データサイエンティストに未経験でもなることはできるの？

データサイエンティストという職業は、最近になってよく聞く言葉ですよね。昔はこんな職業なかったから、一体どういった職業なのか実態がよくわからないと思っている方も多いのではないでしょうか。

データを扱うのは分かるけれども、一体どういった現場で必要とされているのか、また、どのような人間が必要とされているのかよく分からないですよね。

しかし、最近ではデータサイエンティストという職業は非常に重要視され、貴重な存在だとされています。今回はそんなデータサイエンティストに転職を考えている場合、どのような企業で、どのような人がおすすめなのかをご紹介していきたいと思います。

どのような企業にデータサイエンティストはいるのか

データサイエンティストは将来的にはあらゆる業態で必要になると言われいます。これは、どこの会社においてもビックデータを扱うようになってきていますし、ビックデータを分析することができなければ、それは宝の持ち腐れにすぎないからです。

日本においてはデータサイエンティスト自体はまだ新しい職業なので、なかなか多くの企業にいるわけではありません。しかし、大量のデータを持つという特性から、WEB系の会社には比較的多くデータサイエンティストがいるようです。

そうはいっても他の職業に比べるとまだまだ少ない人口です。しかし、WEB系のサービスを扱う会社以外にもこれからはどんどん他の分野に増えていったり、ITと組み合わさって発展している業界にも必要とされ始めるということができます。

未経験からデータサイエンティストになる方法

データサイエンティストを経験したことがないけれども、データサイエンティストになりたいと考えている方もいるかと思います。データサイエンティスト自体に必要な資格はないため、なろうと思い、それが採用されればなることはできます。

しかし、未経験で突然データを渡されても、何をすればいいのか全く検討がつかないかと思います。もし、自分である程度勉強をしていたり、もともとスキルを持っていたとしてもそれは難しいことです。

その為、もし未経験で転職や新卒採用を考えている場合は、研修があるような会社を選ぶことが大切です。もし、その期間は給料が安くなってしまっていたとしても、スキルを得ることでできる仕事の幅は大きく広がります。自分の未来への投資だと考えて、積極的に求職活動を行ってみるのもいいかもしれません。

また、学生の場合や、仕事をやめることも考えている場合には、インターンとして手厚い研修がついている場合もあるため、探してみるのもおすすめです。

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データサイエンティストに必要な能力・スキル

統計学の知識

データサイエンティストにとっては、データ分析が必要な統計学のスキルは必須です。

そして統計学についてしっかり学ぶには数学の知識も必ず必要になります。そのため統計学をしっかりと理解するためにも高校レベルの数学の勉強もしましょう。

統計学と数学の両方を学習することが難しければ、統計学の本を読むのに必要な数学の勉強だけでもしてみてください。確率・統計、微分積分などの復習をしましょう。

プログラミングの知識

データ整形の処理をおこなうために、データサイエンティストもいくつかプログラミング言語を習得しておく必要があります。

しかしエンジニア、プログラマーほどコードを記述する必要はありません。データ整形の処理に必要なPythonやRubyどちらかの言語を習得するのがおすすめです。

そしてデータサイエンティストはデータベースを扱う機会が多いので、SQLといったデータベースに関する学習を事前にしておくことをおすすめします。

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向上心・好奇心

膨大な知識や技術の習得が必要になるデータサイエンティストは、常に新しい知識を更新させていくためにも向上心、好奇心が欠かせません。

機械学習、AI(人工知能)など、ビッグデータと深く関わりのあるIT技術は刻々とスピーディに進化しています。そのためビッグデータの分析などを行なうデータサイエンティストも、常に新しい知識を吸収しておく必要があり、向上心が必要となります。

またもともと知的好奇心の強い人は学習自体が楽しいので、データサイエンティストの勉強自体が楽しいでしょう。

コミュニケーション能力

データサイエンティストの仕事はデータ分析、また分析基盤環境の構築などだけではありません。膨大なデータをもとに、クライアントや取引先である企業の利益を提供するのがデータサイエンティストの仕事です。

そのためクライアントなどにデータの分析結果、またその結果から利益のために提案したい内容などを分かりやすく説明する能力が必要になります。つまりコミュニケーション能力がデータサイエンティストには必要です。

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おすすめの勉強法

社会人のためのデータサイエンス入門

「社会人のためのデータサイエンス入門」は統計学やデータサイエンスのスペシャリストが統計データの活用方法、またデータの見方などについて解説してくれる講座です。

実際の講義は2017年現在行われていませんが、教材である「社会人のためのデータサイエンス入門 オフィシャル スタディ ノート」は販売されており、またYouTubeなどで講義内容を見ることもできます。

データサイエンスの学習を始めたばかりの人にもおすすめの教材です。

オンライン講座・スクールに登録する

最近ではデータサイエンスに関するオンライン講座、スクールも多くあります。

おすすめなのは2,000円以下でデータサイエンスの講座を学習することができる「Udemy」です。またUdemyであれば時間や場所を選ばずに学習することができるため、通勤時間や仕事の休憩時間に勉強をすることができます。また自分に合った難易度の講義を選ぶことができます。

また本格的に転職を目指しているのであれば、データサイエンスが学べるスクールに通学するのもおすすめです。スクールに通うのであれば学習初心者でも一からデータサイエンスについて学べます。

参考書

じっくりと自分のペースでデータサイエンスについて学びたい人は、参考書や関連書籍などで知識を深めるのがおすすめです。

今はデータサイエンティストを目指す人向けの参考書は多数販売されており、初心者向けのものもあります。

ただし参考書での勉強になるとどうしても独学になってしまうため、分からないことがあった時に質問することができないのが難点です。分からないところを人に聞きたい人はスクールなどがおすすめです。

おすすめの参考書・テキスト

つづいてデータサイエンティストの学習をしたい人におすすめの参考書とテキストを3つ紹介します。

明日かからつかえるシンプル統計学 〜身近な事例でするする身につく最低限の知識とコツ(現場の統計学)/柏木吉基

こちらの本はデータサイエンティストが必ず学習する必要のある統計学の入門書です。

初めて統計学を学ぶ人でも理解できるように極力難しい理論の説明はなく、また販売促進やサービス改善など、自分たちの仕事など身近にある問題を例にして統計学についてやさしく説明されています。

また実際にデータ作成を行うためにExcelの操作方法の解説もついています。

未経験OKのデータサイエンティスト求人の探し方

データサイエンティスト養成読本［ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく！］/佐藤洋行、原田博植他

こちらの本は近年訪れたビッグデータブームによって一気に需要が高まったデータサイエンティストにとって必要な知識の基礎について詳しく解説されています。

データサイエンスの基本、またビジネスの時にデータサイエンティストが必要になる統計からのデータ分析、また統計解析向けのプログラミング言語「R言語」を使用したデータ分析の方法などを学べます。

Rによるやさしい統計学/山田剛史、杉澤武俊、村井潤一郎

こちらの本は統計解析向けのプログラミング言語「R言語」を初めて学ぶ人向けの入門書です。

すでに統計学を学んでいる人も、こちらの本を読んで実際にR言語を使用して統計を使用することを体験できます。データの活用方法などについて学べます。

R言語の学習をはじめたい人にもおすすめの一冊です。

大手企業で探したい場合

給料が高額になりやすく、安定しているイメージのある大手企業にデータサイエンティストとして転職、就職をしたい人も多いのではないのでしょうか？

しかし大手企業に未経験で転職、就職を成功させるのは現実的には難しいです。けれどデータサイエンティストの経験を中小企業などで重ね、実力をつけたあとに転職活動を行えば、自分の市場価値も高まっているため成功率は上がります。

未経験の時から大企業を目指すのではなく、まずは転職、就職ができる企業で経験を重ねるのがおすすめです。

ベンチャー企業を狙うのもあり

またデータサイエンティストとして働く企業としてベンチャー企業を選ぶのもおすすめです。

ベンチャー企業によっては求められるスキルも高くなりますが、与えられた仕事でも自分で決定できる事柄が多く、仕事にやりがいを感じられます。
データサイエンス事業に特化したベンチャー企業を探してみてはいかがでしょうか。

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まとめ

データサイエンティストという職業に興味があるけれども、得体のしれない最近できたような職業についても今後の将来が心配だという方もいるのではないでしょうか。もちろん、新卒で自分の将来を決めるのはなかなか大変ですよね。

しかし、データサイエンティストという職業は、これから必要になってくる職業の1つだと言われています。特に、どの分野においても大量のデータは取ることができるようになっています。しかし、それらの数字は集めることができても分析できなければただの数字にすぎません。そうなると、データの意味がなくなってしまいます。

それらの数字を正しく分析し、更に発展した内容につなげることができるデータサイエンティストは、どの分野においても重宝されるようになると言われています。これは、特にIT社会になるにつれてその傾向は強くなると言われています。

又、もしデータサイエンティストという職業自体が少数派であったとしても、そこで得た機械学習やプログラミング言語、統計などの知識は他の分野の職業においても活かす事ができます。ぜひ、職業にとらわれることなく、自分を磨く知識を身に着けていってくださいね。

ポテパンキャンプなどのオンラインスクールを利用することで、仕事をしながらでも効率よくプログラミングを技術を身につけることができます。