コラム データサイエンティストになるにはどうしたらいい？必要なスキルなど
最近、データサイエンティストという職業に注目が集まっていることをご存じですか？IT業界にはさまざまな職業がありますが、データサイエンティストはここ最近になり徐々に認知度が高くなってきた、将来性のある職業です。ここでは、データサイエンティストになるための道のりや方法、求められるスキルについてご紹介します。
そもそも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、蓄積されたデータを収集して科学的な方法で分析・解析し、その結果からビジネスの場面で活用できる情報を引き出して企業の意志決定をサポートする、データサイエンスのスペシャリストです。
日本ではまだ一般的な職業として広く知られているとは言えないかもしれませんが、実際は多くの企業で求められる人材であり、1つの学問として学部・学科を設ける大学や専門学校等も増えています。
インターネットを活用したビジネスは、今後もますます発展していくことが予想され、データサイエンティストの将来性は高いと考えられています。
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データサイエンティストになるにはどうしたらいいの？
データサイエンティストになるには、いくつかの方法があります。具体的に見ていきましょう。
1：大学等で学んで就職する
大学等への進学を控えている方は、データサイエンスに関する学部や専門科のある学校で学ぶのがおすすめです。現在、データサイエンスについて学べる学校が全国的に増えており、入学できればしっかりと基礎から修得していくことができます。
データサイエンティストとして働くにあたり、実務経験があったほうが採用に有利と言われることもありますが、新卒であれば話は別です。
データサイエンスについて学べる学校は、理系の大学もしくは専門学校に多い傾向にあります。既に大学に在学中で、データサイエンス系の学部がない場合や、社会人として働いている方は、専門学校に入学するという選択肢もあるでしょう。
2：独学でスキルを習得し就職・仕事を獲得する
独学でデータサイエンティストを目指す方法は、なかなかの狭き門ではありますが、可能性はゼロではありません。しかし、すべて独学で行うとなると、相当の時間や労力を必要とします。
努力を重ねてスキルを習得できても、実績がある人と比べると、就職活動で不利になりやすいという問題もあります。近年は、フリーランスとして働ける環境も整っているため、まずは副業などで実績を積み重ねるのもおすすめです。
3：エンジニア職から転職する
エンジニア職は、データサイエンティストに近い職種であり、既に相応のデータ処理や情報技術のスキルがあると見込まれることが多いです。そのため、データサイエンティストになる上では堅実な道のりだと言われることも多々あります。
もちろん、エンジニア職の職域ではない部分もたくさんあり、ビジネススキルやプログラミングスキル等は自分で学習しておく必要があるでしょう。
4：マーケター・アナリストから転職する
マーケターやアナリストも、データを扱う専門家であり、データサイエンティストとの親和性は高いです。企業にデータサイエンティストがいない場合、マーケターやアナリストがデータサイエンティストの領域を担当することも珍しくありません。
このような経験があれば、転職先でも重宝され、即戦力としての期待も持たれます。ただし、プロのデータサイエンティストとして活躍するために、より専門性の高い知識やスキルの習得は不可欠です。
5：社内制度や公募などを利用してキャリアチェンジする
社会人として働いている方で、勤務先にデータサイエンティストの募集がある場合、社内制度によっては会社を辞めなくてもキャリアチェンジできる可能性はあります。自分の希望する部署への転属のチャンスがあれば、積極的に挑戦してみてはいかがでしょうか。
社内制度でキャリアチェンジについての規定がない場合は、転職を考えるのもよいでしょう。
未経験の人もデータサイエンティストになれるの？
データサイエンティストには、専門性の高いスキルや知識が求められます。経験者であれば、即戦力としての働きが期待でき、就職活動は有利になるでしょう。しかし、だからといって未経験者のチャンスがないわけではありません。
特に新卒の場合は、これから社会人として活躍をしてくれるだろうという期待も込めて、未経験者の採用にも積極的な会社が多いです。一方、転職の場合は、データサイエンティストとして未経験でも、IT業界での経験があるかどうかが重要になる傾向にあります。
したがって、未経験者の場合は、まずはIT業界での関連職種に就いて経験を積み、データサイエンティストとして転職をするという方法もよくとられています。
データサイエンティストに向いている人の特徴は？
一般的に、以下の特徴に当てはまる人はデータサイエンティストに向いていると考えられます。
1：数学・分析・統計が好き
数学や統計学に関する知識があると、データサイエンティストの仕事に役立ちます。職務上、つねに数学や統計学、プログラミング言語とは切っても切れない関係にあるため、これらが好きな方は向いていると言えるでしょう。日頃から、データや数字を見て論理的に物事を考える方も、馴染みやすい職業ではないでしょうか。
2：地道な作業も苦ではない・根気強さがある
データサイエンティストが扱うデータは膨大な量になります。これらの処理には地道な作業も含まれ、ノイズを正すためにはコツコツと根気強く仕事をすることも多いです。また、収集したデータは専門家以外の人が分かりやすい形にまとめる必要もあります。こうした作業は根気も求められ、忍耐力の高い人やコツコツとした仕事が得意な人に向いています。
3：考えること・試行錯誤するのが好き
データサイエンティストは、膨大なデータの中から必要な情報を取り出し、有益な活用方法を考えるのも重要な仕事です。さまざまな方面から物事をとらえ、考え、検証していく能力が求められ、結果にたどり着くまでには何度も試行錯誤を重ねます。何事もよく考えて、検証を重ねていくことが好きな方も向いていると言えるでしょう。
データサイエンティストになるために必要なスキル・知識
データサイエンティストに求められるスキルや知識についても押さえておきましょう。
1：分析・統計学・数学に関する知識・スキル
データサイエンティストは、データを収集し正しく理解できる能力が不可欠です。数学、特に統計学の深い知識が求められるでしょう。また、ビジネスで活用できるデータをいくつかの手段によって分析していくため、分析に必要なツールを扱えるスキルも必要となります。
2：プログラミングの知識・スキル
データサイエンティストが用いるプログラミング言語は、 「Python」や「R言語」が主流です。少なくとも、いずれかの言語を習得しておく必要があります。「Python」は比較的扱いやすく、R言語は専門性が高いと言われています。したがって、データサイエンティストをこれから目指していく場合は、Pythonから始めてみるのがおすすめです。プログラミングの知識やスキルを十分に備えていると、それだけデータの収集や解析作業がスムーズに行えます。
3：ビジネスに関する知識・スキル
マーケティングなど、ビジネスに関するスキルがなければ、企業の持つ課題の検討をつけたり関連性の高いデータの抽出は難しいでしょう。データサイエンティストが行う仕事の大きな目的は、企業の課題に早期に対処することや、収集したデータから有益な情報を見つけ改善策を提案することにあります。したがって、ビジネスに関する知識やスキルも求められます。
4：コミュニケーションスキル
データサイエンティストは、常にPCと向き合うわけではありません。社員やクライアントからデータ分析の課題等を聞くことも多く、その返答は分かりやすい言葉で行う必要があります。
5：SQLや分析ツールの取り扱いスキル
データ分析には、いくつかのツールを使い分けて活用するケースが多いです。少なくとも、現場で用いられることの多い分析ツールの理解を深め、必要な知識を習得しておかなければなりません。
※SQLとは、データベースを管理するための言語
6：提案力
データサイエンスで導かれた結果を、多くの社員に提案する力がなければ、本来の目的は達成できません。提案力とは、提案する内容をよく精査し、分かりやすい言葉・方法で伝える力のことを指します。
7：論理的思考力
物事に筋道を立てて整理して考えていく力は、データサイエンティストにとって必須です。業務すべてに論理的思考力を用いるといっても過言ではありません。直感力を頼りに仕事をしたい方には不向きといえます。
データサイエンティストに資格は必須？
データサイエンティストになるための必須資格はありません。しかし、取得しておくと役立つ資格はいくつかあります。
・データサイエンティスト検定
・OSS-DB技術者認定試験
・オラクルマスター
・Python3 エンジニア認定データ分析試験 など
資格を取得することで実務に活用できる応用力が身に付き、就職や転職の際に自身のスキルを証明することができます。
関連リンク：データサイエンティストにおすすめの資格とは？勉強方法なども解説！
https://www.juntendo.ac.jp/academics/faculty/hds/folder/2/
データサイエンティストになるまでのステップ
データサイエンティストになる道のりは、大学等での学習や独学などさまざまです。いずれにしても、以下のステップを踏み仕事獲得に向けて努力することとなるでしょう。
STEP1. 必要なスキルの習得
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、まず習得すべきなのは「データ分析」「統計学・数学」「ビジネス」の知識やスキルです。当然、こればかりではありませんが、この3つを習得しておくと後の学習が効率的になります。
STEP2. プログラミングの基礎をおさえる
プログラミングで用いる言語は複数ありますが、データサイエンティストは主に「Python」と「R言語」、それから「SQL」もよく使います。このうち、R言語はデータ分析以外にはほとんど使えず、習得しているエンジニアの数も限られます。いずれスキルアップをはかる時に勉強するのもよいでしょう。
STEP3. データ分析の実践を重ねる
プログラミングの基礎が身に付いたら、データ分析の実践が行えるようになります。学習本などに書かれている課題を参考にして、実際にデータ分析を行っていきましょう。未経験の人にとって、実践経験を重ねることは重要です。いくつもの課題に挑戦しておくと、実務に役立つスキルが身に付きやすくなります。
STEP4. ポートフォリオの作成
ポートフォリオとは、自分のスキルや経験が分かる、アピールのための資料です。就職活動時には、このポートフォリオを用いてスキルを証明することもあるでしょう。特に、機械学習モデルを組み込んだ自作のWebサービスが展開できると、強力なポートフォリオになります。自作の機械学習モデルは、「GitHub」というWebサービスで公開するのが主流です。
STEP5. 就職活動・仕事獲得に向けた準備
企業への就職を目指す場合は、面接対策や職務経歴書を作成して就職先を探すこととなるでしょう。フリーランスや副業で仕事をする場合は、PC等の仕事環境を整えていきます。本業がある方は、本業の就業規則で副業が可能かどうかもしっかり確認しておきましょう。仕事は、求人サイトや転職エージェント、クラウドソーシングサイトを通じて探すのが一般的です。
データサイエンティストを目指すなら”順天堂大学”
順天堂大学は、“健康”を学問する健康総合大学・大学院です。学生数を上回る教職員数により、決め細やかな指導体制が整っています。「教育」「研究」「実践・診療」という3つの柱を通じた国際貢献への取り組みと、分け隔てなくグローバル社会で活躍できる人材の育成・輩出を行っている学校です。
健康データサイエンス学部は、医療や健康、保健、スポーツ、福祉などの人々の健康に関わる企業等で活躍できる、「ヘルスデータサイエンティスト」を目指すことができます。主な就職先は、医療機関や製薬企業、スポーツメーカー、官公庁、シンクタンクなど多岐にわたります。
コンピュータサイエンスや統計学、医学など、各分野のスペシャリストから学べる体制が整っており、人々が直面する健康課題に挑むための実践的な応用スキルが身に付きます。
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健康データサイエンス学部｜順天堂大学 https://www.juntendo.ac.jp/academics/faculty/hds/ 順天堂大学健康データサイエンス学部 資料請求 |
まとめ
データサイエンティストになるための、必須資格はありません。しかし、専門性の高い仕事のため、自身のスキルを証明するためにも資格を取得しておくことが望ましいでしょう。これから大学への進学を考えている方は、大学での学習がおすすめです。データサイエンティストに求められる能力やスキルをよく確認して、自分に合う仕事かどうか検討してみてはいかがでしょうか。