データサイエンティストに必要なスキル一覧！身につける方法も紹介

データサイエンティストは、AIや機械学習を用いてデータを分析し、将来の予測や判断に活用する仕事です。就職・転職市場でも需要が高い職業なので、データサイエンティストに興味を持っている人もいるのではないでしょうか。

しかし、データサイエンティストにどのようなスキルが必要なのか疑問に思っている人は多いですよね。また、具体的なスキルの身につけ方を知りたい人もいるはず。

そこで、今回は一覧にまとめつつ、次のトピック別でデータサイエンティストに必要なスキルを紹介します。

データサイエンティストに必要なスキルを身につける方法も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

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データサイエンティストに必要なスキル一覧表

はじめに、データサイエンティストに必要なスキルを一覧形式で紹介します。高度な専門知識が必要になる「技術系」スキルと、より一般的でビジネス寄りな「非技術系」スキルに分類・整理しました。

技術系	・データの収集/処理/管理スキル ・分析したデータを有用な情報に変えるスキル ・ビジネスにデータの分析結果を活かすスキル ・用途に応じたAIツールの活用スキル
非技術系	・リサーチ力 ・批判的思考力 ・正誤を見極める力 ・問題解決能力 ・マネジメントスキル ・コミュニケーション能力

上記スキルのうち、どれが重要視されるかは企業やポジションによってさまざまです。とはいえ、より多くのスキルを身につけている人が有利なのは間違いありません。

以降ではそれぞれのスキルを詳細に解説していくので、自分に不足しているスキルや長所として伸ばしていけそうなスキルを探してみてください。

【技術系】データサイエンティストに必要な4つのスキル

ここからは、データサイエンティストに必要な技術系のスキルを、4つにまとめて紹介します。

データの収集・処理・管理スキル

「データの収集・処理・管理スキル」とは、データエンジニアリング全般に関する知識やスキルです。具体例としては、以下のようなものが挙げられます。

これらのスキルによって正確なデータ分析を行えるかどうかが左右されるため、データサイエンティストにとって基本的かつ重要なスキルであるといえます。データサイエンス初心者の人は、最優先でこのスキルを身につけておきましょう。

就業時に求められるスキルレベル

就業時には、データベースや表計算ソフトを駆使しデータの収集・蓄積・加工・共有という一連の作業を遂行できるレベルのスキルが求められます。具体的には、以下のようなスキルです。

引用：一般社団法人データサイエンティスト協会「スキルチェックリスト ver.5」

「データの収集・処理・管理スキル」を身につけるには

データベースや表計算ソフト、クラウドなどのIT関連知識を初めからある程度持っている人であれば、独学で「データの収集・処理・管理スキル」を身につけることも難しくはないでしょう。インターネットや書籍などから情報を集めて、実際にデータ収集や加工などを実践してみてください。

一方で、IT分野に関して初心者の人は、完全に独学でこれらを身につけるのは難しいでしょう。環境構築やデータベースへの理解など、データエンジニアリング以前にも多くのハードルがあるからです。

その場合は、プログラミングスクールなど「プロに質問できる環境」に身を置くことをおすすめします。悩んだときにすぐに質問して問題解決できれば、挫折してしまう可能性を大きく下げられます。

分析したデータを有用な情報に変えるスキル

「分析したデータを有用な情報に変えるスキル」とは、データサイエンスに関する知識やスキルです。AIや機械学習を用いてデータを分析し、規則性を発見します。

データ分析の成否が今後のビジネスに大きな影響を与えるため、非常に重要なスキルです。データサイエンティストにとっては必須といってよいでしょう。

就業時に求められるスキルレベル

就業時には、数学・統計の知識や機械学習に関する専門的な知識が要求されます。具体的には、以下のようなスキルです。

引用：一般社団法人データサイエンティスト協会「スキルチェックリスト ver.5」

「分析したデータを有用な情報に変えるスキル」を身につけるには

高度な専門的知識が要求されるため、独学で身につけることは難しい分野です。プログラミングスクールなどを利用して疑問点を解消しつつ、効率よく学習を進めましょう。

また、資格取得を目指すのもおすすめです。資格取得の過程で必要なスキルを身につけられる上、資格によって一定のスキルを証明できるので就職・転職活動にも役立ちます。

データサイエンスに関する資格では、ディープラーニング全般に関する基礎知識が問われるG検定や、ディープラーニングの実装方法が問われるE資格がおすすめです。

ビジネスにデータの分析結果を活かすスキル

「ビジネスにデータの分析結果を活かすスキル」とは、データの分析結果をビジネスの問題解決・意思決定に役立てるスキルのことです。たとえば、「商品Aを購入する顧客は商品Bもあわせて購入することが多い」という分析結果から、「商品Aと商品Bを近くに陳列するようレイアウトを工夫する」といった具体的な提案を行います。

データを分析できても、それをどう活用するか知らなければ役には立ちません。その意味では、データ分析と同等に重要なスキルであるといえます。

就業時に求められるスキルレベル

就業時には、分析したデータを論理的に思考しビジネスに役立てることが要求されます。具体的には、以下のようなスキルです。

引用：一般社団法人データサイエンティスト協会「スキルチェックリスト ver.5」

「ビジネスにデータの分析結果を活かすスキル」を身につけるには

「ビジネスにデータの分析結果を活かすスキル」は、基本的には実業務の中で経験を積むことで身につけます。

どのようなデータを分析するかや、それをどう活用すればよいかといった問題には万能な正解がありません。状況に応じて臨機応変に対応する必要があり、それらを座学だけで身につけることは難しいでしょう。

とはいえ、データ分析の活用事例を参考にすることは有効な手法です。日頃から書籍やインターネット等で分析データの活用事例を収集しておくことで、より効果的な意思決定を行える可能性が高まります。

用途に応じたAIツールの活用スキル

「用途に応じたAIツールの活用スキル」とは、ChatGPTなどのAIツールを活用するスキルのことです。AIから有用な回答を引き出すための質問文（プロンプト）に関する知識や、AI利用に関する法令の理解などがここに含まれます。

データサイエンティストにとって必須のスキルというわけではありませんが、業務の中でAIツールを活用する機会もあり得るため、知っておいて損はありません。

就業時に求められるスキルレベル

就業時には、生成AIや大規模言語モデル（LLM）を適切に利用するスキルが要求されます。具体的には、以下のようなスキルです。

引用：一般社団法人データサイエンティスト協会「スキルチェックリスト ver.5」

「用途に応じたAIツールの活用スキル」を身につけるには

「用途に応じたAIツールの活用スキル」は、実際に自分自身でこれらのAIツールを利用してみることで効率的に身につけられます。ChatGPTなどの無料で利用できる生成AIを用いて、業務や作業を効率化してみましょう。

ただし、業務データをAIに入力する場合は、機密保持の観点から問題がないか、権利侵害が発生しないかなどに十分注意して利用する必要があります。

【非技術系】データサイエンティストに必要な5つのスキル

ここからは、データサイエンティストに必要な非技術系のスキルを、5つにまとめて紹介します。

リサーチ力

リサーチ力とは、情報を効率的・効果的に収集、分析、評価する能力のことです。ただ闇雲にデータを集めるのではなく、ビジネスに活かせそうな情報に特化して収集する必要があります。

たとえば、市場動向を理解するために最新の業界レポートや学術論文を調査する、インターネット上から有用な情報のみを取捨選択するといったスキルがリサーチ力にあたります。

日頃からニュースや新聞に目を通し、最新情報を仕入れるトレーニングをすることでリサーチ力を身につけましょう。

批判的思考力

批判的思考力とは、情報を客観的に分析し、論理的かつ独立した判断を下す能力のことです。データサイエンティストは、データの妥当性や信頼性を評価し、その結果から論理的に結論を導く必要があります。

たとえば、データに基づいてビジネス戦略を提案する際に、そのデータの正確性や背景にある仮定を批判的に検討することが求められます。これにより思い込みや感情によって意思決定することを避け、合理的なビジネス戦略をとれるようになります。

問題解決能力

問題解決能力とは、複雑な課題を解決するためのアプローチを考え、実行する能力のことです。データサイエンティストの仕事を大まかに説明すると、「データ分析を用いて問題を解決すること」なので、問題解決能力は非常に重要です。

たとえば、売上低下の原因をデータ分析を通じて特定し改善策を提案する際などに、この能力が求められます。

マネジメントスキル

マネジメントスキルとは、プロジェクトやチームを運営し、目標を達成するための能力のことです。データサイエンティストは複数人でチームを組んで業務にあたることが多いため、マネジメントスキルは重宝されます。

大規模なデータ分析プロジェクトを計画した期間内に、予算内で完了させるためには、プロジェクトマネジメント能力が必要不可欠です。

コミュニケーション能力

コミュニケーション能力とは、思考やアイデアを明確に伝え、他者と効果的に交流する能力のことです。一見データサイエンティストとは関係ないスキルに思えるかもしれませんが、技術的な分析結果を非専門家にも理解できるように説明する能力は多くの場面で役に立ちます。

たとえどんなに有用なデータ分析結果を得られたとしても、実際に意思決定を行う経営陣が理解できなければ意味がありません。なぜこのような分析結果になったか、どうすればこの分析結果をビジネスに活かせるのかをわかりやすく伝える能力は重要です。

データサイエンティストに必要なスキルは自力で習得できるのか

データサイエンティストに必要なスキルは独学で習得可能です。たとえばすでにある程度ITやAIに関する知識がある人やIT業界での実務経験がある人であれば、独学でも比較的スムーズに学習を進められるでしょう。

ただ、初心者の人が就業時に求められるレベルのスキルを独学で習得するのは難度が高いです。特に、「データの収集・処理・管理スキル」や「分析したデータを有用な情報に変えるスキル」には高度な専門知識が要求されるため、習得には多くの時間を費やす必要があります。

よほど独学に自信がある人以外は、プログラミングスクールなどの人から教われる環境で効率よく学習する方がおすすめです。

データサイエンティストの就業事情

データサイエンティストの需要は高まっています。一般社団法人データサイエンティスト協会が2021年に実施した「データサイエンティストの採用に関するアンケート」では、データサイエンティストを増やした企業が41%となっており、採用や内部育成による調達を行おうとしています。

また、データサイエンティストを目標通り確保できなかった企業は62%です。需要が高く供給が少ないという状況なので、市場全体としてはデータサイエンティストは採用されやすい環境といえます。

ただし、未経験者にとっては狭き門となっていることも事実です。同調査では経験者のみを採用すると回答した企業が72%でした。未経験からデータサイエンティストを目指す人は、前述した「就業時に求められるスキルレベル」に達するよう、学習や経験を積んでおくことが重要です。

挫折なくデータサイエンティストを目指すなら

ここまでデータサイエンスに必要なスキルを紹介しました。ただ、なかには

と不安な人もいますよね。

実のところ、データサイエンススキルの学習途中で挫折する独学者は多くいます。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。

いざ講座を活用しながら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「データサイエンスの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~

• データサイエンティストへの転職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・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データサイエンスを学ぶ目的や理想の生活・仕事像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への就職・転職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70%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スのスキルを習得できますよ。

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まとめ

今回は、技術系・非技術系のトピック別にデータサイエンティストに必要なスキルを解説しました。

データサイエンティストは、データ分析や機械学習に関する知識だけでなく、それをビジネスにつなげる力や論理的思考力といった多角的なスキルが求められる職種です。

データサイエンティストへ就職・転職したい人は、自分のスキルが求められるレベルに達しているか確認し、得意分野をのばしたり不得意分野を補強することで成功する確率を高められます。特に未経験からデータサイエンティストを目指す場合、プログラミングスクールなどを活用しつつ挫折しにくい環境でのスキル習得がおすすめです。

データサイエンティストに興味を持っている人は、ぜひこの記事を参考に必要なスキルを磨いてください。