データサイエンティストになるには？取得しておきたい資格も解説！

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言葉を聞いたことがあっても、実際どんな業務に取り組んでいるのか分からない人も多いのではないでしょうか。
まずは、データサイエンティストの業務内容についてご紹介します。
大まかな仕事の流れは、以下の通りです。

• 課題抽出
• 必要なデータの収集と分析
• 分析結果の資料作成と共有
• 業務への組み込みと評価

 
データサイエンティストの仕事といえば「データ分析」というイメージが先立ちますが、それだけではありません。

社内で（もしくはクライアント企業が）抱えている課題の洗い出しや目標値の設定、さらに課題解決に向けて仮説立てを行い、仮説を立証するためにどんなデータが必要になるかを精査します。必要なデータが明確になれば、それらのデータを収集し分析ができる状態まで加工します。
そこで初めてデータ分析ができるようになります。これらの業務もデータサイエンティストの仕事に含まれます。

その後は、分析結果をもとに仮説を検証し、最終的には課題解決方法を導き出します。時には資料にまとめて社内やクライアント企業に共有し、実際の業務に組み込むところまで担うこともあります。

また、業務に組み込んだ後も随時評価や改善などをサポートしていくケースもあります。

 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になる方法は、主に次の通りです。

データサイエンススキルが身に付く大学を卒業する

海外では、データサイエンスに特化した専門の学部・学科が設けられている大学も珍しくありません。

ようやく日本でも最近になって国公立大学を中心に専門の学部・学科が開設されはじめています。
滋賀大学と横浜市立大学の「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」などが該当します。
データサイエンススキルが身に付く大学で専門知識を身に付け、卒業後に就職目指すのが最短ルートです。

新卒であれば、ポテンシャル採用も期待できるでしょう。

データサイエンススキルが身に付くプログラミングスクールに通う

大学で勉強するには、長い時間が必要です。社会人であれば「現実的ではない」と考える人が大半でしょう。
データサイエンティストになる手段として、データサイエンスの養成を目的にした講座を提供するプログラミングスクールに通うのも1つです。
スクールで必要スキルを身に付け、転職にチャレンジできます。

中にはオンライン講座を用意しているスクールもあります。働きながらでも効率的に学習に取り組むことができるでしょう。
他にも学習支援・転職支援・コミュニティ提供など手厚いサポートを提供しているスクールもあります。データサイエンティストを目指す人はぜひ調べてみてください。

 エンジニアから転身する

データサイエンティストになる方法として、ITエンジニアからの転身も手段の1つとして挙げられます。
特にデータベースエンジニアやWeb系エンジニアなど日常的に大量のデータを扱う職種は、データサイエンティストとの親和性も高いと言われています。そのため、転身のための勉強も比較的スムーズに進むでしょう。

またデータサイエンティストに必須と言われているプログラミング言語「Python」を習得していると強みになります。
データサイエンティストに近いITエンジニアからの転職は、既にエンジニア知見・経験を有しているため、転職の際は有利に活動を進められるでしょう。

データサイエンティストになるにあたり取得しておきたい資格

データサイエンティストに資格は必須ではありません。しかしスキルを客観的に証明するためにも、資格取得をおすすめします。
特に未経験から転職・就職を目指す場合には、大きな武器となり得るため資格取得を検討してみるのも良いでしょう。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、IT人材に求められる基本的な知識・技能を問う資格試験です。
IPA(情報処理推進機構)が実施している国家資格として知名度が高く、ITエンジニアの登竜門と呼ばれています。

IT業界に入ったばかりの人やIT業界を目指している人が最初に取る資格という位置づけです。
合格率は20～30％と「やや難易度は高めである」と言われていますが、あくまでも基本的な内容を問う試験です。しっかり対策をすれば未経験でも十分合格できるでしょう。

 Python3エンジニア認定試験

Pythonは、AIやWeb開発でよく使われるプログラミング言語であり、データサイエンティストになるためには習得必須と言える言語です。

そんなPythonの知識スキルを問う資格試験としてPython3エンジニア認定試験があります。
レベルに合わせて基礎試験・データ分析試験・データ分析実践試験の3つの試験が設けられています。

基礎試験は比較的難易度の低い試験のため、初心者でも取り組みやすいでしょう。まだ歴史の浅い資格試験ながらPythonの普及に伴い、注目を集めている試験です。

統計検定

統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する民間の検定試験です。
データサイエンティストに必須といわれる“データに基づく客観的な判断をもとに問題解決できる能力”が問われる資格のため、取得しておくと転職等でも評価されるでしょう。

級ごとに難易度が分かれているため、自分がどの程度のレベルにあるかを測るために受験する人も多いそう。
データサイエンティストを目指す場合は、ビジネス上の問題解決能力が問われる統計検定2級以上の合格を目指すと良いでしょう。

まとめ

ビッグデータとAIによって情報化が進む社会の中で、データサイエンティストの需要は年々増加傾向にあります。
IT人材不足から国をあげてデータサイエンティストの人材育成に取り組んでいることもあり、今後ますます注目されていく職種のひとつと言っても過言ではないでしょう。

そんなデータサイエンティストですが、未経験からでも目指せる道があります。また未経験からの就職・転職活動の助けとして、資格取得も有効であることもお分かりいただけたかと思います。
“データサイエンティストになりたいけど、不安から一歩を踏み出せずにいた人”にとって、一歩踏み出すきっかけになれば幸いです。