挫折

データサイエンティストになるために必要なデータ分析スキルを解説!

データサイエンティストになりたいと思っても、データ分析のスキルをどう身につければよいのか、ご存知ない方は多いです。プログラミングを学習できる教材は数多くありますが、データ分析となると参考書も少ないですよね

また、参考書で勉強したとしても、データサイエンティストに転職できるまで、スキルを高められるかは分かりません。データサイエンティストを雇う企業は即戦力で働くことを求める傾向が強いため、未経験では転職が難しいのが現状です。

そこで本記事では、データサイエンティストになる方法と、データ分析のスキルを身につける方法を解説します。本記事を読むことで、データサイエンティストを目指すために、何をすれば良いのかが分かりますよ。データサイエンティストを目指している方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

データサイエンスとは

データサイエンスとは多くのデータを分析し、社会に有益や情報を引き出そうとするアプローチのことです。たとえば、SNSに書かれた情報を分析し、企業の商品を改善点を見出したり、新商品のアイデアの元となるものを生み出したりします。

昨今はSNSやスマホの普及により、ネット上に多くの情報が載るようになりました。情報が多いと便利だと思われがちですが、全ての情報に目を通すことはできないため、質の高い情報・質の低い情報を見分ける必要があります。しかし、情報を見分けるというのは、一般の人が容易にできることではありません。

そこで、統計学などの専門知識を持ったデータサイエンティストが、プログラミングや情報解析ツールを駆使して、情報を分析します。そして分析結果を他の人に共有することで、企業の発展に役立たせるのです。

こういった仕事は、今注目を集めています。優秀なデータサイエンティストがいると、企業の成長に繋がるため、データサイエンティストは市場価値も高く、平均年収も上がっているのです

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、具体的方法を解説します。データサイエンティストを目指す場合、次の4つの方法を取るのが一般的です。

  • エンジニアから転職する
  • マーケッターから転職する
  • 大学の情報工学部に通う
  • Kaggleで優秀な成績を収める

1つ1つのデータサイエンティストになる方法の詳細や、メリット・デメリットをみていきましょう。

エンジニアから転職する

エンジニアから転職し、データサイエンティストになる人は多くいます。なぜなら、プログラミングスキルやデータベースの知識は、データサイエンティストになってからも使うことが多いからです。実際、データサイエンティストの求人を見ると、プログラミングの経験が必須である場合が多いですね。

ただし、エンジニアから転職する場合、問題となるのが数学の知識です。大学で統計学などを学んでいない場合、これらの勉強に時間を取られるでしょう。

エンジニアは忙しいことも多いため、いかに勉強時間を捻出するかが鍵となってきます。

マーケッターから転職する

マーケッターやアナリストから、データサイエンティストに転職する人も多いです。こういったデータを分析する仕事とは距離が近いでしょう。

マーケッターやアナリストは統計学の知識を持っているものの、プログラミングスキルなどは持っていないことが多いです。そのため、プログラミングを1から勉強する必要があるでしょう。

データサイエンティストに必要なプログラミングのレベルはそこまで高くはないですが、プログラミング学習は基礎を身につける段階が、もっとも挫折率が高いです。プログラミング学習を挫折せずに続けられるかがポイントとなるでしょう。

大学の情報工学部に通う

大学の情報工学部やデータサイエンス系の学部に通うことでも、データサイエンティストを目指せます。場合によっては、新卒でデータサイエンティストとして採用されることもあるでしょう。

大学ではプログラミングから数学まで、幅広く学ぶことが可能です。データサイエンティストに必要な基礎部分は抑えられるでしょう。

Kaggleで優秀な成績を収める

今から大学に通い直すことはできない、エンジニアやマーケッターの実務経験もない。
そういった方におすすめなのが、Kaggleを使うことです。Kaggleで優秀な成績を収めることで、データサイエンティストとして採用される人もいます。

Kaggleとは機械学習のモデリング力を競い合うサイトのことです。Kaggleでは、数多くのコンペが行われており、提出したソースコードによって順位が付けられます。

Kaggleは世界的に有名なプラットフォームであり、現役エンジニアの方も多くいます。また、企業の採用担当者の方も覗いていることがあります。

そして、企業の中にはKaggleで優秀な成績を納めた人向けに、採用枠を用意していることがあるのです。そのため、Kaggleで好成績を獲得できれば、データサイエンティストとして未経験から参入できるかもしれません

もちろんKaggleで上位に入るのは、容易ではありません。ベテランエンジニアも多く参戦しているからです。ただ、データサイエンスの勉強に役立つサイトでもありますし、挑戦してみても損はありません。ぜひコンペに参戦してみてください。

データ分析に必要なスキル

データ分析に必要なスキルをまとめました。必要なスキルは、
大きく分けて次の5つです。

  • プログラミングスキル
  • データベース
  • 大量データの処理
  • 統計学などの数学知識
  • データ分析ツール

これらのスキルを身につければ、データサイエンティストとして転職することが可能です。1つ1つのスキルについて、詳しくみていきましょう。

プログラミングスキル

データサイエンティストに必要なのが、プログラミングスキルです。膨大なデータを集計する際は人力では不可能であり、機械の手を頼ることになります。高いプログラミング能力があれば、スムーズにデータの集計作業などができるでしょう。

データサイエンス分野で使われる言語は、PythonやR言語です。

Pythonには数学ライブラリが豊富にあり、データ分析が簡単に行えるのが特徴です。また、データ分析だけでなく、Webアプリやデスクトップアプリの開発にも使えます。

対してR言語は、統計解析に特化した言語です。統計解析以外のことはできない変わりに、データ分析においてはかなり優秀です。

データサイエンス以外のこともやりたい場合はPython、データサイエンスに特化したい場合はR言語を学ぶが良いでしょう。

データベース

集計したデータを保管したり操作したりするためには、データベースのスキルも必要です。MySQLやSQLiteなど基礎的な言語を習得していることが望ましいでしょう。

さらに、ビッグデータを扱う用の言語も知っておく必要があります。たとえば、NoSQLというMySQLなどとは違う、表形式でデータを扱わない言語などです。

エンジニア経験のある方ならデータベース言語の習得は容易ですが、それ以外の方はじっくり勉強する必要があるでしょう。

大量データの処理

データサイエンティストになるなら、大量データの処理ができるようにならないといけません。具体的には、HadoopやHBase、Hiveなどのオープンソースの知識が必要です。

データ量が膨大だと、データの収集や操作において工夫が必要になります。特に昨今はビッグデータを扱える人材の市場価値が増しています。ビッグデータを扱える技術を身につけましょう。

統計学などの数学知識

データサイエンティストには、統計学などの数学知識も必須と言えます。微分積分や行列、確率など、大学の数学レベルの知識必要ですね。

数学知識に関しては大学の情報工学部などで学ぶか、独学することになるでしょう。独学で勉強する場合「統計Web」というサイトがおすすめです。

「統計Web」では、統計学の基礎から応用までを一通り解説しています。また、練習問題も豊富にあるため、実際に手を動かしながら覚えていくことができるでしょう。

データ分析ツール

最後に必要となるスキルが、データ分析ツールです。データサイエンティストは、データ分析時に複数のツールを活用します。

企業によって使われるデータ分析ツールは異なります。最も多く使われているのは、IBM社の「SPSS」です。データサイエンティストを目指すならまずは、「SPSS」から勉強してみましょう

「SPSS」はグラフ出力やテーブルの編集機能が優れており、使いやすさに定評があります。「SPSS」を使うことで、データ分析にかかる時間が削減出来る上に、高度な分析も可能となるでしょう

他にも数多くの優秀なデータ分析ツールがあり、これらを使いこなせる必要があります。

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まとめ

本記事では、データサイエンティストを目指す方法と、データ分析のスキルを身につける方法について解説しました。

データサイエンスは、今注目されている分野です。今後は人工知能の発展などの影響で、データサイエンティストの市場価値が更に上がっていくと推測されます

ただし、データサイエンティストに必要なスキルは多いです。データサイエンティストを目指す場合は、必要なスキルを把握し、1つずつ着実に身につけていく必要があるでしょう。

本記事が、データサイエンティストを目指す方にとって、有意義なものとなれば幸いです。