データサイエンティストになるには？必要なスキルや学習のポイントを解説
データサイエンティストは、大量のデータから事業価値を引き出す専門家です。
現在エンジニアとして働いている方のなかには、どのようにステップを踏めばデータサイエンティストを目指せるのかと悩む方も少なくありません。
忙しく仕事をしていると学習時間は限られるため、学ぶべきことは多く見えるかもしれません。
しかし、あなたがすでに持っているコード力やインフラ知識、ログの扱い方はデータ分析の現場で強く役立ちます。また、学びの土台としてもとても有利です。
この記事では、データサイエンティストになるためにはどうすればよいか、無理のない一歩の踏み出し方を詳しく解説します。
データサイエンティストの仕事内容から短時間で実践できる学習メニューの組み立て方まで、具体的にお伝えします。
本記事が、あなたが新しい一歩を踏み出すきっかけになれば幸いです。
目次
データサイエンティストとは
データサイエンティストという仕事は、一括りにできないほど多様な業務を含んでいます。
ある会社では分析ダッシュボードの作成を担い、別の会社では新しいモデルの研究開発を行うこともあります。
しかし共通する本質は、データを出発点として問いを設定・検証し、事業の意思決定に寄与するインサイトを届けることです。
例えばマーケティングチームが「広告費を効率化したい」と言ったとき、データサイエンティストはその曖昧な要望を整理します。
そして、「どのKPIを測れば広告の改善ができるのか」「どの粒度で割り当てを検証すればよいか」といった具体的な問いに落とし込む役割を担います。
そのうえで必要なデータの所在や前処理の方法、仮説検証に適したモデルや統計手法を全体的に設計することが必要です。
さらに、実装から運用まで責任を持って伴走することが求められます。
昨今は生成AIや大規模言語モデル（LLM）など新しい技術が登場していますが、その本質が変わるわけではありません。
問いの質と、それを現場で使える形に翻訳する力が重要になります。
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統計学・計算機科学・ビジネス知識を組み合わせ、大量データから事業価値を引き出す専門家です。
顧客の購買履歴を分析して在庫や販促を適切化したり、SNSの声を分析してマーケティングや製品開発に活かしたりと、さまざまな領域で意思決定支援と効率化に寄与します。
要件定義
要件定義は、プロジェクトの成否を左右する重要フェーズです。開始前に、社内関係者と十分に会話し、言葉の定義を揃えることが求められます。
抽象的な要求をそのまま受け取るのではなく、どの指標のどの範囲・いつまでに・どの程度改善したいかを明確化することが出発点です。
例えば、月間解約率を次の四半期で1ポイント下げたい場合、分析設計の方向性が定まり、改善によるビジネス価値も数字で示せると意思決定者の優先度が上がります
同時に、データ可用性の確認も重要です。必要な情報が揃っているか、偏りや規約上の制約はないかをチェックし、できないことは速めに代替案を提案しましょう。
慎重に合意形成の時間を確保することで、後の手戻りを減らすことができます。
SES出身のエンジニアは、ステークホルダーとの合意形成や要件取りまとめの経験を生かして、ここで早めに信頼を築くことが望ましいです。
データ収集・加工
実務では、データ処理にかかる時間が想定より大幅に多くなることが普通です。ログのスキーマ変更や欠損、タイムゾーンの不統一なども起こりえます。
こうした不整合を放置すると、構築したモデルが現場で通用しなくなる可能性があります。そのため、丁寧な設計と検証が不可欠です。
まずデータソースを洗い出し、関連するテーブルやカラムを文書化します。次に欠損値や外れ値の扱いをルール化し、変換や正規化、集計単位や遅延処理を設計してコードに反映しましょう。
特徴量設計では、ドメイン知識を活かした指標作成がモデル性能に直結します。
ETLやデータパイプライン設計のポイントは、再現性と可観測性です。
パイプラインをコードで定義し、定期的にジョブを実行・監視できる状態にしておくことで、データ欠落時も迅速に原因を特定できます。
SESで培ったCIや監視の感覚が活きるため、単にデータを作るだけでなく、作成過程の信頼性を意識した運用設計が差につながります。
データ分析
分析フェーズでは、探索的データ解析でデータの性質を理解し、仮説を生み出します。仮説は感覚だけで終わらせず、検証の設計を行い、再現可能な手順で確認しましょう。
モデル構築ではベースラインを作り、改善を積み重ねるアプローチが効果的です。特に業務用途では、スコアの高さよりも説明可能性や運用コストの低さが重視されます。
モデルの評価では、精度やAUCなどの統計的指標に加え、ビジネス的なインパクトを想定することが重要になります。
例えばコンバージョン予測では、誤検知によるコスト・施策効果・運用上の遅延影響などを想定することが重要です。
近年は公平性やバイアスの視点も不可欠で、特定属性への不利益や説明可能性の確保も評価指標になります。
分析方法は、統計的検定や因果推論の基礎を押さえつつ、機械学習アルゴリズムを適切に使い分けることが必要です。
回帰や分類の古典手法から、勾配ブースティングやニューラルネットワークなどの特徴を理解し、どの手法をどの場面で選ぶかを判断できる実践的理解を目指しましょう。
モデルは、実装段階に移して初めて現場で価値を生みます。
戦略策定
分析やモデル開発で得た成果をただのレポートで終わらせず、現場で活かす具体案を作り、変更や工数を見積もり関係者と合意形成することが欠かせません。
実装ではモデルのシリアライズ方法やバージョン管理、実行コストの試算、監視・アラート設計など、多面的な配慮が求められます。
SESで身につけた設計書や運用ドキュメントを作る習慣はここで大いに役立ちます。特に再現性の担保が重要です。
Notebookだけの環境では本番で同じ結果を再現することは難しいため、Dockerやコンテナで実行環境を固定し、コードや依存関係を明示することが現実的です。
さらに、本番環境での挙動監視も設計の核心です。入力データの分布変化やモデルスコア低下、処理時間増加時に誰がどのように対応するかを明確にしておく必要があります。
技術指標だけでなく、ビジネス上の重要指標と紐付けることで、異常時の優先順位づけも容易になります。
運用担当と密に連携し、担当範囲やエスカレーションルールを文書化しておくと安心感があるでしょう。
モデル開発や分析で得た成果を、現場での具体的なアクションにつなげるには、設計から実装・運用に至るまでの戦略的な視点が欠かせません。
実際の業務ではコードの再現性やコンテナ環境の構築、監視・アラート体制の設計といった高度な技術スキルと、運用フロー全体を見渡す力が必要です。
私たちテクニケーションでは、こうした設計や運用を担ううえでの力を、実務ベースで磨けるプロジェクトが多数あります。
自分のスキルに合った案件を自由に選べる案件選択制を導入しています。
設計・開発・運用いずれのフェーズでも、自身の得意領域を活かした挑戦が可能です。
また、案件単価に応じた報酬を受け取ることができる単価給与連動制により、スキルアップへのモチベーションを維持することにもつながります。
チーム制により、ベテランエンジニアとの連携を通じて、戦略策定や技術選定に関する知見も実務を通して学ぶことができます。
戦略的な設計・運用を実践しながら自身の成長を目指したい方は、私たちテクニケーションの無料相談をご活用ください。
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データサイエンティストの将来性
データサイエンティストはとても将来性のある仕事です。企業が日々つくる大量のデータを意味ある形で抽出し、事業の判断やサービス改善につなげる力は簡単には代替されません。
たしかに生成AIや自動化ツールは一部の作業を支援しますが、どのデータを使い、どの問いに答えるべきかを見極めるのは人の仕事です。
業界ではデータ活用の重要性が高まり、医療・金融・製造・マーケティングなど幅広い分野で需要が増えています。
そのため、データサイエンティストには、基礎的な統計やプログラミングに加えてビジネスの視点や運用に関する実務経験が求められます。長期にわたり必要とされる人材となるでしょう。
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に必須のスキルは多く見えるかもしれませんが、分野ごとに分けて順序立てて学ぶことで、着実に身につけられます。
ここでは統計学・AI・プログラミング・マーケティングなどをわかりやすく整理し、SESエンジニアとしての既存スキルの活かし方も具体的に示します。
まずは大きな全体像をつかみ、自分の強みと弱みを見つけることから始めましょう。
データ分析や統計学の知識
データ分析の土台は統計学です。平均や分散といった基本的な概念から、確率分布・推定・検定・信頼区間の意味まで、実務で必要な範囲を直感的に理解することが大切です。
実際のデータを使ってなぜその指標を見るのか・その結果がどのように事業に影響するのかを繰り返し検証することで、教科書的な理解が実践的な力に変わります。
統計は単なる数式の集まりではなく、データの不確実性を扱うための考え方だととらえると理解しやすいです。
AI・機械学習に関する知識
機械学習やAIの知識は、予測や分類、クラスタリングといったタスクで威力を発揮します。
回帰分析や決定木・勾配ブースティング・ニューラルネットワークといった手法の役割や長所短所を実務レベルで理解することで、適切な手法選択ができるようになります。
近年は生成AIや大規模言語モデル（LLM）も注目分野で、ツールとしての使い方やリスク管理も学ぶ必要があるでしょう。
重要なのはアルゴリズムの内部を完全に理解することではなく、どの場面でどの手法が有効かを判断できる実践的な理解を持つことになります。
プログラミングスキル
現場でのプログラミングスキルは欠かせません。
Pythonはデータ処理や機械学習で使われる言語の一つで、Pandas・NumPy・scikit-learn・TensorFlow・PyTorchといったライブラリに触れることで効率的に作業ができます。
SQLはデータ抽出の基本であり、SELECTやJOIN、ウィンドウ関数などは実務で頻繁に使います。
SES出身の方はAPI設計やサーバ運用、CI/CDなどの経験をすでに持っていることが多く、これらはモデルを本番環境に組み込む際に大きな強みになるでしょう。
コミュニケーションスキル
データサイエンティストは単独で結果を出すだけでは足りません。技術的な結果を非技術者向けにわかりやすく説明し、意思決定に結びつける力が必要です。
レポートやダッシュボードで何を・なぜ・どう活かすかを端的に示す習慣をつけると、チーム内での信頼が積み上がります。
ステークホルダーとの合意形成や要件定義の場面では、対話力がプロジェクトの成否を左右します。
論理的思考力
データの前処理や仮説設計、因果関係の検討などは論理的思考が求められる領域です。
なぜその仮説を立てるのか、どの変数が因果に関与している可能性があるのかを論理的に整理できれば、無駄な分析を減らせます。
分析結果の解釈でも、単なる相関と因果の違いを意識して伝えることが重要になるでしょう。
マネジメントスキル
プロジェクトを推進するためには、タスク管理やチーム調整、スケジュール管理のスキルも役立ちます。
特にMLOpsや運用の局面では、再学習・監視・アラート対応などを継続的に回す体制作りが必要で、運用フローを整える力が評価されます。
SESで培ったドキュメント化やテストの習慣は、ここでそのまま力になるでしょう。
マーケティングスキル
事業価値に結びつけるためには、顧客や市場を理解する視点が必要です。マーケティングの基本用語やKPIの意味、ユーザー行動の読み解き方を学んでおくと、分析の問い設定が的確になります。
データは手段であり、目的はビジネスの改善であるという視点を忘れないことが大切です。
データサイエンティストへの転職をお考えのSESエンジニアの方には、テクニケーションの無料相談をおすすめします。
私たちテクニケーションでは、自由にプロジェクトを選べる案件選択制を導入しています。自分に合ったプロジェクトを選ぶことで、即戦力のデータサイエンティストとしてのスキルを身につけやすくなるでしょう。
さらに私たちテクニケーションでは、チーム制を採用しています。経験豊富なベテランデータサイエンティストから直接指導を受けられるため、実務を通じて効果的に学べる環境です。
実務を通してデータサイエンティストとしてのスキルを身につけたい方は、ぜひ一度私たちテクニケーションにお話をお聞かせください。
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データサイエンティストに向いている人
自分がデータサイエンティストに向いているかは、初めからすべての技術を持っているかで決まるわけではありません。
好奇心・継続力・対話力が揃っていれば現場で成長しやすい傾向があります。
現在備わっていなくても、意識して取り組むことでデータサイエンティストとして活躍できるでしょう。
コミュニケーションがとれる方
データサイエンティストはコミュニケーション能力が求められます。技術的な説明をビジネス側に噛み砕いて伝えられる方は重宝されます。
データの示す示唆を意思決定につながる言葉に翻訳する能力は、プロジェクト推進のために欠かせません。
地道に作業ができる方
データ前処理や品質チェックは地味で根気が要る作業です。それを厭わず丁寧に進められる方は実務で強みを持ちます。
完璧でなくても再現性を意識して作業を積み上げる姿勢が大切になります。
分析が好きな方
仮説を立て、検証し、結果から新しい問いが生まれるプロセスを楽しめる方はデータサイエンティストに向いているでしょう。
データ分析への好奇心があると、必要な知識を自発的に吸収できるはずです。
データサイエンティストに向いているかもしれないと感じた方は、私たちテクニケーションの無料相談をご活用ください。
私たちテクニケーションでは、チーム制を採用しています。経験豊富なベテランデータサイエンティストから直接指導を受けられ、実務を通じて効果的に学べる環境です。
さらに単価に応じた報酬を受け取ることができる単価給与連動制を採用しており、実力のあるエンジニアほど高収入を得られる仕組みを整えています。
会社間の単価は全エンジニアに開示しているため、透明性の高い評価制度のもとで納得して働けるのがメリットです。
データサイエンティストへの転職をお考えの方は、専門アドバイザーに話を聞いてみてはいかがでしょうか。
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データサイエンティストになる主なルート
データサイエンティストになるには、複数のキャリアパスがあり、自分の経験や得意分野に合わせて適切な道を選ぶことができます。
具体例は次のとおりです。
- 新卒での就職
- エンジニアからの転職
- マーケター・アナリストからの転職
それぞれのバックグラウンドに応じて、無理なくスキルを伸ばせるルートを選ぶことが重要です。
新卒での就職
統計学や情報系を専攻して新卒でデータ職に就くと、大学で学んだ理論を実務に応用しながら体系的にスキルを磨くことが可能です。
新卒で業務に携わることで、研究や演習を通じて基礎知識を実際の業務に落とし込みながら固められる利点があります。
エンジニアからの転職
SESやソフトウェア開発経験のあるエンジニアは、すでに持っているプログラミングやインフラの知識を活かして、スムーズにデータ職へ転身することができます。
まずは社内で分析業務やPoCプロジェクトに参加して、成果物をポートフォリオとしてまとめることが現実的なステップです。
転職を目指す場合は、再現可能な成果物を作り基礎統計や分析手法の理解を示せる準備を整えることが必要になります。
マーケター・アナリストからの転職
マーケティングや分析担当の経験がある方は、データの問い設定やKPI設計に強みがあり、戦略的な分析に活かせます。
モデル開発やプログラミングのスキルを補強することで、単なるデータ集計に留まらず、より上流工程の分析や予測モデルに携わることが可能になるでしょう。
データサイエンスが学べる場所・ツール
データサイエンスの学ぶ方法は多岐にわたり、大学での体系的学習から独学、オンライン学習、セミナー参加などさまざまなスタイルがあります。
自分の学習スタイルや目的に合わせて適切な学習方法を選ぶことが、スキル習得の効率を高めるポイントです。
大学
近年では、大学のデータサイエンス学部や情報系学部などで学んだという方は少なくありません。
大学の学習では、理論的な基礎や研究経験を深められ、時間をかけて体系的に学びたい方に向いています。
セミナー
ビジネスセミナーでデータサイエンスを学ぶ方法もあります。こちらは短期集中で実務に直結するスキルを得たい場合に有効です。
セミナーでは、企業や団体が提供するハンズオン演習があり、実践的な経験を積めます。
独学
書籍やオンラインの無料教材を組み合わせた独学により、自分のペースでデータサイエンティストを学ぶことも可能です。
独学は大学やセミナーに通うよりも費用は抑えられますが、学習の方向性や進め方を自分で決める必要があります。
学習サイト
オンライン学習サイトに会員登録すれば、実践課題やNotebookを使って手を動かしながらスキルを習得できます。
実務に近い経験を積みやすく、習得したスキルをポートフォリオに反映しやすい点も魅力です。
データサイエンスを学ぶ際のポイント
データサイエンスを習得するためには、短期間の学習だけでなく、長期的に継続して学び続けることが重要です。
学習を継続するためのポイントを理解しておくことで、挫折するリスクを減らすことができます。
実践を積むことが大事
座学で概念を学んだら、1～2週間程度の小さなPoC（Proof of Concept）を実際に試すことで、理解がより深まります。
学んだ内容をNotebookや短いレポートにまとめてアウトプットする習慣をつけると、知識の定着と実務力の向上につながります。
データサイエンティストに必要なスキルを学ぶには、環境選びが大切です。
私たちテクニケーションでは、チーム制を採用しています。ベテランデータサイエンティストから直接指導を受けながら、実務を通じて効果的に学べるのが魅力です。
また、案件選択制により、自分が習得したいスキルに関連したプロジェクトを自由に選択できます。各案件のリーダーも狙え、開発フローの全体像をつかむこともできます。
未経験でも挑戦できる環境が整っているため、着実に成長につながるでしょう。会社間の単価をエンジニアに開示しているため、納得感を持って働けるのも特徴です。
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ほかの関連職種に就いてみるのも有効
データエンジニア・BI担当・マーケティング職など、データに関わる他職種を経験すると、データの扱い方だけでなく、ビジネスの文脈理解も速く深まるでしょう。
複数の関連職種を経験することは、データサイエンティストの実務での価値を高める近道になります。
データサイエンティストになるのに役立つ資格
資格は、自分が習得した知識やスキルを客観的に示す一つの手段として有効です。「資格は本当に必要なのか」「どの資格がキャリアに有利なのか」と迷う方もいるでしょう。
例えば、統計検定は統計の基礎理解を証明できます。データ分析の基本概念を学んだことを示す指標として、履歴書や評価の場で活用できるでしょう。
またPythonエンジニア認定は、実装力やプログラミングスキルの証明になります。データ処理や機械学習モデルの実装経験を持つことを示す指標として有効です。
さらに、G検定は、AIや機械学習の基礎理解を証明できます。理論的理解をアピールする際に役立ち、業務での判断や学習計画の指針にもなります。
資格取得は単にスキルを証明するだけでなく、学習のモチベーションを高め、学んだ内容を整理・振り返るよい機会になるでしょう。
これらの資格を目安に学習計画を立てることで、データサイエンティストとしてのキャリアアップへの一歩を踏み出せるでしょう。
データサイエンティストへのキャリアアップをお望みなら
データサイエンティストとしてキャリアを高めたいけれど、今の職場でそのチャンスが得られるのかわからない方も少なくありません。
こうした場合、スキルを正当に評価され、納得感を持って働ける適切な環境選びが重要です。
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案件選択制により、自身の希望するキャリアに合わせて案件を自由に選べます。そのため、データサイエンティストとしての実務経験を積むことも可能です。
チーム制を採用しているため、経験が浅い方でもベテランエンジニアからのサポートを受けながら安心感を持ってプロジェクトに取り組むことができます。
仕事へのモチベーションをキープし、働きながら実践的なスキルを身につけることができるため、学習と成長を並行して進めやすいでしょう。
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データサイエンティストを目指してキャリアを高めたいエンジニアの方は、テクニケーションの無料相談をぜひご利用ください。
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