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。

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。

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。

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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。

なお、一般社団法人データサイエンティスト協会の公式HPには、データサイエンティストに必要なスキルをまとめたチェックリストも公開されています。「次は何を身につければいいかな」と迷った際には、こちらを活用してみてもいいですね。
参考：AIを独学で勉強

関連サイト：一般社団法人データサイエンティスト協会

公募（コンペ）等を活用して経験を積む

スキル習得後は、データサイエンスに関する実績的な問題に挑戦するために公募（コンペ）等に参加していきましょう。自分がどの程度のスキルを有しているのかを客観的に知ることができるほか、「今データサイエンスではどんな手法が求められているのか」といった業界のトレンドを把握することにもつながります。次に取り組むべき事柄が明確になるでしょう。

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。

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。

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。

まとめ

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。