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

• データサイエンティストとは
• データサイエンティストにプログラミングスキルが必要な理由
• データサイエンティストが身につけるべきプログラミング言語
• データ分析に必要なプログラミング言語の勉強方法
• 「R言語」「Python」「Scala」以外で必要なスキル
• 未経験から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関するよくある質問
• まとめ

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、意思決定や課題解決の場面において、集積した業務上のデータなどから必要な情報を収集・分析をして、経営者など意思決定者が適切に判断できるようサポートする職種です。統計解析や機械学習などのITスキル、ビジネスや市場動向の深い知識が必要になります。

IT化が進む現代のビジネスシーンでは、企業がいままでの間に蓄積した膨大なデータに注目が集まっています。このビッグデータを活用して、新たなビジネスに活かすためにデータサイエンティストの需要も高まっています。

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データサイエンティストとは？仕事内容や必要なスキル、学習法を紹介

データサイエンティストにプログラミングスキルが必要な理由

データサイエンティストの仕事では、プログラミングスキルは必要なスキルといえます。その理由は、データサイエンスを実現するための統計学的な処理において、大量のデータを取り扱い処理する必要があるためです。

データサイエンスの実践においては、データをもとに仮説を立案し、検証を行います。このデータをもとにした仮説の立案においては、大量のデータから傾向や関係性を見出す必要があります。AIの活用を含むコンピュータを利用した効率的な処理でなければ、処理量が膨大なためデータを分析する理論を実現できないのです。

データサイエンスという手法を用いるためのツールとして、データサイエンティストにはプログラミングスキルが必要といえます。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事内容には下記があげられます。

この仕事の流れの中で、「データ取得・収集環境の構築と分析」の段階ではプログラミング言語を用いた作業が必須です。データサイエンティストの仕事は、プログラミングだけではありませんが、期待される役割・アウトプットを達成する手段としてプログラミングが必要となるのです。

また、全てのデータサイエンティストがこれらの業務全てを担当するわけではありません。場合によりますが、データ取得、収集環境の構築に特化したデータサイエンティスト、データ分析と仮説立案およびその検証を主に行うデータサイエンティストなども存在します。

経営課題の把握と戦略立案

データサイエンティストの仕事では、経営課題の把握と戦略立案を行います。具体的な例として、以下のようなものがあります。

など

データ取得・収集環境の構築と分析

データ取得・収集環境の構築と分析もデータサイエンティストの仕事になります。具体例は以下のようなものです。

仮説検証

データ分析結果をもとに、仮説を検証しながらビジネス課題の原因を見つけ出します。仮説の検証には実証実験（POC）などの手段を取ります。

仮説に基づいた成果が得られない、仮説に反した結果となる場合には、再度、仮説設定と検証を行い、有意な成果につながるまで繰り返します。

提言

提言の段階では膨大なデータの中から、有意な傾向を見出し、経営陣などにその活用を訴えます。分析した結果を見やすく整理してアウトプットするレポーティングや、提言内に含める具体的なKPI（重要指標）の設定なども業務に含まれます。

そもそもデータサイエンスとは何か

データサイエンスとは、統計やデータ分析・データ解析を用いて、目的に対して有益な情報を導き出す学問・方法のことです。データサイエンスには、数学、統計学、情報科学、コンピューターサイエンスなどの深い知識が必要です。

また分析・解析ツールやデータベースを作成するために、プログラミング言語、データベース言語が扱えるスキルも必要になります。

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データサイエンティストが身につけるべきプログラミング言語

上述したように、データサイエンティストが使うプログラミング言語は「R言語」「Python」が高い需要があります。理由としては、統計専門の言語やツールから、オープンソース系言語への移行が進んだ結果だといわれています。また、Pythonでは統計的処理を行うためのライブラリが充実していることもその要因です。

また幅広い用途で使用されるプログラミング言語としてJavaがありますが、Javaの次世代言語として「Scala」が注目されています。ここでは、データサイエンティストが身につけるべきプログラミング言語として「Python」「R言語」「Scala」を紹介します。

Python

Pythonには、以下のような特徴があります。

Pythonは「初心者向きで可読性が高い言語」、R言語は「専門性が高く高性能な言語」、Scalaは「汎用性が高く様々な開発に使われる言語」になります。どのプログラミング言語を習得していくかは、ケースバイケースです。プログラミング未経験者が、この3つのプログラミング言語を同時に身につけるのは至難の業といえます。

そのため、まずはシンプルで読みやすいPythonを学習してからR言語やScalaを学ぶ方法が、効率的でおすすめです。

Python関連の資格

日本国内で受験可能なPython関連の資格制度として、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の運営する資格試験があります。この試験制度では、2023年10月19日時点で「Python 3 エンジニア認定基礎試験」「Python 3 エンジニア認定実践試験」「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の3つの試験を提供中で、2024年には「Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験」も提供予定です。

Python 3 エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎知識や文法などについて問われます。またPython 3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法に関して問われます。Python 3 エンジニア認定実践試験はPythonを実践的に活用する上で重要な仕様やライブラリの使い方を問うものです。

Python 3 エンジニア認定基礎試験の合格率は70〜80％、Python 3 エンジニア認定データ分析試験の合格率は75%程度です。どちらの試験も、難易度は低いといえます。Python 3 エンジニア認定実践試験は2023年2月時点で合格率は50%強であり、他二つの試験より難易度はあがります。

R言語

R言語には、以下のような特徴があります。

Scala

Scalaには、以下のような特徴があります。

Scalaは、データサイエンス以外にも幅広い用途で使われるプログラミング言語です。Javaの後継言語として、今後需要が伸びる可能性があります。Scalaを習得することは、汎用性が高く将来性も期待できます。

また、ScalaにはSparkというデータ解析ライブラリが提供されています。Pythonで利用されるPandasと同様の機能を備え、Pandasがシングルスレッドなのに比べSparkはデフォルトでマルチスレッドに対応しており、より高いパフォーマンスを得ることが可能です。Scalaの言語的な特徴と合わせて、データ解析のためのプログラミングで堅牢性が高く高速な処理を実現することが可能です。

Scalaは、データサイエンティストを目指すのに役立ちます。またWebやスマホアプリなどの案件にも対応できるため、習得のコストパフォーマンスが高いプログラミング言語です。

データ分析に必要なプログラミング言語の勉強方法

上述した3つのプログラミング言語は、オープンソースで開発されています。そのため、インストールや開発環境の構築は無料で行えます。完全に独学ならば、学習費用はほとんど使うことはないでしょう。プログラミング言語を独学のみで習得する場合は、システム開発に関する一定以上の経験や知識が必要です。独学が不安な方は、独学以外の方法も押さえておくといいでしょう。

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オンライン講座の活用

独学でプログラミング言語を学習するには、Web上のオンライン講座を活用するといいでしょう。「MOOC（Massive Open Online Course＝大規模公開オンライン講座）」が、近年は増えています。これにより、世界中のあらゆる場所や地域から、質の高い講義を受講可能になりました。英語に抵抗がない方であれば、以下のようなコミュニティへの参加がおすすめです。

edx

edxは、ハーバード大学が母体の米国発の無料オンライン講座です。ハーバード大学以外にも、MIT（マサチューセッツ工科大学）や東京大学などが参加しています。ほとんどのコースは、無料で受講できます。一部の有料のコースは、数千円で受講可能です。

coursera

courseraは、スタンフォード大学によって創立されたMOOCです。イエール大学や東京大学といった世界の名門大学をはじめ、GoogleやIBMのようなグローバル企業も参加しています。日本での知名度も向上しつつあり、機械学習やPythonの講座も充実しています。

Udemy（オンライン）

Udemyは、オンラインで動画を見ながら学べる学習サービスです。特に「プログラミング言語 Python 3 入門」は、6時間でPythonの基礎的な知識を習得できる人気講座となっています。職種別のデータサイエンティスト養成講座を、開講している点も魅力です。これにより、現職（マーケター、事業企画、コンサルタント、SE、PGなど）の仕事内容に応じて、自分の弱点を補強できます。

プログラミングスクールの活用

MOOCよりも手厚いサポートを求めるのであれば、プログラミングスクールをおすすめします。プログラミングスクールは、オフラインでのスクーリング、就職・転職サポートなど魅力的なサポート体制があります。現場で使える知識やスキルの習得を目的としているため、実務的なカリキュラムが組まれています。また講師（メンター）によるサポートもあり、疑問に対する質問ができます。プログラミングスクールであれば、モチベーションの低下を防ぎつつ、知識やスキルを身につけられるでしょう。

「R言語」「Python」「Scala」以外で必要なスキル

データサイエンティストとしての将来を見据えるためにも、「R言語」「Python」「Scala」以外のスキルや知識の習得が必要です。ここでは、「R言語」「Python」「Scala」以外で習得すべきスキルと知識を紹介します。

機械学習ソリューションを扱うスキル

近年、機械学習技術を容易に活用できるサービスである、機械学習ソリューションが提供されはじめました。機械学習ソリューションにより、今後はプログラミング自体が不要になる可能性も指摘されています。そのため、データサイエンティストには機械学習ソリューションを扱うスキルが重要になるでしょう。有名な機械学習ソリューションには、Microsoft社のAzure MLやGoogle社のauto MLがあります。

統計モデルと機械学習モデルに関する知識

データサイエンティストは分析の工程で、統計モデルや機械学習モデルを活用して最適な分析環境を構築する場面があります。分析する要件によって、どのモデルを選択するか判断しなければいけません。そのため、統計モデルと機械学習モデルに関する知識も必要となるでしょう。

統計解析でよく使われるプログラミング言語

統計解析用のツールは存在しますが、統計解析の手法や必要なデータは、ツールによって異なります。また既存のツールは、カスタマイズなどに限界があります。これらに対処するためには、プログラミングが必要になります。

統計解析でよく使われるプログラミング言語には、以下のようなプログラミングがあります。

Stan

Stanは、R言語やPython、Scalaほど知名度は高くありません。そのため、初耳の方も多いでしょう。Stanとは、複雑な解析を行うために適した、利便性の高いプログラミング言語です。より具体的には、Stanはベイズ推定という統計処理を得意としています。

ベイズ推定は、統計学で用いられる「ベイズの定理」を使った統計的推定方法のことです。確率には客観確率と主観確率の2つがあり、ベイズ推定では主観確率を扱います。主観確率とは、単純な統計ではなく、個人的な要因などにより変化する確率のことです。

SQL

SQLは、データベースを扱うためのデータベース操作言語です。データサイエンティストにとっては、必須のスキルといえます。データベースは、SEなど他の職種でもよく利用されます。そのため、SQLを扱えると便利です。汎用性が高いため、早めに身につけておくべきスキルといえます。

MATLAB

MATLABは、機械学習やロボット工学の分野で人気があるプログラミング言語です。機械学習に関わらない方は、あまり使わないプログラミング言語といえます。そのため、エンジニアでも存在を知らない方もいるでしょう。またMATLABは、画像処理を行うアプリでも使うことがあります。

専門性が高いプログラミング言語であるため、先に紹介したプログラミング言語より、習得の優先度は低くなります。

MATLABについては、「MATLABとは？できることや価格、Simulinkとの関係も解説」の記事で詳しく解説しています。

データサイエンティストはプログラミング以外のスキルも必要

上述したようにデータサイエンティストには、プログラミングスキルに加え、分析や統計学の知識、SQLやデータベースを扱うスキル、コミュニケーションスキルなどが必要です。プログラミングは、膨大なデータを分析や統計解析するための手段のひとつです。つまりデータサイエンティストは、分析や統計解析で実現したいことのために、目的の設定と設計ができるスキルも必要になります。

また仕事を進めるうえで、クライアントや他のエンジニアとコミュニケーションを取る機会があります。専門的なコミュニケーションを取ることもあれば、技術的な知識がないクライアントに対して、わかりやすい説明が必要になる場面もあります。そのため、コミュニケーションスキルは必須のスキルです。

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自分の得意領域・特化領域を作るべき

データサイエンティストの仕事には、必ず対象となるデータの中身が存在します。データを分析するには、機械的な仕組みの知識があることも大切です。さらに対象データ自体に詳しいと、貴重な人材として重宝されます。例えば、医療に関するデータを分析するなら医療に詳しい人材、マーケティングに活用するならマーケティングに詳しい人材、といった具合です。

データサイエンティストの市場価値は、データ分析に関連するスキルと、対象データに関する業務知識などが組み合わさって決まるといえます。そのため、自分の得意領域、特化領域があると有利です。

未経験からデータサイエンティストになるには

未経験からデータサイエンティストになるには、以下のようなルートがあります。

理系大学でデータサイエンスを勉強し、そこから紹介などで就職するケースが一般的です。その次に、他のエンジニア職からデータサイエンティストに転職するケースが多くなります。その際には、プログラミングやデータベースを扱った経験があると役立ちます。

マーケッター・アナリストは、仕事で統計を用いることやデータを分析する点が、データサイエンティストと重複します。そのため、転職後も業務経験が役立ちます。

もちろん、データサイエンティストとして必要なITスキルを保有しているかは、人によって異なります。プログラミングやSQLを用いてデータベースを使った経験がない場合、独自でITスキルを身につける必要があります。

社内養成や公募は、在籍している企業でそのような制度があれば、積極的に利用するといいでしょう。ただし多くの企業では、制度自体が設けられていないことが現状です。

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未経験からデータサイエンティストを目指す方法を徹底解説
データアナリストとデータサイエンティストの違いは？

論理的思考力を強化しておく

論理的思考力とは、ロジカルシンキングとも呼ばれる筋道立てて物事を考える能力です。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の仕事は、データを分析・活用して企業などの経営課題を解決することです。そのため、すべての業務で論理的思考力が必要になります。

すなわち、データサイエンティストの仕事では、直感的な思考や感覚的な思考を使う機会は少ないといえます。データの分析結果から、筋道を立てて論理的に結論を導き出すことが、データサイエンティストには求められます。

分析/統計学のスキルを身につけておく

データサイエンティストは、企業が保有する膨大なデータを解析・分析します。データを正しく解析するには、統計学の知識は重要な知識です。またデータの種類に応じて、分析手段も変わります。そのため主要なデータ分析のスキルも身につけておくべきです。

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に関するよくある質問と回答をまとめました。特にプログラミングとの関係についての質問は、これから目指す場合に参考にしてください。

Q1. データサイエンティストにプログラミングスキルは必要ですか？

データサイエンティストは、データ解析するために統計やデータ分析、AI（人工知能）など、さまざまな手法、IT技術を用います。効率よくデータ解析するには、プログラミングスキルが必要になります。

Q2. データサイエンティストに必要なプログラミング言語は何ですか？

データサイエンティストが習得すべきプログラミング言語は、「Python」「R言語」「Scala」が代表的です。また、統計解析でよく使われるプログラミング言語である「Stan」「SQL」「MATLAB」も習得するといいでしょう。

Q3. 未経験からデータサイエンティストに転職はできますか？

未経験からデータサイエンティストに転職するには、以下のような方法がおすすめです。
 

• ・専門が開設されている理系大学等を卒業して就職する

  ・エンジニア職から転職する

  ・マーケッター・アナリストから転職する

  ・社内養成や公募を利用してキャリアチェンジする

まとめ

データサイエンティストは、統計学やAIなどを駆使してデータの分析を行い、仮説の立案と検証の実施、そこで得た知見や傾向をまとめ経営層などに提案する仕事です。この業務の中で、特にデータの収集や分析ではプログラムを活用した効率的な処理が必要であり、データサイエンティストにはプログラミングスキルが必要な主な理由となっています。

データサイエンス分野で利用されるプログラミング言語の代表的なものとして、Python、R言語、Scalaがあげられます。これからデータサイエンティストを目指す場合には、これらの言語の習得がおすすめです。

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