あなたはデータサイエンティストになりたいと悩んでいませんか。
データサイエンティストは最近注目が高まっている職業です。
以下では、データサイエンティストの概要、そして、就職・転職までのロードマップを解説します。
本記事を読めば、未経験からでもデータサイエンティストになる方法がわかります。
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高度なデータ分析を駆使しながら、クライアントのビジネスの課題に対してアクションプランを提案する職業です。
データサイエンティストは、まず、収集したデータから機械学習アルゴリズムやモデルを作成し、データ分析を行います。
その後、分析結果を元に新しいビジネスプランを考え、クライアントに提言します。その際、ビジネスプランをデータサイエンスを知らない非専門家にもわかりやすいように説明することが大切です。
なお、データサイエンティストに向いている人の特徴を知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
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なるためには以下のようなスキルが必要です。
- 基本的な数学
- データ分析技術
- プログラミング技術
- ドメイン知識
- コミュニケーションスキル
基本的な数学
データサイエンティストには、最低限の数学が必須です。
データサイエンティストに必要な数学は線形代数、微分積分、統計学の３つです。
線形代数は、データを配列したり、機械学習アルゴリズムを理解する際に必要です。
微分積分は、機械学習のアルゴリズムなどのデータ分析に必須です。
統計学はデータの収集方法や分析結果の解釈の際に必要な数学です。
これらの基本的な数学を理解することで、機械学習などの高度なデータ分析ができるようになります。
データ分析技術
データサイエンティストにはデータ分析技術も必要です。
データサイエンティストが行うデータ分析は、Excelでできるような簡単な計算から、高度なAI技術を利用するものまで多岐にわたります。
これらのデータ分析技術を駆使しながらデータサイエンティストは依頼されたビジネスの課題を解決します。
プログラミング技術
データサイエンティストは、プログラミングもできる必要があります。
まず、データ分する際は主に、Pythonを利用します。Pythonは計算に利用するためのライブラリという機能があり、他のプログラミング言語に比べてデータ分析がやりやすい言語です。また、他にもデータ分析のための言語としてR言語があります。
R言語やPythonのような言語を駆使することで、高度なデータ分析をします。
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他にも、データ分析する際には、データが必要ですが、その際、SQLの知識が必要です。SQLとは、データベース言語の一種で、データベースというデータが保存されているところにデータを追加、削除、抽出などを行うための言語です。
データサイエンティストは大量のデータを扱う仕事ですので、SQLも頻繁に使用します。
ドメイン知識
データサイエンティストは、データサイエンス分野だけでなく、自分が働く分野のドメイン知識も必要です。ドメイン知識がないと、データ分析結果を適切に解釈できないからです。
データサイエンティストは不動産、金融業、IT業界などさまざまな領域で活躍しています。これらの領域では、それぞれのデータの特徴や傾向が異なっているため、分野自体の理解が求められます。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストは多くの人と関わり合いながら仕事をします。
まず、データサイエンティストには、ビジネス課題を解決してほしいクライアントが存在します。次に、データを収集する際は、データアナリストなどのデータの専門家と連携をとりながら作業を進めます。規模の大きいプロジェクトの場合、自分以外のデータサイエンティストと協力することもあるでしょう。そして、データ分析によって得られた結果が正しいかどうかを一般職の社員に確かめたり、ステークホルダーに確認をとったりします。
このように、データサイエンティストはデータ分析プロジェクトにおいて複数の人間と関わりを持つことになります、そのため、最低限のコミュニケーションスキルは欠かせません。
さらに、データサイエンティストのスキルについて知りたい方は以下の記事をご覧ください。
なお、これらのスキルを取得するには、資格の取得がおすすめです。
データサイエンティストに役立つ資格は以下の記事をご覧ください。
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にはどうすればよいのでしょうか。以下では、学生の場合、ITエンジニアの場合、非エンジニアの社会人の場合に分けて説明します。
学生の場合
学生の場合、各学校の授業をぜひ活用しましょう。現在、国全体でデータサイエンスに力を入れる取り組みが行われており、大学でデータサイエンスを教える授業が増えてきました。これらの授業を受けながら、データサイエンティストになるための基礎知識を勉強しましょう。
また、インターンに参加できるのも学生の特権です。中には実務に近い環境でデータサイエンスを勉強できる企業もあるため、積極的に応募しましょう。
他にも、学生の特権として、新卒採用があります。新卒採用の場合、データサイエンティストに必要なスキルが不十分でも採用される可能性があるため積極的にデータサイエンス職に応募しましょう。
学生の方のアクションプラン
- データサイエンスに関連する授業を受講する。
- データサイエンスに関連するインターンに参加する。
- 就活でデータサイエンティストを希望する。
ITエンジニアの場合
ITエンジニアがデータサイエンティストになるには、まず、現在自分が持っているスキルとデータサイエンティストに必要なスキルのギャップを理解することが重要です。自身のスキルセットを分析し、データサイエンスに必要な知識や技術で不足している部分を特定します。
スキルギャップを特定した後は、ギャップを埋めるための勉強を進めます。 参考書や講座の受講を通してデータサイエンティストに必要なスキルを一つずつ身につけていきましょう。
スキルギャップを埋めた後は、データサイエンティストへの転職活動を行います。その際、これまでITエンジニアとして働いた経験は重要視されるので積極的にアピールしましょう。
ITエンジニアの方のアクションプラン
- スキルギャップを確認する。
- スキルギャップを埋める勉強をする。
- データサイエンティストへの転職活動を行う。
非ITエンジニアの場合
非ITエンジニアの方は、データサイエンティストに必要なスキルを一から勉強することになります。確かに、学生やITエンジニアの方の場合と比べ、データサイエンティストへの転職は難しいです。しかし、データサイエンティストに必要なスキルを一つずつ得ていくことでデータサイエンティストへの転職は近づいていくことでしょう。
まず、基本的な数学とデータサイエンスを勉強します。参考書や講座の受講を通じて、理解しましょう。
その後、プログラミング学習を進めます。特に、PythonやR言語、SQLを使いこなせるようになりましょう。
特に、非ITエンジニアの方はデータサイエンティストになるための講座の受講をおすすめします。データサイエンスの講座は多額の受講料がかかりますが、独学で勉強するより短時間でスキルを身につけられるからです。短期間でスキルアップして、ぜひデータサイエンティストへの転職を成功させてください。
非ITエンジニアの方のアクションプラン
- 基本的な数学・データサイエンスを勉強する。
- プログラミング技術を身につける。
- 一から勉強する場合、講座の受講がおすすめ。
まとめ
データサイエンティストになるにはどうすればよいかを説明してきました。
データサイエンティストは、クライアントのビジネス課題を高度なデータ分析を通して解決する職業です。
データサイエンティストには、高度なデータ分析技術や、分析結果をビジネスプランとつなげるためのドメイン知識などの様々なスキルが必要です。
本記事では、データサイエンティストへのなり方を学生の方、ITエンジニアの方、非ITエンジニアの方に分けて説明してきました。
この記事を読んで一人でも多くの人がデータサイエンティストへの就職・転職を成功していただければ幸いです。
