データサイエンティストになるには？4つの方法と必要なスキルとは
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- データサイエンティストになるには？4つの方法を紹介
- 理系大学等を卒業して就職する
- エンジニアから転職する
- アナリスト・マーケターから転職する
- キャリアチェンジする
- データサイエンティストになるにはどんなスキルが必要？
- プログラミングの知識
- 分析や統計学の知識
- ビジネスの知識
- SQLや分析ツールの知識
- コミュニケーションスキル
- まとめ
ビッグデータを分析し、企業の課題解決やビジネスへの活用につなげるデータサイエンティストは、昨今注目が集まっている職種の一つです。比較的新しい職種であるため、一般的にはまだ広く知られていない部分が多く、興味はあるもののデータサイエンティストになる方法がわからない方もいるのではないでしょうか。
そこでこの記事では、データサイエンティストになるための4つの方法と必要スキルを詳しく紹介します。
データサイエンティストになるには？4つの方法を紹介
ここではデータサイエンティストになるための方法を4つ紹介します。
理系大学等を卒業して就職する
データサイエンティストになるには、データサイエンスを学べる学校を卒業するのが一般的な道です。専門的な知識がないとデータサイエンティストとして働くことは難しいためです。
最近では、専門学部がある大学や短期大学、専門学校も増えています。また、国公立大学においてもデータサイエンスを専門にした学部が開設されているため、進路の選択肢の一つになるでしょう。
データサイエンティストは、情報学や統計学をはじめとして、プログラミング言語の知識やビジネスに応用するスキルも必要となるため、在学中にこれらの知識を習得しておきます。
エンジニアから転職する
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、Web系エンジニアなどのエンジニア職を経験してからデータサイエンティストへ転職する方法もあります。
ITエンジニアは、一般的に大量のデータを取り扱う機会が多い仕事です。アプリケーション開発においてPythonやR言語などのプログラミング言語を使用した経験や、機械学習、深層学習の利用などといった実務経験があれば重宝されるでしょう。
ただし、活躍し続けるデータサイエンティストになるためには、統計学の基礎やビジネススキル、マーケティングスキル、統計解析手法などの学習やスキルの取得も不可欠です。前職のエンジニアとしてのスキルのほか、データサイエンスに必要なこれらの知識も習得して、キャリアアップという形で目指すことになります。
アナリスト・マーケターから転職する
アナリストやマーケターといった職種から、データサイエンティストに転職する方法もあります。
アナリストは金融系企業に所属し、企業の経営状態から国際市場の分析まで、幅広いデータを使って分析する専門家です。マーケターはマーケティング理論や調査のための専門知識を活かし、ビジネス戦略を立てます。これらの業務はデータサイエンティストに比較的近い部分があるため、前職のスキルを活かして転職が可能です。ただし、プログラミング言語やエンジニアの知識は別途習得する必要があります。
キャリアチェンジする
企業によっては、社内のキャリアチェンジプログラムにより、データサイエンティストの育成に力を入れているケースもあります。
ただし、必ずしもデータサイエンティストを目指す際に、容易なルートとはいえません。すべての企業がキャリアチェンジのような社内制度を設けているわけではありませんし、仮にそのような制度があっても要求される即戦力レベルの知識、経験、実力が身に付くとは限らないためです。データサイエンティストを目指す人にとってキャリアチェンジによる方法は、狭き門となるでしょう。
データサイエンティストになるにはどんなスキルが必要？
次に、データサイエンティストになるために備えておくべきスキルを紹介します。
プログラミングの知識
データサイエンティストの業務ではプログラミング言語のPythonやR言語の使用が主流なため、どちらかのスキルは少なくとも身に付けておくべきです。高いプログラミング能力があるほどデータ集計や解析がスムーズになり、データサイエンティストとして評価もされやすくなります。
分析や統計学の知識
データサイエンティストはデータを正しい形で解析しなくてはなりません。そのため、統計学に関する知識が不可欠です。さらにデータの種類によって分析手段も異なるため、主要な分析手段を把握し、分析に用いるデータ収集ツールや分析ツールなどを使いこなせる必要があります。
ビジネスの知識
データサイエンティストは、ビックデータを分析してビジネスに活用する知見を見出す役割を担います。ビジネスに関連したデータを見つけたり、企業が抱える課題を抽出したりするには、対象となるビジネスに関する知識が必要です。
SQLや分析ツールの知識
データサイエンティストの業務では、大量のデータを取り扱うことになるため、分析に特化したツールを活用するケースが多々あります。そのため、データベースの管理や操作を行なう言語であるSQLや、分析に必要なツールの操作が行なえるよう、必要な知識を習得しておくことが必須です。
コミュニケーションスキル
クライアントや他部署の担当者とヒアリングを行ない、データ分析に関わる課題や要求が何であるかを理解することもデータサイエンティストには求められます。また、データサイエンスに詳しくない相手に対しても分析結果をわかりやすく説明し納得してもらうため、相手に合わせて物事をしっかり伝える能力も磨く必要があります。したがって、コミュニケーションスキルも重要な能力です。
まとめ
ビッグデータに代表される高度な情報化社会の時代において、データサイエンティストは今後も注目の職種といえます。
ただし、この職種を目指すためにはプログラミング言語のほかに統計学など複数の高度な専門知識が必要となるほか、データをビジネスに活用するため、ビジネスに関する知見も兼ね備えている必要があります。知識やスキルがゼロの状態からいきなり目指せる仕事ではなく、各種学校で学んだりほかのエンジニア職からステップアップしたりといった方法で目指しましょう。
