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データサイエンティストになるには?転職に向けて必要なスキルや有効な学習方法を徹底解説
近年、データサイエンティストの需要は急速に増加しており、ビッグデータの台頭や産業のデジタル化によってさらに加速しています。各企業では人材確保に向けて、即戦力となるデータサイエンティストの採用を積極的に行っています。
本記事では、幅広い業界で需要が高まっているデータサイエンティストの、主な仕事内容、必要なスキルや資格、有効な学習方法を紹介します。これからデータサイエンティストを目指したい方はぜひご一読ください。
データサイエンティストとは
データサイエンティストは、一言でいうと「データから価値を生み出す人」です。ビッグデータから有益な情報を引き出し、企業の意思決定や戦略立案をサポートする専門家です。プログラミング、統計、機械学習などのスキルを活用し、データを分析し予測モデルを構築する役割を果たします。
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主な仕事内容は以下のようにまとめられます。
- データ分析・集計・可視化
- 統計・機械学習モデル及びアルゴリズムの構築
- 分析プロセスの報告書作成とクライアントへの提案
BtoC向けWebサービスを例に取ると、
- Webアクセスログデータを活用したユーザーの行動分析
- 顧客データを用いた顧客セグメンテーション、キャンペーン効果予測
- 注文データを用いた需要予測
- 上記を組み合わせたリコメンド
などによる意思決定、売上最大化、コスト最小化を実現します。
このように、データサイエンティストの役割は多岐に渡ります。
データサイエンティストになるために必要なスキル
データサイエンティストには、以下のコアとなる3つのスキルが求められます。
- ビジネス力:課題背景を理解し、ビジネス課題を整理・解決に導く力
- データサイエンス力:情報処理・人工知能・統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力
- データエンジニアリング力:データサイエンスを意味のある形として扱えるようにして、実装・運用する力
出典:一般社団法人データサイエンティスト協会スキル定義委員会、独立行政法人情報処理推進機構 「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」
本項では、その中でもデータサイエンティストになるために特に必要な6つのスキルを紹介します。
分析力
データの傾向やパターンを発見し、洞察を得る能力が求められます。統計手法やデータ可視化ツールを使ってデータのストーリーを理解し、意思決定に役立つ情報を提供できるようにしましょう。
プログラミングスキル
統計やデータ分析、AI(人工知能)など、効率よくデータ解析するためにさまざまな手法を用いるためのプログラミングスキルが必要になります。機械学習やAIを取り扱うための「Python」、データの統計解析向けの「R言語」などのスキルが重要です。
機械学習、統計学の知識
統計・機械学習モデルおよびアルゴリズムの構築も行うため、機械学習アルゴリズムや統計的手法を理解し、適切な方法を選択してモデルを構築できる能力が必要です。さらに、統計分析の基礎知識を持ち、データの信頼性を評価し結果を解釈する能力も求められます。
データベースの知識、SQL利用経験
データベースの知識やSQLのスキルは、大量のデータの抽出や操作をするために必要なスキルです。複雑なクエリを書いたり、データの結合や集計を行ったりする能力が求められます。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストは、クライアントとのコミュニケーションも多く発生します。複雑なデータ解析結果を非専門家にもわかりやすく伝える能力や、報告書やプレゼンテーションを通じてデータの洞察や意義を伝え、組織内での協力や理解を促進するスキルが重要です。
最新技術のキャッチアップ力
データサイエンスの分野は急速に進化しており、新しい技術やツールが続々と登場しています。常に最新のトレンドに敏感であり、新しいスキルや手法を学びながら自身の能力をアップデートする柔軟性が求められます。
データサイエンティストに向いている人・おすすめの人
データサイエンティストは、主に以下のような人に向いているといえます。
- クライアントとのコミュニケーションが好きな人
- わかりにくいことをかみ砕いて説明することが得意な人
- データでビジネス課題を解決したい人
データサイエンティストになるために役立つ資格
データサイエンティストになるために役立つ資格として、以下のような資格があります。
特に、未経験の方や文系の方は基礎知識取得のためだけでなく、「能力の証明」や「学習意欲のアピール」のために取っておくことをおすすめします。各資格について簡単に紹介します。
データサイエンティスト検定™リテラシーレベル(DS検定)
一般社団法人データサイエンティスト協会が運営する試験です。データサイエンティストとして求められるスキル、知識についてまとめた「スキルチェックリスト・タスクリスト」の範囲を中心に、データサイエンティストとしての基礎的な知識と実務能力が問われます。
データサイエンティスト検定(DS検定)とは|難易度や合格率、メリット、おすすめ勉強方法を紹介
G検定
一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施するAI・ディープラーニング活用のためのリテラシーを有しているかを認定する資格です。ディープラーニングを事業に活用するための能力や知識が問われます。データサイエンティストになるための最初の一歩を踏み出したい方に特におすすめです。
G検定とは|試験範囲や難易度、合格率、おすすめの勉強方法を解説
E資格
一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する資格で、ディープラーニングについての深い知識や実装スキルを有していることを証明できます。ビッグデータの解析には機械学習やディープラーニングの実装スキルが必要なため、E資格の取得が役立ちます。
E資格とは|メリットや難易度、合格率、転職での活用方法を徹底解説
統計検定
日本統計学会が実施する統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。データに基づいて客観的に判断し、問題解決を行う能力が問われます。2023年10月時点で10区分の資格があり、あらゆるレベルに対応しています。統計検定ではデータサイエンティストに必要なスキルである「データサイエンス力」が養えます。
統計検定とは|合格率や難易度、取得するメリット、勉強方法を紹介
Pythonエンジニア認定試験
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する民間資格で、Pythonの専門知識を評価する試験です。以下の3つの試験があり、自身のスキルレベルによって選択できます。
- Python 3 エンジニア認定基礎試験
- Python 3 エンジニア認定データ分析試験
- Python 3 エンジニア認定実践試験
データサイエンティストになるために有効な学習方法
本項では、データサイエンティストになるために有効な学習方法を5つ紹介します。
無料学習教材の活用
近年ネット上には数多くの無料教材が公開されており、AIやデータサイエンス、統計、プログラミングを無料で学べる機会が増えています。独学で学ぶ方やまず何から始めたらいいのか分からない方は、まずは無料教材で基礎知識を身につけることもおすすめです。
以下の記事でおすすめの無料学習教材を紹介していますのでぜひ参考にしてみてください。
コンペに挑戦
コンペを通して実践経験を積んでスキルアップする方法もおすすめです。コンペには以下のようなものがあります。
無料で参加できる上、他のデータサイエンティストが書いたコードが公開されており、学びながら技術を身につけることができます。認知度も高く話題にもしやすいです。また、上位に食い込めると履歴書にも書けるため転職の際にも有利になります。
就業型インターンやバイトで実務を経験
新卒でデータサイエンティストを目指す方は、就業型インターンやバイトで実務を経験することも大変有効です。生データに触れた経験は評価されやすいため、履歴書にも書きやすく、同様の経験をしている学生は少ないため、差別化もしやすいです。特に、モデルを構築するだけでなくアプリに組み込んだ経験があると実績として評価されるでしょう。
勉強会に参加
データサイエンスを学べる勉強会として、スキルアップAIが毎週無料で開催しているスキルアップAIキャンプがおすすめです。データ分析・AI開発の実務力アップするためのさまざまな実践的テーマを取り上げ、座学だけでなく、テーマに関するハンズオンで実際に手を動かして学べます。
データサイエンティストとしての実践力を上げるためのテーマも多く取り上げており、スキルの向上につながるので一度参加してみると良いでしょう。
講座受講
専門スキルなど、精通した講師から体系的に学ぶことができる講座の活用もおすすめです。自身で知識が足りていなかった分野について理解を深められ、効率よく学習を進められます。
スキルアップAIでは、本記事で紹介した資格を対策できる講座や、AI・データ分析に関するさまざまな講座を提供しています。興味がある方は一度チェックしてみてください。
>スキルアップAIの講座一覧
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よくある質問
Q データ関連の業務経験が少ない人におすすめの企業群はありますか?
データ専業コンサル(スタートアップ~中小規模)です。採用要件がその他の企業群より低いことが多いにもかかわらず、高い専門性を獲得できるのが特徴です。
多くの場合、その分野においてトップクラスの知見や大手企業との人脈を持つ方が経営陣にいるので、大企業でないと経験できないような大規模プライム案件を経験することができます。
Q 自社内で実務経験を得られない場合はどうやって実務を経験すればいいですか?
「ステップ転職」や副業、業務委託といった選択肢が有効です。まずは一件でも実務を経験をすることが大切です。
案件の獲得が難しければ、その前段階として資格取得や学習をしましょう。学習された内容は「学習ポートフォリオ」として資料にまとめれば、転職市場でアピールする材料になります。
自分のアピール方法が分からない方は、キャリアアドバイザーに相談するのもおすすめです。
まとめ
本記事では、データサイエンティストの仕事内容や必要なスキル、役立つ資格、有効な学習方法について解説しました。
データサイエンティストは求められるスキルの幅が広いため、着実にスキルを身につけることが重要です。データサイエンティストに興味があり、具体的な仕事内容や目指し方を知りたい方はぜひ本記事を参考にしてみてください。
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