ビジネスにおけるデータの価値の高まりに伴い、収集したデータの分析を担当するデータサイエンティストの需要が増しています。将来性が期待できるデータサイエンティストへの転職を検討している方もいるのではないでしょうか。

そこでこの記事では、データサイエンティストが携わる主な仕事や求められるスキル、転職のコツを紹介します。転職活動を始める前にこれらの情報を把握することで、データサイエンティストが自分に合った仕事かどうかを判断しやすくなるでしょう。

データサイエンティストの主な仕事

分析したデータから得られる情報をビジネスに活用するのが、データサイエンティストの主な役割です。より具体的には、以下のような業務に携わります。

• データ分析によって達成しなければならない課題の可視化
• 具体的な企画の策定
• データ分析用システムの設計・開発
• データ分析と結果の評価
• データ分析から得られた情報の活用

計画力や設計・開発スキル、分析スキルなど、それぞれの業務を適切に遂行するためのスキルが必要な職といえるでしょう。

データサイエンティストを目指す方が勉強したい7つのスキル

今まで別のITエンジニアとして働いていて、これからデータサイエンティストを目指そうと考えている方もいるのではないでしょうか。データサイエンティストへ転職するには、業務に求められるスキルを高いレベルで習得する必要があります。

ここでは、データサイエンティストを目指す方が習得したいスキルを詳しく紹介します。これまでに習得したスキルや知識をベースにしつつ、さらなるスキルアップを目指しましょう。

1.データベースを構築・取り扱うスキル

多種多様なデータを取り扱ううえで、データベースに関するスキルは欠かせません。以下のスキルを含めて、データベースを設計・構築・開発・管理・運用するスキルを総合的に習得しましょう。

• データベースの仕組み
• データベース言語（SQLなど）の扱い方
• データモデリング（リレーショナル・ディメンショナル・エンティティリレーションシップ）に関する知識
• データモデルの種類

上記のスキルに加えて、サーバーやセキュリティに関するスキルも求められます。基本的なITスキルもきちんと復習しておきましょう。

2.プログラミングスキル

必要に応じてデータ分析用のシステムを設計・開発するのもデータエンジニアの仕事です。システム開発にはプログラミングスキルが求められるため、転職前から継続的に学習に励むことをおすすめします。

データサイエンティストとして働くうえでプログラミングスキルは欠かせません。将来的なキャリアアップにおいても大きな武器になるでしょう。最新の開発トレンドや新たに実用化された技術についても学ぶ意識が大切です。

3.基礎的な数学知識

データを分析するには、数学が不可欠です。特に活用するのは、回帰分析をはじめとした「数理統計学」と呼ばれる統計学的手法です。数理統計学は応用数学の一分野で、理解するには以下の分野を含めた数学の知識が必要です。

• 確率
• 行列
• ベクトル
• 線形代数

大学レベルの数学知識が求められるケースも多いため、自分が苦手な分野を学習してきちんと理解しておきましょう。

4.統計手法に関する知識

統計手法についても深く学ぶことが大切です。データサイエンティストの業務においては、さまざまな統計手法を多用します。データ同士の関連性を見極めたいのか、違いを調べたいのか、特徴に応じて分類したいのかなどによって用いる手法が異なります。網羅的に学習するのは時間がかかるため、主流の手法から順番に学ぶとよいでしょう。

5.マーケティングスキル

マーケティングにデータ分析を用いることも少なくないため、データサイエンティストにもマーケティング関連の知見やスキルが求められます。Webマーケティングやコンテンツマーケティングなど、よく用いられている手法について学んでおきましょう。セグメンテーションやターゲティング、ポジショニングといったマーケティング戦略に関連する基本的な知識の学習もおすすめします。

6.ヒューマンスキル

ビジネスにおいては、職種を問わずヒューマンスキルが求められます。ヒューマンスキルに含まれるものの一例は以下のとおりです。

• コミュニケーションスキル
• ヒアリングスキル
• リーダーシップ
• コーチングスキル
• 交渉力
• 説得力
• 提案力

データ分析によって得た情報を分かりやすく伝えたり、解決策を提示したりするときに上記のスキルが求められます。これらのスキルはポータブルスキルとも呼ばれ、データサイエンティストに限らずどのような職種を目指すときにも必要です。

7.コンセプチュアルスキル

データサイエンティストは、データに隠されている物事の本質を解明する職種です。そのため、さまざまな要素を総合的に考慮しながら本質を解明する「コンセプチュアルスキル」が求められます。コンセプチュアルスキルに含まれる具体的なスキルは以下のとおりです。

• ロジカルシンキング
• ラテラルシンキング
• クリティカルシンキング

データを分析して得られた情報に対して、多くの側面から考えるスキルが求められます。さまざまな思考パターンを試してみるとよいでしょう。

データサイエンティストに必要なスキルを勉強するプロセス

データサイエンティストの実務ではじつに多分野のスキルが求められるため、日頃から効率的に学習して習得を目指す意識が大切です。ここでは、データサイエンティストとして有用な人材になるために役立つ勉強のプロセスを紹介します。特に重要なスキルから優先的に習得し、効率的なスキルアップを実現しましょう。

1. 統計学・数学の基本的なスキルをマスターする

データ分析の基本的なスキルとして、統計学および数学の基本をひととおり学ぶことが大切です。統計学に特化した学習用の書籍もあるため、積極的に活用しましょう。学んでおきたい統計手法の一例を挙げると、以下のとおりです。

• 分散分析
• 因子分析
• クラスター分析
• 判別分析

上記の手法はデータサイエンティストとして働くときに頻繁に使用する可能性が高く、積極的に学ぶことをおすすめします。データ分析に携わる職務上、統計解析に関するスキルは欠かせません。

2. PythonとRのプログラミングスキルを習得する

近年はAIを活用したデータ分析が幅広く行われていることから、データサイエンティストとしてAIや機械学習を活用した分析システムを構築する可能性が考えられるでしょう。

2023年時点において、AIや機械学習の分野で用いられるプログラミング言語の主流はPythonとRです。この2つの言語を併用するケースが多いため、セットで学習しましょう。PythonとRのスキルを高めれば、さらなるキャリアアップにも役立ちます。

3. データ分析や機械学習を実装する方法を習得する

目的ごとに適したデータ分析手法を選んで実装したり、機械学習を組み込んだりするなど、分析用システムを設計・開発するのもデータサイエンティストの業務です。そのため、さまざまなデータ分析手法の特徴と強み、機械学習の種類など、システムへ必要な機能を実装するうえで欠かせないスキルを習得しましょう。

システムへ実装するときに、これまでに習得したプログラミングスキルをどのように活かせばよいかも学ぶことをおすすめします。最初に基礎的なポイントを学んでマスターし、次の段階で実装に必要な具体的なスキルを習得すると効果的です。

4. データベースに関連するスキルを習得する

データを取り扱う職として、データベースの構築や操作に関するスキルは欠かせません。そのため、制御に必要なSQL、設計に必要なER図やUML記法などデータベース関連スキルを学習しましょう。

2023年時点では、データベースの方式としてRDBが主に使用されています。しかし、新たな方式としてNoSQLも普及しつつあるのが特徴です。将来性を考えると、NoSQLについても学んでおくとよいでしょう。今後も新たな方式が開発される可能性があるため、常に最新の技術を学ぶことが大切です。

5. ビジネスに関する知識を勉強する

企業におけるデータ分析の主目的は、新ビジネスの開発や経営課題の解決などにあたってデータから得られる情報を活用することです。そのため、データを活用する段階まで考えるデータサイエンティストにとって、ビジネスに関する知識やスキルは欠かせません。特に情報収集スキルやコンセプチュアルスキル、ヒューマンスキルの向上を意識することをおすすめします。

6. AIについて勉強する

ビッグデータを分析したり、分析業務の効率を高めて生産性を向上させたりする目的でAIを活用するケースもあります。データサイエンティストは、学習用データの準備を含めてAIの開発自体に携わるケースがあるのも特徴です。将来有望なデータサイエンティストとして活躍したいのであれば、AIについての学習は不可欠といえるでしょう。

7. 語学スキルを高める

データサイエンティストとして求められているほかのスキルを習得し、さらにスキルアップしたいと考えているのであれば語学スキルを磨きましょう。語学スキルを高めれば、母国語以外の言語で書かれた技術資料を読んで最新技術を学ぶことも可能です。

ビジネスシーンで意思疎通できるレベルの語学スキルを習得していれば、グローバルプロジェクトに携わる道も開かれるでしょう。継続的にキャリアアップしたいと考えている方や、グローバルな環境で働こうと考えている方にも必要なスキルです。

データサイエンティストのスキルを勉強する2つの方法

転職の成功に必要なスキルを習得するには、自発的かつ継続的な学習が必須です。ここでは、スキルアップに有効な学習方法を2つチェックしていきましょう。それぞれのメリット・デメリットを解説するため、自分の学習スタイルに合った方法を選ぶことが大切です。

本や学習サイトを活用して独学する

独学を考えている方におすすめの方法が、書籍や学習サイトの利用です。プログラミングや統計学、数学に関する書籍や学習サイトは数多く存在するため、うまく活用しましょう。

独学のメリットは、学習コストを大幅に削減できる点にあります。一方、学習効率が低くなりがちなため、スキルを習得するまでに時間がかかる点がデメリットといえるでしょう。まずは自分が学習したい分野の書籍や学習サイトにはどのようなものがあるかをチェックし、レベルに合ったものを使用することが大切です。

プログラミングスクールで学ぶ

プログラミングスキルを効率的に高めたいと考えているのであれば、プログラミングスクールを活用しましょう。プログラミングスクールには通学型とオンライン学習型のものがあり、自分に適したほうを選ぶことをおすすめします。

通学型であれば集中して学べる反面、通う手間が発生したり時間がかかったりするのがデメリットです。オンライン学習型であればコストや手間がかかりにくいメリットがあるものの、疑問点がある場合に解消しにくいデメリットがあります。

データサイエンティストの勉強のマイルストーンとなる資格

スキルアップを目的として何らかの学習に取り組むときは、目標を掲げるとモチベーションアップにつながるのでおすすめです。学習目的のひとつとして、関連資格の取得を目指すのもよいでしょう。データサイエンティストを目指す方におすすめの資格には、以下のようなものがあります。

• 統計検定
• ORACLE MASTER
• 応用情報処理技術者試験
• OSS-DB技術者認定
• Pythonエンジニア認定試験

資格取得を目指す際は、統計学の知識やITエンジニアとしてのスキルなどデータサイエンティストが求められるスキルに直結するものを選びましょう。ただし、資格の有無が転職時に評価される可能性はそう高くはありません。転職に活かすというよりは、自身のスキルレベルを確認する意味合いがメインです。

データサイエンティストへの転職を成功させるコツ

ここからは、IT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方が意識しておきたい転職のコツを紹介します。望んでいるキャリアパスを実現するには、スキルアップだけではなく転職活動に注力することも大切です。どのように転職活動を進めればよいのか分からずに不安を感じている方は、ここで紹介する2つの方法を検討することをおすすめします。

転職サポートが充実したスクールを活用する

プログラミングスクールでスキルを学習するときは、転職サポートが充実しているところを選ぶのがおすすめです。中には、未経験者であっても転職の成功まで徹底的にサポートしてくれるスクールもあります。

スキル習得だけに注力しているスクールを選ぶと、カリキュラム修了後の転職活動は自分で行わなければなりません。転職のノウハウが分からなければ、思ったように選考が進まないこともあるでしょう。転職サポートまで対応しているスクールを活用すれば、カリキュラムの修了後にプロの転職サポートを受けられます。ひとりで転職活動に取り組むよりも成功する可能性が高くなるため、積極的に活用しましょう。

IT業界に強い転職エージェントを活用する

転職を成功に導く方法のひとつに、IT業界に強い転職エージェントの利用が挙げられます。データサイエンティストへの転職は難易度が高いといわれていますが、業務に必要なスキルを身につけてから転職エージェントを利用することで、より成功率を高められるでしょう。自身のキャリアやスキルに適した転職先も紹介してくれるため、転職後のミスマッチを防ぎやすい点も特徴です。

まとめ

ビッグデータをはじめとしたデータの重要性が高まるにつれて、データ分析に携わるデータサイエンティストの需要も高まっている傾向にあります。将来性がある職種とも考えられているため、キャリアパスとして検討しているのであれば必要なスキルを習得して転職を目指してはいかがでしょうか。

データサイエンティストへの転職を成功させるには、必要なスキルを学ぶだけではなくIT業界に特化した転職エージェントの力を活用することも大切です。マイナビITエージェントでは、IT業界に精通したキャリアアドバイザーが一人ひとりのスキルや経験を細かく分析し、最適な方法での転職をサポートしています。これから転職しようと考えている方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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