インターネットやIoT機器、AIなどの技術の普及により、多くのデータを収集できるようになりました。
それに伴い、収集したデータを用いて企業の抱える課題を解決するデータサイエンティストという仕事が、現在注目を集めています。
この記事では、「データサイエンティストの仕事内容」や「なるにはどうすればいいか」「必要な知識やスキル」「向いている人の特徴」をご紹介！
最後に「データサイエンティストになるにはおすすめの専門学校」も掲載していますので、なるにはどうすればいいか気になる方は是非最後までご覧ください。
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データサイエンティストの仕事
データサイエンティストは、ビッグデータと呼ばれる莫大な量のデータを分析し、企業に役立つ情報を抽出して意思決定をサポートする仕事です。
プログラミング技術を用いてデータの取捨選択したうえで、統計学・数学の技術や知識を用いてデータを分析し仮説を立て、ITのことがわからない人に分かるようにプレゼンするところまでを一貫して行います。
今までは企業の企画部門やIT部門が分担して担当する仕事だったものの、技術の発達により扱うデータが莫大になったことから、データサイエンティストという仕事が生まれました。
幅広い専門的な知識やスキルが必要とされることから年収の平均は約655万円程度と、高水準の給与が期待できます。
また、将来多くの職がAIの発達により失われるといわれています。データサイエンティストも一部の業務はAIによりなくなる可能性もありますが、それでも今後の企業には必要とされる業務であり、将来性は高いです。
また、現時点ではデータサイエンティストになるには必要な資格はなく、プログラミング技術や統計学・数学の知識、ビジネス力があれば目指せます。
しかし、資格や検定は技術や知識の証明書となるので、スキルに合わせて資格試験を受験し取得しておくと役立つでしょう。
データサイエンティストになるには、大きく分けて3つの方法があります。
大学や専門学校で学んでからデータサイエンティストを目指すのが一般的ですが、中には最初別の仕事をしてからデータサイエンティストになる人も。
この項目では、データサイエンティストになるにはどうすればよいのかを具体的にご紹介します！
①大学や大学院で学びデータサイエンティストになる
データサイエンティストになるには、大学や大学院でデータサイエンスを学ぶ方法があります。
武蔵野大学や横浜市立大学・滋賀大学にはデータサイエンス学部があるほか、東大や京大・北海道大学などにはコンソーシアムも設置されるなど、データサイエンティストを目指せる大学は増えつつあります。大学の魅力はデータサイエンスに加え、他の教養科目も学べるところです。
また、データサイエンスを学ぶ学生の中には、kaggleというコミュニティに参加し、在学中からコンペへ参加する人も多いようです。コネクションや実績も作れるので、データサイエンティストになるには参加してみるのもよいでしょう。
②専門学校で学んでデータサイエンティストになる
データサイエンティストになるには専門学校という選択肢も。
専門学校では企業と連携した授業が行われているほか、現場で活躍する講師から指導を受けられるのが魅力です。
また、専門学校は専門分野を絞り現場で活躍できるプロを育成する場であることから、統計学の知識やプログラミング技術だけでなく、プレゼンテーション力のようなビジネス力も培うことが可能です。
さらに、専門学校は就職サポートも手厚く、業界とのつながりも深いです。
ただ、データサイエンティストを募集する会社の比率は現在大手の企業が多く、一部の企業は応募資格が大卒以上の場合もあるほか、専門学校の場合その分野以外での就職は不利になる傾向があるという注意点もあります。
しかし、データサイエンティストや関連職種だけを目指したい場合は、その道のプロになれる環境が用意されているのでおすすめです。
＞＞データサイエンティストになるにはおすすめの専門学校を見る
③類似の職種から転職してデータサイエンティストになる
データサイエンティストになるには、近しい職種からデータサイエンティストを目指す方法もあります。
例えば、理系の職種である企業やフリーランスのSE(システムエンジニア)は、プログラミング言語に触れる経験も多くデータサイエンティストの使用する言語にもなじみがある場合があります。特にAI開発に携わっていた方、PythonやR言語を使用していた方は技術面は抵抗なくスムーズにシステムエンジニアを目指せそうです。
文系の職種としてはマーケッターやコンサルティングなどの職種がデータサイエンティストになるには活きてきます。データサイエンティストは最終的にデータから抽出した有益な情報を、ITの知識がない人に分かりやすく解説し、企業の意思決定に役立つ情報を提供します。提案をすることに慣れている職種で、最初ITの知識を持ち合わせていない場合にはわからないという感覚もいつか役立つでしょう。
エンジニアもコンサル系の仕事もそれぞれの知識について追加で学ぶ必要はありますが、十分に今から目指すことも可能です。
また、何か強みのあるデータサイエンティストは需要が高いので、30代・40代まで社会人として知見やスキルを貯めてきたという方も挑戦してみてください。
必要な知識やスキル
データサイエンティストになるには、様々な分野の知識やスキルが必要です。
この項目では、データサイエンティストになるには持っておくべきスキル・知識についてご紹介します！
①プログラミング技術
データサイエンティストになるには欠かせないのがプログラミング技術です。
莫大な量のデータを保管するデータベースの構築や、ノイズの処理、データの抽出には必ずプログラミングが必要になります。
プログラミング言語にも様々な種類がありますが、中でもPython(パイソン)とR言語はデータサイエンティストになるには必ず必要になる言語です。
特にPythonはプログラミング言語の中でも学びやすいため、初心者の方はPythonをマスターしてからR言語に取り掛かるとスムーズに学べるでしょう。
②数学や統計学の知識
ビッグデータを扱い、分析や情報を抽出するには、数学と統計学も必須になります。
データサイエンティストになるには、なり方の大筋は決まっているものの、必ずこの学部を出ていなければならないというルールはありません。
しかし、データサイエンスの書籍などは数学や統計学を理解していることを前提に書かれたものがほどんどで、知識がないとなるには難しい職業です。
データサイエンティストになるには決められた学部はないものの、少なくとも大学で統計学や数学を履修したり、専門学校で基礎から応用を身に着けておいたりするとデータサイエンティストになるには安心です。
③ビジネス的な知見やコミュニケーションスキル
プログラミングや数学、統計学をもとにした仮説検証などが仕事に思われがちなデータサイエンティストですが、クライアントや企業を相手に課題解決の提案をするのがゴールです。
そもそも違う役職や部署の相手と連携し課題を抽出する必要もあるので、基礎的なコミュニケーション能力はもちろん、提案力やプレゼン力などのビジネススキルも必要になります。
また、自身が担当する分野の知見を正しく理解しておかなければ課題を理解できず仮説を立て検証するのも難しいため、データサイエンティストになるには業種に合わせた深い知識やスキルも身につけねばなりません。
向いている人の特徴
必ず必要な資格はないものの、たくさんの知識や高度なスキルが求められるデータサイエンティスト。どんな人が向いているのかも気になるポイントですよね。
データサイエンティストになるにはどんな人が向いているのかもご紹介します。
①忍耐力があり、細かい作業が好き
データサイエンティストになるには、忍耐力が欠かせません。
莫大なデータを処理して分析も行うため、地道な作業が多くなります。試行錯誤しながら頑張れる人が向いているといえるでしょう。
プレゼン用の資料作成も仕事の1つですから細かい作業が好きでない場合は、データサイエンティストになるにはつらい可能性があります。
②数学や統計学が好き
数学や統計学は、データサイエンティストになるには欠かせない知識・スキルです。
コンサルティングのような業務も兼ねるデータサイエンティストではありますが、データと向き合う時間が長いので、数学や統計学が好きでなければ「やめとけ」と止められてしまうでしょう。
③論理的思考ができる
論理的思考もデータサイエンティストになるには必要です。
データサイエンティストは、常に思考しながら仕事をこなします。様々な仮説検証をして、検証結果のデータを分析するので、矛盾や飛躍のない筋道を立てる思考法を身に着けておきましょう。
④人と話すのが嫌いではない
データサイエンティストになるには、コミュニケーションスキルも重要です。
様々なポジションの人と関わり問題を抽出したり、導き出した結論を分かりやすく伝えたりするのも、データサイエンティストの仕事です。
人と関わり、話すことも好きな人の方がデータサイエンティストとして活躍しやすいでしょう。
おすすめの専門学校をご紹介！
データサイエンティストは、プログラミング技術や数学・統計学、ビジネススキルなどの様々な知識やスキルが必用です。
そのため、データサイエンティストになるには未経験の場合独学ではなく、大学や専門学校で学んでから目指すルートがおすすめです。
専門学校は大学入試ほど難しくなく、授業も基礎からしっかり学べます。
さらに、業界とのつながりもあり、実践的な演習が行われるのでデータサイエンティストになるにはおすすめです。
最後に、データサイエンティストになるにはおすすめの専門学校をご紹介しますので、ぜひ確認してみてくださいね。
日本電子専門学校
所在地：東京都 新宿区
特徴：全学科プロ仕様の充実した設備！現場で通用する技術を習得できる工業系の総合専門学校でデータサイエンティストになるにはおすすめです。一部のコースには夜間部もあります。
専門学校東京テクニカルカレッジ
所在地：東京都 中野区
特徴：企業と作成したカリキュラムで、現場で使える技術力×ビジネス力を学べる新学科。JR中央・総武線 の東中野駅の駅前に校舎があるのも魅力なデータサイエンティストになるにはおすすめの専門学校です。
東京情報クリエイター工学院専門学校
所在地：東京都 千代田区
特徴：積極的に企業と連携し、業界で活躍できる即戦力を育成する、データサイエンスになるにはおすすめの専門学校。担任制で就職サポートも充実です。
東京ITプログラミング&会計専門学校
所在地：東京都 墨田区
特徴：入学直後から就職セミナーとゼミ学習が始まるので就職に強く、データサイエンティストになるにはおすすめの専門学校です。学校行事も充実。
大阪情報ITクリエイター専門学校
所在地：大阪府 大阪市
特徴：業界のトレンドを取り入れ、データサイエンティストになるにはおすすめの専門学校。最寄駅から徒歩0分。寮もあります。
情報科学専門学校
所在地：神奈川県 横浜市
特徴：実習スタイルの学習で、授業内の対策で資格取得を目指せるデータサイエンティストになるにはおすすめの専門学校。
NBC新潟ビジネス専門学校
所在地：新潟県 新潟市
特徴：在学中に実際に現場で働ける現場実習制度もありデータサイエンティストになるにはおすすめの専門学校。プロから教わる授業が魅力です。
この記事を書いた人
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