データサイエンスとは、統計学・経営学・プログラミングなど、さまざまな知識を活用してデータ分析を行い、新たな知見や価値を得ることです。
データサイエンスの活用は、業務効率化や未来予測、新たな産業の創出など多くの可能性を孕んでおり、今や社会的にも注目されています。
データサイエンスを行うデータサイエンティストも、だんだんと社会に浸透してきました。
しかしその一方で、データサイエンティストに必要な勉強や資格が何なのか分からない方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、データサイエンスに必要なスキル・知識・資格、さらにおすすめの勉強方法も併せてご紹介します。
データサイエンティストに興味のある方はぜひ参考にしてください。
目次
データサイエンスの仕事内容
繰り返しになりますが、データサイエンスの仕事は統計学・経営学・プログラミングなどを活用したデータ分析から、新たな知見や価値を得ることです。
具体的にいうと、データサイエンティストは以下の業務を行います。
1：ビッグデータを収集・分析する
2：分析結果をもとに、新たな仮説を立てる
3：クライアントに事業戦略を提案する
「データサイエンス」という名前から先進的でかっこいい印象を受けやすい反面、意外と地道な作業も多いのが特徴です。
しかし、ビッグデータの分析から得られる情報は、業務効率化や未来予測、新たな産業の創出など、多くの可能性を孕んでいます。
近年ビッグデータやデータサイエンスは社会的にも注目されており、非常に将来性のある仕事といえるでしょう。
データサイエンスに必要な勉強内容
データサイエンスを行うには、大きく3つの分野に関する知識が必要です。
・統計学および機械学習の理論
・ITスキル
・マーケティングスキル
それぞれについて以下に詳しく説明します。
統計学・機械学習理論
データサイエンティストは、統計学や機械学習の知識が求められます。
これは分析の際にデータを読み解く力や、仮説を立てて検証する力が必要だからです。
例えば、データを分析する前は「どの分析方法を選択するか」「分析にはどんなデータが必要か」を考える必要があり、分析終了後は「結果をどう判断するか」「結果からどんな仮説が立てられるか」を考察する必要があるでしょう。
ちなみに統計学とは、ばらつきのあるデータから規則性の有無を見いだしたり、性質を推測する学問です。
身近な例を挙げると「平均」や「確率」などが統計学に該当し、多くの分野で活用されています。
もう1つの機械学習とは、機械がデータの特徴を学習してモデル化することで、未来予測のできる技術です。
最も代表的なのはAI技術でしょう。
統計学は主に数字データから分析しますが、機械学習はテキストや画像など、様々な形式のデータから分析できます。
統計学と機械学習は似ているものの、分析の過程や得意分野が異なるため、目的に応じた使い分けが必要です。
ITスキル
データ分析には「分析ツール」が欠かせません。
その分析ツールに用いられるのが、プログラミングを中心とするITスキルです。
具体的には、統計およびデータ分析を得意とする「R」や「Python」などのプログラミング言語や、データベースを操作する「SQL」が該当します。
これらのスキルを組み合わせることで、データの抽出や加工、分析などが可能です。
マーケティングスキル
データサイエンスの最終目的は「ビジネス上の課題解決」なので、マーケティングスキルも欠かせません。
具体的には、顧客の業界を研究し動向を掴んだり、課題を理解した上で提案を考える能力が必要です。
また、顧客は必ずしもデータサイエンスに精通しているわけではありません。
専門的な分析結果を、ITの知識がない人でも分かるように話す工夫も必要です。
データサイエンティストを目指す上でおすすめの勉強方法
データサイエンティストになるためには、専門的な勉強が欠かせません。
特にIT業界やデータサイエンティスト未経験の方であれば、何から手をつけたらいいのか分からずに困ってしまうこともあるでしょう。
ここでは、未経験の方におすすめの勉強内容と手順をご紹介します。
おおまかな勉強の流れは以下の通りです。
STEP1：統計学を学ぶ
STEP2：機械学習を学ぶ
STEP3：機械学習とビジネスを結びつける
STEP4：SQLを学ぶ
以下、それぞれについて詳しく解説します。
STEP1：統計学を学ぶ
まずはデータサイエンスの基礎である「統計学」について学びましょう。
統計学の内容は大まかに分類すると「記述統計」と「推測統計」の2つに分けられます。
記述統計とは集めたデータを集計し、その特徴を把握する学問です。
小学生の頃に習う「平均」や、データのばらつきを示す「分散」などが記述統計に該当します。
データの特徴を分かりやすく表やグラフにまとめることも記述統計に含まれます。
もう1つの推測統計は、限られた1部のデータ（標本）から、全体（母集団）を推計する学問です。
身近な例で言うと「選挙の出口調査」や「日本人の平均年収」などで推測統計が活用されています。
このように母集団がとても大きく、全てのデータ収集が困難な場合に用いられるのが推測統計です。
データサイエンティストを目指すのであれば、これら統計学の基礎は必ず押さえておきましょう。
また統計学の知識は覚えるだけでなく、活用できなければいけません。
実際に「R」や「Python」などのプログラミング言語を用いて勉強を進めると、統計学の理解が深まるでしょう。
STEP2：機械学習を学ぶ
統計学の勉強が一通り終わったら、次は機械学習に移りましょう。
機械学習は「教師あり学習」と「教師なし学習」の2つに分類されます。
教師あり学習とは、データに正解を与えた上で学習させる手法です。
この手法を用いることで分類と回帰が可能となり、顔認証システムや店舗の売上予測などに応用できます。
もう一方の教師なし学習とは、データそのものが持つ特徴や構成を元に、コンピューターが自動でグループ分けや簡略化を行う手法です。
教師あり学習とは違い正解を与えないため、コンピューターが分類したデータを人が読み解く必要があります。
具体的な活用例としては、新商品のターゲット層の予測や、季節ごとの人気商品分類などが挙げられます。
教師あり学習と教師なし学習、どちらも様々なアルゴリズムが存在します。
かなり勉強の領域が広いため、大枠を捉えてから具体的な勉強をすると良いでしょう。
機械学習においても、Pythonなどで実践しながら勉強を進めると知識が身に付きやすいです。
STEP3：機械学習とビジネスを結びつける
統計学と機械学習の勉強が一通り終わったら、次は機械学習とビジネスを結びつけて考えましょう。
マーケティング・医療・インフラ・流通など、機械学習を活用できる業界は多岐にわたります。
まずは業界を1つ決め、その業界における問題点を洗い出しましょう。
次に、その問題は「本当に機械学習でないと解決できないのか？」「もっと低いコストで解決できないか？」を考えます。
併せて導入事例も探すと、問題に対して機械学習の有効性が判別しやすくなるでしょう。
機械学習の導入が問題解決の最善策であると判断できたら、STEP1、STEP2で学んだ知識を活かして実際に設計します。
例として、在庫管理で機械学習を導入した事例をご紹介します。
在庫管理では、売れ残りや在庫切れを起こさないよう気を配る必要がありますが、季節や流行によって必要量が異なるため「入荷の判断が難しい」という問題があります。
そのため、ベテラン社員の経験則によることも少なくありません。
しかし、機械学習を取り入れることで、過去の売上や客層・最新ニュースなどから高度な需要予測が可能となり、適切な在庫管理ができます。
特に食品の在庫を管理する場合は、必要以上の安売りや廃棄が減るため、利益向上にも繋がるでしょう。
STEP4：SQLを学ぶ
STEP3まで終えたら、最後にデータベース言語の一種である「SQL」を学びましょう。
コンピューター上で膨大なデータベースを扱うには「データベース管理システム」というソフトウェアが必要です。
SQLは「データベース管理システム」上で、データの取得や追加、更新を行う言語で、このような言語をデータベース言語といいます。
データベース言語はプログラミング言語と混同されることもありますが「データベース管理システム」に指示を出すための言語であり、アプリ開発などはできません。
SQLの特徴の1つとして、大量のデータを効率的に処理できます。
そのため、膨大なデータを扱うデータサイエンティストには、欠かせないスキルといえるでしょう。
このようにSQLは「データベース管理システム」とセットで使用します。
勉強の際は、実践環境を整えてから取り組みましょう。
データサイエンスに役立つおすすめ資格5選
ここからは、データサイエンスに役に立つ資格を5つご紹介します。
データサイエンティストを目指している方は、ぜひ挑戦してみましょう。
・基本情報技術者試験
・応用情報技術者試験
・統計検定
・オラクルマスター
・データベーススペシャリスト
この5つは、上から順に取得していくのがおすすめです。
以下にそれぞれの概要を解説します。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験とは、基礎知識と技能を持つIT技術者であることを認定する国家試験です。
同じく国家資格に「ITパスポート」という資格がありますが、ITパスポートをレベル1としたとき基本情報技術者試験はレベル2に該当します。
試験では、IT業界で必要な基礎知識や論理的思考だけでなく、経営やマネジメントに関する問題も出題されます。
出題範囲は広いですが、独学でも合格可能な難易度です。
また受験資格も設けられていません。
そのためIT業界に従事して日が浅い人や、これからIT業界へ就職する人でも挑戦できる資格です。
データサイエンティストのみならずIT業界への就職を希望するなら、取得して損はないでしょう。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験は、応用的な知識や技能を有する高度IT人材であることを認定する国家資格です。
基本情報技術者試験の上位の資格に該当します。
基本情報技術者試験と同じく受験資格はありませんが、受験者の平均年齢が20代後半であることから、主な対象は「実務経験を5年以上積んだ技術者」です。
この資格を取得していることで、就職や転職、昇進が有利になります。
IT業界である程度の実務経験を積んだ人は、ぜひ取得を目指しましょう。
統計検定
統計検定とは、統計学に関する知識や活用力を評価する検定試験で、1、準1、2、3、4級の5つの区分が存在します。
統計検定は、2級で大学基礎統計学程度の知識・問題解決力が求められます。
また、データサイエンティストの募集要項では「統計検定2級以上の取得」を挙げていることも珍しくありません。
データサイエンティストを目指すのであれば、ぜひ2級に挑戦することをおすすめします。
統計検定には他にも「統計調査士」「専門統計調査士」「データサイエンス基礎」「データサイエンス発展」「データサイエンスエキスパート」の5つの試験があります。
データサイエンスの知識をよりビジネスの場で活用したい方は、上記5つの資格に挑戦するのも良いでしょう。
オラクルマスター
オラクルマスターとは、オラクル社が開発する「Oracle Database」に関する技術を証明する資格です。
試験では「Oracle Database」の活用スキルやSQLの知識が問われます。
試験の難易度は以下の4つが存在し、プラチナが最高難易度です。
・Bronze（ブロンズ）
・Silver（シルバー）
・Gold（ゴールド）
・Platinum（プラチナ）
ブロンズとシルバーに受験資格は設けられていませんが、ゴールド以上はその1つ下の試験に合格している必要があります。
またオラクルマスターはゴールド以上であれば、海外でも通用する資格です。
ただし、基礎知識を問われるブロンズとはいえ、実際に「Oracle Database」を扱ったことがないと、試験に苦戦する可能性が高いでしょう。
仕事で「Oracle Database」を扱ったことのある人や、操作する機会の多い人におすすめの資格です。
データベーススペシャリスト
データベーススペシャリストは、応用情報技術者試験よりさらに上位の国家試験です。
この試験では、データベースを企画、要件定義、開発、運用、保守するための知識や実践能力が問われます。
データベースの専門家レベルの技術が求められるため、非常に難易度の高い試験です。
データサイエンティスト未経験や実務経験の浅い方は、他の資格を優先して取得しましょう。
データサイエンスを勉強する3つの手段
これまでご紹介したとおり、データサイエンスを行うためには多岐にわたる勉強が必要です。
特に未経験の場合は「長期間にわたっての勉強が必要」という点を理解しておきましょう。
そこで重要になるのが、モチベーションの保ち方です。
モチベーションを保つ手段は様々ですが「どのような勉強方法を選択するか」も少なからず影響を与えます。
ここでは、データサイエンスを学ぶための勉強方法を3つご紹介します。
・大学や専門学校に通う
・スクールに通う
・独学
それぞれの特徴を理解し、自分に合った勉強方法を選択しましょう。
大学や専門学校に通う
1つ目は、大学や専門学校へ通うことです。
時間をかけてじっくり学ぶことで、確実に知識が定着します。
また、卒業後は大学で学んだ経験と知識を活かして、データサイエンスを行う会社へ就職もできるでしょう。
しかし、社会人が大学や専門学校へ通うには時間とお金がかかりすぎるため、あまり現実的な方法とはいえません。
高校生〜20歳前後の方におすすめの方法といえるでしょう。
スクールに通う
2つ目は、スクールに通って勉強する方法です。
スクールではデータサイエンス・統計学・機械学習を数週間〜半年で習得できます。
さらに完全オンラインで学習可能なスクールもあり、働きながら学びたい人にはおすすめの学習法です。
一方で、スクールは費用が20〜80万円ほどかかるデメリットもあります。
もっと安い価格で通える場合もありますが、カリキュラム内容やサポート体制が不十分である可能性も否めません。
決して安い金額ではないため、社会人でスクールに通う場合は、まずデータサイエンティストに転職する意思を固めましょう。
ただし、データサイエンティストに転職することで年収が上がる可能性もあります。
転職が成功すればスクール費用も十分回収できるため、必ずしもスクール費用をネガティブに捉える必要はありません。
独学
最後にご紹介するのは、独学による勉強方法です。
データサイエンスに関する書籍やウェブサイトは数多く存在し、動画閲覧サイトにはデータサイエンスに関する解説動画も投稿されています。
書籍やインターネットだけでも教材は豊富に見つかるため、これらを活用し費用を抑えながら勉強するのも1つの手です。
ただし、データサイエンス未経験者に独学は難しいため、あまりおすすめしません。
それは、独学で勉強していると分からないことがあった時に、質問できる人がいないからです。
データサイエンスという複雑な領域を自分ですべて調べながら勉強するのは、強い根気と探求心がなければ難航するでしょう。
また、インターネット上の情報は必ずしも、最新の情報や正しい情報であるとは限りません。
インターネットの情報を勉強に用いる場合は、情報の出所に注意しましょう。
まとめ
データサイエンスとは、統計学・経営学・プログラミングなど、さまざまな知識を活用してデータ分析を行い、新たな知見や価値を得ることです。
データサイエンスの活用は、業務効率化や未来予測、新たな産業の創出など、多くの可能性を孕んでおり、社会的にも注目されています。
また、データサイエンスには「統計学および機械学習の理論」「ITスキル」「マーケティングスキル」の3つのスキルが必要であり、これらはスクールなどで学べます。
弊社ラクスパートナーズでは、未経験者でも3ヵ月の研修を受けることで、機械学習エンジニアになれるコースを開設しています。
さらに、働きながら研修を受けられるので、費用を気にせず勉強できるメリットがあります。
研修後は技術レベルの高い企業へ派遣されるため、最先端の技術に触れながら働くことも可能です。
データサイエンスやデータサイエンティストに興味のある方は、私達ラクスパートナーズまでご相談ください。
