未経験からデータサイエンティスト転職を目指す勉強方法とロードマップ


「未経験だけど、データサイエンティストとして転職したい!」
「データサイエンティストを目指して勉強しているけれど、何をすればいいかわからない」

この記事では、そんな疑問にお答えします。

僕は外資系コンサルティングファームでデータアナリティクスのプロジェクトを経験した後、現在は事業会社でデータサイエンティストとして働いています。

本記事では、そんな僕が未経験からデータサイエンティストを目指す方に向けて、勉強すべき内容と具体的な学習方法をお伝えします。

本記事のまとめ

  • データサイエンティストの具体的な仕事内容
  • 未経験者に向けたデータサイエンスの勉強方法と学習教材
スポンサーリンク

学習前にデータサイエンティストの仕事内容について考える

Programming

まずはじめに、データサイエンティストと呼ばれる職種の具体的な仕事内容を整理することで、何から学習すべきか考えてみましょう。

これまでビジネスは、主に個人の経験や勘など、特定の人物や経営者に頼った意思決定がほとんどでした。

しかし今日では、モバイルやコンピュータの発達により、顧客から様々なデータを集めることが可能になっています。

 
また、いま話題の人工知能も、元はあらゆるデータの分析や組み合わせの上に成り立つ技術です。

発展した人工知能は、データを参考にしてトライアンドエラーを繰り返し、さらに自分で学習を続けていきます。(ディープラーニング)

このように、データサイエンスは注目を浴びる分野となっており、着々と僕たちの生活を変えつつあると同時に、専門性をもった人材が求められています。

 
Pexels photo 267569

データサイエンティストとは、集めたデータをもとに経営者の意思決定を手助けしたり、人工知能の学習の舵取りを行なう職種を指します。

優れたデータサイエンティストは、データを元に何が起きたかを可視化して、今後何が起きるか予測して、何をすべきか最適化します。

嘘をつかないデータを武器にして、経営陣へアドバイスや、人工知能の更なる発展を促すことができるのです。

 
今後の世界においても、ディープラーニングや自動運転の普及など、データサイエンスの流れは一層加速していくことでしょう。

一方で、このようなデータサイエンスの需要にも関わらず、データサイエンティストの人材が不足しています。

そのため、あらゆる企業が優秀なデータサイエンティストを喉から手が出るほど欲しがっている状態で、人材の奪い合いになっています。

 

データサイエンティストは未経験の就職や学習が難しい

Aerial shot asphalt bird s eye view 1323440

しかし一方で、未経験からデータサイエンティストの転職を目指すのは、非常に難しいのが現実です。

ちなみに僕がデータサイエンスを経験できたのは幸運で、外資系コンサルティングファームのプロジェクト経験があったためです。

毎日SQLを叩きまくってデータ取得したり、計算モデル構築や統計処理をして分析を行ったり、結果を元に提言を組み立ててプレゼンしてました。

 
とはいえ、誰しもがコンサルティングファームでデータサイエンスを学べるかというと、決してそうでもありません。

さらにデータサイエンティストについては、業務経験がないと就職ができず、就職がでいないと業務経験が積めないという、鶏と卵問題を内包しています。

何が言いたいかというと、結局のところある程度は現在の業務経験を活かした上で、データサイエンスを独学で上乗せし、データサイエンティストとしての就職を目指すのが、未経験者が転職を成功させる最も賢い方法です。

 
合わせて読みたい>>>> コンサルで学べる能力が仕事内容次第のギャンブルである理由とは
 

スポンサーリンク

未経験からデータサイエンティストを目指す具体的な学習方法とは

OOK82 gurafuwoyubisasu20131223 TP V

では、未経験からデータサイエンティストの転職を目指す場合、どんな学習から手をつければ良いのでしょうか。

ここから先は、もし僕自身が未経験からデータサイエンティストをもう一度目指す場合において、独学を進めるためのロードマップを考えてみたいと思います。

ぜひ、参考にしてください。

 

統計学や数字に関する素養を身につける

データサイエンティストたるもの、やはり数学や統計学を始めとした知識は必要不可欠になります。

ここでは、大学などでそれらを学んでいない場合、もしくはもう一度復習したい場合において、素養を身につけることを考えてみます。

 
書籍であれば、マンガでわかる統計学が最もわかりやすいです。

数字にアレルギーがある方であっても、可愛いキャラクターがわかりやすく例を使って解説してくれるので、非常にとっつきやすいです。

 

また、Udemyで動画教材を探してみるのもおすすめです。

Udemyとは、全世界で展開しているオンラインの動画教材サイトです。

動画は一度購入すれば、無制限で視聴することが可能で、自分で学習を進めていくことになります。

さらに実際にパソコン上で必要なデータをダウンロードすることもでき、画面を見ながら手を動かすことができるため、非常に勉強しやすいです。

 
統計学を勉強するのにおすすめなのが、

【ゼロからおさらい】統計学の基礎

のような教材になります。

ほかにも多数の教材が揃っていますので、ぜひUdemyのサイトを覗いてみてください。

 

データサイエンス業務の基礎を学ぶ

統計学を勉強し終えたら、データサイエンティストの業務の基本の基を学びましょう。

同じくUdemyの動画教材からご紹介すると、

【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門

などがおすすめの教材になります。

 
また、数学とプログラミングの架け橋として、さらに機械学習の予測モデルの使い方に触れる意味では、機械学習のエッセンスも勉強しておいて、損はありません。

 

もう少し高度な機械学習モデルに触れてみる

ここまでで機械学習に触れてみると、面白くてもっと高度なモデルを作ってみたい方もいらっしゃるかもしれません。

そんな方におすすめなUdemyの動画教材は、

【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス

もしくは

実践データサイエンス&機械学習 with Python

あたりでしょうか。

 
これ以降になってくると、書籍を購入して勉強したほうが、より高度な学習を進めることができます。

たとえばおすすめな書籍が、scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習です。

界隈では有名な、オライリーの書籍になります。

雑に言ってしまえば、そこから先はオライリー系の書籍を中心として、各種レビューを確認しつつ手を動かしていくのが、独学で更に先へ進むための唯一の道かもしれません。

こちらは実際の問題を中心として、コードを書きながら学ぶことを前提に作られた本となっておりますので、独学の用途としてはおすすめです。

 

ビジネス課題を機械学習問題に落とし込む力を身につける

機械学習ができるだけでは、データサイエンティストとして企業に就職することはできません。

企業がどういった課題を抱えていて、それをどういった形で機械学習の問題に置き換えるのか、深く考えるスキルが求められます。

 
そういった考え方を学ぶことができるのが、会社を変える分析の力という書籍です。

データ分析界隈では著名な河本先生による書籍で、企業におけるデータサイエンティストの動き方なども含め、非常に働くイメージが湧きやすくなります。

 
また、時にはビジネス部門とのやり取りを踏まえて、解くべきでない問題に遭遇することもあるでしょう。

人も予算も限られていますので、機械学習の予測精度向上だけに没頭してしまうなど、無駄な時間を費やすことは避けたいものです。

そういった考え方を学べるのが、イシューからはじめよになります。

同じく界隈では有名な、ヤフーの安宅さんによる書籍で、データサイエンスというよりかはコンサルティングに通ずる記述も多いですが、非常に勉強になる本です。

 

勉強方法次第では未経験でもデータサイエンティストに転職可能

Pexels photo 289825

本記事では、未経験からデータサイエンティストを目指す方が、勉強すべき学習内容と、具体的な方法についてご紹介しました。

とはいえ、仕事の疲れやストレスが溜まってくると、充分な勉強時間も取れなくなってしまいます。

やる気や元気があるうちに、そして頭が柔らかい若い時期に、ご自分にあった方法でデータサイエンスの学習を進めましょう!

 
こちらの記事では、僕自身の転職事例をご紹介しております。

日々の仕事に悩んでいる方、外資系コンサルティングファームへの転職を目指している方は、ぜひ一度ご覧ください。

 
僕の転職事例はこちら>>>> 第二新卒で自動車メーカーから外資系コンサルタントへ転職