データサイエンティストに必要なスキルと知識、勉強方法を解説データサイエンティストを目指すために必要な勉強

データサイエンティストとは、購買履歴や顧客情報など、さまざまなビックデータを分析して改善策を立案する職種です。近年注目されている職種ですが、数学・統計・確率・モデリング・プログラミングなど、複数の専門知識が必要であり、勉強方法には工夫が必要です。この記事では、効率よくデータサイエンティストに求められる知識とスキルを習得するための勉強方法を紹介します。

1. データサイエンティストに求められるスキルと知識

まず、データサイエンティストに求められるスキルと知識を解説します。近年、国内の国公立大学を中心にデータサイエンティスト養成コースが新設されてきており、今後新卒採用も増えてくることが予想されます。しかし、現状ではマーケターやエンジニア経験者を中心とした採用であり、未経験者にはややハードルが高い職種です。以下は、データサイエンティスト協会が定義している、データサイエンティストに求められるスキルと知識です。

スキル

・ビジネス力…ビジネス課題とその背景を理解し、整理しながら解決に導く力
・データサイエンス力…情報処理・人工知能・統計学など、情報科学系の知識を使いこなす力
・データエンジニアリング力…データを意味のある形に整え、システムに実装し、その運用までをこなす力

知識

・統計学…順序尺度や比率尺度などさまざまな統計手法の知識
・情報処理…データ抽出方法やデータ加工方法の知識
・統計モデリング手法…データの発生メカニズムを解析するフレームワークの知識
・機械学習(プログラミング言語など)…機械学習の手法や機械学習に使われるプログラミング言語に関する知識

2. データサイエンティストになるための勉強とは?

次に、データサイエンティストになるための具体的な勉強方法について解説します。一般的には「書籍」「資格取得」「スクール」という3つの勉強方法があります。

専門書籍を読む

データサイエンティストに求められる知識や技術は幅広く、単一の書籍からだけでは全てを学ぶことができません。どの分野でも多数の書籍が販売されているため、「知識の習得」に書籍は有効活用できるでしょう。ここでは、特に初学者におすすめできる書籍を紹介しています。
 
『データサイエンティスト養成読本 登竜門編』(高橋 淳一、野村 嗣、西村 隆宏、水上 ひろき、林田 賢二、森 清貴、越水 直人、露崎 博之、技術評論社)
「最低限知っておくべき基礎知識」というキャッチフレーズで、シェルやデータベース、R言語、機械学習などの基礎的な内容を解説している一冊です。
 
『改訂2版 データサイエンティスト養成読本』(佐藤 洋行、原田博植、里洋平、和田計也、早川敦士、倉橋一成、下田倫大、大成弘子、技術評論社)
R言語やSQLなどを使った具体的なデータ抽出方法、分析方法を解説しています。データサイエンティストの全体像をつかんだ後に読みたい一冊です。
 
『データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編』(比戸 将平、馬場 雪乃、里 洋平、戸嶋 龍哉、得居 誠也、福島 真太朗、加藤 公一、技術評論社)
データサイエンティストを目指す人を対象とした、統計解析や機械学習の基礎を解説している書籍です。

資格を取得する

資格取得は、知識・スキル習得が進むとともに、対外的なスキル証明につながるため一石二鳥の勉強方法であるといえます。以下は、データサイエンティスト協会の推奨資格です。

統計検定®
一般財団法人 統計質保証推進協会が運営する、統計学に関する知識を評価する統一試験です。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、習熟度に応じて選択可能です。

情報処理技術者試験
IPA(情報処理推進機構)が運営する、IT技術者向けの国家試験です。難易度や分野によって試験が別れています。「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」などの習得を目指すとよいでしょう。

アクチュアリー資格試験
「アクチュアリー」は、「保険数理士」や「保険数理人」とも呼ばれ、保険業界の第一線で活躍できる高度専門職です。アクチュアリー試験では、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。これらは、データサイエンティストの業務と共通しており、試験勉強がデータサイエンティストとしての知識・スキル養成に役立ちます。

スクールで学ぶ

書籍や資格取得は、基本的に独学が中心です。しかし、データ解析などの技術習得は、個人学習ではつまずきやすく、それを乗り越えるモチベーションも維持しにくいというデメリットがあります。一方でスクールは、体系化されたカリキュラムと講師によるサポートがあり効率的な勉強が期待できます。

データミックス(オフライン講座)
データミックスは、データサイエンティストを目指す人のための専門スクール(オフライン講座)です。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」という2つのカリキュラムが用意されています。中でもデータサイエンティスト育成コースは、データサイエンティストとして必要な知識、スキル、考え方を6か月かけて実践的に学び、終了後は即戦力以上の水準に達することが目標です。未経験からできるだけ早くデータサイエンティストになりたい人に適しているでしょう。少人数制で、質問しやすい環境であることもメリットです。

Udemy(オンライン講座)
Udemyでは、オンラインで学べるデータサイエンティスト養成講座を開講しています。企画担当、マーケター、コンサルタント、エンジニアなど、現職の内容に応じてコースを選択でき、「今もっている知識・スキル」に「足りない知識・スキル」を追加していく形で勉強できます。現職で培った知識・スキルを活かしながら、データサイエンティストを目指していけるでしょう。

データサイエンスオンライン講座(オンライン講座)
データサイエンスオンライン講座は、総務省統計局が設置している「データサイエンス・スクール」内にあります。誰でも無料でデータサイエンスの基礎を学ぶことができ、内容も初学者向けなので、未経験者なら一度はチャレンジしておきたいオンライン講座です。

Tech Academy(オンライン講座)
Tech Academyのデータサイエンスコースは、週2回のマンツーマン指導、毎日可能なチャット・レビューサポートを通して、統計学の基礎やモデリングを学びます。Pythonを使った機械学習を身に付けたい方におすすめできるコースです。

データサイエンティスト協会主催の勉強会で学ぶ

これまで紹介した3つの勉強方法と並行しながら、データサイエンティスト協会が主催する勉強会にも参加してみましょう。データサイエンティスト協会では、定期的に養成講座を開催しており、約3か月間で全8回の講義が受けられます。ただし、大学の教養課程レベルの統計学を学んだ人や、何らかの統計パッケージ・言語を用いたデータ分析経験者が対象です。全くの初心者に向けた講座ではないことに注意してください。

その他スキル習得方法

データサイエンティスト向けコンペサイト「kaggle」というサービスがあります。Kaggleでは、企業から課題が出され、コンペ形式で分析モデルを競います。データサイエンティストを募集している企業の中には、kaggleのスコアを採用条件に掲げているところもあります。ある程度学習が進んできた段階で、力試しに使ってみると良いでしょう。

3. まとめ

この記事では、データサイエンティストの勉強方法について解説しました。データサイエンティストは需要が高い一方、複数の高度な専門知識が求められる職種です。そのため、知識やスキルを身に付けるには、継続的な勉強が必要になります。モチベーションを維持しながら効率よく勉強するために、独学以外の勉強方法も積極的に取り入れていきましょう。

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