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未経験からデータサイエンティストへの転職に必要なスキル|メリットを詳しく解説

  • 公開日:2021-10-01 14:55:27
  • 最終更新日:2021-10-20 10:14:39
未経験からデータサイエンティストへの転職に必要なスキル|メリットを詳しく解説

データサイエンティストとは?

エンジニア

データサイエンスとは、アルゴリズムや統計学など複数の分野を活用してデータを分析し、データの価値を引き出す研究分野のことを指します。データサイエンティストは、このようなアプローチを用いて、膨大なデータからビジネスに有益な知見を導き出す職業です。


近年ではインターネットの普及により、様々な業界でデータが蓄積できるようになりました。しかし多くの場合、蓄積されたデータは手つかずのまま保管されています。


このデータを活用し、ビジネスの正しい意思決定を助ける人材として、データサイエンティストの需要が日本のみならず海外でも高まっています。

データサイエンティストが活躍する主な5つの業界

注目が集まっているデータサイエンティストは、どこで活躍できるのでしょうか。ここではデータサイエンスのスキルを活かせる業界を5つ紹介します。


データサイエンティストを目指したい人などはぜひ参考にしてみて下さい。

1:自動車業界

近年、開発が進む自動運転はビックデータの活用が欠かせません。自動運転は交通データや気象、人の動きなど、車を取り巻く環境のビックデータを扱っています。


安心安全な自動運転を実現するため、ビックデータを活用するシステム開発や分析を専門とした、データサイエンティストの重要性が増しているのです。


実際に自動業界の転職サイトを見てみると、自動運転の開発の他にも、自動車工場の効率化や物流自動化など、様々な場面でデータサイエンティストが求められていることが分かります。

2:不動産業界

不動産業界では、膨大な物件が売買されています。物件の価格は敷地面積や立地、築年数など、様々な条件により決まります。データサイエンスはこのビックデータを生かし、物件ごとに迅速に適切な賃料を設定するために使われているのです。


また、データサイエンティストは、投資用物件を顧客に紹介するサービスにおいても活躍します。


賃料の設定と同じくビックデータを分析することで、物件の価格推移まで予測できるからです。データから導かれる情報は高精度を保てることから、不動産業界でデータサイエンスを活用するのは強みとなるでしょう。

3:金融業界

金融業界では「FinTech」という分野に注目が集まっています。FinTechとは、金融(Finance)と技術(Technology)を組み合わせた造語で、その親和性は非常に高いと言われています。


例えば、主要国のGDPや景況感、過去の株価のデータから株価予測ができるようになりました。


また、どんな顧客がどんな投資商品を購入しているのかを分析することによって顧客の行動を予測し、新商品を展開したり銀行や金融機関の戦略方針を策定したりしています。


個人のみならず法人に紐づいた膨大なデータを管理している金融業界は、データサイエンティストが活躍できる業界と言えるでしょう。

4:IT・通信業界

通信ネットワークの普及に伴い、顧客の動向が集められるようになったIT・通信業界は、まさにビックデータの宝庫です。


顧客が誰に電話を掛けたのか、どこのサイトにどのくらい滞在していたのか、どのサイトで何を買ったかなどのデータを分析することで、需要のあるサービスを創出し顧客の新規獲得に役立てられています。

5:コンサルティング業界

様々な業界がクライアントになりうるコンサルティング業界でも、データサイエンティストは活躍しています。上記で紹介した業界でも、コンサルティング業界のデータサイエンティストに課題解決を任せている場合もあるからです。


プロジェクトにアサインされたら、クライアントが「どんな業務課題を抱えているのか」「解決の鍵となるデータは入手可能」かなどを整理し、クライアントの目指すゴールを定めます。


このように、クライアントのビジネスを伸ばすコンサルスキルを発揮できるデータサイエンティストが重宝されるでしょう。

データサイエンティストの需要と将来性

ここでは5つの業界を紹介しましたが、他にもメーカーや教育など、幅広い業界でデータの活用が求められています。


近年では「データサイエンティスト協会」が発足し、データサイエンティストに必要なスキルや知識が定義されてきました。


求人広告を見てみると、企業もデータサイエンティストの採用や育成に力を入れていることが分かります。データサイエンティストの需要は高まる一方だと言えるでしょう。


AIの需要の高まりやテクノロジーのさらなる発展に、ビックデータは必要不可欠です。今後、様々な業界がビックデータの活用を進めていくでしょう。よって、ビックデータの扱いに長けているデータサイエンティストは、将来性が十分ある職種だと言えます。

データサイエンティストの平均年収

札束

データサイエンティストの平均年収は500万〜700万程度です。国税庁によると、令和元年の日本全体の平均年収は436万円のため、データサイエンティストの年収は比較的高い傾向にあると言えます。


また、勤務している企業によって異なりますが、データサイエンティストとしての経験値や必要となるスキルによって、給与の差が大きく開くとも言われています。


出典:概要|国税庁
参照:https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan/gaiyou/2019.htm#a-01

データサイエンティストの仕事内容6選

パソコン

データサイエンティストが活躍できる業界が幅広いこと、将来性が大いにあることが分かりました。


それでは、データサイエンティストの主な仕事内容を紹介していきましょう。

1:課題抽出・設定

データサイエンティストは、ビックデータを分析することだけが仕事ではありません。データを使って業務の課題を改善したり、効率化を目指したりなどといった目的があります。


データ分析を始める前に、まずは「どういう課題があるのか」「課題解決した結果どうなりたいのか」を考え、考えられる理由とデータ分析の目標を設定します。ここを間違えると、無意味なデータ分析となってしまうからです。


正確な課題を設定するため、考えられる原因を全て洗い出したり、経営層から現場まで幅広くヒアリングしたりする必要があります。

2:データの分析・収集

データ分析をする目的を設定したら、目的達成に必要となるデータを収集します。一見関係ないように見えるデータも、欠けていると大きな影響を及ぼすことがあるため、収集するデータの選定は慎重に行います。


統計学やビジネス学の他に、社会学や心理学などに基づいて、活用するデータを判断していきますので、幅広い知識が必要になってきます。また、プロジェクトごとにデータが意味する内容が異なるため、収集したデータの意味を理解することも必須です。

3:データの整理・加工

必要なデータが揃ったら、生データを加工します。


データサイエンティストの界隈でよく言われている言葉に、「データ分析は前処理の時間が8割を占める」というものがあります。この「前処理」とは、データ分析に取り掛かる前に、生データを加工する作業のことを指しています。


ビックデータの中には、外れ値や誤った値が混合しています。このデータに対して適切な処理をしていく必要があるのです。加工しないまま分析を始めてしまうと、エラーが出て分析結果が出なかったり、歪んだり偏った結果が出てしまいます。


この間違った分析結果を元に意思決定してしまうと、大きな損失を発生させてしまう危険性があるのです。

4:データの分析と仮説検証

データの前処理が終わったら、加工されたデータを分析します。冒頭で、「データサイエンティストは、膨大なデータからビジネスに有益な知見を導き出す職業である」と説明しましたが、その知見の根拠になるデータを生成する段階です。


また、生成されたデータを見て、「課題抽出・設定」で設定した仮説が正しいかどうかを検証する必要があります。仮説が正しくないと分かれば、別のところに課題の原因があるということです。分析を進めるうちに新しい課題が見えてくることもあります。


こうして有益なデータが導き出せるまで、課題設定、データの収集、データの加工、分析と仮説検証を繰り返し行います。

5:レポート作成

有益なデータが得られたら、課題や結果などを明確に報告するためにレポートを作成します。データ分析のレポートでよく用いられるのは「IMRAD方式」と呼ばれる論文の形式です。


まず、序論(Introduction)で、分析の目的や求めたいものを説明します。専門用語を使わず、普段データを扱わない人にも伝わるように書く必要があります。


次に、材料と方法(Materials and Methods)で、分析に使用したデータの詳細と計算方法を説明します。他の人が分析を再現できるように書くのがポイントです。


そして、結果(Result)の部分で、序論で説明した分析の目的に基づいて、データ分析で得られた結果を具体的に記します。グラフや表を用いて、結果を可視化していきましょう。


最後に、考察と推論(Discussion and Conclusion)のパートです。結果を受けて、どのような考察をし、どのような結果に至ったのかを説明します。序論で述べた目的は達成されたのか、新しい課題が見つかったのかも報告します。

6:戦略・施策立案

結果をレポートにまとめたら、クライアントに報告します。


データ分析で得られた有益な知見を、課題に対してどう生かしていくのかを提案します。提案するだけでなく、今後取るべき戦略や考えるべき施策を示してあげるのも、データサイエンティストの仕事です。

未経験からデータサイエンティストへの転職に必要な6つのスキル

履歴書

データサイエンティストには、幅広い知識と高度なスキルが求められることが分かりました。では、未経験からデータサイエンティストに転職できるのでしょうか。


結論から言えば、一定のスキルがあると未経験からでもデータサイエンティストに転職できます。データサイエンティストに転職する際に、特に求められるスキルを6つ解説します。

1:エンジニアとしての実務経験がある

データ分析では、プログラミング言語が用いられるため、プログラミングの経験やスキルが求められます。


プログラミングを慣れており、普段から膨大なデータを扱っているエンジニアであれば、データサイエンティストに求められるスキルに近い技術がすでに身についていると考えられます。


機械学習や深層学習を実務で使っていた経験があると、市場価値がより高まります。

2:データベース系のツールが活用できる

データサイエンティストは、データベースに関する知識が必要です。


データサイエンティストは膨大なデータから適切なデータを収集して分析する仕事ですが、扱うデータをデータベースで管理したり、データベースから抽出するスキルも求められます。

3:統計学・機械学習の知識を習得している

データサイエンティストがデータを分析する際は、統計学に関する知識が必須です。目的によって正しい解析手法を選択しないと、適切な結果が得られなくなるからです。


また、データサイエンティストは、ビッグデータに対する作業は機械学習を利用しています。機械学習の知識も習得している必要があるでしょう。

4:R言語・Python・SQLなどの言語を習得している

データサイエンティストが使用するプログラミング言語は、統計解析向けのR言語や、機械学習ができるPythonが主流になっています。


上記でデータベース系のスキルを述べていますが、そのデータベースの操作で使うSQLなどの言語も習得している必要があります。

5:データ分析ツールの活用ができる

データ分析はExcelでも可能ですが、より専門的なデータ分析をする際には、専門のツールを活用します。


初心者でも扱いやすいものから一部の分析に特化しているものなど、幅広く用意されていますが、上記であげたR言語やPythonと合わせて使います。

6:データマイニングが行える

データマイニング とは、ビックデータから知識を採掘する(mining)技術のことです。


データサイエンティストは、ビックデータを分析し有益な知見を発掘して課題解決に導きます。データマイニングは、その「ビックデータを分析し有益な知見を発掘する」という部分を指しています。つまり、データサイエンティストで求められるスキルそのものなのです。

データサイエンティストに転職する人の特徴4選

パソコンを使う人

未経験からデータサイエンティストに転職するには、ある程度のスキルが求められることが分かりました。


そもそもデータサイエンティストに転職する人は、膨大なデータの収集や適切に加工するようなコツコツとした作業が苦でないこと、適切な仮説検証ができる論理的思考を持っていることが前提です。


その他に、データサイエンティストに転職する人の特徴を4つ紹介します。

1:大学や大学院で機械学習のスキルを身につけている人

データサイエンティストには、機械学習の知識が必要です。その知識は大学や大学院で身につけられます。


機械学習を扱う研究室に所属すると、実際にビックデータを使って研究するため、就職してからもその経験は非常に大きなアドバンテージとなります。

2:統計学や数学を得意とする人

データサイエンティストにとって、数学は必須の知識です。特に統計学は、現状のデータから将来を予測するためにも使われますので、データ分析とは切っても切れない学問です。最低限大学の基礎科目レベルの知識はつけておく必要があります。


統計の知識や適切に扱うスキルは、転職してからも学習すれば身につけられます。しかし、統計学に楽しんで取り組んだり、得意だと言えたりするレベルに達するには、個人の素質に依存することが多いのです。

3:データの分析・収集業務の経験がある人

データサイエンティストは、他のエンジニアと比べて膨大なデータを処理して分析します。


エンジニアとしてデータ分析をしていた経験や、データ収集・管理の業務経験があれば、転職においても有利になるでしょう。データサイエンティストに必要な知識と最低限のスキルは身についていると言えるからです。

4:AIの知識とプログラミングの経験がある人

データサイエンティストには、AIの知識も必要です。


データサイエンティストは膨大なデータを扱いますが、全て人間の手で処理すると途方もない時間がかかってしまいます。代替できる箇所はAIを使うことで、処理のミスをなくしたり業務効率化を行なったりしているのです。


また、そのAIを使うにはプログラミングの経験が必要です。「未経験からデータサイエンティストへの転職に必要な6つのスキル」の章でも説明した通り、特にR言語やPythonなどのプログラミング言語が扱えると良いでしょう。

データサイエンティストに転職する4つのメリット

パソコン

高いスキルと豊富な経験が求められるデータサイエンティストですが、転職でデータサイエンティストとして就職するメリットはあるのでしょうか。


ここでは、データサイエンティストに転職するメリットを4つ紹介します。

1:リモート業務ができる

データサイエンティストは、リモート業務が可能です。転職エージェントでも、フルリモートで就業できるデータサイエンティストが紹介されています。


通勤時間を省けて時間に余裕ができるため、データサイエンティストで副業している人もいますし、経験を積んでフリーランスに転身する人もいます。

2:研究開発に携われる

データサイエンティストは、研究開発に携わることができます。


研究開発の魅力として、これまで世になかった製品やサービス、技術を作り出せるというのがよく挙げられます。データサイエンティストとして関わった製品が顧客を喜ばせたり、考案したサービスが社会をより良い方向に変えたりすると、大きなやりがいを感じられるでしょう。

3:社会的価値の高い仕事ができる

データサイエンティストは、社会的価値の高い仕事ができます。


ビックデータに埋もれた有益な知見を発掘することは、容易ではありません。しかし、その発見が新たなシステムを構築したり、商品を改良したりできます。また、企業の大きな意思決定を助けることもあります。


このように、データサイエンティストとして提言できることは、社会をより良い方向に変えていると実感しやすく、大きなやりがいに繋がるでしょう。

4:技術力やスキルの向上ができる

「今の会社の業務だけではスキルアップに限界がある」と感じているエンジニアの方も多いでしょう。エンジニアとして生き残るためには、スキルアップが必要不可欠です。


データサイエンティストに転職すると、非常に高度な技術やスキルが求められるため、技術力やスキルの向上を望めます。


また、異業種と仕事をする場面もあるため、プロジェクトによっては他業界の知識も身につけられます。

データサイエンティストにおすすめの資格5種

パソコン

データサイエンティストとして転職を目指すために、必要な資格や役に立つ資格はあるのでしょうか。


データサイエンティストとして必須の資格はありませんが、おすすめの資格を5種紹介します。

1:ビジネス統計スペシャリスト

ビジネス統計スペシャリストとは、公式サイトによりますと"データ分析の実践力"を評価する資格です。この資格の試験では、データ分析の知識だけではなく、Excelを活用してデータ分析の技能を測ります。また、分析の結果を理解度やそれを応用する能力も評価します。


試験科目は、基礎レベルの「エクセル分析ベーシック」、上級レベルの「エクセル分析スペシャリスト」の2つあります。


出典:試験科目|株式会社 オデッセイ コミュニケーションズ
参照:https://stat.odyssey-com.co.jp/about/#subject

2:統計検定

統計検定とは、統計に関する知識やスキルを測る全国統一の試験です。データを適切に分析する際には統計学が必須のため、ぜひ取得しておきたい資格です。


統計検定試験は10種類あり、自分のレベルにあった試験を受けられます。試験時間は大体が60~90分程度のため、チャレンジしやすいと言えるでしょう。ただし、1級のみ「統計数理」、「統計応用」の2つの試験を受けてなくてはなりません。


出典:統計検定試験|一般財団法人 統計質保証推進協会
参照:https://www.toukei-kentei.jp/about/

3:アクチュアリー資格試験

アクチュアリーとは、保険・年金などの金融関係などで活躍する数理業務のプロフェッショナルのことを指しています。データサイエンティストとは無関係の資格に思えますが、取得するためにはデータサイエンティストに必要なスキルが必須です。


第1次試験では、「数学」、「生保数理」、「損保数理」、「年金数理」、「会計・経済・投資理論」の5科目から出題されます。それに合格できると、第2次試験では、「生保コース」、「損保コース」、「年金コース」の3つのコースから選んで受験します。


資格を取得するには最低でも2年かかりますが、難易度が高いですので転職に有利な資格になります。


出典:1.試験日程|公益社団法人日本アクチュアリー会
参照:http://www.actuaries.jp/examin/info.html

4:DB系の資格

データサイエンティストは、データベースの知識や活用力が求められるため、データベース系の資格勉強をしておいて損はないでしょう。データベース系の資格で有名なものは、Oracle Databaseの認定資格やOSS-DB技術者認定試験があります。


Oracle社が主催のOracle Databaseの認定資格は、「Bronze」、「Silver」、「Gold」、「Platinum」の4つのレベルがあります。Oracle Databaseは高いシェアを占めるデータベースですので、取っておくと活かせる機会が多いでしょう。


一方で、オープンソースのデータベースへの乗り換えを検討している企業も多く、その知識が習得できるOSS-DB技術者認定試験も受験しておいて損はありません。OSS-DB技術者認定試験は、「Silver」、「Gold」の2つのレベルがあります。


出典:OVERVIEW試験概要|LPI Japan
参照:https://oss-db.jp/outline

5:情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、ITエンジニアとして取得しておきたい資格です。特に、基本情報技術者試験はITエンジニアの登竜門と言われており、資格勉強を通してITエンジニアとしての基礎を身につけられます。


また、データベーススペシャリスト試験も取得しておきたい資格です。主にデータベースの基礎理論や管理に関する問題が出題されます。難易度はとても高いですが、持っていると他のデータサイエンティストと差別化ができる資格です。


出典:データベーススペシャリスト試験(DB)|IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
参照:https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

データサイエンティストへの転職におすすめの勉強方法4選

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データサイエンティストに転職するためには、統計学を始めとする幅広い知識や高度なスキルが求められることが分かりました。


しかし、未経験でデータサイエンティストに転職するためには、どのように知識やスキルを身につければ良いのでしょうか。ここでは、おすすめの勉強法を4つ紹介します。

1:通信講座で学習する

必要なスキルを体系的に学べるカリキュラムと、講師によるサポートがある通信講座は、おすすめの勉強方法です。


もちろん費用はかかってしまいますが、「未経験からデータサイエンティストになるために、何から始めたらいいのか分からない」という方のために、プロが効率的に導いてくれるため、早くデータサイエンティストとして転職したいという人には、特におすすめできます。


通信講座によっては、チャットサポートが充実していたり、受講者同士で交流ができたり、就職先を紹介してもらえたりしますので、自分のスタイルに合う通信講座を選ぶと良いでしょう。

2:書籍で学習する

独学で勉強がしたいという方には、書籍で勉強するのもおすすめです。出費が大きくなく、手軽に始められます。


一般社団法人データサイエンティスト協会によりますと、データサイエンティストに必要なスキルは大きく3つに分けられます。


統計学や人工知能などの知識を理解し活用する「データサイエンス力」、プログラミングで実装・運用する「データエンジニアリング力」、そしてビジネス課題を解決する「ビジネス力」です。


書籍で学べるのは知識とその活用方法ですので、その3つのうち「データサイエンス力」と「データエンジニアリング力」を身につけられます。しかし、ビジネス力は実践を繰り返すことで養える力なので、書籍だけで向上させるのは難しいでしょう。

3:資格を取る

勉強として資格を取るという方法もおすすめです。


先ほどおすすめの資格を5種類紹介しましたが、どの資格に対しても試験対策用の参考書や過去問がたくさん販売されているので、独学で学習を進められます。資格によって難易度がありますので、まずは取りやすい資格から挑戦していきましょう。


未経験からデータサイエンティストから転職を目指す場合、資格を持っていると履歴書に記載ができるため、取得しておいて損はないでしょう。

4:オンラインサイトで学習する

自分のスケジュールに合わせて勉強できるオンラインサイトで、勉強を始めるのもおすすめです。


データサイエンティストに必要な知識が、比較的低コストで学習できます。また、同じようにデータサイエンスを学んでいる人が、他にどのようなコースを受講しているかも知れます。

将来性が高いデータサイエンティストの転職を検討しよう

オフィスデスク

ビックデータの活用方法が模索されている今、データサイエンティストは世界的に需要が高まっている職業です。


しかし、統計学や機械学習、プログラミングにデータマイニングなど、データサイエンティストになるためには高度な知識が必要です。


未経験からデータサイエンティストに転職するために、まずはスクールや書籍を活用し、必要最低限の知識やスキルを身につけ転職に有利になる資格の取得を目指しましょう。


【著者】

【記事監修】山崎裕(東京ITカレッジ講師)

東京ITカレッジで講師をしています。

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Java 大好き、どちらかというと Web アプリケーションよりもクライアントアプリケーションを好みます。
でも、コンテナ化は好きです。