データサイエンティストとは？仕事内容や年収、必要なスキルも紹介

この記事では、平均年収や必要なスキルも交え、データサイエンティストの仕事内容を解説します。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、膨大なデータを活用して企業の課題解決をサポートする職種です。直訳すれば「データの科学者」となるため、データに関するエキスパートというイメージもあるでしょう。

以降では、データサイエンティストを知るうえで欠かせない下記2つの用語を解説します。

データサイエンスとは

データサイエンティストは「データサイエンス」の専門家といえます。データサイエンスとは、データの謎をひも解き、価値ある事実や知識を得るアプローチのことです。

ビジネスのIT化が進む現在では、企業にとって価値のあるデータが至る所に存在します。こうしたデータを有効活用するために欠かせないのがデータサイエンスです。

データサイエンスでは、数学や統計学、情報科学などの理論を用いてデータを収集・加工・分析します。データサイエンスに必要となる豊富な知識を活かして、ビジネスの価値に変えるのがデータサイエンティストです。

ビッグデータとは

データサイエンティストは主に「ビッグデータ」を扱います。ビッグデータは、直訳のとおり「膨大なデータ」です。つまり、人間の力だけでは扱いきれないほど量の多いデータのことを指します。

どのレベルの量ならビッグデータ、といった明確な定義はありません。確かなのは「課題解決につながる価値が眠っている」ということ。たとえば下記のようなデータも、何らかの価値が眠っていればビッグデータといえます。

このように、ビッグデータはさまざまな所にあります。しかし、多くの企業にはデータの扱いに長けた人材がおらず、ビッグデータを有効活用できずにいるのです。

データサイエンティストは、このような企業のビッグデータ活用を後押しする存在です。まだ海外ほどポピュラーではないものの、日本でも徐々にデータサイエンティストの注目度が高まっています。

データサイエンティストが広まった背景

データサイエンティストという言葉が使われ始めたのは、2008年ごろのことです。比較的新しい職種ながら、今では日本でも広く知られる仕事となっています。なぜ、ここまでデータサイエンティストが広まったのでしょうか。

ここでは、データサイエンティストが広まった背景を、3つにまとめて紹介します。

インターネット上におけるデータ流通量の急増

スマートフォンやSNSが普及し、データ流通量(トラフィック)は全国的に急増しました。つまり、インターネット上で大量のデータが行き来するようになったのです。結果として、データ活用できる人材の重要性が高まりました。

実際のところ総務省によると、2010年代からデータ流通量は大きく勢いを増しています。特にダウンロード(インターネットからのデータ取得)の伸びは著しいといえます。消費者はデータをより求めるようになったのです。

多くのデータがやり取りされ、インターネット上には「ビッグデータ」と呼ばれるほどに膨大なデータの海が広がっていきました。こうしたビッグデータを活用できる人材として、注目を集めたのがデータサイエンティストです。

IT(情報技術)の進歩でデータ活用が容易に

IT(情報技術)の進歩によって、膨大なデータを効率的に処理することが可能となりました。それによってデータ活用のハードルが大幅に下がり、データサイエンティストの間口も広がったのです。

データ活用を容易にした技術やツールとしては、次のようなものが挙げられます。

機械学習	コンピューターにデータを与えて学習させ、データ分析などのタスクを代替する技術
データレイク	さまざまな種類のデータを集約して、一元管理できるシステム
BIツール	ビジネスのデータを可視化・分析できるツール

なかでも、AI(人工知能)の1分野である「機械学習」の普及は、データ活用に大きな飛躍をもたらしました。昨今のデータサイエンティストにとっても、機械学習は価値の高いスキルと位置付けられています。

ビジネスにおけるデータ活用の需要増加

データの広がりやITの進歩は、ビジネスとデータ活用の距離も近づけました。ビッグデータを活用しやすくなったことで、経営判断やマーケティングなどにデータ活用を取り入れる企業が増えたのです。

従来のビジネスでは、勘や経験といった主観的な意思決定がポピュラーでした。しかし、主観には往々にして間違いが生じます。その点、データ活用による意思決定は客観性が高く、不確かな要素によるミスが生じにくいのです。

実際、データ活用によって成果を上げる企業が増え、市場競争にも変化を及ぼすようになりました。データ活用がビジネスの競争力アップにつながるという認識が広がり、ビジネスにおけるデータ活用の需要も増加したのです。

しかし、データ活用が容易になったとはいえ、その質を高めるうえでは多くのスキルが求められます。そこで、市場価値が高まっているのが、データ活用に精通したデータサイエンティストなのです。

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、次の3つです。

1つずつ、順番に解説します。

企業の課題把握・戦略立案

データサイエンティストは、企業の課題を洗い出し戦略を立案することで、経営を成功に導きます。

企業にとってビッグデータ活用はあくまでも手段であり、その先には「業績アップ」「経営不振からの脱却」などの目的があります。しかし多くの場合、そのために解決すべき課題がクリアーになっていません。

そこで、データサイエンティストが企業の課題を洗い出し、解決につながる戦略の立案を行うのです。

企業のデータ収集・加工・分析

データサイエンティストは、企業の課題を解決する手立てを見つけるためにデータ収集・加工・分析を行います。

情報社会と呼ばれる現代では至る所にデータがあるれていますが、粒度やフォーマットはバラバラです。まずは、膨大なデータの中から企業に役立つものを収集し、分析できる形に加工します。

データの収集・加工が完了したら、さまざまな角度から分析を進めます。分析は一度で終わることはありません。何度も仮説・検証を繰り返しながら、少しずつゴールへと近づけていくのです。

膨大なデータを効率的に分析するうえで、データベースや分析ソフトの活用も欠かせません。

企業のデータ活用に向けた環境構築

データサイエンティストは、企業がデータ活用するための環境構築も行います。

刻々と変化する市場ニーズに対応するために、企業経営には柔軟な立ち回りが求められます。企業が継続的に経営戦略を進めるためには、データから経営に役立つ知見を得られる仕組みが必要です。

こうした仕組みづくりには専門的なITスキルが欠かせず、経営層だけで実現するのは簡単ではありません。そこで、データサイエンティストがデータ活用の環境を構築するのです。

データサイエンティストの求人事情

国内にはデータサイエンティストがまだまだ浸透しておらず、他のITエンジニア職と比べると求人数は多くありません。それでも、データサイエンティストの求人数は徐々に増えつつあります。

求人検索エンジン「求人ボックス」では、2023年10月時点でデータサイエンティストの求人が約1万2,500件ヒットします。今後はさらに増えていくでしょう。

データサイエンティストの求人は、大まかに正社員・フリーランスの2種類です。イメージしやすいように、それぞれの求人例を1つずつ紹介します。

データサイエンスチームで、ビッグデータ活用をリードする人材を募集している求人です。チームのマネジメントなども求められるため簡単ではないものの、想定年収は800〜1,230万円と高く、収入アップを狙えます。

人材業界の大手企業向けに、ビッグデータの活用を支援するデータサイエンティスト案件です。想定月給は75万円と高く、初日以外はフルリモートで作業が行えるのが魅力といえます。

データサイエンティストの平均年収

ここからは、次のトピック別にデータサイエンティストの平均年収を紹介します。

就職・転職時の平均年収

「求人ボックス 給料ナビ」によると、データサイエンティストの平均年収は約694万円（2023年10月時点）となっています。これは、日本全体の平均年収よりも250万円以上も高い水準です。

当然のことながら、勤め先の企業や保有スキルによっても給料は変わります。しかし、データサイエンティストとして就職・転職すれば、年収アップが十分狙えるでしょう。

ビジネスのデータ活用がより普及すれば、データサイエンティストの平均年収はさらに上がる可能性もあります。また、先ほどの求人からもわかるように、スキル次第では年収1,000万円を突破することも可能です。

フリーランス独立後の平均年収

フリーランス向けの求人検索エンジン「フリーランススタート」によると、データサイエンティストの月額単価相場は約83.6万円（2023年10月現在）です。単純に12ヶ月換算すれば、平均年収は約1,003万円となります。

もちろんフリーランスは案件ごとの差も大きく、毎月安定して収入を得ることは簡単ではありません。とはいえ、市場価値の高いデータサイエンティストになれば、フリーランスでも年収1,000万円超えの高収入を実現可能です。

なお、2022年6月時点での月額単価相場は約77.1万円でした。1年以上前と比べて、約6.5万円も単価相場が上がっていることがわかります。フリーランス案件も、これからさらに単価相場が上がる可能性はあるでしょう。

データサイエンティストの年収について詳しく知りたい人は、次の記事も参考にしてください。

データサイエンティストの需要・将来性

結論、データサイエンティストは需要・将来性の高い仕事です。しかしなかには「データサイエンティストはなくなる」という噂を耳にした人もいるでしょう。

ここでは、次のトピック別にデータサイエンティストの需要・将来性を紹介します。

今度も需要拡大・高い将来性が期待できる

昨今ではビジネスにおけるビッグデータ活用が注目されています。ビッグデータ活用の広がりによって、その実現に欠かせないデータサイエンティストの需要も拡大するでしょう。

前述のとおり、経営判断やマーケティングにビッグデータ活用を取り入れる企業も珍しくありません。Web上の膨大なデータをいかにして活用できるかが、市場で生き残るための鍵となっているのです。

とはいえ、企業がビッグデータを活用するための基盤づくりには、さまざまな知識・スキルが求められます。だからこそ多くの企業が、データ活用に精通したデータサイエンティストを求めているのです。

これからも世界中でデータが増え続けることを考えれば、データサイエンティストの需要はさらに増すでしょう。需要の拡大が期待できるデータサイエンティストは、将来性も高い仕事といえます。

仕事がAIに置き換えられるリスクはあるのか

最近では自動運転のように、AIが人間の作業を代替するケースが増えています。このままAIが発達・普及していけば、いずれはデータサイエンティストの仕事も奪われるのでは、という懸念の声も。

確かに、データサイエンティストが担当する仕事の一部が効率化・自動化されることは考えられます。データから傾向をつかんだり、将来を予測したりする作業はAIが得意としているためです。

しかし現実的には、データサイエンティストの仕事をAIが全て代替することは困難です。たとえば顧客とのコミュニケーション、データ活用に向けた環境構築、といった実労働をともなう仕事は基本的に代替できません。

また、経営課題の解決策を検討するうえでは、Web上に完全な答えが存在しない顧客の意向を汲む必要があります。Web上のデータを中心に学習するAIでは、代替が難しいでしょう。

さらにデータサイエンティストは、AIの開発に欠かせないデータ分析でもスキルを発揮できます。このように、データサイエンティストの仕事がAIによって完全に代替されることは考えられません。

なお、下の記事では「データサイエンティストがなくなる」といわれる理由を詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

「つらい」「やめとけ」という声もある

データサイエンティストは需要・将来性の高い仕事ですが「つらい」「やめとけ」という声もあります。こうした声が聞こえる理由はいくつかありますが、特に大きなものは次の2つです。

データサイエンティストが課題を解決に導けるかどうかで、企業の未来も変わってきます。そのためデータサイエンティストの責任は大きく、プレッシャーも感じやすい仕事なのです。

次の投稿者は、ビジネスとして真剣に向き合わなければならない点でメンタル的に「つらい」と発信しています。

また、データ分析手法や機械学習、ビジネススキルなど、豊富なスキルが求められる仕事です。そのため、データサイエンティストになるための道のりは決して平坦ではなく、転職後も苦労しやすい仕事といえるでしょう。

次の投稿者は、未経験のハードルが非常に高いことから「やめとけ」と発信しています。

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スキルを、4つにまとめて紹介します。

それぞれ、詳しく解説します。

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・スキルが欠かせません。

データ分析手法の豊富な知識に加えて、それらを使いこなすスキルが求められます。また、膨大なデータを効率的に扱うためにデータベースの知識・スキルも必要となります。

昨今のデータ分析では、コンピューターに自ら学習させる「機械学習」が注目されています。機械学習の知識・スキルも学んでおくべきでしょう。

プログラミングスキル

「データサイエンティストにプログラミングスキルは必要？」という疑問を持つ人もいるでしょう。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。

機械学習を活用したり、データ収集環境を構築したりするうえで、プログラムを記述できなければなりません。特に求められるのは、主にこの2つです。

「Python」は頻繁に使われるプログラミング言語で、機械学習に役立つライブラリ（便利なプログラム）が豊富にあります。文法もシンプルで使いやすいため、データ収集などのプログラムを作成する際にも役立ちます。

また「SQL」は、データベースを操作する際に使われるデータベース言語です。データサイエンティストが扱うデータはデータベースで管理されます。データベースからのデータ取り出しや加工に使うのがSQLです。

PythonとSQLはデータサイエンティストにとって特に重要なため、ぜひとも身につけておきましょう。

統計学・数学の知識

データ分析手法や機械学習のアルゴリズムは、統計学や数学がベースとなっています。よって、統計学・数学の知識がないと、データ分析を適切に行うことはできません。

数学としては、主に「微分積分学」や「線形代数学」の知識が求められます。たとえば、機械学習で用いるパラメータの最適化に微分積分学が用いられています。

ビジネススキル

データ分析が問題なく行えたとしても、それだけでは企業の経営課題を解決できません。データサイエンティストには、「ビジネススキル」も要求されます。

ビジネススキルとは、1人のビジネスパーソンとして必要な能力全般のことです。たとえば、筋道を立てて物事を考える「論理的思考能力」、円滑にやり取りを行う「コミュニケーション能力」が挙げられます。

また、企業の経営課題から解決策を導き出すうえで、経営などに関する知識も必要です。

なお、データサイエンティストに必要なスキル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。

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

前述した「データサイエンティストに必要なスキル」を知り「未経験から目指すのは難しいかな……」と感じた人もいるでしょう。しかし正しい手順で取り組めば、未経験者や文系出身者、異業種の人でもデータサイエンティストになることは可能です。

ただし、自ら多くの案件を受注していくフリーランスは難易度がとても高いため、いきなり目指すのは現実的ではありません。そのため、後で独立を考えるとしても、まずは就職・転職を目指すのが良いでしょう。

ここでは、未経験からデータサイエンティストを目指すロードマップを、5ステップにまとめて紹介します。

ステップ1：必要スキルを身につける

紹介した必要スキルの中で、不足しているものを一通り身につけましょう。ただし、プログラミングスキルの習得には実践学習も必要なため、専念できるよう次のステップに分けています。

数学や統計学、データ分析手法などの学習には、体系的に学べる本による学習をおすすめします。後ほどデータサイエンティストの入門書を紹介します。

ステップ2：プログラミングの基礎を学ぶ

次に、プログラミングの基礎を学びましょう。

プログラミング初心者には、需要が高く覚えやすいPythonをおすすめします。「scikit-learn」などの機械学習に役立つPythonライブラリも学ぶ必要があります。

また、データベース言語であるSQLもこのタイミングで学んでおくとよいでしょう。PythonやSQLの学習教材は本・サイトともに数多く存在するため、自分に合ったものを選びましょう。

ステップ3：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。

まずは、データ分析のテーマ（解決すべき課題）を決める必要があります。最初は、後ほど紹介する学習本や学習サイト、あるいはWeb上にある練習問題をテーマにすると良いでしょう。

必要なデータの収集から機械学習モデルの作成まで、Pythonを用いてプログラムを作成します。機械学習モデルの作成には、scikit-learnなどのライブラリを有効活用しましょう。

慣れてきたら自分でテーマを決めてデータ分析することで、実践スキルを高めていきます。

ステップ4：ポートフォリオを作成する

実践スキルが身についたら、就職・転職の鍵となる「ポートフォリオ」を作成しましょう。ポートフォリオとは、自分のスキルや経験を証明するための作品集のことです。

たとえば、何らかの予測を行える機械学習モデルのプログラムがあれば、機械学習の実践スキルを証明できます。単にPythonのスキルを証明するのであれば、Pythonで制作したWebサイトなどでもOKです。

プログラムをポートフォリオにする場合は、「GitHub」などのWebサービスを用いて公開すると良いでしょう。Webサイトであれば、職務経歴書などにURLを記載するだけで済みます。

特に初心者だと、企業の担当者へ実務能力をアピールすることができません。スキルをしっかり証明するために、良質なポートフォリオを作成することが大切です。

ステップ5：就職・転職に向けて準備する

ポートフォリオを作成したら、就職・転職に向けて準備しましょう。具体的には、3つの準備が必要です。

データサイエンティストの求人を探すときには、「Green」のようにIT業界に強い求人サイトがおすすめです。

企業に送付する職務経歴書の作成や、面接の受け答えなどの対策もしておく必要があります。

初心者が内定をもらうことは簡単ではなく、現実的には複数社に応募することになるでしょう。選考の日程が重複しないよう、企業ごとの選考状況を管理することも大切です。

データサイエンティストと関連性が高い職業3つ

なかには、データサイエンティストと関連性が高く、混同されやすい職業もあります。

ここでは、データサイエンティストと関連性が高い3つの職業を紹介します。

データエンジニア

「データエンジニア」は、ビッグデータ活用の「基盤づくり」に特化した職業です。データを分析するための環境を構築したり、さまざまなデータを収集・加工したりするのが主な仕事内容となります。

データ活用ができる環境を整えることに焦点を当てた仕事であり、データ分析は主担当ではありません。データサイエンティストがスムーズにデータを分析するためには、データエンジニアとの連携が大切です。

データエンジニアについて詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

データアナリスト

「データアナリスト」は文字通り、データのアナリスト(分析者)です。データエンジニアが構築したデータ基盤や加工したデータを用いて分析を行い、企業の課題解決に必要な答えを導き出すのが主な仕事内容となります。

データサイエンティストと担当範囲は近いものの、データアナリストはよりデータ分析に特化しています。必要に応じてデータの収集や加工を行う場合はありますが、データ分析よりも前のプロセスは主担当ではありません。

また、データアナリストは前述したBIツールの活用など、それほどプログラミングを行わないことも多いです。一方、データサイエンティストは機械学習のモデル(課題を解決するプログラム)の構築など、よりプログラミングの機会は多いでしょう。

機械学習エンジニア(AIエンジニア)

「機械学習エンジニア」はAIエンジニアの一種であり、前述した機械学習モデルの構築(開発)や運用、保守を行う職業です。機械学習モデルを通して企業のサービスの機能を強化したり、経営上の課題を解決したりします。

機械学習モデルを構築するために必要なデータの収集や加工、分析も行います。より機械学習モデルの扱いに特化した仕事を行うのが、データ活用に焦点を当てるデータサイエンティストとの違いです。

データサイエンティストに役立つおすすめの資格5つ

大前提として、データサイエンティストになるうえで取得が必須の資格はありません。しかし、データサイエンティストの知識・スキルを証明できる資格を取得しておけば、就職・転職活動で有利になります。

ここでは、データサイエンティストに役立つおすすめの資格を、5つにまとめて紹介します。自分の保有スキルにあわせて取得する資格を選ぶのが良いでしょう。

なお、簡単に書く資格の特徴が知りたい人は次の一覧表を参考にしてください。

資格名	概要
データサイエンティスト（DS）検定	データサイエンティストに必要な知識・スキルを証明できる資格
統計検定	統計学やデータ分析の知識・スキルを証明できる資格
Python3エンジニア認定データ分析試験	Pythonを用いたデータ分析の知識を証明できる資格
G検定	機械学習や深層学習(後述)に関する幅広い知識を証明できる資格
E資格	機械学習や深層学習の実践スキルを証明できる資格

データサイエンティスト（DS）検定（新規追加）

「データサイエンティスト（DS）検定」は名前のとおり、データサイエンティストに必要な知識・スキルを証明できる資格です。データの加工や分析といった問題から、ビジネス寄りの問題まで幅広く出題されます。

第1回の試験実施が2021年9月と、比較的新しい試験です。開催時期は不定期ですが、2023年10月時点では年に2回ほどのペースで実施されています。90問の選択式問題で、およそ正答率80％が合格ラインとなります。

これまでに実施された結果によると、受験者の合格率は40~50%ほどが目安です。しっかり試験対策すれば十分合格は可能でしょう。試験対策の過程でデータサイエンティストに必要な知識が体系的に身につくのもメリットです。

統計検定

「統計検定」は、統計学やデータ分析の知識・スキルを証明できる資格です。機械学習において統計学はベースとなっているため、取得すれば機械学習モデルの構築に必要な知識をアピールできます。

試験には電卓が持ち込み可能となっており、統計学のさまざまな計算手法を駆使することになるでしょう。難易度は1~4級(準1級含む)の5段階に加えて、データサイエンス基礎・応用といった区分もあります。

2級以下は選択式ですが、準1級では数値入力も含まれ、1級だと論述式となります。アピール力を高めるなら2級以上の取得を目指すと良いでしょう。問題数や合格ラインは区分によって異なるため、公式サイトを確認してください。

Python3エンジニア認定データ分析試験

「Python3エンジニア認定データ分析試験」は、プログラミング言語「Python」を用いたデータ分析の知識を証明できる資格です。Pythonはデータ分析や機械学習で特にポピュラーな言語のため、アピール力は高いでしょう。

40問の選択式問題で、およそ正答率70％が合格ラインとなります。公式サイトによると、2021年6月時点における受験者の合格率は約86%と高いです。

しかし、Pythonの文法やライブラリに関する知識だけでなく、数学の知識まで幅広く問われます。受験するなら事前準備をしっかり行いましょう。

G検定

「G検定」は、 機械学習や「深層学習」に関する幅広い知識を証明できる資格です。深層学習は機械学習の一分野であり「何を学ぶか」さえもコンピューターに見つけさせます。機械学習のなかでもトレンドの技術です。

G検定の1文字目は、Generalist(多方面の知識を持つ人)の頭文字。つまり、機械学習や深層学習を深く掘り下げるよりも、全体的な知識をしっかり網羅していることが重視されます。

合格ラインは公表されていませんが、200問程度の選択式問題を120分で回答しなければなりません。1分あたり1問以上の回答が求められるため、素早く知識を引き出せるような試験対策が必要です。

E資格

「E資格」は、機械学習や深層学習の実践スキルを証明できる資格です。前述のG検定と同じ日本ディープラーニング協会が運営しており、機械学習や深層学習の分野では信頼性の高い資格といえます。

E資格の1文字目は、Engineer(エンジニア)の頭文字。つまり、ITエンジニアの実務で通用するような実践力が重視されます。なお、同協会のJDLA認定プログラムを過去2年以内に修了していることが受験の必須条件です。

こちらも合格ラインは非公表ですが、100問程度の選択式問題を120分で回答することになります。G検定よりは1問あたりに使える時間が多いものの、考えさせる問題が多いため十分な試験対策が必要です。

データサイエンティストを目指すおすすめの勉強方法

ここからは、独学でデータサイエンティストを目指す際におすすめの勉強方法を、2つにまとめて紹介します。

学習本

1冊に幅広い知識が詰まっている学習本は、パソコンを使わず体系的に学べます。ここでは、データサイエンティストの独学におすすめの学習本を2冊紹介します。

「データサイエンティスト入門」は、その名のとおりデータサイエンティストの入門者に必要な知識が詰まった1冊です。仕事内容や必要スキル、業務の事例など幅広く紹介しています。

「機械学習のエッセンス」は、機械学習の実践力を養える1冊です。有名な機械学習アルゴリズムのプログラミング方法を、Pythonを用いて実践できる内容となっています。

学習サイト

パソコンのWebブラウザから使える学習サイトでは、知識を得ながら効率的な実践学習が可能です。ここでは、データサイエンティストの独学におすすめの学習サイトを3つ紹介します。

「キカガク」は、機械学習やデータサイエンスを無料で学べるサイトです。機械学習の基礎固めはもちろん、PythonのプログラミングをWebブラウザ上で実践することもできます。

「SIGNATE Quest」は、豊富な演習問題を解きながら実践的に学べるサイトです。動画やスライドで前提知識を学べるため、スムーズに実践を始められます。

「侍テラコヤ(SAMURAI TERAKOYA)」は、弊社が提供するオンライン学習サービスです。Pythonをはじめとする人気言語やデータサイエンスなど、50種類以上の豊富な教材が2,980円(税込み)で学び放題となります。

例として、データサイエンスコースの一部をお見せします。豊富なイラストや図解を用いながら、データサイエンスに必要な知識を体系的に身につけられる教材となっているのが特長です。

侍テラコヤのデータサイエンスコースの詳細

また、現役エンジニアからのオンラインレッスン(月1回)を受けたり「Q&A掲示板」でいつでも質問したりできます。困ったら現役エンジニアのサポートを受けられるため、独学でも挫折せずに学習を進められるでしょう。

データサイエンティストのスキルを挫折せず習得したい人は、ぜひお試しください。

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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、記事を読んできた方のなかには、

と不安な人もいますよね。

実のところ、データサイエンティストに必要なPythonやSQLなどのプログラミング学習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や転職を実現できるほど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80%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、データサイエンスやAIプログラミング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とは何か」という疑問を持つ人向けに、この9点についてお伝えしました。

データサイエンティストは平均年収・将来性が高い魅力的な仕事です。しかし、多くのスキルが求められるデータサイエンティストを目指すのであれば、効率的な方法での学習を行う必要があります。

独学に不安がある場合は、スクールの利用も考えましょう。今回の内容を参考にして、ぜひデータサイエンティストを目指してみてください。