データサイエンティストになるためには？
未経験から目指せる方法も解説！

データサイエンティストとは

2012年米国のTomas.H.Davenport氏らによって、データサイエンティストは｢21世紀で最も魅力的な職業｣と称された職業です。
しかし今現在、デジタル技術の進化と普及により魅力的というよりも社会になくてはならない職業に変わりつつあるのではないでしょうか？
その背景にはクラウドサービスの普及やソーシャルネットワークの浸透により、良質かつ詳細なデータが整備される社会を構築できたことが挙げられます。

ビッグデータを扱うプロフェッショナル

ビッグデータを扱うプロフェッショナルであるデータサイエンティストは、大規模なデータセットを分析し、洞察を得るために統計学、機械学習、データマイニングなどの技術を活用します。
彼らはデータを収集、清掃、変換し、さまざまなビジネス課題や機会を発見するための洞察を提供します。また、予測モデルの構築や意思決定のサポートにも貢献します。

データサイエンティストと機械学習エンジニアの違い

データサイエンティストとよく似た職業に機械学習エンジニアがあります。
共に高度な知識を元にデータを扱う専門職ですが、大きな違いとして、データサイエンティストはAIで活用するデータを扱うプロフェッショナル、機械学習エンジニアはAIそのものを作り出すプロフェッショナルということができます。

データサイエンティストの業務内容

データサイエンティストの主な業務内容について理解を深めていきましょう。

データの収集・クリーニング

データサイエンティストは、分析や解析に必要なデータを収集し、品質を高めるための作業を行います。
データはビジネスや社会の現状を反映する重要な情報源であり、その質が分析や解析の精度や信頼性に直結します。
例えば、ウェブからのスクレイピングやセンサーやカメラなどの機器からのデータ取得など、さまざまなソースからデータを収集します。
しかし、収集されたデータにはしばしば欠損値や外れ値、重複値などの不適切な値が含まれることがあります。
データサイエンティストは、これらの問題に対処するために、値の削除、補完、変換などの手法を用いてデータの品質向上を図ります。
このクリーニング作業は、データ分析の基盤となる重要なステップです。

データの分析・解析

データサイエンティストは、洗練されたデータを解析し、ビジネスや社会に役立つ洞察を引き出す責任も担います。
データは数字や文字の羅列だけでなく、その裏に隠れたパターンや関係性を理解することで真の価値が生まれます。
具体的には、統計手法や可視化ツールを用いてデータのパターンや相関、因果関係を探求し、仮説の検証を行います。
さらに、ビジネスや社会の課題を明確に把握し、データに基づいて解決策や提案を導き出すことも重要な役割となります。

機械学習モデルの構築

データサイエンティストは、分析や解析から得られた洞察を基に、機械学習モデルを開発し、予測や推薦などのタスクを自動化する責任も担います。
機械学習モデルは人間の主観や経験に左右されず、客観的かつ迅速な意思決定を行うため、ビジネスや社会に新たな価値をもたらします。
例えば、教師あり学習や教師なし学習などの手法を活用して、データからパターンや規則を学習させます。
また、構築したモデルの性能や有効性を評価し、改善や最適化を行うことも重要な業務の一部です。

モデルの評価・改善

データサイエンティストは、モデルの性能や精度を評価し、必要に応じて改善を行う責任も持ちます。
データや環境の変化により、モデルの予測力が低下する可能性があるため、定期的な調整が必要です。
消費者の嗜好や行動の変化により、以前に作成したモデルが効果を失うことがあります。
このような場合、データサイエンティストはモデルの評価指標を確認し、新しいデータや手法を組み込んでモデルを更新します。
モデルの評価と改善は、その信頼性や有用性を確保するために重要なプロセスです。

データの可視化・報告

データサイエンティストは、分析結果や構築したモデルを他者に伝え、ビジネス上の意思決定や行動に役立てるために、データの可視化と報告を行います。
例えば、売上予測モデルを作成したとしても、単に数字を提示するだけでは十分な意味が伝わりません。
売上に影響を与える要因や傾向、変化、さらには課題や改善点などをグラフや表によって視覚化することで、より具体的で理解しやすいメッセージを伝えることができます。

分析を元にビジネス戦略の提案

データサイエンティストは、単に分析やモデル作成にとどまらず、データを活用したビジネス戦略の構築にも積極的に関与します。
彼らは分析やモデルを単なる手段として捉えず、それらを通じてビジネス価値を実現することを最終的な目標としています。

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になるためには複数のルートが存在します。そのため今自分が置かれた状況下で最適なルートを選択することが大切です。

専門の大学・専門学校を卒業する

専門の大学や学校を卒業することで専門知識を習得しデータサイエンティストになる道が王道でしょう。
最近では滋賀大学、横浜市立大学のデータサイエンス学部、東京大学の数理・データサイエンスプログラムなど多くの大学でデータ分析を学ぶことができます。
さらに専門職大学も数多くあるため、それぞれの大学のカリキュラムや就職先等を比較しながらどの大学に通うか、検討してみるのがいいでしょう。

データサイエンティストに近い職種から転職

データサイエンティストに近いデータベースエンジニアやデータマイニングエンジニアなどの職業から転職するのも1つの方法です。
日常的にデータに触れる職業であることからデータサイエンティストの業務内容と相関しており、比較的転職もしやすいでしょう。
特に、アプリケーション開発や機械学習、深層学習の実務経験があると、市場価値は非常に高くなるでしょう。

マーケター・アナリストから転職

マーケターやアナリストから転職する人も多くいます。
マーケターとはマーケティング理論や調査に専門知識を有する戦略立案者の事を指し、アナリストとは金融機関に属し、会社の経営状態や国際情勢など幅広いデータを用いて分析する職業を指します。
日常的にデータを用いているため、データサイエンティストと相関する部分は多いでしょう。
一方で、エンジニア力に関しては知識をつける必要があるかもしれません。

社内養成や社内公募でのキャリアチェンジ

企業によっては他部署からのキャリアチェンジプログラムを備えている場合があります。
一般的ではありませんが、一度社内の担当者に相談してみるのもよいかもしれません。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストにはどのようなスキルが求められているのでしょうか？具体的に見ていきましょう。

分析・統計学の知識

統計学に関する知識は必要不可欠です。
主要な統計手法とその実践的な使い方についてひと通りマスターしておきましょう。

プログラミングスキル

データサイエンティストにはプログラミングスキルが求められます。
PythonやR言語が主に用いられているため、少なくともどちらか1つはマスターしておくことをオススメします。

SQLや分析ツールの取り扱いスキル

大量のデータを分析するための分析ツールを取り扱う必要があります。
SQLなどの使い方をマスターしておくとよいでしょう。

コミュニケーション能力

データサイエンティストは、他のチームメンバーやクライアントとのコミュニケーションが欠かせません。
彼らはデータに関する課題や要望をヒアリングし、データに詳しくない相手にもわかりやすく説明し、納得してもらう能力が求められます。

提案力

データサイエンティストは分析したデータを元に企業に対して提案を行います。
データ分析の元、企業の課題解決を行うことが本当のゴールだからです。
そのためには分析してデータを元に練り上げた事業戦略を企業に対して伝える提案力が求められます。

論理的思考力

論理的思考力も大いに求められるでしょう。
データ分析を行い、どう論理的に道筋を立て戦略を立案するかを日々考えなければなりません。

データサイエンティストに役立つ資格

データサイエンティストになるため、またはデータサイエンティストとしてのスキルを高めるために役立つ資格を紹介していきます。

統計検定

統計検定は、統計に関する知識や応用能力を評価する国家試験です。
この試験は、一般財団法人統計質保証推進協会が主催し、統計学の基礎を学ぶ機会を提供しています。
試験は1級から4級までの5段階（準1級を含む）および2つの資格（統計調査士、専門統計調査士）で構成されており、受験者は自身の習熟度に合わせて受験レベルを選択できます。
近年、データ分析のツールの進化により、データ解析自体は容易になっています。
しかし、分析結果を適切に解釈し、ビジネス課題と結びつける能力がなければ、データサイエンティストとして成功することは難しいでしょう。
統計学は、このようなデータ分析結果とビジネス課題を結びつけるための重要な知識です。

情報処理技術者試験（基本情報および応用情報）

情報処理技術者試験は、情報処理推進機構（IPA）が主催する、IT技術者向けの資格試験です。
ITに関する知識が不足しているマーケターやアナリストには、「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」「データベーススペシャリスト試験」などの試験が適しており、技術力を向上させるのに役立ちます。

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験は、日本アクチュアリー会が主催する資格試験の一つです。
この試験は、保険業界の専門職であるアクチュアリーに関連する知識とスキルを評価します。
アクチュアリーは、保険数理士や保険数理人とも呼ばれ、高度な数理技術やモデリング手法を駆使して保険商品やリスクを評価します。
アクチュアリー試験では、数学（確率・統計・モデリング）などが含まれており、その内容はデータサイエンティストの業務と密接に関連しています。
そのため、アクチュアリー資格を取得しなくても、この分野の知識はデータサイエンスに携わる者にとって有益です。

データスペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、情報処理技術者試験の上位に位置する資格試験です。
データサイエンティストがデータベースの分析を行うためには、データベースに関する深い知識とスキルが必要です。
この試験は基本情報や応用情報の上位資格であり、応用情報を取得すると午前試験が免除されるため、データベーススペシャリスト試験の合格を目指す際には応用情報の取得がおすすめです。

オラクルマスター

オラクルマスター（ORACLE MASTER）は、Oracle Databaseの管理スキルを証明するための資格試験で、広く認知されています。
ブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナの4つのレベルがありますが、特にゴールドとプラチナの資格は高い評価を受けています。
この資格を取得することで、データベース技術者として必要なスキルを体系的に習得できます。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DBは、特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（LPI-Japan）が主催する、オープンソースデータベースに関する技術力と知識を認定するIT技術者資格です。

Python3　エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する試験で、Python3エンジニア認定基礎試験の上位試験です。
この試験では、Pythonの基礎と数学の基礎に加えて、データ分析に関連するライブラリの活用や実践についての問題が出題されます。
データ分析試験は2020年から新たに始まった試験であり、Pythonを用いたデータ分析のスキルを評価するものです。

G検定・E検定

G検定・E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する試験です。
G検定はディープラーニングの知識をビジネスで活用する能力を評価するものであり、E資格はディープラーニングの実装スキルを持つエンジニア向けの資格です。
この協会では、G検定は一般向け、E資格はエンジニア向けと位置付けられています。

データサイエンティストになるための学習方法

データサイエンティストになるための学習方法について解説していきます。詳しく見ていきましょう。

学校やスクールに通う

学校やスクールに通うのが一般的な方法です。そのメリットとして質高く体系的に学ぶことができることが挙げられます。
特に初学者の時は分らない点、理解に苦しむ点が数多くあると考えられます。
その際に質問や相談をできる教師の存在は非常に大きいでしょう。
また同じ目標を持った仲間たちと交流でき、そこで築きあげたネットワークはその後のキャリアにも良い影響を与えるでしょう。

オンライン教育プラットフォームを使う

オンラインプラットフォームもかなり充実しています。その最大のメリットは費用の安さでしょう。
インターネット上で学ぶことができるため、人件費が抑えられ、受講者は低価格で学ぶことが可能です。

書籍・学習サイトで学ぶ

書籍や学習サイトで学ぶことも1つの方法でしょう。しかし、プログラミングは非常に難解であり、独学で行うのはあまりオススメはしません。

未経験からデータサイエンティストを目指すには

未経験からデータサイエンティストを目指す為のステップを解説していきます。

①必要なスキルを身につける

まずは以下3つの必要なスキルを身につけるところからスタートしましょう。

● データ分析スキル
● 統計学・数学の知識
● ビジネススキル

ビジネススキルには論理的思考力やコミュニケーション能力が含まれます。オンラインプラットフォームや書籍を利用して、上記のスキルを身につけていきましょう。
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キルも求められます。しかし、上記を習得した上でプログラミングに取り組んだ方がより効率的になります。
またこの段階で自分にデータサイエンティストが適正かどうか判断することも大切でしょう。

②プログラミングの基礎を学ぶ

上記スキルが一通り身についたら、プログラミングに挑戦しましょう。
プログラミングには様々な言語がありますが、主要なのは以下の3つです。

● Python
● SQL
● R言語

プログラミング初心者はPythonやSQLを学びましょう。

③データ分析を実践する

プログラミングの基礎が身についたら、データ分析を実践しましょう。実践経験を重ねることが実務で使えるようになるために非常に大切です。

データ分析を実践する際には以下のステップで行うと良いでしょう。
1. 課題の策定
2. 仮説の立案
3. データ収集
4. データの可視化、特徴量の決定
5. 機械学習モデルの構築
6. 機械学習モデルの評価

1. 課題の策定
まず初めに課題を策定しましょう。実務でも企業の課題に対してソリューションを提供していきます。様々な課題に対する経験を積んでおくと良いでしょう。
例えば、在庫を最適化したいスポーツショップがクライアントと想定した場合に、｢来月の需要を予測する｣という課題が考えられます。
課題は学習本や学習サイトで紹介されているものからスタートしてみるのが良いでしょう。

2. 仮説の立案
次に課題を解決するための仮説を立案します。先ほどの例で言えば、どのような要素がスポーツショップの売り上げに影響するかを考えます。
この際に、セール情報や周辺地域のイベント、広告数など様々な要素が考えられる中で優先順位をつけ最も期待値が高いものを選択します。

3. データ収集
データ分析を行うためのデータを収集します。解決したい課題や仮説を元に、分析に最適なデータを収集するようにしましょう。

4. データの可視化、特徴量の決定
データを表やグラフで可視化した上で、特徴量を特定していきましょう。
特徴量とは機械学習で分析する際に着目すべきデータのことです。特徴量を把握しやすくするためにもデータの可視化は必要不可欠です。

5. 機械学習モデルの構築
データの可視化、および特徴量の決定後、機械学習モデルを構築しましょう。
機械学習モデルとは、集めたデータを元にコンピュータが分析し、結果を導くためのプログラムのことです。ここでプログラミングの知識が必要になります。

6. 機械学習モデルの評価
最後に機械学習モデルの評価を行いましょう。
機械学習モデルがスムーズに上手くいくことはあまりありません。試行錯誤しながらアルゴリズムにおかしな点がないか、その都度改善していきましょう。

④ポートフォリオを作る

実践スキルが身についたら、ポートフォリオを作りましょう。
ポートフォリオとは自分の力量を企業に伝えるための資料のことです。
良質なポートフォリオを作成していくことで実務経験がなくても自分のスキルを示すことができ、採用に繋がります。

⑤仕事獲得に向けて準備する

ポートフォリオが完成したら、仕事獲得に向けて準備しましょう。
履歴書の作成や求人サイトへの応募、面接練習などやるべきことはたくさんあります。
効率的に行っていくようにしましょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴

データサイエンティストにはどのような人が向いているのでしょうか？具体的に見ていきましょう。

考えることが好きな人

データを元に分析するのが主な仕事であるため、常日頃から様々な事に対して考える癖がある人はデータサイエンティストに向いているでしょう。

数学や分析が得意な人

データサイエンティストには高度な統計や数学の知識が求められるため、数学や分析が得意な人は習得も早く、大きく成長できるでしょう。

粘り強さがある人

粘り強さも求められます。膨大なデータからデータを整理し分析するのは簡単な作業ではありません。
根気強く仕事を行うことが求められます。

データサイエンティストの将来性

ビッグデータとAIの普及により、データサイエンティストの需要は今後も増加するでしょう。
しかし、AIの進化により一部の業務が代替される懸念もあります。そのため、将来のデータサイエンティストには、卓越した創造力や開発力が求められます。
単なるデータ分析だけでなく、業界全体を俯瞰し、高度な問題解決能力を身につけ、ビッグデータをビジネスに活用する能力が不可欠です。

まとめ

本記事ではデータサイエンティストについて徹底的に解説してきました。
データサイエンティストになるための方法や、その仕事内容、効果的な勉強方法などをお分かりいただけたと思います。
将来性が非常に高く、今後さらに需要が増す職業であること間違いありません。ぜひ、本記事で紹介した方法を参考にデータサイエンティストを目指してみましょう。
弊社では、ビッグデータの蓄積・管理・活用に優れ、従来製品と比較するとコストや運用負荷を低減できるSaaS型データプラットフォーム、Snowflakeを提供しています。
ホームページより概要を一読していただけたら幸いです。



データ基盤構築のことでお悩みの方はこちら
JSOLについて詳しく知りたい方はこちら
マスタ統合基盤の事でお悩みの方はこちら