【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。