データサイエンティストになるには　大学からのルートやなるために必要なスキルを解説

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、 膨大なデータを収集・分析し、そこから有益な洞察やパターンを導き出して、企業の意思決定や課題解決に貢献する専門家です。統計学、プログラミング、機械学習、ビジネス理解などの幅広いスキルを活用して、データから価値を生み出します。

データサイエンティストになるのに多いルート

データサイエンティストになるには、どのようなルートを辿ることが多いのでしょうか。

新卒

この仕事に就いている人は、 大学院などで統計学、数学、情報工学などを専攻している場合が多いです。また、環境やバイオなどの理系出身者だけでなく、 文系出身者もいます。大学院などでデータの収集・分析の基礎を身につけていると、仕事に生かすことができます。 新卒で就職する場合、業種はさまざまですが、大規模なIT企業、製造業、サービス業などが多いです。

中途

中途採用では、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者などが多く見られます。また、ポストドクター（博士号取得者）からデータサイエンティストになる人もいます。

【参考文献】「データサイエンティスト」厚生労働省　jobtag

データサイエンティストになるための道なり

未経験の方向けに一からデータサイエンティストになるためにはどうしたらよいのか解説します。

①データサイエンティストについての知識を集める

まずはデータサイエンティストについての基礎知識を習得する必要があります。ここでデータサイエンティストについて、どのような仕事内容なのか、どのようなスキルが必要なのか、自分が向いているのかを見極めましょう。

②本格的に学習する

データサイエンティストになりたいと考えたら本格的な学習段階に入ります。ITの知識がある方、エンジニアとしての就業経験がある方はすべてを一から学習する必要はないでしょう。データサイエンティストとしての専門知識を主に学ぶ必要があります。

統計学

統計基礎（平均・分散・標準偏差）、確率論、回帰分析、ベイズ統計など。

プログラミング

言語: Python（必須）、SQL（データベース操作用）など。

データベースの基礎

SQLでデータの抽出・加工・分析を行う方法など。

③資格取得を目指す

ある程度の基礎知識を習得できたら資格取得を目指しましょう。資格を取得することによってスキルの証明になるほか、学習の指針にもなる ためおすすめです。具体的な資格としてはこれらのものがあります。

• 統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）
• G検定
• データサイエンス数学ストラテジスト（MDS-S）

④実践的なアウトプットの機会を得る

理論を学ぶだけではなく、実際に経験を積むことが重要になります。学習のため以外にも、ポートフォリオを作成することが自身のスキルの証明になります。

個人プロジェクト

自分でテーマを設定して、データ収集・分析・可視化・レポート作成を行うほか、データサイエンティストのコミュニティに参加し、コンペを覗いてみる、実際に分析モデルを提出してみるなどの方法があります。例えば、データサイエンティストのコミュニティとしてKaggleが有名です。一見ハードルが高そうに思えますが、既に構築したモデルが公開されているなど、初心者の方も簡単に最先端の技術を学ぶことができ、おすすめです。

ポートフォリオの作成

学習して、アウトプットが可能になったらポートフォリオを作成しましょう。公開するにあたっては、例えばGitHubなどのサイトがあります。プロジェクトを公開して、自分のスキルを見せる資料を作りましょう。

⑤転職活動、キャリア形成

アウトプットも充分にできたら、転職活動を行いましょう。未経験の場合は求人も限られてくるため、その企業が求めている条件をなるべく満たせるように企業分析や自己分析をすることが必要です。

データサイエンティストになるためのポイント

データサイエンティストになるために一番直結するのは就職の部分です。そのためどのように求人を探すべきなのかについてポイントを解説します。

フリーランス案件や副業を通して実践を積む

クラウドソーシングとは、企業がインターネット上で不特定多数に業務を発注する業務形態です。日本でもクラウドソーシングの利用者数は増え続けています。 データ関係の小さな個人向け案件を受注してみましょう。

経験を生かす

データサイエンティストが扱うデータは多岐にわたります。そのため、就業経験がある方は少しでも関連する求人を選びましょう。

一度データサイエンティストではない関連の職につく

一度でデータサイエンティストになることが難しそうであれば、関連の職に就いてからキャリアアップしていくという方法もあります。具体例としては、

• データアナリスト
• マーケター
• エンジニア
• コンサルタント

などがあります。

データサイエンティストになるために必要なソフトスキル

データサイエンティストになるためにはハードスキルも必要ですがソフトスキルも重要になってきます。

コミュニケーションスキル

データ分析の結果を、専門外の人にもわかりやすく説明する能力が求められます。ビジネス部門や経営層と連携し、分析の目的を明確にするためにも必須です。売上向上のためのデータ分析結果を、営業チーム向けにシンプルな資料で説明する際や、経営陣にプレゼンし、意思決定をサポートする際などにコミュニケーションスキルが必要となります。

データリテラシーとビジネス理解

データリテラシーとは、情報や知識を活用する能力のことを指します。データサイエンティストにとっては基本的な部分となりますが、分析がビジネスのどの部分に影響を与えるかを理解することはやはり重要です。 具体例としては、「売上向上」よりも、「特定の顧客層の購買率向上」が重要なKPIだと判断したり、事業部門と協力し、データ活用の目的を明確にしたりします。

発想力

データサイエンティストは、単にデータを分析するだけでなく「データをどのように活用すればビジネスの価値を生み出せるか？」を考える必要があります。そのため、発想力が重要になります。例えば、データから単純な相関関係を見つけるだけでなく、「どのような要因が隠れているか？」を想像し、新たな視点で分析する力が求められます。また、既存のアルゴリズムや統計モデルをそのまま使うのではなく、「どのようにカスタマイズすれば業務に最適化できるか？」を考える必要がある という点も、発想力が必要になる理由の裏づけといえそうです。

まとめ

いかがでしたでしょうか。本記事では、データサイエンティストになるためにはどうすべきか、多いパターンや未経験の方向けに解説しました。AI技術の発達などによりデータサイエンティストは非常に注目を浴びている職業です。ぜひ本記事を参考にデータサイエンティストを目指してみてください。