コトラ（広報チーム） 
データサイエンティストとは？その役割と求められるスキル
データサイエンティストの仕事内容と役割
データサイエンティストは、企業や組織が抱える課題をデータ分析によって解決する専門家です。具体的には、膨大なデータを収集・整理し、機械学習や統計学を活用して有益なインサイトを提供します。業務内容としては、クライアントの業績向上に向けたデータ分析や予測モデルの構築、さらにビジネス戦略への反映などがあります。そのため、ビジネス理解とテクニカルスキルを組み合わせ、データを価値ある形で活用する能力が求められます。
未経験でも知っておきたい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を目指す上で基礎的なスキルとして、PythonやRといったプログラミング言語の習得が重要です。また、統計学や機械学習の基礎知識も必要とされます。特に未経験者の場合、段階的に理解を深めることで効率的にスキルを身につけることができます。さらに、実務においてはクライアントとのコミュニケーション能力が欠かせません。業務に取り組む中で活用される「ビジネス要件をデータ解釈に結び付ける力」は、求人でも重視されるポイントとなっています。
データサイエンティストと他職種との違い
データサイエンティストは、データアナリストやデータエンジニアと混同されることがありますが、それぞれ明確な役割の違いがあります。データアナリストは主にデータの可視化や報告に重点を置き、一方でデータエンジニアはデータ基盤の構築やメンテナンスを主な業務とします。一方、データサイエンティストはこれらの業務に加え、機械学習モデルの開発や予測分析など、より高度な分析を行います。他職種との違いを理解することで、自分に合ったキャリアプランを描きやすくなります。
今注目される背景と将来性
近年、データサイエンティストは多くの企業から注目され、求人市場でも高い需要があります。この背景には、AIの普及やビッグデータの拡大が挙げられます。ビジネスの意思決定においてデータ活用が不可欠となり、その結果、データ分析のプロフェッショナルであるデータサイエンティストの重要性が増しています。また、将来的に技術の高度化とともに専門性の高い人材が求められることから、未経験者にとっても将来性のある職種といえます。さらに、年収も高水準で、未経験からのスタートでも努力次第で年収1000万円も視野に入れることが可能です。
www.kotora.jp未経験から始めるための準備と第一歩
初学者におすすめの学習カリキュラム
データサイエンティストを目指す際、特に未経験者にとって重要なのは、基礎をしっかり固めることです。まず、データ分析に欠かせない統計学や数学の基礎知識を学ぶことがおすすめです。これには、確率論や線形代数、プログラミングスキルを並行して身につけると効果的です。また、無料や手軽に始められるオンラインリソース、例えば「Googleのデータアナリシスコース」や「Courseraの基礎データ分析講座」を活用するとスムーズに進められます。
プログラミング言語（Python、R）習得のコツ
PythonとRはデータ分析において最も使用されるプログラミング言語であり、未経験者でも比較的学びやすい点が魅力です。Pythonは広汎なライブラリ（例：Pandas、NumPy、Matplotlib）を利用してデータ処理から可視化まで対応可能です。一方、Rは統計分析に特化しており、特に学術的な場面で使用されます。学習を進める際には、基本文法の習得からスタートし、シンプルなデータ処理や可視化のプロジェクトに挑戦することが効果的です。特に未経験歓迎の求人に応募する場合、実務で使える簡易スクリプトを開発・実演できるスキルが求められる場合があります。
オンライン教材や学習ツールの活用法
効率的にスキルを習得するには、オンライン教材やツールの活用が欠かせません。例えば、「Udemy」や「Progate」などのプラットフォームは、プログラミング初心者向けのコースが豊富にあり、特にPythonやRの学習に適しています。また、Kaggleのようなプラットフォームは、現実のデータセットを扱う実践的な演習を提供しており、基礎を学んだ後の知識を応用する場として役立ちます。さらに、学習進捗を管理するために「ノーション」や「Trello」といったツールを利用すれば、計画的に進められるでしょう。
初めてのデータ分析プロジェクトを実践する方法
実践経験を積むことは、未経験者が最初の求人に挑戦する際に重要なアピールポイントとなります。初心者向けのデータ分析プロジェクトを始める際には、簡単なデータセットを選んで課題を設けることが良いでしょう。例えば、「販売データを分析し、売上向上の要因を探る」というような具体的な課題設定がおすすめです。分析にはExcelやPythonを使い、可視化ツールでインサイトを示すことで実践的なスキルが身につきます。初歩の段階では、オープンデータを活用したり、Kaggleの簡単なコンペティションに参加すると実務感覚が磨かれます。
おすすめ学習ステップと実務経験の積み方
基礎学習を終えた後の進め方：中級者への道
基礎学習を終えた後は、実際のデータを活用する中級レベルの課題に挑戦していきましょう。機械学習アルゴリズムの実践利用や、ビジネスデータを用いた課題解決がポイントとなります。サンプルデータセットの活用や、独自に分析レポートを作成することで実務に近いスキルを養うことができます。また、データベース操作やクラウド技術（AWSやGoogle Cloud）などの基盤技術にも触れておくことが中級者へのステップとして有効です。これらのスキルはデータサイエンティストの求人において高く評価される要素でもあります。
実務経験を積む方法（インターンシップや副業）
未経験者がデータサイエンティストとしての実務経験を積む最適な方法は、インターンシップや副業の活用です。特に、データ分析を伴う業務を提供している企業のインターンに参加すると、実際のクライアント課題に取り組む経験が得られます。また、副業可能なリモートワーク求人を探すことも重要です。副業でのスタートは、小規模なプロジェクトやデータ整理業務でも実践力を鍛えられる良い機会となります。こうした経験の積み重ねが、転職活動や履歴書で強いアピール材料となります。
データサイエンティストを目指せるアルバイト・研修プログラム
未経験者がデータサイエンティストとして実務経験を積むもう一つの手段は、アルバイトや研修プログラムを活用することです。一部の企業ではデータ分析初心者向けのトレーニングを提供しており、未経験から挑戦できる求人も増加しています。例えば、特定のデータ処理業務や簡単なビジュアル分析を行うポジションが設けられていることがあります。また、企業内部の研修制度を活用することで、AIや統計学などの専門スキルを身につけることが可能です。こうしたプログラムは、未経験歓迎などの応募条件を掲げる企業でよく見られるため、求人情報を細かくチェックしましょう。
Kaggleやコンペティションの活用方法
Kaggleやその他のデータ分析コンペティションに参加することは、自分のスキルを実践的に磨く良い方法です。特にKaggleでは、初心者から上級者まで参加可能な多様な課題が用意されており、世界中のデータサイエンティストと競いながら学ぶことができます。こうした活動を通じて上位にランクインすると、履歴書のアピールポイントとしても非常に有効です。また、多くの企業がこれらのプラットフォームでの実績を重視しており、転職や就職の際に有利となります。未経験からスタートしてもコンペの成功体験が次のステップに繋がるため、まずは簡単な課題で経験を積むことをおすすめします。
データサイエンティストへの就職・転職攻略法
履歴書・職務経歴書でアピールすべきポイント
データサイエンティストに挑戦する際、履歴書や職務経歴書では「適応力」と「学習意欲」をアピールすることが非常に重要です。未経験者の場合、過去の職務経験とデータサイエンティストの役割を結びつける工夫が求められます。例えば、過去に業務改善やデータを用いた意思決定の経験がある場合、それを具体的に記載しましょう。また、PythonやRなどのプログラミングスキルや、基本的なデータ分析手法の学習履歴を強調することで実践する力を示すことができます。さらに、Kaggleやオンラインコンペティションで実施したプロジェクトについて具体的な成果を記載し、即戦力となる能力をアピールしましょう。
面接突破のために準備するべきこと
データサイエンティストの面接では、技術的な試験やケーススタディを通じて、問題解決能力や論理的な思考を評価されることが多いです。このため、基本的な統計学や機械学習の理論、Pythonなどのプログラミングスキルについて復習をしっかり行いましょう。また、これまでの職務経験やポートフォリオについて質問されることもありますので、データ分析プロジェクトの目的、手法、成果を説明できるように準備しておくことが重要です。さらに、「なぜデータサイエンティストを目指すのか」というキャリアの動機について明確に答えられるように構想を練ることで、面接官の印象を高めることができます。
転職エージェントや求人サイトの活用法
未経験からデータサイエンティストを目指す際には、転職エージェントや求人サイトの活用も効果的です。「データサイエンティスト 求人」をキーワードに検索することで、未経験歓迎や第二新卒歓迎と記載された求人を発見できるでしょう。特に、キャリアアドバイザーにサポートを依頼することで、未経験でも可能性のあるポジションを紹介してもらえます。また、リモートワークや研修制度が充実した企業を選択することで、自身のキャリアアップをよりスムーズに進められます。求人内容だけでなく、企業のキャリアアッププランや教育制度を確認することも大切なステップです。
未経験者にやさしい企業の傾向
未経験者に優しい企業は、研修制度やOJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）を整えている点が特徴です。例えば、業務を通じてデータ分析や機械学習スキルを学べる環境が提供されている会社は未経験者にとって魅力的です。また、「第二新卒歓迎」や「学歴不問」「文理不問」といった条件を設けている求人も多く見られます。勤務地が複数ありリモートワークが可能な企業や、年間休日が120日以上で働きやすい環境が整備されている会社も注目すべきポイントです。特に、採用条件で経験不問を謳っている企業は、未経験からの挑戦に対して寛容な姿勢を持っています。