データサイエンスは独学で習得可能？おすすめの勉強方法やロードマップを解説

データサイエンスは独学で習得できる？

結論、データサイエンスは独学での習得も決して不可能ではありません。

しかし先述の通り、求められる知識・技能が多岐にわたる分野であることから、目指すキャリアを実現するまでに短くない時間がかかってしまうことが想定されます。

データサイエンスを仕事にするうえで、ぜひ身につけておきたいスキルは以下の通り。

• 数学・統計学
• データ処理・データベース
• AI・機械学習
• プログラミング　etc…

理系の知識をギュッと凝縮したような学問となっているため、これらに抵抗がある人がマスターすることはなかなか難しいでしょう。

一方で、理系の大学を出る等して既に数学やプログラミングといった分野の知見があるのであれば、独学での習得難易度もグッと下がるはず。

「データサイエンス」という学問において求められるスキルは何なのか、そして今の自分のスキルセットはどの程度かといったことを照らし合わせると、やらなければいけないことが見えてきて、独学が現実的かどうかを感じられるかと思います。

下記記事では、一部で聞かれる「データサイエンティストはやめとけ」の声について詳しく解説しています。

データサイエンティストを独学する前に、データサイエンティストを学ぶことのデメリットが知りたい方はぜひ確認してください。

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

なお、独学で不安な方は生成AIを学べるスクールやAIを学べるプログラミングスクールもおすすめです。

独学でデータサイエンススキルを習得するための勉強ロードマップ

本章では、独学でデータサイエンススキルを習得するための勉強ロードマップを解説します。

学習方法を決める

まずは、自分の生活スタイルや生活サイクルに合った学習方法を決めましょう。

例えば、スキマ時間を活用したい人は、書籍や学習サイト、アプリの使用がおすすめ。

また、効率的に勉強を進めたい人には、初心者向けのカリキュラムをベースとした映像教材を活用しましょう。

さらに学習の過程で資格取得を目指すと、勉強のモチベーションが保ちやすくなります。

習得したスキルに応じて、資格取得にも挑戦してみましょう。

必要な知識を学ぶ

続いて、データサイエンティストに必要な知識の習得に取り組みます。

主に、数学や統計学、データ処理、データベース、AI、機械学習などのスキルの習得が必要になりますが、まずは自分の得意な分野から知識を深めていきましょう。

また、同時にプログラミングの勉強にも取り組みましょう。

学ぶことは多岐にわたりますが、1つずつコツコツと必要な知識を習得していくことで、理解の範囲がどんどん広がるでしょう。
また、データサイエンティストを目指す人は倫理的思考力も身につける必要があります。日頃から、道筋だった考え方を意識するのも良いでしょう。

実際にデータ分析を行う

ある程度、知識習得が進んだ時点で、実際にデータ分析に挑戦してみましょう。

勉強内容が身についているか、実践を通しながらチェックしてみてください。

データ分析に取り組む際は、書籍や学習サイトで例に挙げられている課題に取り組んでみるのも方法の1つです。

課題に取り組むことで、自身が理解できている範囲や知識習得が甘い分野などが可視化されるでしょう。

独学でデータサイエンスを習得するための勉強方法4選

スクール等を活用せずに独学でデータサイエンスを習得しようと思った場合、主に以下4つの勉強方法が挙げられます。

• 書籍
• オンライン学習サイト
• 動画・映像教材
• 資格勉強

どの方法が合っているかは人によるかと思いますので、勉強への向き合い方や予算等を総合的に考慮して、自分にピッタリのものを選んでみてください。

書籍

書籍を購入して勉強する方法は独学の定番です。

1冊数千円程度かつ買い切りであることからお得感が高く、データサイエンスの勉強に際して出来る限り費用負担を抑えたい方に特におすすめできます。

基本的には1冊で完結することから体系的な知識を身につけやすい一方で、しっかりとやり切るためにはモチベーション管理が非常に重要です。

書籍を買って満足してしまうといった事態も起きがちなので「毎日1単元」「最低でも1日〇ページは取り組む」等と、あらかじめノルマを決めておくのもいいでしょう。

オンライン学習サイト

「書籍だとどうしても最後までやり遂げられない」「テキストを広げて勉強するという気持ちになれない」といった場合には、オンライン学習サイトを活用してみるのもいいでしょう。

Web教材であることから書籍よりも勉強のハードルが低く、かつ費用も掛からないため手軽に始められます。

勉強に際してWebを活用したいのであれば、まずはこれらのサイトを参考にしてみるといいでしょう。

動画・映像教材

昨今注目度の高い「動画・映像コンテンツ」で学習を進めるのもおすすめの方法です。

テキストや画像ベースの書籍・Webサイトとは異なり、動画なら学習の過程を細かく確認できるため「ここがどうなるのか分からない」といった疑問も生じにくくなっています。

講師の意図が読み取りやすいのも魅力。

独学でデータサイエンスを学ぶうえでおすすめの動画教材の例は以下の通り。

• YouTube
• Udemy　etc…

世界最大の動画共有プラットフォームとして知られるYouTubeでは、多くのデータサイエンティストらが勉強に役立つ情報を公開しています。

発信元の信頼性等は十分注意する必要がありますが、無料で使える動画教材としては文句なしでしょう。

より本格的に学んでいきたい場合には、データサイエンススクールがおすすめです。

資格勉強

データサイエンスには関連する資格が複数あるため、資格勉強に取り組む過程で知識を習得していくというのも賢い進め方です。

データサイエンティストになるために必須となる資格はありませんが、民間資格でも持っておけば就・転職時に有利に働く可能性は十分に考えられます。

資格取得を狙いながら知識のキャッチアップまで図ることができると考えると、資格勉強でデータサイエンスを学ぶのはおすすめ度の高い方法と言えるでしょう。

独学でデータサイエンスを勉強するなら資格に挑戦するのがおすすめ

ここでは、独学でデータサイエンスを勉強するにあたって、取得を目指したい資格を紹介します。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定とは、データサイエンスの基礎知識やビジネスへの活用能力を問う試験です。

データエンジニアリング力やデータサイエンス力、ビジネス力の初級レベルの問題が出題されますが、データの種類や扱い方、統計の基礎、AIの概念などを幅広くカバーしており、資格取得勉強の過程でバランス良く知識を習得できます。

そのため、データサイエンス全体像を把握するのにも役立つでしょう。

データエンジニア初心者向けの検定とも言われており、まずは取得を目指したい資格です。

統計検定データサイエンス基礎

統計検定は、統計に関する知識や活用能力を問う試験です。

基礎・発展・エキスパートの3種の難易度に分けられており、自身のレベルに合わせてステップアップしていくことが可能です。

データサイエンスを本格的に学ぶ足がかりとして、まずは基礎の取得から挑戦してみましょう。

データサイエンス基礎では、データの記述や確率分布、統計的推測といった統計学の基本的な概念や手法を理解できているかが問われます。

データ分析を行う上で統計学の知識は不可欠ですが、本資格を取得する過程でデータに基づいた客観的な判断や分析を行うための基礎力を養うことができるでしょう。

Python3 エンジニア認定基礎試験

Python3 エンジニア認定基礎試験は、プログラミング言語Pythonの基礎知識を問う試験です。

データサイエンス分野では、データ分析や機械学習などにPythonが広く用いられています。

本資格を取得することで、データサイエンスに必要なプログラミングスキルを対外的に証明できます。

試験では、Pythonの文法やデータ型や制御構造、関数など、基本的なプログラミング知識が問われます。

データサイエンティストを目指す上で、Pythonの基礎は必要不可欠です。

資格勉強を通じて基礎から必要知識をしっかり身につけていきましょう。

 G検定

G検定は、AI（人工知能）に関する幅広い知識を問う試験です。

AIの歴史や技術、倫理、法律など、AIに関する幅広い知識を体系的に学ぶことができるため、AIの概要やディープラーニングの基礎知識を学びたい人におすすめ。

データサイエンティスト検定よりもやや難易度が低いため、ITの勉強を始める足がかりとしてもおすすめの資格です。

本資格の勉強に取り組むことで、AIやディープラーニングに関する技術的な手法やビジネス活用のための基礎知識を習得できます。

AIの活用方法や課題について、広い視野で考えられるようになるでしょう。

下記記事ではG検定の試験概要や効果的な勉強方法を紹介しています。

G検定勉強におすすめの教材とツールもチェックしてみてください。

G検定の勉強方法！初心者でも合格【最新版】

データサイエンスを独学で勉強するにはどれくらい時間がかかる？

先に「データサイエンスは独学可能だが時間がかかりがち」という話をしましたが、実際独学で習得するにはどの程度の時間がかかるのでしょうか。

何をもって「習得できた」とするかで大きく変わってはくるものの、最低限の知識を身につけて入門資格を取得するまでを一旦のゴールと考えると約600時間、期間にして半年〜1年くらいかかると言えそうです。


これだけの長い期間独学を続けるのはそう簡単なことではないため、これから勉強を始めようと考えている場合には覚悟をもって取り組む必要があるでしょう。

いろいろな学習方法を併用したり、学んだ知識を活かして実践的な作業にあたったりと、途中でモチベーションが途切れないような工夫を凝らして進めていけるといいですね。

データサイエンスを勉強するロードマップ

データサイエンスを勉強するロードマップは、次の通りです。

データサイエンスを勉強する際、まずはデータサイエンスそのものについての理解を深めましょう。

理解を深めるにあたっては、仕事の概要を理解することはもちろん、必要なスキルを洗い出し、目標とするデータサイエンス像を設定します。

またデータサイエンスについて理解を深める際は、自身に適性があるかを見極めることも重要です。

適性が低い場合、せっかく学習に取り組んでも思うようにスキルを習得できなかったり、挫折してしまったりする懸念があります。

スクールでメンターとなる人にキャリア相談に乗ってもらう、など、データサイエンスへの適性があるかも調べておきましょう。

実務で使えるデータサイエンススキルを習得できるスクールおすすめ2選

本章では、初心者が効率よくスキルを習得できるデータサイエンススクールをピックアップして紹介します。

下記記事ではおすすめデータサイエンススクールの料金やカリキュラムを比較しています。

どのスクールを選ぶべきか悩んでいる方は、あわせてご覧ください。

データサイエンススクールおすすめ講座まとめ比較【最新版】

Aidemy Premium

Aidemy Premiumは、業界でも珍しいPython特化型プログラミングスクールです。

データサイエンスに関するスキルや知見を学びたい人に向けては、「データサイエンス講座」が用意されており、ゼロから実践的なデータ分析を学ぶことができます。

受講生にはプログラミング未経験者や文系出身者も多く、ゼロからのスタートでも必要スキルを挫折することなく習得できます。

なお、学習方法は基本動画教材を視聴しながら学び深めていくスタイルです。

現職に忙しい人でも好きな時間に学習できるため、無理なくスキル習得に励むことができるでしょう。

また、わからないポイントはチャットもしくはオンラインカウンセリングにて相談可能。いつでも講師がフォローに徹してくれるため、最後まで学び通すことができるでしょう。

DMM WEBCAMP

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。

データサイエンスへの道のりは長く険しいようにも思われますが、DMM WEBCAMPでは、挫折を防ぐ3つのサポートが提供されています。

• 1回25分、週に2回の定期メンタリングを実施
• 現役エンジニアにいつでも質問できる「質問 | 課題レビューサポート」を用意
• 自身の学習進捗状況を把握できる専用システムの提供

さらに、学習を支援してくれるメンターは、通過率わずか10%という厳しい基準をクリアした現役エンジニア。

手厚い学習支援や質の高い講師からの指導を求める人は、ぜひ受講を検討してみてください。

社会人がデータサイエンスを勉強するときにチェックしたい勉強サイト

ここでは、社会人がデータサイエンスを勉強するときにチェックしたい勉強サイトを紹介します。

データサイエンス・スクール

「データサイエンス・スクール」は、総務省統計局によって運営されているラーニングサイトです。

無料で視聴できるオンライン講義や漫画形式の解説、データサイエンスをビジネス現場に用いた事例などが公開されており、データ分析や統計について学んだり、理解を深めたりすることができます。

大学生・社会人等を対象に、統計解析ソフトを利用した統計分析を行うプログラミング教室も開講しており、1日完結型で公的統計やPythonなどのスキルや知識に触れることもできます。

「データサイエンスとはどのような仕事なのか理解を深めたい」「自身に適性があるか、確かめたい」という人は、ぜひサイトに訪れてみてください。

参考：総務省統計局「データサイエンス・スクール」

データサイエンス講義

筑波大学が公開している「データサイエンス講義」では、データサイエンスに関する講義を視聴できます。

本動画を視聴することで、データサイエンスにおける人権の考え方やプライバシー保護など倫理観も身につけることができると言われており、データサイエンスに関する知識を動画教材で学びたいと考える人にピッタリです。

本講義が公開されるようになった背景には、筑波大学が2019年度以降に入学した全1年生を対象とした必修科目「データサイエンス」を10月から開講することを決定したからです。

学生初学者に向けた動画になっているため、データサイエンスの導入部分から勉強に取り組みたい人におすすめです。

参考：筑波大学「データサイエンス講義」

機械学習帳

「機械学習帳」とは、東京工業大学の岡崎 直観氏が作成した機械学習について学べる講義ノートです。

参考書レベルの密度とクォリティーにもかかわらず、閲覧は無料。

個人で機械学習についての理解を深めたいと考えている人にとって、非常に重宝する教材となるでしょう。

機械学習の基礎的なトピックを平易な言葉で解説しているほか、図やイラストが豊富で見やすい点も魅力です。

Python実装に関する確認問題も出題されており、機械学習について網羅的に理解を深められるサイトです。

参考：機械学習帳

挫折が心配な人はデータサイエンススクールの活用も検討してみて

データサイエンスには、幅広く難易度の高い知識の習得が求められます。

そのため、独学で勉強に取り組んだ場合、多くの人が挫折してしまいます。挫折が心配な人は、データサイエンススクールの利用も視野に入れておきましょう。

スクールでは、全く知識のない初学者でも効率的に必要スキルを身につけられるカリキュラムが用意されています。

また、講師に直接質問できる環境や仲間と共に切磋琢磨できるコミュニティなども提供されているため、挫折の要因を限りなく少なくすることができるでしょう。

確かに独学は学習費用を抑えられるものの、挫折してしまうと学習に費やした時間が無駄になってしまうこともあります。

限られた時間を無駄にしないためにも、必要に応じてデータサイエンススクールの活用も検討してみてください。

独学でデータサイエンスを勉強するなら目的を明確にしよう

当記事では「データサイエンスを身につけて仕事にしたい！」と考えている人に向けて、独学の実現性やおすすめの勉強方法をはじめ「実際どれくらいの時間がかかるの？」といった内容についてまで、詳細に解説してきました。

データサイエンスを駆使するデータサイエンティストは、数あるIT職種の中でもひときわ専門性の高い仕事として知られています。

数学、プログラミング、データベース等の総合的なスキルが求められることから、独学のハードルは高めであることにあらかじめ留意しておく必要がありそうです。

一方で、書籍やオンライン教材が充実している今、やる気次第では独学での習得も不可能という訳ではありません。

ゴールを明確にして日々コツコツと勉強を進めていけば、時間はかかれどきっと目指すキャリアを実現できるでしょう。

資金的に余裕があればスクールの活用なども検討しつつ、挫折しないように無理なく学習を進めてみてください。