データサイエンティストになるには？未経験からのロードマップ

この記事では、未経験からデータサイエンティストになる手順を、ステップ形式で解説します。

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には、主に5つの方法があります。

それぞれについて、順番に解説します。

方法1：ITエンジニアからキャリアチェンジする

データサイエンティストになる方法として最も堅実なのは、別職種のITエンジニアからの転職です。

データサイエンティストにはさまざまなスキルが求められますが、独学で全てを習得するのは簡単ではありません。その点、データサイエンティストに関連するITエンジニアで経験を積んだ人なら、学習の負担が少なく済みます。

また、企業の課題解決を支援するデータサイエンティストは、顧客との距離が比較的近い仕事です。確かな技術力を持って顧客折衝を行う必要もあるため、ITエンジニアとして実務を経験している人の方が、採用担当者にとっても不安が少ないでしょう。

データサイエンティストへのキャリアアップを見据えてITエンジニアを目指すなら、次の職種がおすすめです。

職種名	仕事内容
Pythonプログラマー	プログラミング言語「Python」を用いてプログラムを開発する
データベースエンジニア	データベースの構築や運用、保守などを行う

特におすすめは、データサイエンティスト以外にも役立つ「Python」を使いこなせるプログラマーです。また、データ分析に欠かせない「データベース」を扱うデータベースエンジニアも有力といえます。

データサイエンティストを目指す場合は、上記の職種を経験したうえでキャリアチェンジするのがおすすめです。

方法2：マーケター・アナリストを経て転職する

データサイエンティストになるには、マーケターやアナリストを経て転職する方法もあります。

マーケターとは、企業の成長戦略などをマーケティング理論に基づいて立案する仕事です。一方でアナリストは、金融機関などで国際市場や企業の経営状況などを分析します。

どちらもデータに基づいて分析することを専門としているため、データサイエンティストに近しい職種といえます。ITエンジニアのようなITスキルは乏しいものの、事業や経済などのビジネスに関する知識があるのは大きな魅力です。

やり方は違っても大量のデータを分析・解析する経験を既に積んでいるマーケターやアナリストは、データサイエンティストとして活躍できる素質を持っています。

方法3：大学でデータサイエンスを学んで就職する

大学でデータサイエンスを学んでから就職するという方法もあります。

最近では、データサイエンス系の学部・学科を設置する大学が全国に増えています。こうした大学では、データサイエンティストに必要となる知識を体系的に学べるため、ある程度のスキルも身に付き就職に有利です。

新卒であれば、将来性を買って採用される「ポテンシャル採用」も期待できます。実務経験がなくても、データサイエンティストに就職できるチャンスは十分にあるでしょう。

すでに文系大学生や社会人である場合は、データサイエンスを学べる専門学校に通う手もあります。

方法4：社内公募などを利用して部署移動する

企業によっては、社内公募にてデータサイエンティストへのキャリアチェンジを目指せる場合もあります。

しかし、社内公募を実施している企業は少なく、制度自体があったとしても利用できるのは一部の人に限られるケースもあります。

なぜ、キャリアチェンジしたいのかなどを明確にプレゼンテーションしたり、事前にスキルを身につけていたりする必要もあるため、転職以上に厳しい可能性もあるでしょう。

スキルやプレゼンテーションに自信があれば別ですが、そうではない場合、ITエンジニアなどから着実にスキルを身につけてキャリアチェンジを目指すのがおすすめです。

方法5：独学でスキル習得後に仕事を獲得する

独学でデータサイエンティストのスキルを習得し、仕事を獲得できる可能性もゼロではありません。ただし、IT企業や大学・専門学校でスキルアップができない分、成功のハードルはかなり高くなります。

プログラミング以外にも多くのことを学ぶ必要があり、自力で全てのスキルを習得する必要があります。仕事や学業を続けながら独学するのであれば、1年では到底足りません。

仮にスキルを習得できたとしても、やはり実務経験がない中での転職活動には不利になります。まずは副業で実績を積み重ねてから、転職やフリーランスといった選択肢を考えるのが現実的でしょう。

幸いなことに、データサイエンティストに関する学習環境や仕事獲得方法は整いつつあります。独学でデータサイエンティストを目指したい人は、後ほど紹介するロードマップをぜひ参考にしてください。

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未経験からデータサイエンティストになるまでのロードマップ

データサイエンティストを未経験から独学で目指すには、次の7つのステップがおすすめです。

各ステップについて、詳しく解説します。

ステップ1：学習方法を決める

独学の未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、まず次の方法から学習方法を選びます。

それぞれのおすすめサイトや本も紹介しているので、参考にしてください。

学習サイトで学ぶ

データサイエンティストの基礎を学ぶには、学習サイトを利用する方法があげられます。

学習サイトでは画像やスライド、講座動画などでデータサイエンススキルを学べます。視覚的に学習を進められるので、理解度の定着が速い点が魅力です。

なかには実際に手を動かす課題も用意されているので、プログラミングを経験しながらスキル習得を目指せます。さまざまな学習サイトのなかでも、次の3つは実践的な学習も用意されており、とくにおすすめです。

学習サイト名	内容
侍テラコヤ	無料でのお試し利用可能 100種類以上の教材閲覧 回答率100%のQ&A掲示板 現役エンジニアとのマンツーマンレッスン(回数制)
キカガク	機械学習やデータサイエンティストを学べるサイト。 画像が充実しており、スムーズに理解できる。 ブラウザからPythonを実行できるツールも用意されているので、実践的な学習が可能。
SIGNATE Quest	データサイエンティストに関する様々な業界のリアルな課題を扱っているサイト。 データサイエンティストの仕事を疑似体験できる。 ブラウザ上からプログラミングを実行できる点も魅力。
Kaggle	企業が提示している課題にチャレンジできるサイト。 コンペティション形式で、優れたモデルを開発すれば賞金がもらえる。 他のデータサイエンティストの専門家が作成したプログラムも閲覧できるので、勉強としても利用できる。

インターネット接続さえできればいつでも学習できるので、隙間時間などにデータサイエンティストの学習を深められます。

学習本で学ぶ

データサイエンティストの独学には、学習本を利用する方法もあげられます。学習本はデータサイエンティストに必要な知識を網羅してまとめられているので、体系的に学習できる点が魅力です。

書籍自体も多く販売されているので、自分のレベルや理解度に合わせた一冊も探しやすいでしょう。とくに、次の3冊はデータサイエンティストの基礎を固め、実践力を身につけるのに役立ちます。

上記はデータサイエンティストの基礎を学習しつつ、実践的な課題にもチャレンジできる学習本です。一冊ずつクリアしていくことで、確実にスキルを身につけられます。

また分からないところは繰り返し読み込むなどして、内容を整理するのもおすすめです。

なお、データサイエンティストへの就職・転職を見据え、独学でスキル習得できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。

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ステップ2：必要なスキルを身につける

まずは、データサイエンティストに必要なスキルを身につけましょう。具体的には、この3つを習得する必要があります。

データサイエンティストには、プログラミングスキルも必要です。しかし、上記スキルを先に習得してからの方が、プログラミング学習はスムーズになります。

データ分析や統計学・数学の知識は、プログラミング学習の前提知識としても必要となりますので、しっかり習得しましょう。各スキルについて、順番に解説します。

データ分析の知識・スキル

データサイエンティストには、データ分析の知識・スキルが必要不可欠です。

さまざまなデータ分析手法についての理解はもちろん、解決すべき課題に合わせて適切な手法を選択し、活用する能力が求められます。実際にビッグデータを扱ううえで欠かせない、データベースについても学ぶ必要があります。

データ分析のトレンドは、コンピューターが自らの学習により分析精度を高める「機械学習」です。機械学習の知識・スキルも身につけましょう。データ分析を学ぶときには、後ほど紹介する学習本や学習サイトをご活用ください。

統計学・数学の知識

データ分析のベースとなっている統計学・数学の知識も求められます。統計学は、膨大なデータから傾向や規則性を見つけるうえで欠かせません。

数学としては、主に2つの分野に関する知識が必要です。

「微分積分学」は、データの変化をとらえるのに役立つ概念です。微分でデータの変化を把握・予測したり、積分でデータの変化から結論を導き出したりします。

またデータ分析では、値が変動する要素（変量）を頻繁に扱います。たくさんの変量を「行列」や「ベクトル」という形で効率的に扱えるようにするのが、「線形代数学」です。

数学を学ぶ時には、後ほど紹介する学習本が役に立つでしょう。統計学について学ぶなら、総務省統計局が公開している「データサイエンス・スクール」がおすすめです。

ビジネススキル

データサイエンティストには、「ビジネススキル」も欠かせません。ビジネススキルとは、ITエンジニアに限らず社会人として求められる能力全般のことです。

具体的には、2つのビジネススキルを身につけましょう。

「論理的思考能力」は、物事を矛盾がないよう論理的に考える能力です。仮説・検証の繰り返しなど、データサイエンティストが良質な思考を実現するのに役立ちます。

「コミュニケーション能力」は、他者と円滑にやり取りする能力です。データサイエンティストが企業の顧客と関わる際に求められます。

こうしたビジネススキルについて学べる参考書は、数多く存在します。参考書でコツやノウハウを把握し、日常生活で実践していくと良いでしょう。

ステップ3：プログラミングの基礎を学ぶ

データ分析には、プログラミングスキルも欠かせません。いままでにあげたスキルが身についたら、プログラミングの基礎を学びましょう。

日本語や英語と同じように、プログラミングにも多種多様な言語があります。その中でも、データサイエンティストの仕事でよく使われる言語は、次の3つです。

プログラミング初心者の場合は、「Python」と「SQL」を学びましょう。それぞれの言語について、詳しく解説します。

Python

Pythonは、国内外問わず人気の高いプログラミング言語です。機械学習プログラミングに役立つライブラリ（便利なプログラム用の部品臭）が豊富にあるため、データサイエンティストの仕事で重宝されます。

また、機械学習開発やデータ分析だけでなく、Webサービス開発やIoT（モノのインターネット）開発なども可能です。Pythonは文法がシンプルで理解しやすく、少ない学習コストで習得できます。

プログラミング初心者がデータサイエンティストを目指すなら、最もおすすめの言語です。

SQL

SQLは、データベースの操作や定義を行うための最もポピュラーなデータベース言語です。膨大なデータを集約して扱いやすくしたり、必要なデータだけを抽出したりするときにSQLが使われます。

データベース管理を効率化する「データベース管理システム」に格納されているデータは、PythonプログラムからSQLを使って取り出します。Pythonと併せてSQLも学習しておきましょう。

データベースはWebサービスや業務システムなどでもよく使われていますので、データサイエンティスト以外の仕事にも役に立ちます。厳密にはプログラミング言語と少し異なりますが、学んでおいて損はありません。

R言語

「R言語」は、データ分析に特化したプログラミング言語です。Pythonと文法は異なりますが、データ分析においてPythonでできることは、基本的にR言語でも実現できます。

Pythonでデータ分析する場合は、外部ライブラリのインポート（取り込み）が必要となることが多いです。その点、R言語にはデータ分析に役立つ機能が多数用意されており、データ分析のプログラミングがしやすくなっています。

ただしR言語はPythonと違って、データ分析以外の用途にはほとんど使えません。求人や参考情報もPythonほど多くはないため、プログラミング初心者にはPythonをおすすめします。

一方で、R言語を使いこなせるエンジニアは多くないため、平均年収が高いという魅力があります。データサイエンティストになったうえで、スキルアップを考える場合に有力な選択肢となるでしょう。

なお、データサイエンティストへの就職・転職を見据え、独学でスキル習得できるか不安な人は「侍エンジニア」をお試しください。

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ステップ4：データ分析を実践する

プログラミングの基礎が身についたら、データ分析を実践しましょう。実践経験を重ねることで、実務でも使えるデータ分析スキルが身につきます。

データ分析の大まかな実践手順は、下記のとおりです。

それぞれ、順番に解説します。

手順1：課題の決定

最初に、課題（テーマ）を決定しましょう。データサイエンティストの実務でも、企業の課題に対してアプローチします。よって、さまざまな課題に対してデータ分析を経験しておくことが大切です。

たとえば、原材料の発注数を最適化したいアイスクリーム店を想定した場合、「アイスクリームの需要を予測する」という課題が考えられます。データ分析に慣れないうちは、学習本や学習サイトなどで紹介されている課題を参考にしましょう。

手順2：仮説の立案

決定した課題をどうすれば解決できるか考え、仮説を立案しましょう。

たとえば「アイスクリームの需要を予測する」という課題に対しては、どのような要素がアイスクリームの需要に影響するかを考えます。このとき、天気や季節、曜日といった多くの要素が挙げられるでしょう。

考えられる仮説に優先順位を付けて、課題解決の期待値が最も高いものを選びます。これには、ある程度のリサーチが必要です。一部の売上データを調べるなどして、課題への関連性を確かめましょう。

仮に、天気との強い関連性が見られるとすれば、「アイスの需要は天気の良し悪しと連動しているのではないか」といった仮説を立案できます。

手順3：データの収集

データの分析には、データがなければ始まりません。決定した課題や仮説に沿って、必要となるデータを収集します。

課題に関連するデータを、偏りがないように幅広く収集する必要があります。この例でいえば、アイスの売上データを収集するときに、特定の時間帯や時期などに限定を持たせるべきではありません。

幅広いデータを収集することで、さまざまな角度から分析できます。より有意義なデータ分析を行うために、十分なデータ数を確保することも大切です。

なお、課題解決のために自らが収集したデータを「一次データ」と呼びます。一次データを収集するほかに、自分以外の企業や専門機関が収集した「二次データ」を必要とする場合もあります。

二次データは、「e-Govデータポータル（旧：DATA GO JP）」などの外部サイトを利用できます。ただし外部データ利用時には、データの公開元が信頼できるか、データが正しいかをよく確認しましょう。

手順4：データの可視化・特徴量の決定

収集したデータは、そのままでは効果的な分析が行えません。機械学習を用いてデータ分析するためには、データの可視化や「特徴量」の決定が必要となります。

特徴量とは、機械学習で何かを分析するときに着目すべきデータ項目のことです。たとえば、アイスの需要と天気の関係を分析する場合、売上データと紐づいた「気温」や「湿度」が特徴量となります。

さまざまなデータ項目の中から特徴量を見つけるうえで、データの可視化が必要不可欠です。表やグラフを用いてデータの特徴や傾向を見えやすくすることで、課題と関連性の高いデータ項目を明確にします。

手順5：機械学習モデルの構築

データの可視化や特徴量の決定が済んだら、「機械学習モデル」を構築しましょう。機械学習モデルとは、あるデータをもとにコンピューターが分析し、何らかの有用な結果を返すプログラムのことです。

この段階で、Pythonなどの言語を用いたプログラミングが必要となります。効率的にモデルを構築するために、「scikit-learn（サイキット・ラーン）」など機械学習ライブラリの知識が必要不可欠です。

なお前項で決定した特徴量は、機械学習モデルがデータ分析するうえでの入力情報となります。

手順6：機械学習モデルの評価

機械学習モデルを構築できたとしても、期待どおりに動くとは限りません。機械学習モデルを用いて課題を解決できることを確かめるためには、評価が必須です。

機械学習モデルに評価用のデータを与えて、期待する結果を導いてくれるか確認します。このとき、機械学習モデルの動作が妥当であるか判断するのは、データサイエンティストの役割です。

期待した結果が得られない場合は、入力データやモデルのアルゴリズムに問題がないか調べます。評価結果に応じて、機械学習モデルを最適化していきましょう。

ステップ5：データサイエンスの関連資格を取得する

プログラミングの基礎やデータ分析の実践を行ったら、データサイエンスの関連資格の取得を目指しましょう。資格があれば自分のスキルを証明でき、転職を有利に進められます。

データサイエンティストに未経験から転職する際に役立つ資格には、次の6つの資格があげられます。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、情報処理推進機構が主催するIT初心者向けの資格です。職種に限らず、IT技術に携わる人ならば全員が身につけておくべき基礎的な知識を証明できます。

データサイエンティストにかかわらず、IT関連職に就きたい場合は取得しておいて損はありません。独学でも十分に合格できる可能性があるため、転職活動前に取得しておけば面接などで基礎知識や向上心の高い人材として成長性をアピールできます。

また、基本情報技術者の上級資格として応用情報技術者試験もあります。しかし、こちらは未経験からの取得が難しいので、まずは基本情報技術者の資格取得を目指すのがおすすめです。

統計検定

未経験者からデータサイエンティストを目指す場合は、統計検定の取得もおすすめです。

統計検定は統計学に基づきデータを分析するスキルを証明できる資格です。中高の数学レベルの知識で解ける4級から、最上難易度である1級まであるため、自分のレベルに合わせて受験する級数を選べます。

業務で最低限必要であるレベルは2級からなので、最低でも2級レベルは取得を目指しましょう。また、2021年からはデータサイエンスに関する次の資格も創設されています。

データサイエンス基礎はExcelを利用したデータ活用やデータ分析の基礎が問われる内容なので、初心者でも十分取得可能です。

一方、データサイエンス発展は人工知能倫理やアルゴリズムの基礎、Pythonのデータ分析などの知識が必要です。専門的な知識が必要にはなるものの、独学で取得が不可能なレベルではありません。

基礎資格より難易度は高いですが、取得できれば転職に大きくスキルをアピールできるでしょう。

また、データサイエンス系の資格には、統計検定の他にアクチュアリー資格試験がおすすめされるケースもあります。アクチュアリー試験は、保険関連の統計や解析を行う専門資格です。

しかし、アクチュアリー資格試験は、実務経験7年以上の知識が求められるので初心者にはおすすめできません。これからデータサイエンティストを目指す人は、統計検定の低いレベルから着実にレベルアップしていくのがおすすめです。

Python3 エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験の取得もおすすめです。Pythonはデータサイエンティストの実務で頻繁に利用されるプログラミング言語です。そのため、最低でも本資格を取得して基礎知識を身につけておくべきです。

基礎知識があることを証明できれば、たとえ未経験でも採用担当者にポテンシャルの高さをアピールできます。

また、上級資格であるPython3エンジニア認定データ分析試験という、Pythonを実務で役立てるスキルの資格試験に向けた足がかりにもなるので取得しておいて損はありません。

G検定・E検定

人工知能のディープラーニングのスキルを証明したい場合は、G検定またはE検定の資格取得がおすすめです。G検定とE検定は、日本ディープラーニング協会が主催する資格試験で、それぞれ次の意味があります。

技術を応用したビジネスの提案などをしたい場合はG検定、実際に製造を行いたい場合はE検定の取得を目指しましょう。

オラクルマスターブロンズ

データベースの知見を証明するには、オラクルマスターのブロンズ資格を取得しましょう。オラクルマスターは、データベース管理者としての知識やスキルを証明する資格です。

経験に合わせて次の3つのレベルが用意されています。

未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、ブロンズレベルから取得を目指してみましょう。

また、応用技術者試験を取得している人は、情報処理推進機能が主催するデータベーススペシャリストを目指すのもおすすめです。

難易度は非常に高いですが、応用情報技術者試験を取得していると午前試験が免除になるメリットがあります。

OSS-DB技術者認定試験

データベース関連の資格としてOSS-DB技術者認定試験を受けるのもおすすめです。OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベースの管理運用に関わるスキルを証明できる資格です。

難易度はシルバーとゴールドの2段階があり、シルバーであれば初心者でも合格を目指せます。

オラクルマスターがオラクル製品に限定したデータベースの知識を証明する資格であるのに対して、本資格はオープンソースデータベース全体に共通する知識を学習できます。

製品に依存しないデータベースの知識をつけるのであれば、OSS-DB技術者認定試験のほうがおすすめできます。

ステップ6：ポートフォリオを作成する

実践スキルが身についたら、「ポートフォリオ」を作成しましょう。ポートフォリオとは、企業に自分のスキルや経験をアピールするための資料です。

良質なポートフォリオがあれば、実務経験がなくてもスキルを証明でき、転職成功がぐっと近づきます。データサイエンティストの転職に役立つポートフォリオは、主に次の3つです。

具体例も交えながら、順番に解説します。

機械学習モデル

自作した機械学習モデルは、実践力を示す強力なポートフォリオになります。機械学習モデルをポートフォリオにする場合、「GitHub」といったWebサービスで公開するのがポピュラーな方法です。

機械学習モデルを組み込んだWebサービスを自作できると、なお良いでしょう。たとえば、ここで紹介されている「献立提案AIサービス」は、機械学習を用いて最適な献立を提案してくれます。

このようなWebサービスをポートフォリオにできれば、高いアピール効果が期待できます。

Webサービス

Webサービスにおけるバックエンドのプログラムには、Pythonがよく使われます。シンプルにPythonのスキルを証明するなら、自作のWebサービスをポートフォリオにするのも良いでしょう。

たとえば、著名なWebディレクターである徳田優一さんの「UNDERLINE」は、Webサービスのポートフォリオとして参考になります。

PythonでWebサービスのポートフォリオを作る方法について詳しくは、次の記事をお読みください。

初心者でも大丈夫！Pythonでポートフォリオサイトを作る方法

更新日：2024年11月25日

分析レポート

プログラミングの成果物だけでなく、「分析レポート」をポートフォリオにする手もあります。分析レポートとは、データ分析の結果をまとめた報告書のことです。

わかりやすく説得力のある分析レポートをポートフォリオにすれば、論理的思考能力などのビジネススキルの証明にもなります。分析レポートを作成するのであれば、こちらのサイトの発表スライドが参考になるでしょう。

ステップ7：仕事獲得に向けて準備する

ポートフォリオを用意できたら、仕事獲得に向けて準備しましょう。就職・転職の場合は、経験やスキルを伝える「職務経歴書」の作成や、面接対策が必要です。

フリーランス・副業の場合は、パソコンなどの仕事環境を整えておきましょう。また、副業で仕事獲得を目指す場合は、本業の就業規則を確認しておく必要があります。

そして、働き方に関わらず欠かせないのは、仕事の探し方を把握することです。主な仕事の探し方として、この3つを押さえておきましょう。

マイペースに探せる「求人サイト」

「求人サイト」は、さまざまな企業の求人を探して応募できるサイトです。就職・転職までのプロセスを自分だけで進めていくことになるため、自分のペースで仕事を探したい人に適しています。

求人サイトを使うなら、IT・Web系に特化した「Green」がおすすめです。データサイエンティストの求人が豊富にあり、「未経験可」など細かい条件による絞り込みもできます。

求人を紹介してくれる「転職エージェント」

「自分で仕事を探せるか不安」という人には、「転職エージェント」が適しています。転職エージェントは、自分に合った求人をエージェントが紹介してくれるサービスです。

職務経歴書の添削や面接対策といったサポートも受けられるため、IT業界未経験でも心配ありません。転職エージェントは、企業から成果報酬を受け取って運営しているので、求職者は無料で利用できます。

転職エージェントを使うなら、IT専門の「レバテック」がおすすめです。転職・フリーランスを問わず利用でき、好条件の非公開求人も豊富にあります。

フリーランス・副業に便利な「クラウドソーシングサイト」

フリーランス・副業で仕事を獲得するなら、「クラウドソーシングサイト」が適しています。クラウドソーシングサイトは、仕事の受注から報酬の受け取りまでを完全オンラインで行えるサイトです。

仕事の受注をクラウドソーシングサイトに一本化すれば、複数の企業と直接契約するよりも案件管理や経理手続きが容易となるでしょう。ただしフリーランス・副業の場合、データ分析業務の一部を請け負う案件がメインとなります。

クラウドソーシングサイトを使うなら、「ランサーズ」や「クラウドワークス」がおすすめです。在宅案件が豊富にあり、安全に報酬を受け取れる仕組みがあるため、初心者でも心配ありません。

データサイエンティストに向いている人の特徴3つ

データサイエンティストに向いている人の主な特徴は、次の3つです。

1つずつ、順番に解説します。

特徴1：考えることが好きな人

考えることが好きな人の方が、データサイエンティストに向いています。データサイエンティストの仕事では、日常的に考えることが欠かせないためです。

たとえば、企業の課題を解決するために、どんな仮説を立てるべきか考えなければなりません。また、データを分析した結果をもとに、仮説が正しかったのかを検証する必要があります。

こうしたプロセスを日常的に行っていくことになるため、1日の中で考える時間が多いのです。考えることが好きな人であれば、苦痛に感じることなく仕事を続けられるでしょう。

特徴2：数学や分析が好きな人

数学や分析が好きな人は、データサイエンティストにやりがいを感じやすいでしょう。

データサイエンティストの仕事では、データにもとづいて考えることが求められます。データから有用な情報を見つけ出すうえで、データ分析が欠かせません。

データ分析手法の多くは、数学や統計学がベースになっています。これらのワードに拒否反応が出るような人だと、学習段階で挫折するリスクが高まります。

反対に数学や分析が好きな人であれば、データサイエンティストになった後にも高いモチベーションを維持できるでしょう。

特徴3：根気強さがある人

データサイエンティストには、根気強さも求められます。

ビッグデータを扱うデータサイエンティストは、実は地道な作業も多いのです。膨大なデータから必要なものを収集したり、分析できる形に加工したりするのは、楽な作業ではありません。

こうした地道な作業に音を上げない根気強さがある人は、データサイエンティストの仕事が長続きしやすいでしょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴や適性についてより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

データサイエンティストに向いている人の特徴8つ！適性診断サイトあり

更新日：2024年10月31日

なお、データサイエンティストに関心はあるものの、本当に自分にあう職種なのか不安な人もいますよね。そんな人は「ITキャリア診断」をお試しください。

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自身に適した職種が知りたい人は、手軽に試してみると良いですよ。

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挫折なく未経験からデータサイエンティストを目指すなら

これまで解説してきたとおり、データサイエンティストにはPythonやSQL、R言語などのプログラミングスキルが不可欠です。ただ、これらのスキルを独学で習得するのは決して簡単ではありません。

事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました(※1)。

※1：スクール卒業生に実施したインタビュー詳細の動画

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、データサイエンティストへの就職・転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

分割料金	一括料金	受講期間
4,098円~	16万5,000円~	1ヶ月~

• 転職・副業・独立などの目的に特化したコースあり
• 累計指導実績4万5,000名以上
• 給付金活用で受講料が最大70%OFF

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもデータサイエンティストに必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、データサイエンティストへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大80%が給付される「データサイエンスコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、データサイエンススキルの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してデータサイエンティストへの転職に必要なスキルを習得できますよ。

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まとめ

今回は「データサイエンティストになるには」をテーマに、下記の5点についてお伝えしました。

ビジネスのデータ分析を後押しするデータサイエンティストは、将来性の高い仕事です。しかし、求められるスキルが多岐にわたるため、未経験から独学で目指すのは簡単ではありません。

データサイエンティストを目指すなら、今回紹介した内容をしっかり押さえておきましょう。独学に不安がある場合は、スクールの利用をおすすめします。