- 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にはどんなスキルが必要？
- データサイエンティストに役立つ資格
- データサイエンティストになるための学校・スクール・講座
- 未経験からデータサイエンティストを目指ための学習ロードマップ
- データサイエンティストの需要と将来性
- データサイエンティストに関するよくある質問
- まとめ
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ためのルートは複数あります。具体的には、専門学校や大学に入学し必要な知識を学んだり、エンジニア職やマーケター・アナリストなどから転職したりする選択肢があります。また、企業によっては社内公募制度などがあり、キャリアチェンジが可能です。現状複数のルートを選べる状況であれば、より効率的なルートを選びましょう。
以下では、データサイエンティストになる方法について詳しく説明していきます。
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専門の学部が開設されている理系大学等を卒業後に就職する
データサイエンティストになるには、まず関連知識とスキルの習得が必要です。そのため、専門的な学部がある学校に通うことをおすすめします。
データサイエンティストは非常に注目されている職種です。そのため、IT系の専門学校だけでなく、国公立大学でデータサイエンス系に特化した学部が開設されたり、データサイエンス分野の授業が受講できたりするようになってきました。代表的な例としては、滋賀大学や横浜市立大学の「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が挙げられます。
さらに、情報経営イノベーション専門職大学などの専門職大学に通うのも一つの手段です。同大学の情報経営イノベーション学科のカリキュラムでは、プログラミング・AI・ビッグデータなど、幅広いICTスキル教育を展開しています。
文系大学出身でIT業界未経験から目指すのは難しい
データサイエンティストは専門知識やスキルが必要な職種であり、未経験からの就職は難しいです。また、文系大学出身者は、統計学やプログラミングなどの知識がない場合が多く、いきなりデータサイエンティストを目指すのは困難です。まずは、エンジニア職としてプログラミング経験やデータを扱う経験など、現場での実務経験を積むと良いでしょう。
文系でも経済学や社会学は、データサイエンティストの仕事に活かせます。実務経験を積み、自分の強みをアピールできればデータサイエンティストへの転職も可能です。
データサイエンティストに近いエンジニア職から転職する
データサイエンティストになる方法として一般的なのが、データベースエンジニアやデータマイニングエンジニア、Web系エンジニアなどを経てデータサイエンティストに転職する方法です。これらの職種は日常的に大量のデータを扱う機会が多いため、データサイエンティストとの距離が近い職種といえます。特に、Pythonを用いたアプリケーションの開発経験や、ライブラリを利用した機械学習・深層学習の利用経験など実務経験がある場合、転職市場での価値がより高いでしょう。
ただし「ビジネス力」「データサイエンス力」を補強する学習・スキル取得が必要になります。具体的には、統計学の基礎やビジネスモデル、マーケティング学の学習、統計解析手法（SPSS/SAS/Rなど）に対する理解を深めることが必要です。
マーケター・アナリストから転職する
マーケター・アナリストもエンジニア職と並んでデータサイエンティストとの距離が近い職種です。マーケターとは、マーケティング理論や調査に専門的な知識を持つマーケティング戦略立案者のことを指しています。一方アナリストは、金融機関や投資会社に所属し、企業の経営状態から国際市場の全体動向まで、幅広いデータを使って分析する専門家です。
マーケター、アナリストはどちらも日常的に市場調査やビジネス課題の抽出を行うため、データサイエンティストに求められる「ビジネス力」を備えていることが多いでしょう。
一方、「エンジニア力」については補強が必要です。たとえば、RやPythonといったプログラミング言語や、AIのアルゴリズム（機械学習、自然言語、画像処理など）に対する知識・スキルは重点的に対策していく必要があります。
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社内養成や公募を利用してキャリアチェンジする
企業によっては、社内でキャリアチェンジプログラムを用意し、データサイエンティストの育成に努めている場合もあります。ただし、一般的なケースとは言い難く、仮にプログラムがあったとしても狭き門になる可能性が高いため注意が必要です。
このように、データサイエンティストは相当な自己研鑽を積んでいかない限り、実務未経験からの転職が難しいという現実があります。また、社内での教育体制や業務内容が確立されてないケースも珍しくありません。そのため、入社後に自ら業務を作っていかなければならない場合もあるでしょう。
したがって、転職活動では「データサイエンティストに何を求めているか」「データサイエンスを用いて解決したいことは何か」を具体的に確認しながら、企業と接していく必要があります。また、新しい職種で情報が少ないため、転職アドバイザーなどの支援を受けながら転職活動を行うことをおすすめします。
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データサイエンティストになるにはどんなスキルが必要？
データサイエンティストは専門性が高い職種が故に、求められるスキルも幅広いです。データサイエンティストになるには、専門的なスキル・知識として「分析や統計学の知識」「プログラミングスキル」「SQLや分析ツールのスキル」などが必要です。また、ヒューマンスキルとして「コミュニケーションスキル」「提案力」「論理的思考力」「マネジメントスキル」なども求められます。
さらに、データサイエンティストに必要なスキルとして参考となるのが、データサイエンティスト協会が定めているスキルチェックリストです。ぜひ参考にしてみてください。
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分析や統計学の知識
データサイエンティストの仕事は、企業が持つ膨大なデータをもとに分析し、企業の意思決定をサポートすることです。一言にデータといってもさまざまで、データの種類によって分析手段も異なるので、主要な分析手段については把握しておく必要があります。データを正しい形で解析するためには、数学の中でも統計学に関する知識があると良いでしょう。
プログラミングスキル
データサイエンティストは膨大なデータ処理を行うために、プログラミングスキルも必要です。データサイエンティストが用いるプログラミング言語は、Python・R言語が主流になっています。少なくともそのうちのどちらかのスキルを身につけておくことが重要です。
関連記事： データサイエンティストに求められるプログラミング言語と学習方法
SQLや分析ツールの取り扱いスキル
データサイエンティストは大量のデータを取り扱うため、データ分析時には分析に特化したツールを活用するケースが多いです。SQLなど、データベース操作に必要な知識を習得しておく必要があるでしょう。
コミュニケーションスキル
他業務を担う担当者やクライアントに対して、データ分析に関する課題や要求事項などのヒアリングを行う機会も多いため、データサイエンティストにはコミュニケーション力が欠かせません。データについて詳しくない相手にも分かりやすく説明し、納得してもらう能力が求められます。
提案力
データサイエンティストは収集、分析したデータをもとに企業に提案を行います。提案して企業の課題を解決するというゴールがあるからです。課題解決の方向性から逆算して収集、分析するデータを決定することもあります。
提案力とは、提案の内容を精査する力と、分かりやすく伝える力のことです。提案の内容と伝え方の両方が重要です。
論理的思考力
論理的思考力とは、物事を筋道立てて考える力です。問題を整理し、結論を導き出すために使います。データサイエンティストはデータを活用して企業の問題を解決する職業なので、業務内容のすべてで論理的思考力が必須です。
逆に言えば、感覚的、直観的思考はそれほど使わないでしょう。これらは五感で判断したり、今までの経験や直観から即座に結論を導き出す思考です。データサイエンティストはじっくり考えて筋道立てる思考が求められます。
マネジメントスキル
データサイエンティストには、タスクやスケジュールなどを管理する能力があると良いでしょう。データサイエンティストは複数人のプロジェクトチームで動く場合があります。またほかのエンジニアや他部署と連携する場合もあるでしょう。クライアントとコミュニケーションを取る機会もあります。さまざまな関係者と連携が必要であるため、タスク管理などマネジメントを担える人材は重宝されます。
データサイエンティストに役立つ資格
データサイエンティストになるにあたって、必須の資格はありません。しかし、関連する資格を取得することで客観的なスキルの証明や体系的な知識の習得に役立ちます。
データサイエンティストに役立つ資格として、統計検定やアクチュアリー資格試験、データベーススペシャリスト試験などが挙げられます。また、ITエンジニア全般に役立つ資格として情報処理技術者試験も代表的です。
ここでは、データサイエンティストになるにあたって役立つ資格について紹介します。
統計検定
統計検定とは、統計に関する知識やスキルを問われる試験です。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、統計学の基礎を学ぶことができます。1級～4級の5段階（準1級含む）と、2つの資格（統計調査士、専門統計調査士）で構成されており、習熟度に応じた選択が可能です。
また、データサイエンスに関する知識を問われる試験も3つのレベル（基礎・発展・エキスパート）で用意されています。
ツールの発達によって、データ分析自体は年々簡単になっています。しかし、「分析結果から何が読み取れるのか」を理解できなければ、データサイエンティストになることは難しいでしょう。統計学は、データ分析結果とビジネス課題を結び付ける重要な知識です。統計に触れたことがないエンジニア職には特におすすめできる資格です。
情報処理技術者試験（基本情報および応用情報）
情報処理技術者試験は、情報処理推進機構（IPA）が主催する、IT技術者向けの検定試験です。ITに対する理解が浅いマーケターやアナリストであれば、「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」などを活用し学習するとIT知識を深めることができます。試験内容の中でデータサイエンティストに関連するものとしては、以下があります。
-
・システムの設計／開発／運用
・ソフトウェア開発
・情報システム、データベースなどの設計／開発／運用／保守における技術的問題の解決
アクチュアリー資格試験
アクチュアリー資格試験は、公益社団法人日本アクチュアリー会が開催している資格試験の一つです。
日本語で、「保険数理士」や「保険数理人」とも呼ばれるアクチュアリーは、保険業界の高度専門職です。アクチュアリー資格試験は、アクチュアリーの登竜門として有名で、第1次試験（基礎科目）の中に「数学（確率・統計・モデリング）」が含まれています。データサイエンティストの業務に関連が深いため、資格は取得せずとも学んでおきたい科目といえます。
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、情報処理推進機構（IPA）が主催する情報処理技術者試験の中で上位に位置する資格試験です。データサイエンティストはデータベースの分析を行うため、データベースの知識、スキルが必須です。
応用情報技術者試験を取得していると午前試験が免除になるので、応用情報を取得した後にデータベーススペシャリスト試験の合格を目指すのがおすすめです。
オラクルマスター
オラクルマスター（ORACLE MASTER） は Oracle Databaseの管理スキルを証明する資格として広く知られている資格の一つです。ブロンズ／シルバー／ゴールド／プラチナの4種類がありますが、中でもゴールドとプラチナ資格は非常に評価が高い資格です。受験を通して、データベース技術者にとって必要なスキルを体系的に身につけると良いでしょう。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は特定非営利活動法人LPI-Japanが、オープンソースデータベースに関する技術力と知識を認定する資格です。 試験には「PostgreSQL」を基準のRDBMS（リレーショナルデータベースマネジメントシステム）として採用しています。シルバーとゴールド2つのレベルがあり、初めての方はシルバーから挑戦することをおすすめします。
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、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する試験です。Python3 エンジニア認定基礎試験の上位試験に該当します。Pythonの基礎、数学の基礎に加えて、ライブラリによる分析実践などについての設問があり、Pythonを使ったデータ分析について問われます。
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主催する検定試験です。G検定を取得することで、ディープラーニングの知識をビジネスで活用する能力が身につけられます。また、E資格は、実装スキルを求めるエンジニア向けの資格です。
一般社団法人日本ディープラーニング協会では、G検定はジェネラリスト向け、E資格はエンジニア向けとされています。
データサイエンティストになるための学校・スクール・講座
データサイエンティストになるための学習には、学校やスクール、講座などの活用が効率的でおすすめです。現在では、データサイエンスに特化した学部を持つ国立大学が存在したり、人材育成プログラムなどが実施されていたりとデータサイエンティストの需要増加に伴い、学習できる場所が広がっています。
以下では、データサイエンティストになるための学校・スクール・講座を紹介します。参考にしてみてください。
滋賀大学データサイエンス学部／研究科
滋賀大学は国内ではいち早くデータサイエンス学部／データサイエンス研究科を設置し、社会人でも学べるコースを提供しています。2019年度入学者の8割が社会人（合格者24人中19人）という実績があります。ただし、大手企業や地方自治体から派遣された社会人が大半であるため、狭き門といえそうです。
滋賀大学が公開している学科紹介によれば、1、2年次には統計学と情報工学の基礎的内容を身につけ、さまざまな応用分野におけるデータ分析の実例を学びます。それらの基礎をもとに、3、4年次では各種領域科学におけるデータ分析手法を学び、実際のデータを使った演習を通して価値創造の実践経験を積み重ねていきます。
データ関連人材育成プログラム
データ関連人材育成プログラムは、文部科学省が主催する人材育成プログラムです。対象となる人材は博士課程学生・博士号取得者などの高度人材となっており、初学者には難易度が高いでしょう。また、コンソーシアム協定校に在籍する学生以外は有料となる点にも注意が必要です。
大学の博士号をすでに取得している人はこういったプログラムに応募してデータサイエンティストのスキルを実務レベルで取得してデータサイエンティストになっていく道があります。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムは、文部科学省が認定した6大学で発足した団体で、現在は会員校数が140機関を超え、全国に展開しています。このコンソーシアムは、全国の学生が数理・データサイエンス・AIについての知識を習得できるような教育体制の普及を目的としており、講義動画やスライドなどを提供しています。
未経験からデータサイエンティストを目指ための学習ロードマップ
未経験からデータサイエンティストを目指す際に、何から学習していいか分からないといった疑問を持つことがあるでしょう。おおまかな学習ロードマップとしては、以下の通りです。
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1.データサイエンスについて学ぶ
2.プログラミングスキルを身につける
3.データ解析の手法とツールについて学ぶ
4.実践的な経験を積む
5.ポートフォリオを作成する
知識レベルによって、必要のないステップもあるでしょう。たとえば、プログラミング経験があるのであれば、データサイエンスについて学んだ後、データ解析の手法について着手すると良いでしょう。もちろん必ずこの手順で学習を進めなければいけないわけではなく、あくまでも参考としてみてください。
データサイエンスについて学ぶ
まずはデータサイエンスとは何か、どのような技術なのか、実際の現場ではどのように使用されているのかを学習しましょう。学習といっても本格的に手を動かしていくのではなく、概念の理解や座学のイメージに近いです。データサイエンスの目的や用途について知っておくと、データ解析やプログラミング学習の理解がスムーズになります。
プログラミングスキルを身につける
データサイエンスの基礎を学んだら、プログラミングスキルを身につけます。プログラミングを学習する際は当然データサイエンスに活用できる言語を選ぶ必要があります。具体的には、PythonかR言語が主流です。
PythonはWeb開発などにも使用されますが、データサイエンスで使用するコードやライブラリとは異なる部分も多いです。そのため、Pythonの中でもデータサイエンスに活かせる部分を中心に学習する必要があります。
R言語は、データ分析・解析に特化したプログラミング言語です。Pythonはライブラリなどを用いる必要がありますが、R言語はデータ分析に必要な機能が備わっています。ただし、データ分析以外の使用用途がほとんどないため注意が必要です。
データ解析の手法とツールについて学ぶ
データサイエンスの基礎とプログラミングを学習した後、データ解析の手法とツールの学習をします。学習は知識として学ぶだけでなく、実際に扱って試してみることが重要です。実際に試してみることでスキルとして定着し、またツールなどは複数の選択肢があるので自分が使いやすいものが分かります。
実践的な経験を積む
プログラミングができてツールを使ってデータ解析もできる段階になれば、業務委託やデータサイエンティストに近いエンジニア職・マーケターなどへの転職で実践的な経験を積むのが良いでしょう。とはいえ実践経験がない段階で本格的なプロジェクトに参画するのは難しいので、なるべく単価が低くハードルの低い案件を選ぶ必要があるでしょう。
データ関連のエンジニア職やマーケター・アナリストなどへの転職の場合は、未経験可の企業を探す必要があります。最初はテストなどの工程が中心の場合が多いです。
ポートフォリオを作成する
実践的な経験と前後する場合もありますが、早い段階でポートフォリオを作成したほうが良いです。ポートフォリオは経歴などを記載するだけでなく、自分の作った成果物があるとスキル証明ができます。
可能であれば最初の案件に参画する前にポートフォリオを自作すると良いでしょう。期間的に間に合わない場合などは、成果物抜きのポートフォリオ（経歴やスキルなどをまとめたもの）を用意し、転職活動や案件獲得に向けて動くことになります。
データサイエンティストの需要と将来性
ビッグデータとAIの普及に伴い、現時点でのデータサイエンティストの需要は増加傾向にあるとみられています。しかし、AIを使いこなせる人材として期待されている反面、AIによる高度なデータ処理が実現されれば、一部の仕事内容が代替されるという懸念もあります。
したがって、これからの時代のデータサイエンティストには、より卓越した創造力や開発力が求められるでしょう。データ分析だけでなく、業界を俯瞰する視野を持ち、高い問題解決能力を身につけ、ビッグデータを実際にビジネスに応用する能力が肝になります。
関連記事： データサイエンティストの将来性ー10年後はどうなる？
データサイエンティストに関するよくある質問
データサイエンティストを目指すにあたって、さまざまな疑問や悩みがあるでしょう。しかし、仕事内容、スキル、資格などについて知っておくことで、適切な方向に努力ができます。
また、職種未経験者であれば、そもそもデータサイエンティストになれるのかと不安になる方も多いです。以下では、データサイエンティストについてのよくある質問と回答を紹介します。
Q1. データサイエンティストの主な仕事内容は何？
データサイエンティストの仕事内容は、事業に使われるビッグデータの収集・加工・分析です。課題に対してどのようなデータが必要かを定めることもデータサイエンティストの仕事です。
また、分析結果をもとに、企業の課題解決や状況改善のための施策・立案も行います。
Q2. データサイエンティストになるにはどんなスキルが必要？
データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストに必要なスキルは大きく分けて、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力の3つです。
より具体的にいうと、分析や統計の知識、プログラミングスキル、コミュニケーション力、論理的思考力、マネジメントスキルなどが挙げられます。
Q3. データサイエンティストになるにはどんな資格が必要？
データサイエンティストになるために必須の資格はありません。しかし、以下の資格はデータサイエンティストになるために役立ちます。
-
・統計検定
・基本情報技術者試験／応用情報技術者試験
・アクチュアリー資格試験
・データベーススペシャリスト試験
また、データベース系の資格も取得すると良いでしょう。
Q4. 未経験の人もデータサイエンティストになれる？
未経験からデータサイエンティストを目指すのは難易度がかなり高いです。データ収集・分析で用いられるプログラミング言語の習得や、基礎数学に関する知識、統計解析用ツールの使い方の学習が必要になります。また、これらを使った実務経験を求められることも多く、マーケターやエンジニアから転職することが一般的です。
Q5. データサイエンティストはどの業界で一番需要が高い？
データサイエンティストは、データ社会の現代において需要が高く、活躍の場が幅広いです。代表的な就職先はIT業界やWeb業界ですが、AIを用いる自動運転や遠隔医療などの先端領域で、これから需要が高まると推測されます。
まとめ
この記事では、データサイエンティストの目指し方を解説しました。データサイエンティストは将来性が高い職種である一方、複数の専門知識が必要な高度専門職です。実務未経験者に対するハードルは決して低くありません。
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