データサイエンティストになるには大卒が必須？独学や文系からなる方法を解説

近年、データの重要性が高まり、それを活用できるデータサイエンティストの需要が急速に拡大しています。

「データサイエンティストになるには大学卒業が必須なのか？」
「データサイエンティストは文系や未経験からでも目指せるの？」

そんな疑問をお持ちではありませんか？
本記事では、データサイエンティストになるための具体的なルートや必要なスキル、独学での学習方法について詳しく解説します。

データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、膨大なデータを分析し、価値ある知見を導き出す専門家です。企業が持つデータを活用して、課題解決や意思決定のサポートを行う役割を担っています。
データアナリストとの違いは、データを分析するだけでなく、そのデータを活用して問題解決のために仮説を立てるという点にあります。

データサイエンティストの主な業務

データ収集・整理：さまざまなソースからデータを集め、分析しやすい形に整える
データ分析・モデリング：統計や機械学習を用いてデータの傾向やパターンを分析する
ビジネス課題の解決：分析結果をもとに、経営やマーケティングの改善策を提案する
データの可視化・レポート作成：グラフやダッシュボードを活用し、わかりやすく伝える

データサイエンティストが活躍する分野

マーケティング（顧客分析、広告最適化）
金融（信用リスク評価、不正検知）
医療（診断支援、ゲノム解析）
製造業（需要予測、品質管理）

データサイエンティストの活躍の業界は多岐にわたります。データを武器にして意思決定を支援する職種であり、これからの時代にますます重要視される仕事です。

データサイエンティストになるには？

データサイエンティストになるための主な方法としては、大学でデータサイエンスを学ぶことが一般的ですが、文系からでも独学で目指すこともできます。

大学卒業からデータサイエンティストになる場合

データサイエンティストになる人の卒業学部にはさまざまなパターンがありますが、主に以下のような学部出身者が多いです。

理系の学部

データ分析やプログラミングに関する基礎知識を学ぶため、理系出身者が多い傾向にあります。

情報系（情報工学、コンピュータサイエンスなど）
統計・数学系（統計学、応用数学など）
工学系（機械工学、電気電子工学など）
自然科学系（物理学、化学、生物学など）

文系の学部

データサイエンスは文系出身者でも十分に習得可能であり、近年では文系から転職する人も増えています。

経済学部・経営学部（データを活用したマーケティングや経営分析に強み）
社会学部・心理学部（人の行動データを分析する分野で活躍）
文系学部出身でプログラミングや統計を独学で学び、データサイエンティストになるケースも増加中

理系・文系問わず、データ分析の知識とスキルを身につければ目指すことが可能です。
さらに、近年、データサイエンスの需要の高さからデータサイエンス学部を設立する大学が増えてきています。

オンラインスクールや動画教材などで独学で学ぶ場合

キャリアチェンジをしたい方や即戦力として今すぐ働きたい方は、スクールに通うことや動画教材などで独学で学ぶことが推奨されます。
最近では8週間や3ヶ月でデータ分析について学べるコースがあり、授業形態が対面に限られていないため、スクールに通う時間を確保することが難しい方でも、その人にあったスクールを見つけることができるでしょう。
スクールによっては初心者向けのイベントを行っているところもあるのでチェックしてみてください。

AIによりデータサイエンティストはなくなる？需要について

AIの急速な発展から、データサイエンティストの仕事はなくなるのではないかという懸念が高まっています。
確かにデータを分析するスキルやスピードはAIの方が高いかもしれません。
しかし、AIが導き出した答えをどのように使うのか、どうデザインしていくのかは人間が決める仕事です。
このため、AIを使う側の職種であるデータサイエンティストの需要が減ることはありません。

データサイエンティストの年収は上がっていく？

データサイエンティストの平均年収は、約512万円です。
年齢によって年収が異なり、40代では約729万円となります。
アメリカでは最もニーズが高い職業だと言われており、3年連続ベストジョブに選ばれているほどです。
データサイエンティストの中には、その需要の高さから、年収2000万円を越える人も多くいると言われており、外資系企業のデータサイエンティストになったり、フリーランスとして独立したりすることでより高い年収を目指しやすくなります。

データサイエンティストに必要なスキル・役立つ資格は？

主にビジネスの場で活躍するデータサイエンティストは、データに関する知識だけでなく、それを実装するためのプログラミングスキルやビジネスに関する知識も要求されます。
ここでは、データサイエンティストに必要なスキル・役立つ資格を紹介します。

高度なビジネススキル

ビジネスにおける問題の改善を目指すデータサイエンティストは、一般的な技術職よりも、ビジネスサイドとしての視点が必要不可欠です。
その業界に関する知識や、活動マネジメントについて知っておく必要があるでしょう。
また、基本的なスキルである論理的思考力や課題の定義なども要求されます。このため、技術的な知識があれば誰でもできる仕事ではありません。

プログラミングスキル

実際にディープラーニングや機械学習を使うにあたって、それを動かすためのプログラミングスキルが求められます。
具体的にはR言語やPythonが使われているため、それらの言語に精通している必要があります。実際にはプログラムを書くのはAIが代替したり、ベンダーに頼めたりするケースがほとんどですが、既存システムの言語や実現可能性を理解する上では多少の知識が必要です。

プログラミング資格

自分のスキルを証明するために自分のレベルにあったものを取得することをお薦めします。

1つ目は、ITスキルに関する資格でデータサイエンティストにおいてもITスキルは重要です。

ITパスポート
基本情報技術者試験
応用情報技術者試験

2つ目は、データを取り扱うスキルを表すものです。関わるプロジェクトで使われているデータベースシステムにもよりますが、以下などは普遍的に必要とされる資格です。

統計士
データ解析士
データスペシャリスト試験
オープンソースデータベース技術者認定試験
オラクルマスター

データスペシャリスト試験は合格率が格段に低いので入念な準備が必要となります。

3つ目は、プログラミングスキルを問う資格です。

Python 3 エンジニア認定基礎試験
データ分析試験
画像処理エンジニア検定

また下記でデータサイエンティスト検定についても詳しく紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

関連記事：データサイエンティスト検定とは？難易度や勉強方法を詳しく解説

データサイエンティストの就職先は？

データサイエンティストはどの業界においても重要なため、就職先の選択肢は非常に多いです。
ここでは、データサイエンティストの就職先と関連する職業について紹介します。

具体的な就職先

具体的な就職先としては、IT系企業やサービス業、製造業などがあります。
IT系企業において、今やビッグデータは必要不可欠になっています。
そのため、データサイエンティストの採用は多いです。
主に大企業が求人を募集していますが、最近ではデータ分析を中心とする中小企業の掲載も増えています。
また、IT系企業以外の企業の場合、顧客が何を求めているのかを分析するためにデータサイエンティストが求められています。
企業の種類は多岐にわたり、電機メーカーからコンサルティングファーム、総合研究所まで含まれます。
データを取り扱う企業は非常に増えてきているため、データサイエンティストはどのような業界でも需要があり、活躍できるでしょう。

まとめ

データサイエンティストとは、特定の課題に対してデータを元に答えを見つけ出す職業のことを指します。
AIの発展によりいらなくなると考えられがちですが、AIをコントロールする人として需要が高まることが予想されます。
『テクノジョブサーチ』では、データサイエンティストになるための案件が多数掲載されています。
IT未経験者だけでなく、IT経験者にも豊富な案件の紹介が可能ですので、興味がある方はぜひ一度利用してみてください。

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