データサイエンスは未経験から可能？未経験から目指す最短ルートを紹介

あなたは「データサイエンス」という仕事をご存じでしょうか。

データサイエンスとは、統計学・経営学・プログラミング知識などを用いてデータ分析し、その結果から新たな価値を見いだしたり、ビジネス上の課題を解決する仕事です。

近年はデジタル技術が発達し、各企業が膨大なデータを持つようになりました。

企業はこれを活用し、新たなビジネスを見つけようと画策していますが、データサイエンスを行える「データサイエンティスト」は未だ少なく、需要は高まっています。

一方で、未経験からデータサイエンティストになるのは難しく、大学で学んだ人や関連職種の経験者でないと採用されづらいのが現状です。

そこで本記事では、未経験からデータサイエンティストになるのは難しいと言われる理由や、データサイエンスにおすすめの資格、未経験からデータサイエンスの仕事に就く方法を紹介します。

データサイエンスに興味のある方は、ぜひ最後までご覧ください。

IT業界未経験者にとっては厳しい

データサイエンティストに関していうと、未経験から目指すのは非常に険しい道といえます。

その大きな理由は、未経験可の求人が圧倒的に少ないからです。

一方、プログラマーやSEであれば、未経験可の求人は多数あります。

この求人数の差がIT系職種の中でも「データサイエンスの仕事は難しい」といわれる大きな理由でしょう。

唯一、マーケティング会社や金融機関などで数理統計の実務経験のある人なら、データサイエンスの仕事に就ける可能性はあります。

とはいえ、経験者が優遇される世界であることには変わりません。

データサイエンスの仕事が未経験者には厳しい理由

データサイエンスの仕事が未経験者に厳しい理由は、主に以下の3つです。

・初心者では課題や仮説を見つけられないから
・プログラムの環境構築ができないから
・戦略を考えるには経験が必要だから

それぞれについて、以下で詳しく解説します。

課題や仮説を見つけられないから

データサイエンティストの仕事は、与えられたデータを言われた通りに分析するだけではありません。

「顧客が抱える課題は何なのか」「どんなデータ分析をしたら課題を解決できるのか」などを考え、自ら提案する必要があります。

この提案力こそが、データサイエンスの仕事の中で重要なフェーズともいえるでしょう。

単純なデータ解析であれば、未経験者にもできるかもしれません。

しかし課題を見つけて解決することや、仮説を立てて検証することは、知識や経験のない未経験者にはハードルの高い仕事です。

そのため、大学などでデータサイエンスに関する知識を学んだ人や、業種経験者が優先的に採用される傾向にあります。

プログラムの環境構築ができないから

プログラムの環境構築が難しいことも、未経験者が挑戦しづらい要因でしょう。

データサイエンスでは膨大なデータを扱いますが、データを抽出したり整理するには、プログラミングスキルが必要です。

プログラミングスキルは、一朝一夕で身につくものではありません。

また、データサイエンスで求められる言語は「Python」「R」「Java」など様々なうえに「SQL」というデータベース言語なども扱います。

これら全てを1から勉強するとなると膨大な時間を要するため、未経験者には厳しい職種と言われています。

戦略を考えるには経験が必要だから

データサイエンティストは、データ分析の結果をもとにビジネスの課題を解決する必要があります。

課題解決にはビジネスやITに関する知識が必要ですが、未経験者にはその知識がないため、解決のための戦略を立てられません。

もちろん戦略については、本などで基礎知識を身につけることもできます。

しかし実際の業務においては、知識よりも実務経験が物を言う世界です。

もしも未経験からデータサイエンティストになる場合は、ご自身のビジネスセンスが大きく問われるでしょう。

未経験からデータサイエンスを学ぶ際におすすめの勉強方法

未経験でもしっかり勉強すれば、データサイエンスの知識を身につけられます。

ただし、勉強の範囲が広く専門的な内容も多いため、多くの時間が必要になることを覚悟しましょう。

未経験からデータサイエンスの分野に挑戦したい方は、以下の手順で勉強するのがおすすめです。

STEP1：未経験者向けの書籍・動画で基礎知識を習得する
STEP2：プログラミングスクールに通う

それぞれについて、以下で詳しく説明します。

STEP1：未経験者向けの書籍・動画で基礎知識を習得する

「データサイエンスの勉強をしたい！」と思ったら、スクールに通うのが近道と思うかもしれません。

しかし、スクールに通うことをおすすめできるのは「将来的にデータサイエンスの仕事で頑張りたい！」と思える人に限ります。

自分に向いているのかを知る前にスクール通いを始めるのは、あまりおすすめしません。

まずは向き・不向きを判断するために、未経験者向けの書籍を読んだり、動画を観ることがおすすめです。

以下に、おすすめの書籍や映像講座をご紹介します。

手軽な教材に触れた上で「データサイエンスって面白い！」「もっと詳しく勉強したい！」と感じた方は、次のステップに進みましょう。

【ビジネス目線でデータサイエンスを解説する書籍「AI・データ分析プロジェクトのすべて」】

こちらの書籍は、ビジネスや実務の場でデータサイエンスをどう活用するかを解説しています。

統計の解析手法やプログラミング言語についての解説はありませんが、データサイエンティストの仕事における全体の流れを掴めます。

実務レベルのデータサイエンスについて知りたい方におすすめの1冊です。

【事例や例題を交えながら統計学を解説する書籍「データ分析のための統計学入門」】

こちらは統計学を少しでも学んだことのある方や、実生活の中で統計学がどのように活用されているのかを知りたい方におすすめです。

今なら全編無料公開されているため、手軽に読めるのも嬉しいですね。

一見すると論文のようでもあるため、人によっては苦手に思うかもしれません。

しかし、常に例題を提示しながら解説しているため、専門書でありながらも読みやすい1冊となっています。

【データサイエンスの入門講座から統計やPythonの講座まで無料で受講できる「JMOOC」】

JMOOCとは、本格的なオンライン講義を無料で開講している教育サービスです。

各講義の講師は、その分野を専門とする企業の社員や大学教授が務めており、ネット環境さえあれば誰でも専門的な講義を受けられると評判のサービスです。

開講している講座の分野は歴史・心理学・工学など多岐に渡りますが、データサイエンス分野も非常に充実しています。

例えば、データサイエンス・統計学・Pythonなどの入門講座が開講されており、学びたい分野を自由に選択して受講できます。

ただし、すべての講義が常に開講しているわけではありません。

講義ごとに募集期間が定められているので、気になる講座を見つけたら早めに応募してみましょう。

STEP2：プログラミングスクールに通う

書籍や映像講座などでデータサイエンティストに興味を持ったり、転職したい意志が強くなったらプログラミングスクールに通いましょう。

先述の通り、データサイエンスにプログラミングスキルは必須です。

しかしプログラミングは1人で学ぶには難しく、勉強量も多い分野ですので、未経験者が仕事をしながら勉強するのはとても大変です。

その点スクールは講義形式で体系的にプログラミングを学習できるので、独学よりも効率的に学べます。

昨今はデータサイエンスに関するスクールが増えているので、自分の性格やライフスタイルに合ったスクールを選べるでしょう。

データサイエンスに関する講座はたくさんありますが、以下の内容を学べるスクールが特におすすめです。

・AI
・Python
・R
・SQL

データサイエンスの仕事に役立つ資格

データサイエンスの知識を深めるなら、関連する資格の取得もおすすめです。

資格勉強をすることで理解を深められますし、転職時には知識やスキルの証明にもなります。

今回はデータサイエンス未経験もしくはIT業界初心者におすすめな資格を4つ紹介します。

・統計検定
・ビジネス統計スペシャリスト
・基本情報技術者試験
・データベーススペシャリスト試験

ただし資格があっても、未経験からの就職はハードルが高いのが現状です。

資格が全てではないことを覚えておきましょう。

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試験で「一般財団法人統計質保証推進協会」が実施しています。

1、準1、2、3、4級の5つの区分が存在し、2級で大学基礎統計学程度の知識を求められます。

データサイエンティストの募集要項で「統計検定2級以上」を挙げている求人も多いため、受験するならぜひ2級以上を目指しましょう。

また統計検定は他にも、以下5つの試験があります。

・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

これらの資格ではより実務的な知識を求められるので、データサイエンスの知識をアピールしたり、ビジネスの場で活用したい方におすすめです。

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、Excelを用いたデータ分析能力を評価する資格です。

試験では仮説検定・相関分析・回帰分析などを、Excelの関数や機能を用いて行えるかが問われます。

つまり、この資格を取得することでExcelと統計、両方のスキルを証明できるのです。

また受験資格はなく、誰でも受験できることから未経験者におすすめの資格でもあります。

今やExcelは多くの企業に普及しており、デスクワークを経験した方なら1度は触れているのではないでしょうか。

デスクワークでExcelのスキルを培った人であれば、IT業界未経験でも挑戦しやすい資格でしょう。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験とは国家試験の1種であり、ITに関する基本的知識を持つ技術者であることを認定する資格です。

同じ国家資格に「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に位置します。

基本情報技術者試験の大きな特徴として、受験資格が設けられていないことと、独学でも合格可能な難易度です。

そのためIT業界に従事して日が浅い人や、これからIT業界へ就職する人にもおすすめの資格です。

ただし出題範囲は広く、決して簡単な試験ではありません。

試験ではIT業界の基礎知識や情報処理に必要な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。

データサイエンティストのみならずIT業界に就職を希望するなら、取得して損はない資格ですので「IT業界への入門試験」と捉えて挑戦してみましょう。

データベーススペシャリスト試験

こちらは、データサイエンティストとしてのキャリアアップに役立つ資格です。

基本情報技術者試験に合格したら、ぜひデータベーススペシャリスト試験も視野に入れてみましょう。

データベーススペシャリストとは国家資格の1種であり、基本情報技術者試験よりも上位の資格です。

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。

データベース専門家レベルの知識・技術が求められるため、非常に難易度の高い試験ですが、取得することで専門家としての箔がつくでしょう。

なおデータベーススペシャリストと、基本情報技術者試験の間のランクに「応用情報技術者試験」という国家資格があります。

基本情報技術者試験は初心者向けの資格であるのに対し、応用情報技術者試験は数年間の実務経験を積んだ人が対象です。

データベーススペシャリストを取得したい方は、まず応用情報技術者試験に挑戦しましょう。

未経験からデータサイエンスの仕事に就職する方法

「未経験からはデータサイエンスの仕事に就職しづらい」とお話しましたが、可能性が0ではありません。

以下の方法を実践することで、データサイエンスの仕事に就くことも可能です。

・データサイエンスに近い職種で働く
・AI・機械学習の実務経験を積む

以下、それぞれについて詳しく解説します。

データサイエンスに近い職種で働く

まずはデータサイエンスに近い職種で働き、IT業界の仕事を経験することも1つの手です。

近い職種の例として、SEやマーケター、データアナリストが挙げられます。

これらの職種に就職し実務経験を積むことで、IT業界経験者としてデータサイエンティストに転職できるかもしれません。

ただし求人を探すときは、アルバイトの求人を避けるようにしましょう。

理由は、アルバイトだと実務経験を積みづらく、IT業界での経験値として評価されづらいからです。

大事なのはIT系の会社に入ることではなく、IT業界で主体的に業務に取り組み、スキルアップすることです。

そのため、応募の際は雇用形態と仕事内容をよく確認しましょう。

AI・機械学習の実務経験を積む

AIや機械学習に関する実務経験を積むことも、データサイエンティストの道に繋がります。

データサイエンスではビックデータを扱いますが、この分析にAIや機械学習の知識を活用するからです。

そのため、AIや機械学習の道に進むことで、その後データサイエンスの仕事に転職しやすくなります。

また、近年は様々な企業がAIや機械学習の分野に参入しており、これらの知識を持つ人材を欲しています。

現在は供給よりも需要が上回っている状況のため、人材不足に悩む企業も少なくありません。

ただし、AIや機械学習も多くの勉強を必要とします。

さらに、必死に勉強して基礎知識を身につけたとしても技術は日々進歩するため、常に勉強する姿勢が重要です。

求人はありますが、決して楽な道ではないことを覚えておきましょう。

まとめ

統計学や経営学の知識を活用し、データ分析を行うことをデータサイエンスと言います。

近年、各企業がビックデータから新たなビジネスを生み出せないかと考え、データサイエンスを行うデータサイエンティストの需要が高まっています。

しかし、データサイエンティストになるためには、幅広い知識やスキルが必要です。

統計学・経営・プログラミングスキルが幅広く求められるため、IT業界未経験者にとって狭き門なのが現実です。

もちろん、スクールに通ったり独学することで、データサイエンスの基礎知識は身につきます。

基本情報技術者試験や統計検定など、データサイエンスに関する資格もあるので、取得するのも良いでしょう。

しかし、実務経験も重視される業界であるため、知識や資格があるからと言って必ずしもデータサイエンティストになれるとは限りません。

未経験からデータサイエンティストになる道を諦められない場合は、1度データサイエンスに近い職種で実務経験を積むのがおすすめです。

近い職種の例として、SEやマーケター、機械学習の分野などが挙げられます。

これらの分野で経験を積むことで、データサイエンティストに転職しやすくなるでしょう。

弊社ラクスパートナーズでは、3か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おり、未経験者も大歓迎です。

こちらのコースは、給料を受け取りながら研修を受けられるため、費用を気にせず学習できます。

さらに研修終了後は各企業に派遣されて実務経験を積めるので、学んだ知識をすぐ実務へ活かせます。

データサイエンスや機械学習に興味のある方は、ぜひ1度ご連絡ください。