いため、無料相談会で聞いてみるといいでしょう。

参考：給付金が使用できるプログラミングスクール

データサイエンススクールに通うメリット

ここでは、データサイエンススクールに通うメリットを紹介します。

目指せるキャリアが広がる

データサイエンティストスクールに通うことで、Pythonのスキルはもちろん、データ分析や統計学などの理解も深めることができるでしょう。

これらのスキルを活かすことができれば、『データサイエンティスト』『データアナリスト』『データマネジメント』など、高収入を目指せる職に就ける可能性も高まります。

またビジネスの現場においては、データから最適解を導き出し、より優れたサービスを創出する取り組みは不可欠です。

データサイエンスの勉強に取り組むことで、自然とよりユーザーや顧客に求められる商品・サービスをデータから創出できるでしょう。

成果が認められれば、今の仕事でも十分にキャリアの幅や可能性が広がることでしょう。

将来性のあるスキルを習得できる

独立行政法人情報処理推進機構 （IPA）が公表している『DX白書2023「第4部 デジタル時代の人材」』に記載されているデータによると、日本のデジタル事業に対する人材は不足状態にあることが分かります。

中でもデータサイエンティスト人材の不足はかなりひっ迫しており、多くの企業で求められている人材であると言えるでしょう。

引用：独立行政法人情報処理推進機構 （IPA）『DX白書2023「第4部 デジタル時代の人材」』

データサイエンスは、多くの企業や現場で求められているスキルです。

データサイエンススクール通うことで、このような将来性の高いスキルも身に付けられるでしょう。

参考：AI勉強

副業で収入アップが目指せる

データサイエンティストはパソコン1つで取り組める業務が中心のため、副業との親和性も高い業種です。

最近では、個人事業主にデータサイエンティスト業務を依頼するケースも増えつつあります。

副業であっても、高い専門性を有するデータサイエンティストであれば、十分に稼ぐことができるでしょう。

中には、一部の業務を切り取って外注している案件もあります。

業務ボリュームのコントロールもしやすいため、副業を通じて今以上に稼げるようにもなるでしょう。

参考：プログラミング副業

独立・開業を目指せる

データサイエンティストは、フリーランスと親和性が高く、将来的に独立や開業を目指せる職業です。

またデータサイエンティストの需要は高まる一方であり、独立後も安定して案件を獲得できる可能性が高いと予想されます。

今のうちからデータサイエンススクールに通い、必要なスキルを身に付けておけば、キャリアの選択肢も広がるでしょう。

また中には、独立・開業サポートや案件紹介など、フリーランス活動を支援してくれるスクールもあります。

既にフリーランスとして独立を考えている人は、独立や副業サポートが充実しているスクールを選びましょう。

参考：フリーランスを目指せるプログラミングスクール

やりがいを感じやすい仕事に携われる

データサイエンススクールは、上流工程に関する知識も身に付けられます。

そのため、卒業後一定の経験を積めば、プロジェクトの中心人物として活躍することも可能になるでしょう。

プロジェクトの中心になるとその分責任も大きくなります。

一方で、頑張りが収入に反映されたり、担える仕事の規模も大きくなるため、やりがいを感じられるのも事実。

仕事への満足感や充実感を感じられる職に就ける可能性が高まるのも、データサイエンススクールに通う利点と言えるでしょう。

必要なスキルを効率的に習得できる

独学では、膨大な情報から必要な知識を選び出す必要があるため、体系的に学ぶのは困難です。

しかし、カリキュラムが整備されているスクールなら、段階的に学習を進められます。

また、講師やメンターによる直接指導があるため、疑問点をその場で解消できる環境も魅力です。

アウトプットが豊富なスクールであれば、実務スキルを身につけたり実績を積んだりすることもできるでしょう。

同じ目標を持つ仲間と切磋琢磨できる

データサイエンススクールには、同じ目標を持つ仲間が集まるため、学習意欲を高めるだけでなく互いに刺激し合いながら成長できるでしょう。

また、スクール内で開催される勉強会やコンペティションなどのイベントも、仲間との協力や競争心を育む良い機会となります。

1人では難しいと感じることも、仲間がいればやり切れる確率を高めることが可能です。

スクールによっては受講生同士が交流する機会がないこともあるため、仲間と切磋琢磨したい人は、必ず事前にチェックしましょう。

実践的な経験が積める

データサイエンススクールでは、実務に即した課題やプロジェクトに取り組む機会が提供されています。

そのため、単なる知識習得にとどまらず、実際に手を動かして「使えるスキル」を身につけられるでしょう。

実践的な経験は、ポートフォリオとしても活用できるため、就職活動にも有利に働きます。

同じ未経験者でも、実践的な経験があるかないかは大きな差です。

学習修了後のことまで見据えるのであれば、実践的な経験が積めるスクールをおすすめします。

データサイエンススクールがおすすめな人の特徴

ここでは、データサイエンススクールがおすすめな人の特徴を紹介します。

下記特徴に該当する人は、データサイエンススクールの利用を検討してみましょう。

独学での学習に行き詰まっている人

独学での学習に行き詰まっている人は、ぜひデータサイエンススクールの利用を検討してみてください。

データサイエンスの学習は、膨大な知識とスキルの習得が求められるため、独学で進めるのは非常に困難です。

中でも、プログラミングや統計学、機械学習などの専門的な分野においては、独学での限界を感じる人が多いようです。

その点データサイエンススクールでは、体系的なカリキュラムのもと専門的な指導を受けられます。

独学での行き詰まりを解消し、効率的に学習を進められるようになるでしょう。

参考：AIの勉強法

質問できる環境を求めている人

膨大な知識習得が必須であるデータサイエンスの学習において、疑問や問題に直面した際にすぐに質問できる環境の有無は、学習効率を大きく左右します。

より効率的な学習を目指し、質問できる環境を求める人もデータサイエンススクールの利用が好ましいでしょう。

データサイエンススクールでは、経験豊富な講師やメンターが常に学習をサポートしてくれるため、疑問点を迅速に解決できる環境があります。

また、スクールでは同じ目標を持つ仲間と共に学ぶことができます。

互いに質問し合ったり、知識を共有し合ったりできるため、より学習効果を高められるでしょう。

モチベーションの維持に自信がない人

モチベーションの維持に自信がない人こそ、スクールに通うことをおすすめします。

その理由としてスクールは、同じ目標を持つ仲間が多く通っているため、ともに切磋琢磨しながらスキルを習得できる環境があります。

また、講師やメンターなどが挫折しないように常にフォローに努めてくれるため、高いモチベーションを維持したままデータサイエンティストに必要な技術の習得に励めるでしょう。

中には、卒業後と同時に転職や案件獲得のフォローを提供してくれるスクールもあります。

自分の勉強が近い将来どのようなシーンで活かされるのかを間近で感じられるため、最後までモチベーションを保ち続けることができるでしょう。

データサイエンススクールがおすすめできない人の特徴

ここでは、データサイエンススクールがおすすめできない人の特徴を紹介します。

本章で紹介する特徴に該当する人は、今一度データサイエンススクールの受講が最適な選択なのか再検討してみましょう。

独学で学習を進められる人

データサイエンスに関する知識習得に向けては、必ずしもスクールに通う必要はありません。

独学で学習を進められる人は、データサイエンススクールに通わなくても良い可能性があります。

データサイエンティストには統計学やプログラミング、機械学習など多岐にわたる知識が求められますが、独学であれば自分の興味や必要性に応じて特定の分野に集中して学習を進められます。

一方で、独学は挫折してしまうリスクが高い学習法です。

学習目的や自分の性格を考慮した上で独学を選択する場合は、データサイエンススクールでの受講は不要と言えるでしょう。

学習費用を安く抑えたい人

データサイエンススクールは多くの場合、多額の費用がかかるため、学習費用を安く抑えたいと考える人には向いていないかもしれません。

その点、独学であれば書籍代やオンラインリソースの利用料しかかからないため、大幅に学習コストを抑えられます。

ただし、先述の通り、独学は挫折する可能性が高く、スキルが身に付くまで時間を要することもあります。

また、実践的なスキルを身に付けにくいなどのデメリットも。

結果的に時間だけを費やしてしまうことにもなりかねません。

データサイエンススクールの受講費は高額ですが、卒業後受講費を回収できるだけの収入を得られる可能性も期待できます。

目の前の出費に限らず、中長期的な視点で受講の要否を検討してみましょう。

データサイエンススクールの費用を抑えて安く通う方法

データサイエンススクールの費用を抑えて安く通う方法としては、次のような方法があります。

教育訓練給付金制度を活用する

データサイエンススクールの費用を抑えて安く通う方法として、教育訓練給付金制度を活用する方法があります。

『教育訓練給付金制度』とは、日本労働者のスキルアップを図ることを目的とした助成金制度です。

大きく下記2種の制度が設けられていますが、専門実践教育訓練給付金は受講料の最大70%分（上限56万円）が給付されるため、受講コストを大幅に抑えられるでしょう。

• 専門実践教育訓練給付金
• 特定一般教育訓練給付金

ただし、どのスクールも教育訓練給付金制度の対象になっているわけではありません。

また、教育訓練給付金制度を活用するためには、条件を満たす必要があります。

事前に対応スクールや自分が受給の条件を満たしているか、確認しておきましょう。

参考：給付金が使えるプログラミングスクール

オンラインスクールを選ぶ

オンラインスクールを選ぶのも、データサイエンススクールの費用を抑える1つの方法です。

オンラインスクールは、教室維持費や講師を現地雇用するコストがかからないため、通学型のスクールと比較して運用費を抑えられます。

その分を授業料に還元しているケースも多く、対面型と比較して安く受講できる傾向があります。

また、自宅で学習できるため、通学にかかる時間や交通費も節約できるでしょう。

割引・キャンペーンを利用する

データサイエンススクールに通うことを検討しているのであれば、ぜひ割引やキャンペーンが実施されていないかチェックしておきましょう。

入会金無料や1講座分無料、紹介割引など、スクールによって様々な割引やキャンペーンが実施されています。

しかし、割引やキャンペーンは対象や期間が限定されているケースもあります。

「対象ではなかった」「キャンペーンが終わっていた」ということがないように、都度公式サイトや無料説明会などをチェックするなど、事前にしっかりと情報収集に努めましょう。

データサイエンススクールを最大限活かすための方法

ここでは、データサイエンススクールを最大限活かすための方法を紹介します。

分からないところは積極的に質問する

データサイエンススクールに通う際は、分からないところは積極的に質問しましょう。

スクールでは、知識吸収に対して積極的になれないと、思うようにスキルを習得することはできません。

分からない箇所や疑問に思ったことは積極的に講師に質問することで、即座に疑問が解消され、次のステップに進めたり、理解が深まったりするでしょう。

スクールを選ぶ際は、質問サポートが充実しているスクールや講師がフレンドリーで質問しやすい環境のスクールを探してみてください。

自主学習の習慣をつける

自主学習の習慣を持つことも大切です。

データサイエンティストは、高度かつ幅広い知識が求められる職業です。スクールの授業だけでは、しっかり定着を図ることは難しいでしょう。

スクールで学んだ内容は、必ず自宅で復習し、スキルを自分のものとして活用できるようにしましょう。

なお、自主学習に取り組む際は、アウトプット教材に取り組む、スクールで学んだ箇所を反復練習してみる、などの方法があります。

受講前にあらかじめデータサイエンスに触れておく

データサイエンスにまったく触れたことがない状態では、はじめて耳にする専門用語や次々と指示されるパソコンの操作に余裕がなくなる可能性があります。

事前にデータサイエンスについて触れておくことで、PC操作や専門用語を覚えやすくなるため、可能であれば事前学習を行いましょう。

学習中は余裕がなくなりがちなので、事前学習をして少しでも余裕を生み出すことが大切です。

受講中に実案件に挑戦する

実務を経験することでしか身につけられないスキルもあるため、機会があれば積極的に挑戦しましょう。

受講期間中に実案件に挑戦することで、知識の習得度を確認できるうえ、実践的なスキルも身につけられます。

また、受講期間中なら講師のサポートを受けることができるため、初めての実案件でも心配無用です。

講師のサポートのもと、分からないところをクリアにしながら質も担保できます。

受講期間中に実案件の経験を積んでおけば、卒業後に案件を担当する際にも比較的スムーズに作業できる可能性が高いでしょう。

データサイエンススクールに通う際の注意点

ここでは、データサイエンススクールに通う際の注意点を紹介します。

通う目的を決めておく

「データサイエンススクール」と一口に言っても、提供しているカリキュラムや支援は様々です。

データサイエンティストとしての活躍を目指すスクールもあれば、Pythonの基礎習得を目的とした講義を提供しているスクールもあります。

またレベルや卒業生の進路・活躍もスクールによって異なります。

データサイエンススクールに通うのであれば、通う目的を明確にした上で目的に合致したスクールを選択しましょう。

目的に合致しているスクールを選択できれば、スクール費用を無駄にすることなく最短距離で目的を達成できるでしょう。

最近ではプロンプトエンジニアリングスクールも登場しています。

教育訓練給付金の有無をチェックする

中には、教育訓練給付金の対象になっているデータサイエンススクールもあります。

自身が受給の対象であれば、受講料の最大70％分の給付を受けられます。

データサイエンススクールの受講料は、決して安くはありません。

少しでも費用を抑えたいと考えているのであれば、教育訓練給付金の対象コースを提供しているスクールを探してみましょう。

事前に受講条件を確認しておく

また入会を決める前に受講条件を確認しておくことも忘れてはなりません。

特に転職支援を提供しているコースやスクールの場合、対象年齢に制限が設けられていることもあるでしょう。

またコースやスクールによっては日中に講義が行われる、土日はガッツリ勉強に取り組まなければならないカリキュラムを提供している、といったケースもあります。

書面上の条件だけではなく、カリキュラム内容や講座スケジュールなど、あらゆる条件を加味した上でスクールを選ぶようにしましょう。

どのくらいの期間受講が必要か

データサイエンティストになるためには、様々な知識やスキルが必要になります。

そのため、受講期間が長くなるスクールも少なくありません。

専門スクールであれば最短3ヶ月程度からスキル習得できる一方で、卒業まで1年ほどの期間を要するスクールも少なくありません。

また大学に通う場合は、4年の期間が必要になるでしょう。

受講にかかる期間は、スクールによって異なため、どのくらいの期間受講が必要か事前に確認しておきましょう。

現在の仕事で必要な知識を身につけたい人は、短期間でスキルが習得できるスクールを選びましょう。

学生のうちからデータサイエンティストを目指すのであれば、高い専門知識とスキルをじっくり学べる4年制大学への進学がおすすめです。

自宅学習の時間を確保する必要がある

スクールでは、未経験からでもスキルや知識を身に付けられるよう、スモールステップかつ体系的に学べるカリキュラムが用意されています。

しかし、それだけではデータサイエンティストに必要なスキルを身に付けられません。

スクールでの学習時間とは別に、自宅での学習時間も確保し、課題に取り組んだり、不明点の解消に努めたりすることも大切です。

通勤時間や就寝前、休日など、スキマ時間や空いた時間を活用し、効率的に勉強に取り組む必要があることを理解しておきましょう。

データサイエンススクールに通うなら取得したい資格

ここでは、データサイエンススクールに通うなら取得しておきたい資格についても見ていきましょう。

データサイエンティスト検定

これからデータサイエンティストを目指す人におすすめしたい資格が、データサイエンティスト検定です。

一般社団法人データサイエンティスト協会が認定する民間資格で、データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力について一定水準レベルの実力を有していることを証明できます。

データサイエンティスト協会は、データサイエンティストに必要なスキルや知識をスキルチェックリスト・タスクリストという形で定義しており、それぞれのスキルや知識を「★1（見習いレベル）」相当持っているかどうかが問われる問題となっています。

試験は選択式問題で、全国の試験会場にてCBT形式で開催されます。問題数は90問、試験時間は90分です。

合否か受験者マイページより確認でき、合格者は合格証明書とオープンバッジを取得できます。

参考：データサイエンティスト検定™リテラシーレベルとは｜データサイエンティスト協会

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施している情報処理の国家資格です。

対象者とされるのは「ITを活用したサービス、製品、システム及びソフトウェアを作る人材に必要な応用的知識・技能をもち、高度IT人材としての方向性を確立した者」で、高いレベルのITスキルが求められます。

合格率は20％前後と言われており、出題範囲が広く求められるレベルも高いことから、現役のITエンジニアであっても試験対策をしなければ合格は難しいレベルです。

なお、基礎知識を持ったITエンジニアでさえ、合格には200時間程度必要とされています。

難易度は高いですが、そのぶん取得するメリットは大きく、合格すれば高いスキルを証明できます。

ITエンジニアとしての実績がない人、自信が持てないという人は、この資格を取得してデータサイエンティストになるのがおすすめです。

参考：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

データベーススペシャリスト試験は、応用情報技術者試験と同じくIPAが実施する情報処理の国家資格です。

データサイエンティストは膨大な量のデータを扱う仕事なので、データベースに関する高いスキルが証明できれば有利に働くでしょう。

対象となるのはデータベースに関する中級レベルから上級レベルの知識と実践的な能力を持った人で、顧客のビジネスに活用できるデータ分析基盤を提供するデータベース管理者、インフラ系エンジニアを目指す人に最適です。

合格率は15％前後で、午前I、II、午後I、II試験という4種類の試験、あわせて300分の試験を受ける形になります。

スキルや知識はもちろんですが、体力、集中力、持続力なども必要な試験です。

とくに午後の記述式長文問題の難易度は非常に高く、記述問題に対して適切に回答するための言語化能力や国語力、思考力も求められます。

参考：データベーススペシャリスト試験｜IPA

統計検定

統計検定は、2011年に発足した、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。

レベルは4級から1級（準1級を含む）までの5段階となっており、統計学の基礎から大学専門課程（3・4年次）で習得すべき専門知識に至るまで統計に関する幅広い知見が問われます。

レベル別に受検できるため、データサイエンティストへの登竜門として受検する人も。

そのため、試験勉強を通じて知識の底上げを図ることもできるでしょう。

参考：一般財団法人 統計質保証推進協会 | 統計検定

G検定・E資格

G検定・E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が提供する検定・資格試験です。

G検定は、ディープラーニングに関する知識を問われる検定となっており、AIの持つ可能性をビジネスに転換・応用するための知識を有している旨を対外的に証明できる資格です。

ビジネス寄りの要素が強く、クライアントとエンジニアの間に立つコンサルタントや営業職、データサイエンティストなどのポジションを目指す人におすすめです。

E検定は、ディープラーニングに関するコーディングスキルを測る問題が出題されます。

資格認定試験を受検するには、認定プログラムの受講が必須になるため、資格取得を目指している人は、取得期日や目標から逆算して資格取得に取り組み始めましょう。

参考：E資格認定プログラムおすすめ講座比較

データサイエンススクール終了後のキャリアパス

データサイエンススクール終了後は、次のようなキャリアパスを描けるでしょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データサイエンススクール修了後の王道キャリアパスです。

具体的な業務は、データの収集・前処理・分析・モデル構築・結果の解釈・レポート作成など。

ビッグデータやAI技術の進展に伴い、企データを活用して競争力を高めようとしている企業が増えていることから、データサイエンティストの需要も増加傾向にあります。

多くの企業から求められる他、スクールの転職支援やコネクションを活用すれば、好待遇で迎え入れてくれる企業への転職も実現できるかもしれません。

参考：データサイエンティストはやめとけ？

データアナリスト

データアナリストとしてのキャリアも、データサイエンススクール修了後のキャリア選択の1つ。

データの収集・前処理・分析・結果の可視化・レポート作成などが主な業務となり、データサイエンティストと比較すると、結果の解釈や報告に重点を置くことが多い職種です。

データアナリストとしての就職・転職を希望する人は、データアナリスト就職・転職に強いスクールやデータアナリスト就職・転職した卒業生がいるスクールを選ぶようにしましょう。

参考：データアナリストはやめとけ？

AIエンジニア

AIエンジニアとしてのキャリアも、非常に魅力的なキャリアパスです。

具体的な業務は、機械学習モデルの設計・実装・データの前処理・アルゴリズムの開発・モデルの評価・改善など。

AIエンジニアは、IT業界に限らず、医療や金融、製造業など多岐にわたる分野において急速に需要が高まっており、将来的な成長が期待される職種です。

総務省が公表しているデータでも世界のAI市場規模が増加していることが分かります。

引用：総務省「令和5年 情報通信に関する現状報告の概要」

需要が高まっている一方で、AIエンジニアの数は不足状態にあります。

希少性の高さから、経験・スキルを積めば高収入を叶えられる可能性も期待できるでしょう。

参考：AIエンジニアはやめとけ？

ITコンサルタント

データサイエンティストは、機械学習やAIなど最先端技術を用いてビジネスや事業に関する意思決定や課題解決に貢献する仕事です。

中には、ITコンサルタントとして活躍するデータサイエンティストも。

ITコンサルタントとして活動するデータサイエンティストは、企業の課題を見つけ出し解決策を提示する他、クライアントとエンジニアの架け橋となることもあります。

膨大なデータを戦略的に分析し、企業の課題を解決に導くITコンサルタントは、今後も高い需要が見込まれます。

国内外問わず多くの国や地域、業界で求められていることから、活躍の舞台を確立できれば、高収入を実現することもできるでしょう。

参考：ITコンサルタントはやめとけ？

グロースハッカー

グロースハッカーとは、データ分析とマーケティングなどの知識を用いてプロジェクトやサービスの成長支援を提供する職業です。

プロダクトの改善や開発にも関わることもあるため、プログラミング知識も必要になるでしょう。

また、顧客のニーズを掴むためにWebマーケティングスキルやSEO対策についての知識も不可欠です。

さまざまな知識や技術が求められますが、高年収が期待できる職業として近年注目を集めています。

今後、IT分析やインターネットを介したサービス・プロジェクトの推進が中心になると考えられることから、さらに需要が増して収入が高額化する可能性もあるでしょう。

データサイエンススクールに関するよくある質問

 データサイエンススクールに通えば転職できる？

A：転職支援のあるスクールなら可能性が高い

データサイエンススクールに通えば、誰でもすぐに転職できるわけではありません。

しかし多くのスクールでは転職支援があり、中には案件の紹介・企業へのアプローチにおけるサポートなどを行い、卒業生の多くが転職に成功しているところもあります。

とはいえ、転職が可能かどうかはご自身がどれだけ実践的なスキルを身につけたかにもよります。

転職支援が手厚いスクールを選んだ上で、しっかりと学んでスキルアップを確実にすることが重要です。

参考：転職に強いプログラミングスクール

データサイエンティストの平均年収は？

Ａ：データサイエンティストの平均年収は550万円台

データサイエンティストは実績や経験、また就職先によって年収も大きく違いますが、平均年収としては550万円台になります。

ハローワークの求人データでは、月額賃金は約26万円です。

参考：業務情報提供サイト/厚生労働省
参考：データサイエンティストの年収はいくら？仕事内容も解説

総務省統計局が行っているデータサイエンス・オンライン講座とは？

Ａ：総務省統計局による無料で学べるオンライン講座

データサイエンススクールは、総務省統計局によるデータの活用方法や統計に関する知識を学べる学習サイトです。

社会人向けに無料で学べるデータサイエンス講座を開講しており、講座を視聴するだけでなく、エクセルや統計解析ソフトRを使用した演習もあります。

開講期間が決まっているので、時期を逃さないように注意しましょう。

参考：データサイエンススクール/総務省統計局

データサイエンス学部で学べることは何ですか？

データサイエンス学部では統計学やAIなどの情報技術を積極的に活用できるよう、必要な知識を学びます。

従来の文系・理系の枠組みを超え、統計学や情報工学に加えて社会理解につながる経済学なども学習するのが特徴です。

これにより社会の課題をデータサイエンスで解決できる力を伸ばします。

知識を習得するだけでなく、実践により活用できるようになることを目指すのも特徴です。

例えばWeb上で公開されているデータをもとに分析や課題解決を行ったり、データの取得・分析・結果を行ったりもします。

データサイエンティストになるにはどのくらいの時間がかかりますか？

データサイエンティストになるには、一般的に2～3年程度かかるといわれています。

他のIT職と比較して長い年月が必要になる理由は、高度かつ幅広い専門知識が求められるからです。

これらの知識を短期間で習得するのは困難であり、さらに実務を実行できるだけの技術力も必須となることから、最低でも2年はかかると考えられるでしょう。

ただし、プログラマーから始め、エンジニアとしてステップアップし、最終的にデータサイエンティストに転身するなど、データサイエンティストになる方法はさまざまです。

いきなりデータサイエンティストを目指すのではなく、データサイエンティストに求められる技術を使う他のIT職種からのキャリアチェンジであれば、学習に要する時間を短縮できるかもしれません。

参考：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の年収はいくらですか？

「求人ボックス給料ナビ」によると、データサイエンティストの平均年収は694万円です。

「令和4年分 民間給与実態統計調査」によると、1人あたりの平均給与は458万円のため、データサイエンティストの平均年収は全体の平均給与より高いことが分かります。

参考：データサイエンティストの仕事の年収・時給・給料｜求人ボックス給料ナビ
参考：データサイエンティスト年収
参考：令和4年分 民間給与実態統計調査｜国税庁長官官房企画課

データサイエンティストの需要が増加した理由は？

データサイエンティストの需要が近年になって増加した理由は、インターネット技術の発展に伴いデジタルデータが急増したことにあります。

日々蓄積されていく膨大な量のデジタルデータをどのように扱うべきか、どのように処理するべきかが重要になり、データの持つ価値を最大化できる人材やそのアプローチ手法が注目されるようになったのです。

また高性能計算技術を行うスーパーコンピューターの処理性能は年々向上しており、私たちの生活に欠かせない気象や交通といったインフラのデータ分析などで活用されています。

このように高度なデータ分析ができる計算技術が発達したことから、そのデータを扱うデータサイエンティストの需要が加速しているのです。

データサイエンティストの将来性は？

IT技術は進化を続けており、私たちの世界に蓄積されるデータ量は増加し続けています。

膨大なデータ量を適切に利活用できるデータサイエンスの重要性も増していることから、データサイエンティストの将来性は非常に高いと言えるでしょう。

AIやビッグデータの活用は、私たちの生活における課題を解決したり、企業・組織におけるDXを推進したりするのに役立ちます。

また近年はIT業界以外でもデータサイエンスが活用されており、金融や製造業といった業種でもデータサイエンティストの存在感が増しています。

今後AIをはじめとした技術がさらに進化を遂げたとしても、データサイエンティストのやるべき仕事は数知れず、需要はさらに高まっていくと考えられます。

参考：データサイエンティストはなくなる？将来性や生き残りに必要なスキルを解説

データサイエンスは無料でも学習できる？

データサイエンスは無料で学ぶことも可能です。

というのも、インターネット上には、多くの無料教材やオンライン講座や無料プログラミングスクールが提供されています。

このような無料教材やツール、情報を活用することで、コストをかけずにデータサイエンスに関する知識を学べるでしょう。

ただし、データサイエンティストになるためには、様々な知識やスキルが必要です。

簡単に独学で習得できるものではなく、習得には根気も必要です。

また、独学の場合、学び残しや理解不足が発生する恐れもあります。

データサイエンティストに必要な知識やスキルを効率的かつ網羅的に学びたいと考えているのであれば、データサイエンススクールに通うことを推奨します。

データサイエンススクールへの入学を検討している人は無料体験を利用するのがおすすめ

多くの業界から求められているAIデータサイエンティストになるためには、幅広いスキルと豊富な経験を要します。

独学する際には膨大な量の勉強量となるため、学習を効率的に行いたいならスクールの利用も検討したいですね。

参考：プログラミングスクール無料体験

スクールを利用することで、基礎知識だけではなく現場で応用できるスキルまで習得することが可能です。

無料体験などを利用して、自分の学習に合うスクールを見つけてみましょう！