データサイエンティストを名乗るには

「データサイエンティストを名乗るにはどうしたらいいの？」

そのように考えている方は多くいます。データサイエンティストになるのに資格は必要ありません。極端な話、「データサイエンティストです」と名乗れば、もうデータサイエンティストになれます。

ですが、それではデータサイエンティストとして生活できないのも事実です。そこで今回は、「データサイエンティストを名乗るために必要な勉強方法」について解説します。

データサイエンティストになるには、膨大な勉強が必要です。その他、「オススメの資格」や「データサイエンティストへのキャリアパス」、「平均年収」についても紹介しています。

この記事を参考に、データサイエンティストを名乗れるように目指してみてください。

データサイエンティストになるための勉強方法

データサイエンティストになるためには、様々な勉強方法があります。その中でも、以下の3種類が一般的です。

• 独学で学ぶ
• 学習サイトで学ぶ
• 大学やスクールに通って学ぶ

独学で学ぶ

データサイエンティストになるために多くの方が利用しているのが、独学です。自分のペースで学べるため、じっくりと取り組めるのが最大のメリットとなっています。以下の方法が一般的です。

• 教材を読み込む
• 技術ブログを使って学習する

例えば、統計学の基本から始め、オンラインで利用可能な無料の教材を活用して、徐々に知識を深めていくといった形になります。

実際に、多くのデータサイエンティストが独学でスキルを身につけているため、有効的な方法です。一方で、自己管理能力と強い意志が必要でもあります。サボらずに毎日勉強するだけの意志が求められます。

学習サイトで学ぶ

データサイエンティストになるための勉強方法として、オンライン学習サイトもオススメです。初心者から上級者まで幅広いレベルのコースを提供しており、プログラミングや機械学習の技術を学ぶのに適しています。代表的なものは、以下のサービスです。

• Udemy
• Coursera
• エンベーダー

UdemyやCourseraでは、実際のプロジェクトを通じて学べます。エンベーダーでは、ゲーム感覚で楽しみながら学ぶことが可能です。

サービスによって特色があるため、利用しやすいものを使うと良いでしょう。

大学やスクールに通って学ぶ

データサイエンティストになるために、大学や専門スクールで学習するのも有効な方法です。特に現役で学生の方は、すぐにでも取れる方法となっています。

大学やスクールでは、データサイエンスに関連する包括的なカリキュラムを提供しているケースがあります。専門的な知識と実践的なスキルを同時に身につけられるでしょう。

例えば、大学のデータサイエンスコースや専門スクールの集中講座では、業界の専門家から直接学べます。初学者が学ぶには絶好の機会です。

独学や学習サイトと比べると費用はかかりますが、学べる体制が既にあるのであれば積極的に活用していきましょう。

データサイエンティストになるための勉強手順

データサイエンティストになるにあたって、知っておきたいのが勉強の順番です。以下の手順で進めるとスムーズに身につけられるでしょう。

1. 統計学やデータエンジニアリングの基礎を学ぶ
2. Pythonなどのプログラミングスキルを学ぶ
3. 機械学習の手法を学ぶ
4. 実際のプロジェクトやコンペに参加して経験を積む

Step1. 統計学やデータエンジニアリングの基礎を学ぶ

データサイエンティストになるために、まずは統計学やデータエンジニアリングの基礎を学びます。データを理解し分析するための土台となるため、重要です。

例えば、平均、中央値、標準偏差などの基本的な統計概念や、データの収集・処理方法といった知識です。多くのオンラインコースや書籍で幅広くカバーされているため、初心者でも学びやすいでしょう。

Step2.Pythonなどのプログラミングスキルを学ぶ

データサイエンティストにとって、Pythonなどのプログラミングスキルの習得は不可欠です。特にPythonは、データ分析や機械学習に広く使われる言語となっています。使いやすさの面でも、身につけておいて損はないでしょう。

データサイエンティストを目指す場合は、まず基本的なプログラミング知識と技術を身につけてから、データ分析に特化したライブラリの使用方法を学ぶ手順がオススメです。

独学で学んでいる際に行き詰まった場合は、コミュニティに参加するのも良いでしょう。学習過程で大きな助けになります。

Step3.機械学習の手法を学ぶ

データサイエンティストにとって、機械学習の手法を理解することは大切です。高度なデータ分析能力を身につけられます。

機械学習は、データからパターンを学び予測を行う技術です。身につけておくと、実用面で幅広く活かせます。

初学者の方は、まず基本的な概念から学び始め、徐々に複雑なアルゴリズムへと進むと良いでしょう。オンラインコースやワークショップなどにも参加し、視界を深めていくことをオススメします。

Step4.実際のプロジェクトやコンペに参加して経験を積む

データサイエンティストとしてのスキルを磨くには、実際のプロジェクトやコンペに参加する方法が非常に有効です。経験を通じて、実際のデータに対する理解を深められ、問題解決能力を養えます。

例えば、Kaggleのようなプラットフォームでは、様々なデータセットと問題が提供されており、実践と同じ感覚で経験を積めます。もしくは初学者向けの簡単な仕事があれば、参加してみるのも良いでしょう。

実践を通じて得られる知識と経験は、理論学習だけでは得られない貴重なものです。積極的に参加し、経験を積んでいくことをオススメします。

データサイエンティストを名乗るのにオススメの資格

データサイエンティストを名乗るのに、特別な資格は必要ありません。ですが、資格を取得しておくと、身につけたスキルを客観的に証明できます。積極的に取得した方が良いでしょう。

中でも以下の8つの資格がオススメです。

• G検定
• E資格
• 統計検定
• オラクルマスター
• OSS-DB技術者認定試験
• データベーススペシャリスト試験
• Python 3 エンジニア認定基礎試験
• データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

現在の自分の知識と照らし合わせて、挑戦しやすいものから取得していきましょう。資格はデータサイエンティストとしての能力の証明になるので、大切です。

データサイエンティストになるためのキャリアパス

データサイエンティストを名乗るにあたって気になるのが、どのようなキャリアで進めばいいのか、です。目指す際は、以下の手順で進むと良いでしょう。

1. データサイエンススキルを磨く
2. IT関係の職種を経験する
3. 社内でキャリアチェンジを検討する

Step1.データサイエンススキルを磨く

データサイエンティストを目指す最初のステップは、データサイエンススキルを磨くことです。以下の知識・能力が求められます。

• 統計学
• データ分析
• プログラミング

PythonやRのようなプログラミング言語の習得や、統計的手法の学習が必要です。オンラインコースや書籍を通じて、基本的なスキルを身につけましょう。データサイエンティストにとって基礎的な知識となるため、非常に重要です。

Step2.IT関係の職種を経験する

データサイエンティストになるための次のステップは、IT関係の職種での経験を積むことです。実際にデータサイエンティストとして働く際に必要な、データ処理や分析の技術を磨けます。

例えば、データベース管理やソフトウェア開発の職に就くと、データに関する実務経験を得ることが可能です。データサイエンティストとして必要なスキルを自然と身につけられます。

非常に有用な方法なので、データサイエンティストに活かせるスキルが身につけられる職種を経験すると良いでしょう。

Step3.社内でキャリアチェンジを検討する

データサイエンティストへのキャリアチェンジを考える際、現在の職場内での機会を探る方法も有効な手段の1つです。IT技術が一般化した現在において、多くの企業でデータサイエンスに関するプロジェクトが増加しています。

そうしたプロジェクトに参加すれば、実践的な経験を積むことが可能です。例えば、マーケティングや財務部門でデータ分析に関わると、データサイエンティストとしてのスキルを身につけられます。場合によっては、データサイエンティストにキャリアチェンジもできるでしょう。

容易な道ではありませんが、社内にキャリアチェンジプログラムなどがある場合は、積極的に活用することをオススメします。

データサイエンティストの平均年収

データサイエンティストを名乗るにあたって、気になるのが年収です。求人ボックスが発表したデータによると、2023年12月現在、以下の年収となっています。

• 正社員：平均年収698万円
• 派遣社員：平均時給2,500円
• アルバイト・パート：平均時給1,102円

日本の平均年収と比較すると、高い傾向です。月給で換算すると58万円となります。

データサイエンティストは、比較的高い年収が期待できる職種と言えるでしょう。

データサイエンティストは将来的に需要の高い職種

データサイエンティストを名乗るのは、誰でもできます。必要な資格もないため、今すぐにでもデータサイエンティストとして活動が可能です。一方で、データサイエンティストには統計学やプログラミング言語など、幅広い知識が求められます。まずは知識を身につけてから、名乗ると良いでしょう。

初学者の方は、まず基礎的な勉強をこなしてください。その後で資格を取得しつつ、プロジェクトに参加して実績を得ていく方法がオススメです。需要の高い職種なので、胸を張って名乗れるようになると年収にも期待できます。

エンベーダーでは。データサイエンティストに必要なスキルをゲーム感覚で学ぶことが可能です。無料で遊べるので、ぜひ1度お気軽に受講してみてください。

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