キカガクでデータ関連のエンジニア・デジタルマーケターをしている高橋です！
データサイエンティストが近年注目されていて気になっているけれど、どうすればなれるかわからない…そのようなお悩みはありませんでしょうか？
この記事では、データサイエンティストになるためにどのようなステップで進めればいいのか AI・データサイエンスの教育会社の視点から徹底的に解説します！
- データサイエンティストを目指している方
- どのように学習を進めればいいか知りたい方
- データサイエンティストになるためのコツを知りたい方
データサイエンティストになるためのステップ
データサイエンティストになるためには、次の 5 つのステップで進めていきましょう！
統計学、数学（線形代数、微積分）、機械学習の基本的な概念を理解する。
Python と R がデータ分析や機械学習に広く使われているため習得する。
Kaggle などのデータ分析コンペティションに参加したり、オープンデータを使った自主的なプロジェクトに取り組んだりして実力を身につける。
GitHub やブログを活用して、コードやプロジェクトの詳細を公開する。記事などを書いてアウトプットするのがオススメ
これまでの経験や、データサイエンスへの熱意を伝えるように意識する
Step1: 必要な基礎知識を身につける
まずは、データサイエンスに必要な基礎知識を身につけましょう！
統計学、数学（線形代数、微積分）、機械学習の基本的な概念を理解することが大切です。
また、データサイエンティストという職業について知っておくことも重要です！
Step2: プログラミングスキルを習得する
データサイエンティストには、プログラミングスキルが必要です。特に、Python と R は、データ分析や機械学習に広く使われているため、習得しましょう。
Python の基礎から始め、徐々にデータ処理やモデリングに特化したライブラリ（NumPy, Pandas, scikit-learn など）の使い方を学んでいきましょう。
キカガク Learning では無料で Python といったプログラミングスキル、機械学習に必要な数学や実装について学べます。ぜひキカガク Learning に登録して学習をはじめましょう！
Step3: データ分析の実践経験を積む
数学とプログラミングスキルの理解が進んだら、実際のデータを使った分析経験をするのがオススメです！実践を繰り返し、データから何がわかるのか？どうすれば結果に結びつくのか？データから価値ある情報を引き出す経験を積みましょう！
Kaggle などのデータ分析コンペティションに参加したり、オープンデータを使った自主的なプロジェクトに取り組んだりすることでも実践力を身につけられます！
Kaggle って何？と思われた方は、ぜひ次の記事も参考にしてみてください！
Step4: ポートフォリオを作成する
ある程度データに触れることができたら、自分の実績や能力を示すポートフォリオを作成しましょう！
ポートフォリオには、次のような情報を盛り込むのがオススメです！
- これまでに取り組んだこと
- そのときに使用した手法
- 結果の解釈
- つまづいたポイント、工夫したこと
GitHub やブログを活用して、コードやプロジェクトの詳細を公開するといいでしょう。
重要なポイントとしては、ポートフォリオを作って終わりではなく、ドキュメントや記事としてまとめてアピールすることです！
上記で紹介したように、どのような目的で作ったのか、つまづいたポイントはなにか、どんなことを工夫したのか、をまとめられていると、より転職に有利なポートフォリオの活用ができます！
Step5: 転職活動をする
最後のステップは、データサイエンティストになるための転職活動です。自分の希望や適性に合った企業を探しましょう！
未経験からの転職活動では、これまでの経験やデータサイエンスへの熱意を伝えるように意識していきましょう。
私自身も未経験からのエンジニア転職をしましたが、「なぜエンジニアになりたいのか」を採用担当者に伝えることが非常に重要です。
エンジニアブームで、深い理由もなく目指していると思われてしまうと極端に選考が難しくなります。
また、もしあなたがデータサイエンスの学習前、学習初期であったとしてもキャリア面談がおすすめです。
業界の動向、どのようなスキルが必要なのか、学習を進めればいいのか、キャリアの進め方など、あなたに合わせてアドバイスできます。
AI・データサイエンスの教育会社であるキカガクだからこそ、データサイエンティストになりたい方に対して的確なアドバイスができるのが大きなポイントです！
データサイエンティストになるための学習ロードマップ
数学・統計学の基礎
データサイエンスの基盤となるのは、数学と統計学の知識です。特に次の分野について学習を進めましょう！
- 線形代数：ベクトル、行列、固有値など
- 微積分：関数、微分、積分など
- 確率論：確率分布、条件付き確率、ベイズの定理など
- 統計学：記述統計、推測統計、仮説検定など
これらの基礎知識は、機械学習やデータ分析の理論を理解する上で必要不可欠です。
ただ、もしここで学習の継続がつらい、挫折しそうだという場合は次の章のプログラミング言語の習得に進みましょう。
なによりも継続できることが重要です！
プログラミング言語の習得
データサイエンティストには、プログラミングスキルが必須です。次の言語の習得をするといいでしょう。
- Python：データ分析や機械学習のデファクトスタンダードとして広く使われている
- R：統計解析に特化したプログラミング言語
- SQL：データベースからデータを取得・操作するために必要
これらの言語を使いこなせるようになることで、どんどんとデータ処理や分析ができます！
ポイントとしては、いっきに全てを学ぼうとするのではなく、Python に絞って学ぶようにしましょう。ひとつの言語をしっかり学べば、他の言語に移ったときでも習得がスムーズです。
Python の学習については 0 からわかる Python 入門ロードマップの記事がオススメです！ぜひこちらもご覧ください。
データ分析ツールの使い方
データサイエンティストは、さまざまなデータ分析ツールを駆使します。代表的なツールとしては、次のようなものがあります！
- Google Colaboratory：簡単に使えるデータ分析環境
- Pandas：Python のデータ処理ライブラリ
- NumPy：Python の数値計算ライブラリ
- Matplotlib：Python のデータ可視化ライブラリ
これらのツールを使いこなすことで、データの探索や可視化、前処理などを効率的にできます。
Google Colaboratory や、 Pandas, NumPy などのライブラリについては次の記事も参考にしてください！
機械学習の基礎
データサイエンティストにとって、機械学習の知識は欠かせません。特に次のような分野の理解が重要です！
- 教師あり学習：回帰、分類、決定木など
- 教師なし学習：クラスタリング、次元削減など
- ニューラルネットワーク：ディープラーニングの基礎
これらの手法を理解し、適切に使い分けることで、データから価値ある情報を引き出せます。
このあたりから少しずつ難しくなってきて、つらくなってしまうこともあるかと思いますが、着実に進めていきましょう！
データベースと SQL
データサイエンティストは、大量のデータを扱うことが多いため、データベースの知識が重要です。特に、次の点の理解を進めましょう！
- リレーショナルデータベース：テーブル、キー、関係など
- SQL：データの抽出、フィルタリング、結合など
データベースを適切に設計・運用し、SQL を使ってデータを操作できるスキルはデータサイエンティストに必須のスキルです！
ビッグデータ処理
近年、数万行、数十万行といったような、ビッグデータの活用が進んでいます。データサイエンティストは、大規模なデータを処理するための知識が必要です！
- Hadoop：分散処理フレームワーク
- Spark：高速な分散処理エンジン
- Hive：Hadoop 上で SQL ライクに処理を行なうツール
これらのツールを使いこなすことで、大きなデータを効率的に処理することができます。
以上が、データサイエンティストになるための学習ロードマップの概要です。これらを 1 つずつ着実に学んでいき、データサイエンティストとしてのスキルを身につけていきましょう！
それぞれのスキルについて詳しくは次の記事でも紹介しているので、そちらもご覧ください！
データサイエンティストになるために必要なソフトスキル
ここまでデータサイエンティストになるための学習ロードマップを紹介しました。
プログラミングや分析スキル以外にも必要なスキルとして、ソフトスキルがあります。こちらについても紹介します！
新しいスキルを習得するための学習習慣
データサイエンスの分野は常に進化し続けています。新しい手法やツールが次々と登場するため、継続的な学習が必要です。
未経験からの転職では、学習習慣が身についているかどうかを企業の採用担当者は重視しています。
入社してから研修制度を取っている企業も多くあります。しかし、入社がゴールになって、スキルアップしなくなってしまったとなると、企業にとってはリスクですよね。
学習初期は大変ですが、段々できることが増えてくるのは私個人としては大きな喜びでした。
社会人の一週間の学習時間が平均 12〜13 分と言われている時代です。学習習慣がつくだけでかなり差をつけられます！
コミュニケーション能力の向上
データサイエンティストは、コミュニケーション能力が求めらる仕事です。
現場の課題をヒアリングする能力や、技術的な内容を、非専門家にもわかりやすく説明できる能力が必要です。
プレゼンテーションやレポートライティングのスキルを磨き、データの価値を正しく伝えられるようにしましょう！
ビジネス理解の深化
データサイエンティストは、データの分析だけでなくビジネスへの理解が必要です！
データの分析結果を、ビジネスの意思決定に活かすためには、業界や企業の課題、ゴールを深く理解する必要があります。
ビジネスの関係者と積極的にコミュニケーションを取り、ドメイン知識を深めていくことが大切です！
年代ごとのアピールポイント
現在の年齢によって、データサイエンティストになるためにアピールするべきポイントが違います。
それらのポイントも次の記事で紹介しているのでぜひご覧ください！（40 代以降の方も 30 代から目指す場合と同様なので、そちらをご覧ください）
着実にスキル習得してデータサイエンティストに！
この記事ではデータサイエンティストになるための道のりを、AI・データサイエンスの教育会社の視点から解説しました！
重要なポイントとしては学習を継続すること、理論から入って挫折しそうであればプログラミングの手を動かすことからデータに触れてみることがおすすめです。
この記事を参考に、着実にスキルを習得してデータサイエンティストになりましょう！
- ひとつひとつ着実にスキルを習得することが大切
- データに触れて実践に近い経験を積むことが重要
- データサイエンティストにはビジネススキルも必要
業界や未経験転職市場の動向を知ることが転職成功の近道
未経験転職においては、学習前、学習中であっても、どれだけ業界のことや現在の未経験転職の動向を把握しているかどうかで、学習効率や転職の成否が大きく変わります。
次の記事でそのあたりについて詳しく解説しているので、ぜひこちらもご覧ください。
Python をはじめとしたエンジニア転職に強み
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