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データサイエンティストの仕事内容と、他職種からのキャリアチェンジ方法についてデータサイエンティストになるには?周辺職種からの目指し方を解説

データサイエンティストは、ビックデータ時代に必要不可欠な人材として幅広い業界で求められており、その将来性の高さから注目されている職業のひとつです。しかし、日本ではまだ一般的な職業として認知されているとは言い難く、業務内容などに関する情報が少ないことも事実です。

また、研究職・エンジニア・マーケッターからの転職など、複数のキャリアパスが存在しているものの、王道といえるものが現時点ではありません。そのため、自らのスキル・経験に応じてキャリアパスを設計していくことが大切です。この記事では、データサイエンティストの目指し方について解説します。

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1. データサイエンティストとは?

まず、データサイエンティストの概要を解説します。
 
データサイエンティストは、「ビッグデータの分析を通して、ビジネスの課題解決・戦略立案を導く専門職」です。データサイエンティスト協会の定義によれば、データサイエンティストは「データの持つ力を解き放つこと」がミッションであり、「ビジネス力」「データサイエンス力」「エンジニアリング力」を持った人材、と解説されています。
 
情報技術が発達した現代において、企業にはインターネット、デジタルデバイス、センサー、通信機器を通じて大量のデータが蓄積されています。しかし、データの蓄積だけでは価値を生み出すことは難しいでしょう。大量のデータを必要に応じて加工・分析し、ビジネスに活用していかなくてはなりません。データサイエンティストは、「データ」と「ビジネス」の間にある溝を埋める人材、と言えるのではないでしょうか。

2. データサイエンティストになるためキャリアパス

次に、データサイエンティストになるための方法をいくつかご紹介します。

専門の教育機関を卒業後に就職・転職

データサイエンティストの専門教育機関が増えています。代表的な例としては、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」が挙げられます

また、政府主導で数理・データサイエンス教育強化を目的とした「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」も開始されています。北海道大学、東京大学、九州大学、大阪大学、京都大学などが参加しており、社会人でも受講可能です。

エンジニア職から転職

データベースエンジニア、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。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言えます。

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等)に対する理解を深める、といった方法が必要です。

マーケッター・アナリストから転職

マーケッター・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。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かもしれません。例えば、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く必要があります。

社内養成や公募を利用してキャリアチェンジ

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でしょう。
 
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。
 
【関連記事】未経験からデータサイエンティストを目指す方法

3.データサイエンティストになるための資格・スクール

最後に、データサイエンティストになるための資格・スクールをご紹介します。王道がないデータサイエンティストへの道を少しでも拡げるためには、勉強や資格取得で知識・スキルの補強に努めることが大切です。

資格

統計検定®
一般財団法人 統計質保証推進協会が主催する資格試験で、統計学の基礎を学ぶことができます。5段階の級(1級~4級)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。

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無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)
情報処理推進機構(IPA)が主催する、IT技術者向けの検定試験です。IT技術に対する理解が浅いマーケッ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」「データベーススペシャリスト試験」などを活用すると技術力を高めることができます。

アクチュアリー資格試験
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言えます。

DB系資格(オラクルマスターOSS-DB)など
データベースの構築、内部処理に対する知識は、データサイエンティストの業務に役立つでしょう。一般的に広く使われているオラクル社製のDBやOSS(オープンソースソフトウェア)製のDBに関する知識が身に付きます。
 
【関連記事】データサイエンティストに役立つ資格

スクール

前述したように、社会人でも学べる公的な教育機関が増えています。ただし、文科省が主催するデータ人材育成プログラムは、博士課程在籍・卒業者を対象としているため、ハードルが高いことに注意が必要です。

データ関連人材育成プログラム
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・博士号取得者等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。

滋賀大学データサイエンス学部/研究科
国内ではいち早くデータサイエンス学部を設置し、社会人でも学べるコースを提供しています。また、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、狭き門と言えそうです。

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
文部科学省が認定した6大学で構成されるコンソーシアムで、協定校であれば社会人でも講義が受講できます。実務経験者向けです。

データミックス
民間の専門スクールで、通学が基本となります。未経験者を対象として「データサイエンティスト準備ステップ」「データサイエンティスト育成コース」が用意されており、終了後はデータ分析実務に即戦力として携われるレベルに達することを目標にしています。実務未経験からデータサイエンティストを目指すならば、有力な選択肢のひとつになるでしょう。

Udemy
オンライン型のスクールで、データサイエンティスト養成講座を開講しており、現職の内容(マーケター・コンサルタント・エンジニアなど)に応じたコース選択が可能です。不足している知識・スキルを補強しつつ、データサイエンティストを目指せるスクールと言えるでしょう。

【関連記事】データサイエンティストを目指すために必要な勉強

4. 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。

データサイエンティストへの転職を実現するには、資格取得やスクール活用による自己研鑽と転職活動の両立が鍵を握るでしょう。転職アドバイザーなども活用しながら、自分自身のスキルや経験に沿ったキャリアパスの設計を心がけましょう。

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執筆者プロフィール
株式会社アイティベル 代表取締役 野崎 晋平(のざき しんぺい)

1985年生まれ。大学卒業後は東証一部上場のSI企業や小売企業のシステム部門で、多数の基幹システムやECサイト、各種業務システムの設計・開発・導入を担当。プロジェクト管理や要件定義、予算管理等の経験も持つ。2015年に独立し、現在はITサービス領域の記事制作やメディア運営、ITプロジェクト支援のための人材サービスなど、幅広く事業を展開している。

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