未経験からデータサイエンティストを目指すには？求められるスキルについて解説

未経験でもデータサイエンティストになれる？

データサイエンティストは今注目の仕事。「未経験でもデータサイエンティストになれる？」という質問の答えは、もちろん「Yes」です。しかし、もちろん簡単ではありません。

IT業界経験者であれば目指せる

未経験でも、IT業界経験者、特にITエンジニアであればデータサイエンティストへの道はより開けています。ITエンジニアとしての経験、特にプログラミングスキル、さらには機械学習のスキルがあれば、そのスキルをデータサイエンティストとして生かすことができます。

IT業界未経験者だと厳しい

データサイエンティストにはプログラミングやデータベースのスキルが求められます。そのため、IT業界未経験者で、そうしたスキルを持たない場合、データサイエンティストを目指す道は厳しいものになります。
IT業界でプログラミングのスキルを身につけたり、資格取得などの勉強を通して、必要なスキルを身につけることが必要です。

数理統計を扱うような分析系の仕事だと可能性が高い

「データサイエンティスト」という名前が注目される前から、データを扱い、分析する仕事は存在していました。調査会社やマーケティング会社では市場調査やアンケートの分析が行われ、Webマーケティング会社ではアクセス解析が行われています。また保険会社には古くからアクチュアリー（保険数理士）という仕事があり、重要な役割を担っています。
こうした仕事に携わっていた場合は、データサイエンティストとして活躍できる可能性は高くなります。

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仕事はさまざまですが、代表的な流れを紹介します。

仮説立案・データ分析モデル構築

データサイエンティストの仕事の最終目的はビジネス課題の解決です。課題解決に向けた仮説を立案し、仮説を実証し、課題を解決していくために必要なデータ分析モデルを構築します。どのようなデータを集めるか、どのように分析していくか、分析結果をビジネスにどう反映させていくかなど、今後の方針を定める重要な段階です。

データ収集の詳細設計・環境構築

データ分析モデルをもとに具体的なデータ収集の詳細を設計し、データ収集のための環境を構築します。例えば、基幹システムから抽出すべきデータを選び、必要に応じてデータ取得のためのプログラムを開発します。さらにデータ分析作業用のデータベースを整えます。

データ抽出・加工

基幹システムなどから収集したデータが、そのまま分析作業に使えるわけではありません。大量のデータから不要なものを取り除いたり、必要な部分を抽出したり、あるいはより使いやすいデータにフォーマットを変換するなどの作業が必要になります。

データ分析

データをさまざまな分析手法・統計手法を用いて分析します。ある事象の要因となっているデータはなにか、ビジネスを成功させるうえで重要となるデータはどれか、などを仮説をもとに分析していきます。ロジカルな分析・判断とともに、データを可視化し、分析していくなかで、今まで気づかなかった関係性を見つけ出すなど、直感的なひらめきも必要になります。

業務へのフィードバック

分析結果を課題解決に向けた事業戦略や施策に落とし込んでいきます。経営陣にわかりやすいレポートを提示して経営判断をサポートすることはもちろん、現場レベルでの戦略立案や施策の実行をデータ面からサポートすることもデータサイエンティストの重要な役割です。

データサイエンティストに求められるスキル

データサイエンティストにはどのようなスキルが必要でしょうか。

データ分析スキル

データ分析スキルは、言うまでもなくデータサイエンティストに必須のスキルです。ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを分析するために、さまざまな分析手法を駆使していきます。統計やデータ分析に対する知見はもちろん、さまざまなデータ分析ツールを使いこなすスキルが必要になります。

プログラミングスキル

データ分析は既存のデータ分析ツールを使いこなすだけでなく、R、Pythonなどデータ分析に用いられるプログラミング言語を使い、独自の視点でデータを分析していくことが求められます。またSQLのようなデータベース言語、さらにはビッグデータを分散処理するための技術であるHadoopなど、最新技術に対する知見やスキルも求められます。

ビジネススキル

データサイエンティストの直接的な仕事はデータ分析ですが、その最終的な目標はビジネス課題の解決や新しいビジネスの創出です。つまり、データサイエンティストにもビジネスモデルの理解、他部門との連携、コミュニケーションなど、ビジネススキルは必須です。

年代別データサイエンティストの求人情報について

データサイエンティストの求人状況はどうなっているでしょうか。未経験者の求人を年代別に見ていきましょう。

20代未経験

データサイエンティストとしては未経験でも、大学・大学院での専攻がデータ解析や統計に関連していた人やAI・機械学習に関連していた人が求められています。あるいは、R、Pythonなどのプログラミング言語を使いこなせる人が求められています。

30代未経験

データサイエンティストという名称でなくても、実際の業務でさまざまなデータの分析に携わっている人や20代と同様にPythonなどのプログラミング言語に習熟している人が求められています。Hadoopなどの最新技術を使ったデータの分散処理の経験がある人も需要があります。

40代未経験

40代未経験者のデータサイエンティストとしての求人は、ほぼ存在しないといってもよいでしょう。直接データ解析などを行うデータサイエンティストではなく、PMやPLとしてデータサイエンティストのチームをまとめることができる人、あるいは特定の業界やビジネスモデルに関する深い知識や経験からチームに知見をプラスできるような人が求められています。

未経験からデータサイエンティストを目指すキャリアプラン

未経験からデータサイエンティストを目指すことは簡単ではありませんが、不可能ではありません。どのようなキャリアプランが可能か、考えてみましょう。

エンジニアからデータサイエンティストを目指す

エンジニアからデータサイエンティストを目指す場合、IT業界で求められる知識やスキルの中でも、特にデータサイエンティストに必要な知識やスキルの習得を意識することがポイントになります。具体的にどのようなことを意識すべきか見てみましょう。

RやPythonなどのプログラミング言語

RやPythonなど、データ分析に使われるプログラミング言語のスキル向上を目指します。データサイエンティストとしては未経験でも、RやPythonでの実際の業務経験はプラスになります。

データベース関連

データサイエンティストに、データベースの知識やスキルは必須。SQLやオラクルなど、データベース関連のスキルを身につけましょう。Hadoopの経験があるとさらに有利です。

AIや機械学習の経験

ビッグデータの分析・解析には、AI（人工知能）/機械学習が活用されるようになっています。今後、活用すべきデータの量は加速度的に増加していくと考えられます。AI/機械学習のスキル・経験もますます大きくなります。

分析系の業務

Webマーケティング企業やEC企業であれば、アクセス解析や顧客の行動分析を行う業務や部署に異動し、データサイエンティストに類似した業務でスキルや経験を積んでいくこともキャリアプランの1つです。

分析系の職種からデータサイエンティストを目指す

分析系の職種からデータサイエンティストを目指す場合、統計や分析の基本的なスキルは身についているといえます。さらにどのようなスキルをプラスすればよいか、見てみましょう。

BIツールやプログラミング言語

データサイエンティストは大量のデータ、いわゆるビッグデータを扱います。BIツールのような分析ツールやR、Pythonのようなプログラミング言語を使ってビッグデータを解析できるスキルを身につけておきます。

統計・データ分析スキルの向上

分析系の職種は統計・分析の基本的なスキルを持っています。データサイエンティストを目指す場合、さらに高度な分析スキル、最新手法を理解しておくと、有利になります。

完全な未経験からデータサイエンティストを目指す

完全未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、まずは関連した職種でスキルを身につけるか、スクールなどで必要な知識を身につけることが必要になります。

スクールに通う

スクールなどに通い、データサイエンティストとして必要な知識・スキルを身につける方法もあります。時間と費用はかかりますが、スクールは就職のケアもしてくれるので、完全未経験の場合は確実な方法といえます。

データサイエンティストにおすすめな資格

データサイエンティストを目指す場合におすすめな資格もあります。特に未経験からデータサイエンティストを目指すなら、資格取得は必須といえるでしょう。

統計検定

統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験で、グローバルに通用する統計活用能力の体系的な評価システムとして一般社団法人日本統計学会が開発・認定し、一般財団法人統計質保証推進協会が実施しています。

情報処理技術者試験

IPA（情報処理推進機構）が主催する情報処理技術者試験は、ITエンジニアのスキルを認定する国家試験。「基本情報技術者試験（FE）」はITエンジニアであれば必須の資格で、データサイエンティストを目指すのであれば「応用情報技術者試験（AP）」、さらには高度な知識・技能が求められる専門別の試験のうち「データベーススペシャリスト試験（DB)」の取得を目指すとよいでしょう。

Python3 エンジニア認定データ分析試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営しているPython関連の資格の1つです。Pythonを使ったデータ分析に用いられるライブラリや数学の知識が問われます。Python関連の複数の資格のなかで、データサイエンティストに特化した内容になっています。

E資格

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している試験で、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかが問われます。E資格（エンジニア資格）のほかに、G検定（ジェネラリスト検定）もあり、こちらはディープラーニングの基礎知識と活用する能力や知識が問われます。データサイエンティストを目指すなら、E資格の取得を目指すとよいでしょう。

データベース系資格

データサイエンティストにはデータベースの知識・スキルも必須です。OSS-DB（オープンソースデータベース）技術者認定試験は、オープンテクノロジー技術者認定機関が実施する試験で、オープンソースデータベースに関する技術力と知識が問われます。
その他、データベース大手のオラクルが実施するオラクルマスターもデータベース関連の資格としてよく知られており、一定以上の資格はグローバルな資格として認められます。

データサイエンティストを目指すためのおすすめ勉強法

未経験からデータサイエンティストを目指すための勉強法を紹介します。書籍、スクール、ネット講座など、自分にあった、効率的な勉強法を見つけてください。

オンライン講座

データサイエンスをわかりやすく解説するオンライン講座が総務省統計局の提供で行われています。「データサイエンス・オンライン講座」は、MOOC（大規模公開オンライン講座）として開設され、誰でも無料で受けられます。データサイエンスの基礎をマスターするには、最適の講座といえます。

スクール

時間とコストをかけて、しっかりと知識とスキルを身につけたいという人にはスクールがおすすめです。オンライン講座とは違い、ともにデータサイエンティストを目指す仲間やそれをサポートしてくれる講師陣など、データサイエンティストを目指す環境が整っています。就職や転職のサポートが受けられることもスクールの魅力です。

書籍、ネットでの独学

データサイエンティストには統計や数学、プログラミング、データベース、さらにはAI・機械学習まで幅広い知識とスキルが必要です。そのため画一的な講座やスクールでは、非効率的だったり、物足りないと感じる人もおられるでしょう。さまざまな書籍やネット上の情報をもとに独学で学習することももちろん可能です。

未経験からデータサイエンティストとして活躍するために！

よくいわれることですが、どんなプロフェッショナルも最初は未経験者です。簡単な道ではありませんが、未経験からデータサイエンティストとして活躍することは可能。今、自分が持っているスキルと経験、そしてデータサイエンティストとして必要なスキル・経験をチェックして、何が足りないのか、どこが弱いのかを把握することから始めましょう。もちろん今持っている強みを最大限生かすことも忘れずに。

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