未経験でもデータサイエンティストになるための具体的な方法と必要なスキルを紹介

アカリクコラム
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多くの情報であふれる現代社会では、データサイエンティストの需要が高まっています。

データサイエンティスト協会によれば、データサイエンティストになるにあたり

  • データサイエンス力
  • データエンジニアリング力
  • ビジネス力

といったスキルが必要であると言われています。

そこで今回のコラムでは、データサイエンティスト未経験者がデータサイエンティストになる方法や、必要なスキルを解説していきます。

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未経験でもデータサイエンティストになるためには

データサイエンティストとは、ビッグデータと呼ばれるデータを分析し、企業活動に活かせるビジネス戦略の立案などを行う職種のことを指します。

未経験者がデータサイエンティストになるためには一般に

  • 新卒として入社する
  • Kaggle枠を利用する
  • 社内公募を利用する
  • まずは周辺職種に就職を目指す

といった大きく4つの手段があると言われています。それぞれの方法について詳しく見ていきましょう。

新卒採用

まず、新卒採用時に職種別採用を行っている企業に応募するという方法があります。

企業の中には、データサイエンティスト職を別枠で採用する例も出てきています。

新卒採用は一般に、応募者のポテンシャルに期待して採用することから、未経験でも内定を取ることは可能かもしれませんが、自分がデータサイエンティストに向いているのか、適性を確かめるためにも、まずは

  • データサイエンティストのインターンに参加してみる
  • OB訪問などを通じ職種について良く知る
  • 後述のKaggleで実績を作る

という点が重要となってくるでしょう。

Kaggle枠を利用する

また、Kaggle枠を利用し、データサイエンティストを目指すという方法もあります。

Kaggleとは、データサイエンスや機械学習分野に携わっている人のプラットフォームのことで、学習などに利用できるのみでなく、参加者が自分自身のデータサイエンススキルを競い合う場である「コンペ」が行われているというのが特徴です。

データサイエンティストを募集する企業の中にはKaggle枠を設けている企業もあり、Kaggle内で行われる「コンペ」の実績をもとに、実務経験がなくともスキルがあると評価され、採用されることもあります。そのため、未経験者であってもデータサイエンティストになることが可能な道の1つと言えるでしょう。 

社内公募を利用

民間企業の場合、社内でデータサイエンティストを育成しようという考えもあり、社内公募が行われることもあるでしょう。

そのような場合には、積極的に社内公募を利用しましょう。一方、希望者が多く狭き門になることも考えられることから、前述のKaggleにおける実績などがあるとよりよいのではないでしょうか。

参考:Kaggle(カグル)コンペ入賞者は転職しやすい?どんな業界で需要が高いのかを解説

周辺職種に就職する

企業がデータサイエンティストを募集する場合には、やはり経験者を求めていることも多いことから、まずは周辺職種に就職し、必要なスキルを身に着けるというのも1つの方法です。

一般社団法人データサイエンティスト協会の資料によれば、データサイエンティストに必要なスキルは大きく3つに分けられ

  • データサイエンス力
  • データエンジニアリング力
  • ビジネス力

が挙げられています。

SE職・マーケティング職・コンサルタント職などの職種でも、データサイエンティストと共通するスキル・能力が得られることから、これらの職種での経験をもとに、データサイエンティストを目指すというのも1つの方法といえるでしょう。 

参考:(一般社団法人)データサイエンティスト協会HP データサイエンティスト スキルチェックリストv3.01

文系卒でもデータサイエンティストになれるか?

文系卒であっても、文系が持つスキルを活かすことでデータサイエンティストになることは可能でしょう。

文系卒だからこそ活かせるスキルの例として、経済や経営について専門として学んだ人を中心に

  • 「ビジネス」に関する知識

というのは、理系卒の人より長けていると考えられます。

一方で、データサイエンティストには、「ビジネス」に関する知識のみでなく「データサイエンス力」や「データエンジニアリング力」も必要とされ、後述する

  • 統計の知識
  • プログラミング技術

などのスキルを有していることが望ましい場合もあるでしょう。

さらに

  • Kaggleにおける実績

などもあれば、データサイエンティストの職を勝ち取ることも可能になってくるのではないでしょうか。

データサイエンティストに必要な能力

データサイエンティストになるには前述したように、データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力が必要と言われています。

それぞれのスキルがどのような場面で必要となるのか、詳しく見ていきましょう。 

統計および分析の知識

まず、統計や分析のスキルは、データサイエンティストにとって必須のスキルと言えるでしょう。

膨大なデータを解析するにあたり、生のデータをそのまま眺めるだけでは、活かしていくことは困難でしょう。そこで必要となってくる手法が、これらのデータを解析する統計手法になってきます。

多様な統計手法を利用し、データを解析することで、膨大なデータも意味のあるものや傾向の分かるものとなっていくでしょう。このことからデータサイエンティストになるには、統計や分析の知識が必須と言えるでしょう。

プログラミング技術

また、膨大なデータを扱う必要があることから、プログラミング技術も必要と言えます。

データサイエンティストがデータを扱うにあたり、バッチファイルの作成やデータの挿入を行う際、プログラムを作成する機会が頻繁にあります。これらのプログラム作成にあたっては、PythonやR言語が主に利用されていることから、プログラミング言語に関する知識も必要となってくるでしょう。

ITスキル

そして、プログラミング技術のみでなく、その他多様なITスキルもまた、データサイエンティストにとって必要性の高いものと言えるでしょう。

データサイエンティストが関わる可能性があるITスキルの例としては、

  • 機械学習
  • 深層学習(ディープラーニング)
  • 言語処理
  • 画像処理
  • システム運用
  • プライバシー保護や、外部攻撃とそれに対する防衛

などがあり、非常に幅広い知識が必要になります。すべてを修得することは困難であっても、できるだけ多くのITスキル(分野)に興味を持ち、知識を身につけておくことで、多様な場面で活躍できるデータサイエンティストとなることができるのではないでしょうか。

参考:(一般社団法人)データサイエンティスト協会HP データサイエンティスト スキルチェックリストv3.01

ビジネススキル

データサイエンティストは、ビジネススキルも重要視されます。

時に、企業の意思決定(今後のビジネス方針など)に関わることもあるため「分析対象となる分野の知識」が必要と言えるでしょう。さらに、解析したデータをもとに

  • 分析結果を踏まえた施策を考案する
  • 意思決定者にプレゼンテーションを行う

といったような能力も必要であることから、幅広いビジネススキルもまた必要とされるのが、データサイエンティストの特徴と言えるでしょう。

持っていると有利な資格

データサイエンティストになるにあたり、必須となる国家資格などはありませんが

などの資格が役立つと言われています。

今回は、この中でも

  • 統計に関わる「統計検定」
  • 情報処理に関わる「情報処理技術者試験」・「データベーススペシャリスト試験」
  • データベース系試験として「オラクルマスター」・「OSS-DB技術者認定試験」

に関して、これらの試験の概要や必要性を紹介していきます。

統計検定

統計検定とは、統計質保証推進協会が実施する、統計に関する知識や活用力を評価する試験であり、統計検定「1級~4級」、「統計調査士」および「専門統計調査士」の資格を取得することが可能です。

データサイエンティストは、膨大なデータを統計解析などの手法で「情報を読み解く」職種とも考えられます。このようなことから、統計手法に関する資格は、有用なものと言えるでしょう。

参考:統計検定とは|統計検定

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験とは、情報処理推進機構が実施する、情報処理技術者としての「知識・技能」を評価する国家資格であり、データサイエンティストに関係する試験としては、「基本情報技術者試験」、「応用情報技術者試験」および「データベーススペシャリスト試験」などがあげられます。

これらの試験は、データサイエンティストに必要とされる、IT技術を証明できる試験であることから、取得できれば有利になる資格と言えるのではないでしょうか。

参考:情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験

データベース(DB)系資格

データベース(DB)系の資格としては、NPO法人LPI-Japanが実施する「OSS-DB技術者認定試験」やオラクル社が実施する「オラクルマスター」があげられるでしょう。

データサイエンティストは、膨大なデータを蓄積し分析していくことが求められますが、そのためには、大量のデータを適切に管理し処理できる能力が必要となってきます。このような能力を証明するためにも、データベース(DB)系の知識を修得しておくことも重要と言えるでしょう。

参考:資格取得のメリット – OSS-DB

データサイエンティストになるための勉強方法

データサイエンティストになるためには、「プログラミングスクール」や「通信教育」を利用するのも1つの手段と言えます。

幅広い知識が必要とされるデータサイエンティストですが、これらをすべて独学で行うとなるとハードルが高くなるのは事実です。

そこで「プログラミングスクール」や「通信教育」を適宜利用することも大切でしょう。しかしながら、これらの費用が高額であるのも事実です。現在は終了してしまっていますが

のような講座が実施された場合には、試しに受講してみるというのがよいのではないでしょうか。

また、通信教育プログラムのなかでも

  • Udemy(学びたいカリキュラムを選んで受講できる)
  • 現代統計実務講座(一般財団法人 実務教育研究所が実施(文部科学省認定講座))

などは比較的安価な価格で受講することも可能なことから、このような講座から受講してみるというのも良いのではないでしょうか。

少しずつスキルアップし、データサイエンティストを目指そう

膨大なデータを扱うことが増えた現代、データサイエンティストの育成は急務とされ、官民で様々な取り組みが行われていますが、さらに需要が高まる職種と考えられています。

なお、データサイエンティストに未経験者も就くことは不可能ではありませんが

  • 統計および分析の知識
  • プログラミングを含むITスキル
  • ビジネススキル

と非常に幅広い知識が必要であるのが現実です。

そのため、データサイエンティストと「必要なスキルが似ている職種」にまず就職を目指すことや、必要な「資格」や「スキル・実績」などを修得したうえで、データサイエンティストを目指していくのがよいと言えるでしょう。
参考:第1部 特集 ICTがもたらす世界規模でのパラダイムシフト

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