データサイエンティストになるには？独学からのロードマップも解説

データサイエンティストになるには？勉強しておくべきスキル

データサイエンティストになるためにぜひ備えておきたいスキルは以下の通りです。未経験から始める場合、まずはこれらから勉強を始めてみるといいでしょう。

• データ分析・データエンジニアリング
• 統計学・数学
• プログラミング・機械学習（Pythonなど）
• データベース（SQLなど）
• コミュニケーション能力

データ分析・データエンジニアリング

データを扱うことが仕事であるデータサイエンティストにとって、データ分析（データエンジニアリング）に関するスキルは欠かせません。一口に「分析」とは言っても、その手法には様々なものがあります。

• クラスター分析
• 時系列分析
• クロス集計
• 因子分析　etc…

より多くの知識を身につけていれば、分析したいデータに合わせて最適な手法を選定することが出来るようになります。結果として、データ分析の質を向上させることができるでしょう。

統計学・数学

データサイエンティストにとって統計学と数学は非常に重要です。確率・統計や微分積分、行列やベクトルといった分野は、ビッグデータの中から必要な情報を効率的に引き出すうえで不可欠なもの。規則性や共通点等を見出す際、大いに活躍します。データ解析の精度を高めることにもつながるはず。

プログラミング・機械学習（Pythonなど）

大量のデータを人間が一つ一つ分析するのは非効率的であるため、基本的にはプログラミングを使ってパソコンに考えてもらうことになります。調査に必要なデータを収集したり、分析結果をもとにグラフを描いたりするためには、やはりプログラミングスキルは備えておきたいところ。

特にPythonは、機械学習やAI分野での開発に活用できるライブラリを豊富に備えていることもあり、優先して習得しておきたい言語です。データサイエンスの現場でも広く使用されています。
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データベース（SQLなど）

分析に用いるデータは基本的にデータベース上で管理され、そこから取り出して操作していくことになります。そのため、SQLをはじめとするデータベース言語に関する知識は身につけておいた方がいいでしょう。大量のデータを効率的に扱い、必要なデータを適切に抽出するためには重要なスキルです。

コミュニケーション能力

分析結果を分かりやすく伝えたり、現状をヒアリングしたりする必要のあるデータサイエンティストは、コミュニケーション能力の高さが重要になります。チーム内のメンバーはもちろん、クライアントとの協働も求められる仕事です。自分の話を上手く伝える能力はもちろん、相手の話をしっかりと受け入れる「傾聴力」もしっかり養っておきましょう。

データサイエンティストになる方法

ここでは、データサイエンティストになる具体的な方法を紹介します。

独学でスキルを習得する

データサイエンティスト方法としては、独学でスキルを習得する方法があります。
データサイエンティストは、特定の教育機関を卒業したり、特定の資格を所有したりする必要はありません。そのため、スキルさえあればデータサイエンティストとして活動できます。

独学でスキルを習得する方法としては、書籍やインターネット学習を利用する方法があります。独学は、スキル習得にかかる費用を抑えられる他、自分のペースで学習できる利点があります。一方で、挫折しやすかったり、現場で活躍できるレベルのスキルを習得できるまで時間がかかったりする場合もあります。

もし、すぐにでもデータサイエンティストに転身したいと考えるのであれば、独学ではなくデータサイエンスクールに通うことをおすすめします。

大学に通う

大学に通うのも、データサイエンティストになる1つの方法です。

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、データサイエンスに関する知識を学べる学部や学科を開設している大学を選びましょう。具体的には、情報システム工学やデータサイエンス学、経営情報学などが挙げられます。

大学でデータサイエンスに関する知識やスキルを学ぶ利点として、実務スキルだけではなく歴史やリテラシーなど周辺知識も含め学べる点が挙げられます。

スクールに通う

社会人や上記以外の学部・学科に通う学生は、データサイエンススクールに通い、データサイエンスに関する知識を学ぶ方法もあります。
データサイエンスを専門的に学べるスクールは、完全未経験からのスキル習得を想定しているケースも多く、知識ゼロの状態から体系的にスキルや実践的スキルを習得できる環境があります。

また、大学と比較して短期間で卒業できる点や実践ベースのカリキュラムが提供されている点も魅力。
中には、転職支援や副業支援を提供しているスクールもあるため、早いタイミングでデータサイエンティストに転身したい人や、近い将来データサイエンティストとして独立を目指す人は、スクールに通うことをおすすめします。

独学でデータサイエンティストを目指すロードマップ

未経験の状態から独学でデータサイエンティストを目指す場合には、遠回りをしすぎないためにも計画的に行動していく必要があります。ここにロードマップとしてまとめたので、行動の指標として活用してみてください。

• 必要なスキルの習得に励む
• 公募（コンペ）等を活用して経験を積む
• ポートフォリオを作成して実績をまとめる
• 求人・案件探しに動き出す

なお「独学でやっていける自信がない…」「出来る限り最短でキャリアを実現したい」といった人は、無理せずスクールを活用するのもおすすめです。転職支援まで対応してくれるところを選べば、スキル習得からキャリアチェンジまでこれ一つで完結できますよ。

必要なスキルの習得に励む

データサイエンティストを目指す上で、まず必要なのは関連するスキルを一通り習得することです。先述したデータ分析・統計学・プログラミングといった基礎的なものは、真っ先に勉強に励むことをおすすめします。

勉強の方法には、書籍はもちろんインターネットを活用してもいいでしょう。昨今はオンラインコース等も充実しているので、該当スキルで検索してみると適切なチュートリアルが見つかるはず。
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ポートフォリオを作成して実績をまとめる

公募等を通じて培った経験を、他者へ公開せずに自分だけで抱えているのは非常にもったいないこと。開発した作品・成果物は、可能な限りポートフォリオとしてまとめておくのがおすすめです。このポートフォリオが、職探しを行う際にあなたの能力を示す証となります。「どんなことができるのか」を企業へ明確に伝えるためにも、作品は必ず一つのサイトにまとめておきましょう。
データサイエンススクールであれば、ポートフォリオの添削をしてもらうことも可能です。

求人・案件探しに動き出す

スキルとポートフォリオが整ったら、いよいよ求人や案件を探し始める段階です。一口にデータサイエンティストといってもその求人は多岐にわたります。自社のデータ分析を担うもの、他社の課題解決に貢献するもの、システムを構築するもの等さまざま。自分の興味やスキルに合った仕事を見つけ出すことが大切です。
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データサイエンティストを目指せるおすすめスクール3選

ここでは、データサイエンティストを目指せるおすすめスクールを3つ紹介します。

Aidemy

Aidemyは、新スキル"AI"を基礎から学ぶPython特化型プログラミングスクールです。
Python特化型と謳うだけあり、Pythonに特化した6種の講座が用意されています。そのため、汎用的なPython知識のみならず、目的に応じたPython知識を学び深めることができるでしょう。

データサイエンティストを目指す人には、『データ分析講座』の受講がおすすめ。
データ分析講座では、データの自動取得（スクレイピング）から機械学習、時系列解析等を学べるそうです。また、応用課題では、タイタニック号の乗客の生存率を予測する課題に取り組むなど、楽しみながら課題に取り組めるテーマが用意されています。加えて、最終課題では実践を見据えデータ分析に取り組むとのこと。

受講期間は3ヶ月・6ヶ月・9ヶ月から選択でき、受講期間によって受講費が異なります。
学習開始8日以内に退会を申し出れば、全額返金を受けられるため、自分の適性や最後まで学び通せるか不安な人も挑戦しやすいでしょう。

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、未経験からデータサイエンティストとして活躍するにあたって必要な知識を身に付けられるデータサイエンススクールです。スキル習得のみならず、転職支援まで一貫したサポートを提供している点が特徴です。本スクール経由で転職を成功した受講生の中には、年収が2倍以上伸びた人もいるとか。
また、前職がエンジニアだった受講生のみならず、介護職や営業職など文系職から転職を実現した人も多数。未経験でもしっかりスキルを習得し、思い描いた転職を実現できる環境があると言えるでしょう。

加えて、データサイエンススクールは、コミュニティ活動も盛んです。
交流や学習コンテンツ、輪読会などを活用することで、勉強仲間をつくれるほか、より実践的なスキルを習得することもできるでしょう。

忍者CODE

忍者CODEは、未経験からプロを目指せるオンライン特化型のITスクールです。

Web制作や動画編集など、様々なスキルを学べるスクールですが、データサイエンティストを目指すのであれば、『Pythonコース』がおすすめ。基礎知識から実践的な課題までを網羅したカリキュラムが用意されていたり、24時間・無期限・無制限のチャットサポートが提供されていたりするため、未経験からでもしっかりとPythonに関する知識を身につけていくことができるでしょう。

なお、Pythonコースは、下記2種から目的に合ったプランを選択できます。

• 転職支援プラン
• 挫折させない独学プラン

転職支援まで一貫したサポートを希望する人は、『転職支援プラン』を選択しましょう。
費用を抑えPythonに関する知識を学びたい人は『挫折させない独学プラン』がおすすめです。

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必要？

データサイエンティストになるための学習時間は、最初から備えている知識の量や、個々人の学習の進め方等によって大きく異なります。一般的には、基本的なスキルを身につけるのに数ヶ月から1年、実践的な経験を積み上げるのにはさらに数年を要するケースが多いようです。焦ることなく実績・経験を積んで、データサイエンティストとしての価値を高めていく必要があるでしょう。
関連記事：データサイエンティストはやめとけ？向いている人の特徴も解説

データサイエンススクールであれば、効率的な学習やプロ講師の指導を受けることができるため、おすすめです。

データサイエンティストを目指す人におすすめの資格

ここでは、データサイエンティストを目指す人におすすめの資格を紹介します。
資格ごとに難易度や特徴が異なるため、目的に合った資格の取得を目指しましょう。

G検・E資格

G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する検定試験です。本検定に合格することで、AIに関する基礎知識や活用方法、技術の他、ビジネス活⽤のための基礎知識を有している旨を証明できます。

また、E資格は、G検定と同じく一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する資格です。本資格を保有することでディープラーニングに関する理論理解と開発実装能力を有している旨を対外的に証明できます。

G検定の合格率は68％、E検定は72％であることから、比較的合格・認定を受けやすい資格と言えるでしょう。
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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は、Pythonエンジニア育成推進協会が主催する試験です。

Python3に関する専門知識を有していることを証明できる資格であり、合格率は81％と比較的高い傾向があります。ただ、出題の範囲は、Pythonの基礎から始まり、数学基礎の他、ライブラリによる分析なども含まれます。このように出題の範囲が広いことから、資格勉強を通じてデータサイエンティストの業務に必要な知識を振り返ったり、理解を深めたりできるでしょう。

なお、本試験は、多くの業務未経験者が取得に挑戦していることから、データサイエンティストを目指し始めた人にとって取得を目指したい試験の1つと言えます。

引用：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会「◆各試験のデータ（Python 3 エンジニア認定データ分析試験（データ分析試験））」

統計検定

統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会が実施する資格試験です。
本試験は、準1級～4級にレベル分けされており、統計調査士と専門統計調査士の2種の資格で構成されています。また、データサイエンスに関する試験は、DS基礎・DS発展・DSエキスパートの3部で構成されています。

統計学に関するスキルを有している旨を証明できる資格であり、データをビジネス課題に結び付ける観点を養えるでしょう。上位資格になると、合格率30％と取得難易度は高くなります。しかし、その分希少性が高くなり、高いレベルのスキルを有している旨を証明できるでしょう。

引用：一般財団法人 統計質保証推進協会『各年の受験者総数と各級各年の合格率』

データサイエンティストになるには独学ではなくスクールがおすすめ

当記事では「データサイエンティストになるにはどうしたらいい？」といった疑問に答えるべく、勉強しておくべき重要スキルをはじめ、独学から挑戦する場合のロードマップについてまで詳細に解説してきました。

データサイエンティストはデータの活用・分析のプロで、IT職とはいっても一般的なエンジニアとは異なる職種です。そのため、プログラミングスキルはもちろん各種分析手法や統計学、データベース周りの理解まで求められたりと、かなり専門的で敷居が高いことは理解しておく必要があります。

独学から挑戦する場合、スキルの習得だけでも多大な時間を要してしまうことになるでしょう。必要に応じてデータサイエンスを学べるスクールを活用するなどして、少しでも早く目指すキャリアを実現できるよう計画的に行動していきたいところです。