【必見!】未経験からデータサイエンティストへのキャリアパスを徹底解説!必要な素養から難しさまで分かりやすく解説します。

データサイエンティストは世界的に需要が高まっている職種のひとつです。グローバルに活躍できるスキルを習得できることもあり、未経験からでもデータサイエンティストを目指したい人もいるでしょう。そこで今回は、未経験からデータサイエンティストを目指すためのキャリアパスと必要な素養、そして難しさを解説します。

 

未経験でもデータサイエンティストを目指せる

 

 

データサイエンティストとは、企業が持っている多量のデータを整理・解析し、企業にとって有益な情報を導き出す職業です。近年では、AI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)の発展により、インターネット上には膨大なデータ(ビッグデータ)が氾濫しています。

そんな膨大なデータも、きちんと整理し適切な分析を行うことで、企業の道筋を指し示す重要な情報となるのです。そのため、世界中の多くの企業が有能なデータサイエンティストが求めています。

「データサイエンティスト」になるには特別な資格は必要ないので、データサイエンスの経験がない人でもデータサイエンティストを目指すことは可能です。ただし、資格が必須でない代わりに重要なのが「経験」と「スキル」です。

 

データサイエンティストへのキャリアパス

 

まずは未経験からデータサイエンティストになるために必要な「経験」を紹介します。少し時間はかかりますが、データサイエンティストを目指せる経験をしっかりと積んでいきましょう。

 

データ分析の経験を積む

 

 

多量のデータを取り扱うデータサイエンティストには、データ分析のスキルは必須です。データ分析の経験を積むことで、データサイエンティストへ一歩近づくことは間違いありません。

データ分析の仕事内容は、業種によっても異なります。例えばウェブアンケートを実施しているメディアでは、アンケート結果の集計と分析が主な業務です。アンケート結果を分析することで、どんなユーザーがどのようなサービスを望んでいるかが分かります。

このようなデータ分析の仕事は未経験でも可能な場合が多いので、積極的に応募してみるとよいでしょう。簡単な業務からスタートして、徐々にデータサイエンティストが行うような高度なデータ分析の経験を積んでいくのが近道です。

 

エンジニアの経験を積む

 

データサイエンティストはプログラミングスキルを駆使してデータ分析を行う業務も多いため、エンジニアとしての経験も役に立ちます。もしもプログラミングスキルを持っているならば、まずはエンジニアの経験を積んでみましょう。

エンジニアが取り扱うプログラミング言語は多くありますが、データサイエンティストはAI(人工知能)を活用してビッグデータを解析します。そのため、AIの研究・開発の経験を積むと良いでしょう。

特に、AIの開発に使われる「Python」というプログラミング言語の勉強会や研修の充実している企業で業務実績を積むのがおすすめです。

 

データサイエンティストに必要な素養

 

データ分析のスキルは必須

 

 

未経験からデータサイエンティストを目指すには、データ分析のスキルが必要です。データ分析のスキルは実務経験がない場合でも、書籍やセミナーを利用して身につけられます。そして、データ分析の知識はデータサイエンティストだけではなく、ビジネス全般に役立つスキル

もしもキャリアチェンジしたいと思った場合でも、ビジネスパーソンであればデータ分析のスキルは必ず役立ちます。例えば、収益管理や在庫確認、新規事業の開発においても知識が活用できます。勉強しておくと自分の力となるスキルなので、積極的に学習を進めましょう。

 

プログラミングスキルは重要

 

 

データサイエンティストはビッグデータを扱うためにディープラーニングを活用する場合があります。ディープラーニングはAIの中でも大量のデータを処理する時に役立ちます。そして、AIのプログラミングによく使われる言語が「Python」です。

Pythonは書籍の他にも、オンライン学習サイトを利用して初学者でも楽しみながら学習が進められます。Pythonを扱えるようになると、AIの研究開発の仕事に携われるチャンスも増えるのでキャリアアップも見込めるでしょう。

 

統計学の知識は大きな武器

 

データ分析で非常に役立つスキルが統計学です。統計学とは、データの個数を数えたり、平均値を計算したりするデータ分析における基本のスキルのこと。統計学の知識を持っていると、バラツキのあるデータの性質を見出せるようになります。

つまり、あらゆる方法を用いてデータ分析を行えるわけです。この素養は、データサイエンティストの業務も非常に効率化できるので、書籍やオンライン講座を活用して必ず学習しておきましょう。

 

データサイエンティストとは?!仕事内容から将来性、勉強法まで徹底解説!

近年、AI(人工知能)の発展と共に、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ます。企業の持つ大量のデータ(ビッグデータ)を整理し分析を行うデータサイエンティストに興味を持たれている人もいるでしょう。そこで今回は、データサイエンティストとはどんな仕事を行うのか、その将来性や勉強方法まで解説いたします。

 

データサイエンティストとは?

 

 

データサイエンティストについて簡単に言うと、その名前の通り、「データを科学する人」です。もう少し詳しく説明すると、データサイエンティストとは、企業が持っている大量のデータを収集し整理し、そして分析することによって企業が実行可能な事業戦略をたて、マーケティングにつなげる仕事です。

 

現在、多くの企業が大量のデータを所持していますが、そのほとんどが整理されていない乱雑なデータです。その中には間違った情報も含まれている場合もありますが、企業にとって非常に重要な情報も含まれています。

 

データサイエンティストは、それらの膨大なデータの整理を行い、企業が事業戦略を立てるために必要な重要なデータを導き出す仕事で、現在のビジネスにおいて需要の高い職種のひとつです。

 

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は、数学・統計学・プログラミングなどの知識を活かしてデータを整理し分析するのが重要な仕事です。その中には、プログラミング言語を使って文字列データを定量的に分析する仕事も含まれます。

 

例えば、企業が新しいキャンペーンや新規事業を立ち上げようとした場合は、消費者やカスタマーが何を欲しいと思い、どんなサービスを求めているかを考える必要があります。

 

この時、データサイエンティストがプログラミングの知識を活用して過去の消費者の行動に関するデータを取り出し、分析することで、現状の把握と共に新しい事業の方向性を導き出せるのです。

 

このようにデータサイエンティストの仕事は、企業が現状把握し、さらに改善点を見つけ、競争力を高めるために非常に重要な役割を果たします。

 

ところで先ほど、データサイエンティストは企業の持つ大量のデータを整理して重要なデータを導き出すとお伝えしましたが、ただ単にデータを分析して取り出すだけの仕事ではありません。

 

AIの機械学習やディープラーニングを用いた分析方法の把握や、他の部署との連携などもデータサイエンティストにとって必要不可欠な業務です。

 

データサイエンティストの将来性

 

将来企業にとって必要不可欠に

 

 

まだ日本では、データサイエンティストという職業はあまり知られていませんよね。実はアメリカでは、有能なデータサイエンティストが企業において重宝されており、企業からのスカウトも日常的です。

 

AIやIoTの発展に伴い、より大量のデータを取り扱うようになるため、近い将来、日本でもデータサイエンティストは企業にとって必要不可欠な職業となるでしょう。

 

人間らしい「ひらめき」が必要

 

 

ところで将来、AIの発展により単純作業やルーティンワークなどの属人的な仕事がAIに取って代わられると言われています。データサイエンティストの仕事もデータを取り扱う業務が多いので、データの分析・管理が得意なAIに代わられてしまうのでは心配になりませんか?

 

実はデータサイエンティストの仕事は、企業のキャンペーンや新規事業の立ち上げに有用なデータを導き出し利用するので、マーケティングのセンスも必要不可欠です。つまり、現在のAIにはまだ難しい「ひらめき」が重要なのです。

 

そのため、当たり前のようにAIが働く時代がやってきても、データサイエンティストという仕事は人間が創造力とひらめきを持って行う仕事となるでしょう。

 

データサイエンティストに必須のスキル

 

データ分析・統計学の知識は必須

 

 

データサイエンティストは先ほどお伝えした通り、企業の持つ膨大なデータを整理し分析することで、貴重な情報を導き出す仕事を行います。

 

そのため、データ分析やデータ解析、統計学の知識は必要不可欠です。これらの知識があることで、より正確にデータを取り扱えるため、より確実な事業戦略を導くことが可能です。

 

プログラミングの経験は必要不可欠

 

 

近年、ますます多くのデータが企業に蓄積されていくため、機械学習やディープラーニングによる分析方法の確立が必要です。

 

つまり、データサイエンティストには、機械学習やディープラーニングに使用されるプログラミング言語のスキルが求められます。例えば、Python、R、SQL、Hadoopなどのプログラミング言語を取り扱えると良いでしょう。

 

コミュニケーション能力の高さ

 

 

企業内でも部署や部門によって所持しているデータや情報が異なる場合が多いため、データサイエンティストは他部署との連携が求められます。

 

また、データの分析結果をデータ分析やプログラミングの知識がない人にも分かるように説明しなければなりません。

 

そのため、日ごろから意思伝達を積極的に行い、難しい専門的なことを優しく説明できる能力がデータサイエンティストには必要不可欠です。