コトラ（広報チーム） 
データサイエンティストとは？その役割と需要
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストは、データを活用してビジネス課題を解決する専門職です。具体的には、企業内外の膨大なデータを収集・加工し、統計分析や機械学習を用いてデータモデルを構築します。そして得られた分析結果をもとに、意思決定をサポートするためのレポートや提案を行います。さらには、データを管理するためのシステム企画・開発に関わることもあります。そのため、データサイエンティストは「データ活用のエキスパート」として、高度な分析スキルとビジネスの視点を併せ持つ役割を担っています。
なぜ今データサイエンティストが注目されているのか
現代の企業は、膨大なデータを蓄積していますが、それらを効果的に活用できていないケースが多く見られます。データサイエンティストは、このデータを有効活用し、ビジネスの成果向上を支援する重要な役割を果たすため注目されています。特に日本では、IT人材不足が深刻で、85%の企業が専門人材を必要としている状況です。このような背景からデータサイエンティストの需要は年々高まり、2023年のdoda「仕事満足度ランキング」でも1位に選ばれています。さらに、データ活用は将来的にもあらゆる業界で重要性を増していくと予測されています。
必要とされるスキルと知識
データサイエンティストになるためには、いくつかの専門スキルと知識が求められます。主なスキルとして、Pythonを活用したプログラミング能力や、高度な統計学、機械学習に関する知識が挙げられます。また、データの価値をどのようにビジネスで活用するかを考える力も欠かせません。これらのスキルは時間をかけて学ぶことが可能であり、未経験からの挑戦でも十分に身につけることができます。加えて、実際のプロジェクトを通じた経験やポートフォリオ作成もスキルをアピールする上で重要となります。
市場における20代のポジションと可能性
未経験者として20代でデータサイエンティストを目指すことは、非常に大きな可能性を秘めています。法律上では、年齢制限が禁止されているため、20代であれば多くの企業でチャンスがあります。また、企業側も未経験者を育成することを想定しているケースが多く、3ヶ月ほどの研修やサポートを提供する企業も増えています。さらに、20代という年代は比較的新しい技術や知識の吸収が早く、転職成功率も高いことが特徴です。未経験からスタートしても現場で実務経験を積み重ねれば、5年以内に高い市場価値を持つ人材になることが可能です。
未経験からデータサイエンティストを目指すための基本ステップ
まず何を学べばよいのか？学習の優先順位
未経験からデータサイエンティストを目指す際には、学習の優先順位をしっかりと見極めることが重要です。最初に取り組むべき項目として、プログラミング言語（特にPython）が挙げられます。その後、データ分析に必要な統計学や数学の基礎を習得し、徐々に高度な分析手法や機械学習の知識へと進めていくとよいでしょう。また、業界や企業が求めるスキルセットを把握し、それに合わせた学習計画を立てることも大切です。
プログラミングスキル：Pythonを中心に身につけよう
データサイエンティストにとって、Pythonは非常に重要なスキルです。Pythonは初心者でも習得しやすく、多くのデータ分析や機械学習のライブラリが充実しているため、効率的に学びながら実践に活かすことができます。未経験からでも、まず基本的なプログラミング構文やデータ操作の方法を学び、次にライブラリ（PandasやNumPyなど）の使い方を習得することを目指しましょう。Pythonのスキルは、20代という若さを活かして吸収しやすい分野であり、転職市場でもアピールポイントになります。
データ分析に必要な数学と統計の基礎
データ分析を行う上で、数学や統計の基礎を理解しておくことは欠かせません。特に未経験から目指す場合でも、確率分布や基本的な統計的指標の理解はデータの解釈やプレゼンテーションに直結します。さらに、線形代数や微積分といった数学的な背景知識は、機械学習モデルを理解する際に役立ちます。基礎からコツコツと学び、実際にデータを扱う中で知識を応用できるようにすることが成功へのポイントです。
ポートフォリオ作成の重要性とポイント
未経験からデータサイエンティストへの転職を成功させるには、実績を証明するためのポートフォリオが非常に重要です。ポートフォリオは、自分が学んだスキルを具体的に示すものとなり、採用担当者に自分の実務能力を伝える機会になります。例えば、公開されているデータセットを使った分析や、Pythonを用いた機械学習モデルの構築などを作品としてまとめるとよいでしょう。また、実際のビジネス課題に関連したプロジェクトに取り組むと、採用時のアピールポイントを増やすことができます。
20代未経験者向けの学習・転職の具体的な方法
おすすめのオンライン学習ツールと教材
20代の未経験者がデータサイエンティストを目指す際、オンライン学習ツールは非常に有効なサポートになります。有名なプラットフォームとして「Udemy」や「Coursera」が挙げられます。「Udemy」はPythonのプログラミングからデータ分析まで幅広い講座があり、初心者が基礎から学ぶのに適しています。「Coursera」では大学や専門機関が提供するデータサイエンス関連コースを受講することができ、修了後には証明書を取得することも可能です。また、Pythonや統計学の基礎は無料で提供されている「Kaggle」のチュートリアルコンテンツを活用するのも良いでしょう。これらを活用することで、未経験でも基礎的なスキルを効率的に身につけられます。
ハンズオンやインターンを活用する方法
学習だけでなく、実際に手を動かす経験を積むことも重要です。特にハンズオン形式の学習は、実際のデータを使った課題解決を体験できるため、スキルの定着に役立ちます。有料のプログラミングスクールでは、こうしたハンズオンを含む実践的なトレーニングが提供されています。また、インターンシップは未経験の20代にとってキャリア形成の大きなチャンスです。多くの企業が未経験者歓迎のインターンを実施しており、データ分析業務の一端を担うことができたり、企業の現場を知るきっかけになります。転職活動においても、こうした実務経験は有利に働くため、積極的に参加することをおすすめします。
転職エージェントやキャリア支援サービスを利用する
20代の未経験者が効率的にデータサイエンティストの職を探すには、転職エージェントの利用が有効です。特にIT業界に特化したエージェントは、未経験歓迎の求人や研修制度が整った企業を紹介してくれることがあります。また、キャリアカウンセリングや履歴書の添削などの支援を受けられるため、よりスムーズな転職活動が可能になります。最近では、学習プログラムと転職支援がセットになったサービスも提供されており、スキルアップしながら転職につなげられる点で人気があります。これらのサービスを活用することで、未経験でも自信を持って第一歩を踏み出すことができるでしょう。
スキルを活かせる職種からのキャリアチェンジ戦略
データサイエンティストを目指すために、現在の職務経験を活かせる分野からキャリアチェンジを図るのも賢明な戦略です。たとえば、営業職やマーケティング職などのデータを日常的に扱うポジションで実績を積み、そこから高度な分析スキルを身につける流れが考えられます。また、エクセルやSQLの使用経験を基にしてデータアナリストや業務改善のポジションへ移行し、その後データサイエンティストを目指すルートもあります。すでに持っているスキルを再評価し、それをどのように活用できるかを考えることは、転職成功への近道となります。
成功事例と失敗を回避するためのポイント
未経験からデータサイエンティストになった人たちの成功事例
未経験からデータサイエンティストとして成功した人たちは、多くの場合、明確な学習目標と一貫した努力を続けている点が共通しています。例えば、20代で転職を果たした多くの人々は、Pythonやデータ分析の基礎的なスキルを短期間で徹底的に習得し、さらにポートフォリオを活用して自分のスキルを実践的にアピールしています。また、プログラミングスクールやオンライン学習プラットフォームを効果的に利用することで学習時間を効率化し、自信を持って未経験での挑戦を成功に結びつけています。
企業が求める人材像を理解することの重要性
データサイエンティストを目指すには、企業が求める人材像を明確に理解することが重要です。多くの企業は、単なる技術スキル以上に、ビジネス課題を理解し、それをデータ分析によって解決に導ける能力を求めています。特に、20代の未経験者は、柔軟性や学習意欲、実務で使えるスキルの成長可能性を重視されることが多いため、これらを具体的にアピールすることがポイントとなります。また、求人条件を詳しく読み、必要なスキルセットやプロジェクト経験にあわせた準備を進めることで採用成功率を高めることができます。
よくあるつまずきと解決へのアプローチ
未経験からデータサイエンティストを目指す際には、学習が思うように進まない、経験不足で応募が通らないといった課題があります。例えば、20代の求職者がつまずきがちなポイントとして、統計学や機械学習の基本が十分に理解できていないケースが挙げられます。これらについては、オンライン学習ツールや実践的なプロジェクト課題を活用し、小さな成功体験を積み上げることで解決することができます。また、ポートフォリオで進捗状況や取り組み姿勢を積極的に見せると、未経験者の採用可能性を高めることができます。
成長を続けるための学習姿勢と業界トレンド把握
データサイエンティストとして成長を続けるためには、学習習慣と業界トレンドへの興味を持ち続けることが重要です。この職種は常に技術が進化するため、Pythonや統計学だけでなく、最新の機械学習アルゴリズムやビジネスでの活用事例を定期的に学ぶ必要があります。特に成長過程の20代にとっては、自己学習能力を磨きながら、セミナーやハンズオンイベントに参加してネットワークを広げることが有益です。また、専門的な知識の習得に加え、視野を広げるために他分野の知見を取り入れる姿勢も必要とされます。