「データサイエンティスト」とは、企業によって蓄積されている膨大なビッグデータから必要な情報を分析・解析し、ビジネスに活用する情報を導き出して今後の経営に活かすための提案を行う職種です。

特に近年では、情報化によってデータ活用に乗り出す企業が増え、AIの活用が期待されています。
これからさらに需要が高まる職種であると言えるでしょう。

データサイエンティストになるには、プログラミングのスキルをはじめとして、データベース、クラウド、WEBマーケティングなど、幅広い分野で高いスキルが求められています。

データサイエンティストになるにはどうすればいい？

● 大学や専門学校などでデータサイエンスに関する科目を専攻しておく

● 社会人でも学べるスクールに通ってスキルを身につける

● エンジニア経験を経て転職する

● コンサルタントやデータアナリスト、マーケッターなどを経て転職する

● 社内公募制度を利用する

データサイエンティストになるには、上記4つのポイントにまとめることができます。

大学や大学院の理工学部卒業者だけではなく、文系出身の方でもなれる方法がありますので、ぜひじっくり読んで参考にしてみてください。

大学や専門学校などでデータサイエンスに関する科目を専攻しておく

データサイエンティストは学歴が問われる職業ではありませんが、大学や大学院、専門学校などにおいてデータサイエンスに関する科目を専攻して卒業している方が多くみられます。

例えば、「滋賀大学データサイエンス学部」「横浜市立大学データサイエンス学部」では統計学や情報工学の基礎をはじめとして、データ分析について深く学ぶことができます。

また北海道大学・東京大学・滋賀大学・京都大学・大阪大学・九州大学の6校では、データサイエンスの教育を強化するために、コンソーシアムが設置されています。

またそれ以外の大学や専門学校でも、統計学などを学んでおけば有利になることもあります。

社会人でも学べるスクールに通ってスキルを身につける

理工系の大学や専門学校などを卒業していないとデータサイエンティストになれないかと言うとそんなことはなく、社会人でも通えるデータサイエンスが学べるスクールがあります。

スクールは「通学式」「オンライン式」に分けることができ、通学式では挫折しにくい、オンライン式ではすきま時間で学べるというメリットがあります。

データサイエンティストになりたくても独学では難しく、諦めていたという方でも、しっかりとプロの技術を学ぶことができ、さらに就職や転職のサポートをしてくれるスクールもありますから安心です。

スクール選びは、データサイエンスが学べるコースがあるのか確認して、自分が学びやすいのかどうか、転職サポートがあるのかどうかを基準にして選ぶといいでしょう。

エンジニア経験を経て転職する

データベースエンジニアをはじめとして、データエンジニアやPythonエンジニア、Webプログラマーなどといった、エンジニアの経験を経て転職することが可能です。

近年では、文系大学卒業者の中でも、エンジニアを目指す方が増えています。

すでにPythonでアプリケーションの開発や機械学習、ディープラーニングなどの実務経験を持っているのであれば転職の可能性が開けてきます。

そのためエンジニアやプログラミングの職務経験を活かし、実務に必要となるデータサイエンスをはじめ、ビジネス・コミュニケーション能力について学んでおくといいでしょう。

コンサルタントやデータアナリスト、マーケッターなどから転職する

コンサルタントやデータアナリスト、マーケッターなどは、幅広いデータを活用してマーケティング戦略を提案する専門家ですから、データサイエンティストに近い仕事だと言えます。

プログラミングやAI、ビッグデータなどのICTスキルは持ち合わせていない可能性はありますが、コンサルタント業務によって高い提案力を活かすことができるでしょう。

そのためエンジニアや機械学習などといったスキルを学習しておくことによって、データサイエンティストとして活躍できるようになります。

社内公募制度を利用する

企業内には、公募制度などによってキャリアアップできる場合があります。

例えば、エンジニアやコンサルタントなどで転職し、社内での養成プログラムなどを経てデータサイエンティストになれる可能性があるのです。

このような制度を設けている企業に転職することも一つの方法だと言えますが、それほど多くはなく、また、すべての職員がチャレンジできる訳ではありません。

データサイエンティストになるために必要なスキル

● データ分析や統計学

● プログラミングの知識

● 機械学習

● データベースの知識

● ビジネス力やコミュニケーション能力

データサイエンティストになるためには、ビッグデータを正しく解析する必要があるために、統計学に関するスキルが必要です。
分析方法にはさまざまな手段がありますので、幅広く理解しておくと転職には有利になります。

プログラミングの知識については、「R言語」「Python」の需要が高くなっています。
「R言語」はデータ分析・解析において優秀な統計解析言語であり、拡張性・利便性も高いことで知られています。
「Python」についても、機械学習やAI開発で活用される機会が多く、習得しやすいためにプラグラム初心者でも学ぶ方が増えています。

またデータベースの知識も必要とされています。
データサイエンティストはビッグデータを扱うために効率的なデータ収集、データ処理などのスキルが重視されます。
効率的なデータ設計をしないことには、データ処理に無駄な時間をかけてしまう可能性があるからです。

さらに、ビジネスマンとしての「ビジネス力」や「コミュニケーション能力」を持ち合わせておく必要があります。
データサイエンティストは単にデータ分析するだけではなく、その分析を活かして経営戦略を提案する必要があります。
そのため技術力だけではなく、「ビジネス力」「コミュニケーション能力」は必須のスキルであ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有利な資格

● 統計検定

● 情報技術者試験

● オラクルマスター

● OSS-DB技術者認定試験

● Python3エンジニア認定データ分析試験

データサイエンティストは資格が必要となる職種ではありませんが、上記に掲げる資格を取得しておけば、一定のスキルを証明することに役立ちます。

・統計検定

統計に関する知識について評価する検定試験です。

レベル別に5段階の試験となっており、統計の基礎から応用まで学ぶことができます。

今まで統計のことを学んだことがない方であれば、データ解析法を身につけることができますのでおすすめの資格です。

情報技術者試験

情報処理に関する論理的な考え方が評価される国家試験です。

データサイエンティストに必要なプログラムに関する知識が求められ、その他にもシステム設計やソフトウェア開発、情報システム、データベースなどに関する試験内容となっています。

オラクルマスター

データベース管理ソフトウェアである「ORACLE MASTER」に関するスキルが問われる資格試験となっています。

「ORACLE MASTER」は国内のデータベースソフトにおいて高いシェアを誇っているために、資格取得によってデータベースのスキルの証明になります。

OSS-DB技術者認定試験

「オープンソースデータベース技術者認定資格」と呼ばれる資格試験です。

資格を取得することによって、オープンソースデータベースである「PostgreSQL」のスキルや技術力を証明することができます。

Python3エンジニア認定データ分析試験

「Python」はプログラム初心者でも学びやすいプログラムとして知られていますが、その学習スキルを証明するための資格試験となっています。

今やAI分野の機械学習でとても重要な言語であり、データ解析や分析など幅広い分野に活用されているために、取得しておけばスキルの証明にも役立つでしょう。

まとめ

データサイエンティストになるにはどうすればいいのか、目指し方について解説いたしました。

情報化社会の中でデータ活用に乗り出す企業が増え、AIの活用が期待されているためにデータサイエンティストのスキルが求められています。

これからさらに需要が高まる職種であることは間違いありません。

これから転職を目指すという方であれば、専門学校やスクール、資格取得などを活用しながら、プログラミングやデータベース、クラウド、WEBマーケティングなどのスキルを身につけていくといいでしょう。

投稿者：中野直大
営業として働きながら、独学でプログラミングやデータサイエンスについて学ぶ。
その中で数字に苦手意識のある人たちでもデータ分析は「できる」と思ってもらえるのではないかと強く思うようになる。
DX推進が加速していく社会の中で活躍する人材の底上げをしたいと思った事から、データ分析スクールまなべくとるを立ち上げに携わる。
学生時代には、世界を旅し、研究室では大腸ガン早期発見の為のデバイス開発研究を行う。