データサイエンティストになるには?具体的な方法と必要なスキル

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データサイエンティストは、DX (デジタルトランスフォーメーション)やビッグデータの注目により、脚光を浴びている職業の1つです。フリーランス市場においても、すでにデータサイエンティストとして活躍している方やデータサイエンティストを目指しているエンジニアやマーケターの方も多いと思います。

本記事では、データサイエンティストになるには何が必要なのか、具体的にどのようにデータサイエンティストになるのかについて解説します。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの目的は、データサイエンスを用いて事業戦略の立案や意思決定材料を生み出すことです。そのため、データサイエンティストの仕事内容は分析戦略の策定、分析データの準備、データ分析/可視化、モデルの構築など多岐に渡ります。

データサイエンスのステップ

データサイエンスとは、統計、人工知能、データ分析など複数の分野を組み合わせることでデータから価値を生み出すことです。現代では、SNSやECサイトなど企業は多くの顧客データを所有しています。データベースにあるそれらのデータを解析して活用するのがデータサイエンスです。

データサイエンスは一般的に下記のような流れで進めていきます。

  1. ビジネス課題の発見
  2. ビジネス課題を踏まえた仮説策定
  3. データ収集・加工
  4. データ解析・検証
  5. モデルの構築
  6. 運用

データサイエンスはビジネス課題を把握して、それに対する仮説を立案することからはじまります。そして、仮説を立証するために必要なデータをERPやデータベースから取得し、使える形に整えるためにデータ処理を施します。その後は、統計学などを用いてデータ解析を行います。解析したデータはBIツールを使用して可視化される場合も多く、TableauやPower BI、Googleデータポータルなどがよく使用されます。そして、それらのデータをもとにモデル構築を行います。最終的に、それらの結果からビジネスの方針決定や意思決定につなげるのがデータサイエンティストの役割です。

データサイエンティストを目指す前に知っておきたいこと

データサイエンティストを目指す前に注意しておくべき点について解説します。

データサイエンティストは難易度が高い

データサイエンティストは非常に難易度が高い職業です。そのため、データサイエンティストとして企業に採用してもらうのは簡単ではありません。データサイエンティストになるためには時間がかかることを予め認識しておきましょう。

実績が重視される

データサイエンティストは実績が重要な職業です。特にフリーランスの場合には、データサイエンティストとしての就業経験が3年に満たない場合は案件獲得が難しい場合もあります。正社員の場合でも求められるスキルが多く簡単ではありません。そのため、実績を積みやすくするためにもエージェントの利用などを検討して案件を獲得しやすい状態を目指しましょう。

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未経験からデータサイエンティストになるのは難しい

未経験からデータサイエンティストを目指す場合には、エンジニアやデータアナリスト、マーケターなど他の職種を経由する方法が一般的です。自己学習として統計学やPythonなどを勉強した場合でもデータアナリストのような職種で実績を積む必要があります。

データサイエンティストになれるのはどのような人か

データサイエンティストは「サイエンティスト」という言葉から理系のイメージが強いかもしれませんが、文系でもデータサイエンティストとして活躍することは可能です。

この段落では、データサイエンティストはどのような人が向いているのかについて解説します。

データサイエンティストに向いている人

データサイエンティストは数学や統計と密接な関係にある職業です。数学や統計が好きではないとデータサイエンティストとして活躍していくのは難しいでしょう。また、データサイエンティストはビジネス課題に対してデータサイエンスを用いてどのように解決に導けるかを検討、実行する職種でもあります。そのため、論理的思考力が非常に重要です。その他にも、経営層や顧客とのコミュニケーションも頻繁に行うポジションであるためコミュニケーション能力が求められます。

文系でもデータサイエンティストになれる?

データサイエンティストは理系のイメージも強いかもしれません。しかし、データサイエンティストは理系的な側面と文系的な側面がある職業です。そのため、文系からでもデータサイエンティストとして活躍することは可能です。

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になる方法はいくつかあります。ここでは、代表的なデータサイエンティストまでのキャリアを紹介します。

エンジニアからのキャリアチェンジ

エンジニアとしての経験を活かしてデータサイエンティストを目指すのも方法の1つです。エンジニアにもさまざまな種類のポジションがありますが、PythonやSQLの言語知識やデータベースの操作経験などはデータサイエンティストでも求められます。Pythonに関しては、Webアプリケーション開発で使用する場合と機械学習やAI開発で使用する場合で性質が異なるのでその点は注意が必要です。

データアナリストからのキャリアチェンジ

データアナリストはデータの収集や分析を行う職種であるため、データサイエンティストとの関連性が高い職種です。フリーランス市場でもデータアナリストから担当領域を広げてデータサイエンティストとして案件を獲得する方も多いです。

新卒でデータサイエンティストになれる!?

最近では、データサイエンティストとして新卒採用を行う企業もあります。IT企業やコンサルティングファームといった企業が該当します。新卒採用では、他職種よりも基礎知識が求められる傾向があるので、統計学やデータ分析に対する知識があると有利になるでしょう。

スクールやオンラインサービスで自己学習をする

最近では、データサイエンスを学べるスクールやオンラインサービスも増えています。代表的なサービスを紹介します。

1.Udemy

Udemyは、Pythonやデータサイエンスだけではなくデザインやビジネススキルなど幅広いスキルを学習できるサービスです。データサイエンスに関わる部分も充実しており、Python・Rやデータ分析、データ可視化、統計学など一通りを学習することができます。

2.Coursera

コーセラは、スタンフォード大学コンピュータサイエンスの教授によって創立された教育技術の営利団体です。データ分析、機械学習、確率と統計などデータサイエンティストに必要な要素は一通り学ぶことができます。

3.Aidemy

AidemyはAIやデータ分析に特化したサービスです。PythonやKeras、Tensorflowなどの機械学習ライブラリも学ぶことができるのでデータサイエンティストを目指している方にもおすすめのサービスです。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストになるにはまず、数学、確率、統計学の深い理解が必要です。下記は、それぞれの分野で用いられることの多いスキルです。

具体的なスキル
数学 ベクトル解析 / 線型代数学 / 回帰分析 / 解析幾何学 / 密度推定 …
確率 離散分布 / 連続確率分布 / 正規分布 …
統計学 実験計画法 / 単純な線形回帰 / 単純無作為抽出 / 相関 / 推定論 / 仮説検定 / 分散分析 / 確率過程 / 線形回帰 / ノンパラメトリック手法 …


また、データサイエンティストにはプログラミングやディープラーニング、機械学習といった領域の知識も必要です。プログラミング言語としてはPythonやRを用いることが多く、機械学習やディープラーニングで使用されるライブラリも押さえてお
くと良いでしょう。

下記は使用されることが多い機械学習ライブラリの一覧です。

機械学習ライブラリ 特徴
Numpy Numpyはベクトルや配列といった多次元数値配列の計算を高速に行えるライブラリです。NumPyの内部はC言語とFortranで実装されているため非常に高速に動作します。
TensorFlow TensorFlowはGoogleが開発した機械学習や数値解析、ニューラルネットワーク (ディープラーニング)に対応しているライブラリです。また、TensorFlowは分散処理を行えるためビッグデータのような大量データも扱うことができます。
Pytorch PyTorchは、コンピュータビジョンや自然言語処理で利用されているTorchをもとに作られた、Pythonのオープンソースの機械学習ライブラリで、GPUとCPUを使用した深層学習用に最適化されているライブラリです。
scikit-learn scikit-learnは、分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えているオープンソースのPythonライブラリです。 scikit-learn では NumPyでデータやパラメータを取り扱います。
pandas pandasはデータ解析ライブラリです。pandasのデータフレームには異なるデータを入れることができるため、さまざまな処理が可能です。pandasは欠損値を補完する機能もあるので、データの前処理の段階で使用されることも多いです。
matplotlib matplotlibはデータの可視化に用いられるライブラリです。matplotlibを用いることで折れ線グラフや散布図、幹葉図などを作成することも可能です。

 

その他、BIツールも使用できると良いでしょう。正確かつ迅速にデータを分析し、意思決定を行うためにはBIツールは必須とも言えるツールです。具体的には、Tableau、Yellowfin、Power BI、Googleデータポータルなどのツールがあります。

データサイエンティストは今後どうなるのか

データサイエンティストは新しい職種ですが、将来性が危惧されている職種でもあります。この段落では、現在の需要と将来性について解説します。

現在は需要が高いデータサイエンティスト

現在、データサイエンティストは需要が高い職種の1つです。データ活用の需要が高まっている中でデータサイエンティストやデータアナリストは売り手市場です。フリーランス市場においても、データサイエンティストの需要は高いため高単価も実現しやすい傾向にあります。

データサイエンティストは将来性が高いのか

データサイエンティストの将来性が危惧されることもありますが、データサイエンティストという職業がなくなる可能性は少ないでしょう。AIの発達によって人間が作業する部分は減っていく可能性はありますが、「どのようにデータサイエンスを用いて、何を解決していくのか」という根本の部分が領域であるデータサイエンティストはより重要視される可能性も高いです。また、データ活用の市場は拡大しており、データサイエンティストの育成もすぐにできることではありません。それらを考慮すると、現時点ではデータサイエンティストの売り手市場は継続することが見込まれるでしょう。

 -キャリア, フリーランス

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