データサイエンティストになるには?知識ゼロからのロードマップ

どうやってデータサイエンティストになればいいのかイメージが湧かない...
データサイエンティストに向いてなかったらどうしよう...

ビジネスにおけるデータ活用の広がりなどで「データサイエンティスト」が注目されています。しかし、データサイエンティストになる方法はあまり知られていないため、このように悩んでいる人も多くいますよね。

データサイエンティストは、決して簡単になれる職業ではありません。正しい知識を持たずデータサイエンティストを目指しても、高い確率で挫折することでしょう。

そこで、本記事ではデータサイエンティストになるために必要な情報を一通りお伝えします。データサイエンティストになるまでのロードマップも紹介するので、ぜひご覧ください。

なお、次の記事ではそもそもデータサイエンティストとはどんな職業なのか、その仕事内容や将来性を詳しく紹介しているのでよければ参考にしてください。

データサイエンティストとは?年収や将来性、必要なスキルも紹介

この記事の監修者

フルスタックエンジニア

金田 茂樹

音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。

データサイエンティストになるには?

目的を達成
データサイエンティストになるには

データサイエンティストになるには、主に3つの方法があります。

それぞれについて、順番に解説します。

方法1:ITエンジニアから転職する

データサイエンティストになる方法として最も堅実なのは、別職種のITエンジニアからの転職です。

データサイエンティストには多くのスキル(詳細は後述)が求められ、独学で全てを習得するのは簡単ではありません。その点、データサイエンティストに関連するITエンジニアで経験を積んだ人なら、学習の負担が少なく済みます。

また、企業の課題解決を支援するデータサイエンティストは、顧客との距離が比較的近い仕事です。ITエンジニアとして実務を経験している人の方が、採用担当者にとっても不安が少ないでしょう。

データサイエンティストへのキャリアアップを見据えてITエンジニアを目指すなら、次の職種がおすすめです。

職種名仕事内容
Pythonプログラマープログラミング言語「Python」を用いてプログラムを開発する
データベースエンジニアデータベースの構築や運用、保守などを行う
マーケターマーケティング戦略を立案する

データサイエンティストに関連するおすすめ職種

特におすすめは、データサイエンティスト以外にも役立つ「Python」を使いこなせるプログラマーです。また、データ分析に欠かせない「データベース」を扱うデータベースエンジニアも有力といえます。

戦略立案という意味でデータサイエンティストに近い、マーケターで経験を積むのも1つの手です。

方法2:大学でデータサイエンスを学んで就職する

大学でデータサイエンスを学んでから就職するという方法もあります。

最近では、データサイエンス系の学部・学科を設置する大学が全国に増えています。こうした大学では、データサイエンティストに必要となる知識を体系的に学べるため、ある程度のスキルも身に付き就職に有利です。

新卒であれば、将来性を買って採用される「ポテンシャル採用」も期待できます。実務経験がなくても、データサイエンティストに就職できるチャンスは十分にあるでしょう。

すでに文系大学生や社会人である場合は、データサイエンスを学べる専門学校に通う手もあります。

方法3:独学でスキル習得後に仕事を獲得する

独学でデータサイエンティストのスキルを習得し、仕事を獲得できる可能性もゼロではありません。ただし、IT企業や大学・専門学校でスキルアップができない分、成功のハードルはかなり高くなります。

プログラミング以外にも多くのことを学ぶ必要があり、自力で全てのスキルを習得する必要があります。仕事や学業を続けながら独学するのであれば、1年では到底足りません。

仮にスキルを習得できたとしても、やはり実務経験がない中での転職活動には不利になります。まずは副業で実績を積み重ねてから、転職やフリーランスといった選択肢を考えるのが現実的でしょう。

幸いなことに、データサイエンティストに関する学習環境や仕事獲得方法は整いつつあります。独学でデータサイエンティストを目指したい人は、後ほど紹介するロードマップをぜひ参考にしてください。

データサイエンティストに向いている人の特徴3つ

データサイエンティストに向いている人の主な特徴は、次の3つです。

1つずつ、順番に解説します。

特徴1:考えることが好きな人

考えることが好きな人の方が、データサイエンティストに向いています。データサイエンティストの仕事では、日常的に考えることが欠かせないためです。

たとえば、企業の課題を解決するために、どんな仮説を立てるべきか考えなければなりません。また、データを分析した結果をもとに、仮説が正しかったのかを検証する必要があります。

こうしたプロセスを日常的に行っていくことになるため、1日の中で考える時間が多いのです。考えることが好きな人であれば、苦痛に感じることなく仕事を続けられるでしょう。

特徴2:数学や分析が好きな人

数学や分析が好きな人は、データサイエンティストにやりがいを感じやすいでしょう。

データサイエンティストの仕事では、データにもとづいて考えることが求められます。データから有用な情報を見つけ出すうえで、データ分析が欠かせません。

データ分析手法の多くは、数学や統計学がベースになっています。これらのワードに拒否反応が出るような人だと、学習段階で挫折するリスクが高まります。

反対に数学や分析が好きな人であれば、データサイエンティストになった後にも高いモチベーションを維持できるでしょう。

特徴3:根気強さがある人

データサイエンティストには、根気強さも求められます。

ビッグデータを扱うデータサイエンティストは、実は地道な作業も多いのです。膨大なデータから必要なものを収集したり、分析できる形に加工したりするのは、楽な作業ではありません。

こうした地道な作業に音を上げない根気強さがある人は、データサイエンティストの仕事が長続きしやすいでしょう。

データサイエンティストになるまでのロードマップ

データサイエンティストになるまでのロードマップ

データサイエンティストを独学で目指す場合、この5ステップがおすすめです。

各ステップについて、詳しく解説します。

ステップ1:必要なスキルを身につける

まずは、データサイエンティストに必要なスキルを身につけましょう。具体的には、この3つを習得する必要があります。

データサイエンティストには、プログラミングスキルも必要です。しかし、上記スキルを先に習得してからの方が、プログラミング学習はスムーズになります。

データ分析や統計学・数学の知識は、プログラミング学習の前提知識としても必要となりますので、しっかり習得しましょう。各スキルについて、順番に解説します。

データ分析の知識・スキル

データサイエンティストには、データ分析の知識・スキルが必要不可欠です。

さまざまなデータ分析手法についての理解はもちろん、解決すべき課題に合わせて適切な手法を選択し、活用する能力が求められます。実際にビッグデータを扱ううえで欠かせない、データベースについても学ぶ必要があります。

データ分析のトレンドは、コンピューターが自らの学習により分析精度を高める「機械学習」です。機械学習の知識・スキルも身につけましょう。データ分析を学ぶときには、後ほど紹介する学習本や学習サイトをご活用ください。

統計学・数学の知識

データ分析のベースとなっている統計学・数学の知識も求められます。統計学は、膨大なデータから傾向や規則性を見つけるうえで欠かせません。

数学としては、主に2つの分野に関する知識が必要です。

  • 微分積分学
  • 線形代数学

「微分積分学」は、データの変化をとらえるのに役立つ概念です。微分でデータの変化を把握・予測したり、積分でデータの変化から結論を導き出したりします。

またデータ分析では、値が変動する要素(変量)を頻繁に扱います。たくさんの変量を「行列」や「ベクトル」という形で効率的に扱えるようにするのが、「線形代数学」です。

数学を学ぶ時には、後ほど紹介する学習本が役に立つでしょう。統計学について学ぶなら、総務省統計局が公開している「データサイエンス・スクール」がおすすめです。

ビジネススキル

データサイエンティストには、「ビジネススキル」も欠かせません。ビジネススキルとは、ITエンジニアに限らず社会人として求められる能力全般のことです。

具体的には、2つのビジネススキルを身につけましょう。

  • 論理的思考能力
  • コミュニケーション能力

「論理的思考能力」は、物事を矛盾がないよう論理的に考える能力です。仮説・検証の繰り返しなど、データサイエンティストが良質な思考を実現するのに役立ちます。

「コミュニケーション能力」は、他者と円滑にやり取りする能力です。データサイエンティストが企業の顧客と関わる際に求められます。

こうしたビジネススキルについて学べる参考書は、数多く存在します。参考書でコツやノウハウを把握し、日常生活で実践していくと良いでしょう。

ステップ2:プログラミングの基礎を学ぶ

データ分析には、プログラミングスキルも欠かせません。いままでにあげたスキルが身についたら、プログラミングの基礎を学びましょう。

日本語や英語と同じように、プログラミングにも多種多様な言語があります。その中でも、データサイエンティストの仕事でよく使われる言語は、次の3つです。

プログラミング初心者の場合は、「Python」と「SQL」を学びましょう。それぞれの言語について、詳しく解説します。

Python

Pythonは、国内外問わず人気の高いプログラミング言語です。機械学習プログラミングに役立つライブラリ(便利なプログラム用の部品臭)が豊富にあるため、データサイエンティストの仕事で重宝されます。

また、機械学習開発やデータ分析だけでなく、Webサービス開発やIoT(モノのインターネット)開発なども可能です。Pythonは文法がシンプルで理解しやすく、少ない学習コストで習得できます。

プログラミング初心者がデータサイエンティストを目指すなら、最もおすすめの言語です。

SQL

SQLは、データベースの操作や定義を行うための最もポピュラーなデータベース言語です。膨大なデータを集約して扱いやすくしたり、必要なデータだけを抽出したりするときにSQLが使われます。

データベース管理を効率化する「データベース管理システム」に格納されているデータは、PythonプログラムからSQLを使って取り出します。Pythonと併せてSQLも学習しておきましょう。

データベースはWebサービスや業務システムなどでもよく使われていますので、データサイエンティスト以外の仕事にも役に立ちます。厳密にはプログラミング言語と少し異なりますが、学んでおいて損はありません。

R言語

「R言語」は、データ分析に特化したプログラミング言語です。Pythonと文法は異なりますが、データ分析においてPythonでできることは、基本的にR言語でも実現できます。

Pythonでデータ分析する場合は、外部ライブラリのインポート(取り込み)が必要となることが多いです。その点、R言語にはデータ分析に役立つ機能が多数用意されており、データ分析のプログラミングがしやすくなっています。

ただしR言語はPythonと違って、データ分析以外の用途にはほとんど使えません。求人や参考情報もPythonほど多くはないため、プログラミング初心者にはPythonをおすすめします。

一方で、R言語を使いこなせるエンジニアは多くないため、平均年収が高いという魅力があります。データサイエンティストになったうえで、スキルアップを考える場合に有力な選択肢となるでしょう。

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また、必要に応じて現役エンジニアとのマンツーマンレッスンも受けられるため、初心者の方でも挫折なくデータサイエンティストに必要なプログラミングスキルの習得が可能です。

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ステップ3:データ分析を実践する

プログラミングの基礎が身についたら、データ分析を実践しましょう。実践経験を重ねることで、実務でも使えるデータ分析スキルが身につきます。

データ分析の大まかな実践手順は、下記のとおりです。

それぞれ、順番に解説します。

手順1:課題の決定

最初に、課題(テーマ)を決定しましょう。データサイエンティストの実務でも、企業の課題に対してアプローチします。よって、さまざまな課題に対してデータ分析を経験しておくことが大切です。

たとえば、原材料の発注数を最適化したいアイスクリーム店を想定した場合、「アイスクリームの需要を予測する」という課題が考えられます。データ分析に慣れないうちは、学習本や学習サイトなどで紹介されている課題を参考にしましょう。

手順2:仮説の立案

決定した課題をどうすれば解決できるか考え、仮説を立案しましょう。

たとえば「アイスクリームの需要を予測する」という課題に対しては、どのような要素がアイスクリームの需要に影響するかを考えます。このとき、天気や季節、曜日といった多くの要素が挙げられるでしょう。

考えられる仮説に優先順位を付けて、課題解決の期待値が最も高いものを選びます。これには、ある程度のリサーチが必要です。一部の売上データを調べるなどして、課題への関連性を確かめましょう。

仮に、天気との強い関連性が見られるとすれば、「アイスの需要は天気の良し悪しと連動しているのではないか」といった仮説を立案できます。

手順3:データの収集

データの分析には、データがなければ始まりません。決定した課題や仮説に沿って、必要となるデータを収集します。

課題に関連するデータを、偏りがないように幅広く収集する必要があります。この例でいえば、アイスの売上データを収集するときに、特定の時間帯や時期などに限定を持たせるべきではありません。

幅広いデータを収集することで、さまざまな角度から分析できます。より有意義なデータ分析を行うために、十分なデータ数を確保することも大切です。

なお、課題解決のために自らが収集したデータを「一次データ」と呼びます。一次データを収集するほかに、自分以外の企業や専門機関が収集した「二次データ」を必要とする場合もあります。

二次データは、「DATA GO JP」などの外部サイトを利用できます。ただし外部データ利用時には、データの公開元が信頼できるか、データが正しいかをよく確認しましょう。

手順4:データの可視化・特徴量の決定

収集したデータは、そのままでは効果的な分析が行えません。機械学習を用いてデータ分析するためには、データの可視化や「特徴量」の決定が必要となります。

特徴量とは、機械学習で何かを分析するときに着目すべきデータ項目のことです。たとえば、アイスの需要と天気の関係を分析する場合、売上データと紐づいた「気温」や「湿度」が特徴量となるでしょう。

さまざまなデータ項目の中から特徴量を見つけるうえで、データの可視化が必要不可欠です。表やグラフを用いてデータの特徴や傾向を見えやすくすることで、課題と関連性の高いデータ項目を明確にします。

手順5:機械学習モデルの構築

データの可視化や特徴量の決定が済んだら、「機械学習モデル」を構築しましょう。機械学習モデルとは、あるデータをもとにコンピューターが分析し、何らかの有用な結果を返すプログラムのことです。

この段階で、Pythonなどの言語を用いたプログラミングが必要となります。効率的にモデルを構築するために、「scikit-learn(サイキット・ラーン)」など機械学習ライブラリの知識が必要不可欠です。

なお前項で決定した特徴量は、機械学習モデルがデータ分析するうえでの入力情報となります。

手順6:機械学習モデルの評価

機械学習モデルを構築できたとしても、期待どおりに動くとは限りません。機械学習モデルを用いて課題を解決できることを確かめるためには、評価が必須です。

機械学習モデルに評価用のデータを与えて、期待する結果を導いてくれるか確認します。このとき、機械学習モデルの動作が妥当であるか判断するのは、データサイエンティストの役割です。

期待した結果が得られない場合は、入力データやモデルのアルゴリズムに問題がないか調べます。評価結果に応じて、機械学習モデルを最適化していきましょう。

ステップ4:ポートフォリオを作成する

実践スキルが身についたら、「ポートフォリオ」を作成しましょう。ポートフォリオとは、企業に自分のスキルや経験をアピールするための資料です。

良質なポートフォリオがあれば、実務経験がなくてもスキルを証明でき、転職成功がぐっと近づきます。データサイエンティストの転職に役立つポートフォリオは、主に次の3つです。

具体例も交えながら、順番に解説します。

機械学習モデル

自作した機械学習モデルは、実践力を示す強力なポートフォリオになります。機械学習モデルをポートフォリオにする場合、「GitHub」といったWebサービスで公開するのがポピュラーな方法です。

機械学習モデルを組み込んだWebサービスを自作できると、なお良いでしょう。たとえば、ここで紹介されている「献立提案AIサービス」は、機械学習を用いて最適な献立を提案してくれます。

出典:PR TIMES

このようなWebサービスをポートフォリオにできれば、高いアピール効果が期待できます。

Webサービス

Webサービスにおけるバックエンドのプログラムには、Pythonがよく使われます。シンプルにPythonのスキルを証明するなら、自作のWebサービスをポートフォリオにするのも良いでしょう。

たとえば、著名なWebディレクターである徳田優一さんの「UNDERLINE」は、Webサービスのポートフォリオとして参考になります。

UNDELINE
出典:UNDERLINE

PythonでWebサービスのポートフォリオを作る方法について詳しくは、次の記事をお読みください。

初心者でも大丈夫!Pythonでポートフォリオサイトを作る方法
更新日:2022年11月14日

分析レポート

プログラミングの成果物だけでなく、「分析レポート」をポートフォリオにする手もあります。分析レポートとは、データ分析の結果をまとめた報告書のことです。

わかりやすく説得力のある分析レポートをポートフォリオにすれば、論理的思考能力などのビジネススキルの証明にもなります。分析レポートを作成するのであれば、こちらのサイトの発表スライドが参考になるでしょう。

ステップ5:仕事獲得に向けて準備する

ポートフォリオを用意できたら、仕事獲得に向けて準備しましょう。就職・転職の場合は、経験やスキルを伝える「職務経歴書」の作成や、面接対策が必要です。

フリーランス・副業の場合は、パソコンなどの仕事環境を整えておきましょう。また、副業で仕事獲得を目指す場合は、本業の就業規則を確認しておく必要があります。

そして、働き方に関わらず欠かせないのは、仕事の探し方を把握することです。主な仕事の探し方として、この3つを押さえておきましょう。

マイペースに探せる「求人サイト」

「求人サイト」は、さまざまな企業の求人を探して応募できるサイトです。就職・転職までのプロセスを自分だけで進めていくことになるため、自分のペースで仕事を探したい人に適しています。

求人サイトを使うなら、IT・Web系に特化した「Green」がおすすめです。データサイエンティストの求人が豊富にあり、「未経験可」など細かい条件による絞り込みもできます。

求人を紹介してくれる「転職エージェント」

「自分で仕事を探せるか不安」という人には、「転職エージェント」が適しています。転職エージェントは、自分に合った求人をエージェントが紹介してくれるサービスです。

職務経歴書の添削や面接対策といったサポートも受けられるため、IT業界未経験でも心配ありません。転職エージェントは、企業から成果報酬を受け取って運営しているので、求職者は無料で利用できます。

転職エージェントを使うなら、IT専門の「レバテック」がおすすめです。転職・フリーランスを問わず利用でき、好条件の非公開求人も豊富にあります。

フリーランス・副業に便利な「クラウドソーシングサイト」

フリーランス・副業で仕事を獲得するなら、「クラウドソーシングサイト」が適しています。クラウドソーシングサイトは、仕事の受注から報酬の受け取りまでを完全オンラインで行えるサイトです。

仕事の受注をクラウドソーシングサイトに一本化すれば、複数の企業と直接契約するよりも案件管理や経理手続きが容易となるでしょう。ただしフリーランス・副業の場合、データ分析業務の一部を請け負う案件がメインとなります。

クラウドソーシングサイトを使うなら、「ランサーズ」がおすすめです。在宅案件が豊富にあり、安全に報酬を受け取れる仕組みがあるため、初心者でも心配ありません。

データサイエンティストになるための学習方法

独学でデータサイエンティストを目指す場合、主な学習方法はこの2つです。

それぞれについて、おすすめを3つずつ紹介します。

学習サイト3選

パソコンを使って学びたい方には、オンラインの学習サイトが適しています。データ分析の実践にはパソコンを用いるため、実践学習を効率的に進めやすいのがメリットです。

ここでは、データサイエンティストにおすすめの学習サイトを3つ紹介します。

基礎から学べる「キカガク」

キカガク
出典:キカガク

キカガク」は、機械学習やデータサイエンスを基礎から学べるサイトです。画像が充実しており、初心者でもスムーズに理解しやすいコンテンツとなっています。

また、WebブラウザからPythonのプログラムを実行できる「Google Colaboratory」を用いた実践学習も可能です。特別な環境構築を行うことなく無料で使えるので、気軽に試してみましょう。

実践的に学べる「SIGNATE Quest」

SIGNATE Quest
出典:SIGNATE Quest

SIGNATE Quest」は、機械学習やデータサイエンスを実践的に学べるサイトです。さまざまな業界のリアルな課題を多数取り扱っており、データサイエンティストの仕事を疑似体験できる魅力があります。

またキカガクと同様に、Webブラウザ上でプログラミングを実践することも可能です。利用には会員登録が必要ですが、実践できる教材が豊富にあるので、月額の有料プランを試してみる価値はあります。

企業の課題にチャレンジできる「Kaggle」

Kaggle
出典:Kaggle

Kaggle」は、企業が提示している課題にチャレンジできるサイトです。コンペティション形式となっており、優れたモデルを作成すれば賞金を獲得できる魅力があります。

先輩データサイエンティストのプログラムを見て学べるので、使い方によっては学習サイトにもなります。コンペティションの参加には実践スキルが必須ですが、ある程度データ分析を学んでから腕試しするのも良いでしょう。

学習本3選

データサイエンティストに役立つ学習本は数多く出版されています。学習本には必要な知識がまとめられているため、読むことで体系的に学べることがメリットです。

ここでは、おすすめのデータサイエンティスト学習本を3冊紹介します。

データサイエンティスト入門

「データサイエンティスト入門」は、最初の1冊としておすすめです。必要なスキルや仕事内容など、データサイエンティストに欠かせない基礎知識が詰まっています。

仕事の事例もストーリー仕立てで紹介しているので、よりデータサイエンティストをイメージしやすいでしょう。これからデータサイエンティストを目指すなら読んでおきたい1冊です。

機械学習のエッセンス

「機械学習のエッセンス」は、データサイエンティストにとって重要な機械学習を学べる1冊です。Pythonを用いて機械学習を実践できる内容となっています。

機械学習に必要な数学の基礎や、Pythonの基礎についても書かれているため、初心者でも心配ありません。機械学習やPythonに強くなりたい人は、読んでみると良いでしょう。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

「Kaggleで勝つデータ分析の技術」は、先ほど紹介したKaggleの「攻略本」のような1冊です。データ分析コンペティションの参加方法や頻出モデルなど、Kaggleに役立つ知識が詰まっています。

特徴量の扱い方やモデルの評価方法といった、データ分析の専門知識も詳しく記載されています。ある程度データ分析を学んだ人におすすめです。

未経験からデータサイエンティストになるためのポイント

OK
データサイエンティストになるためのポイント

未経験からデータサイエンティストになるには、この2つのポイントを押さえることが大切です。

1つずつ、順番に解説します。

ポイント1:資格取得でアピール

実務経験がないと、スキルをアピールすることは難しくなります。そこで、データサイエンティストのスキルを客観的に証明する方法として、資格を取得することが効果的です。

データサイエンティストの仕事獲得に役立つ主な資格を表でまとめたので、ぜひ参考にしてください。

資格名証明できる知識・スキル
統計検定統計学やデータ分析の知識・スキル
Python3エンジニア認定データ分析試験Pythonを用いたデータ分析の知識
G検定機械学習や深層学習に関する幅広い知識
E資格機械学習や深層学習の実践スキル

データサイエンティストの仕事獲得に役立つ資格一覧

ポイント2:まずは経験を積む

序盤にもお伝えしたとおり、IT企業や大学でデータサイエンスを経験していないと就職・転職は困難です。確実にデータサイエンティストを目指したいなら、まずは実務経験を積みましょう。

関連する業務を経験しておけば、データサイエンティストへの転職に有利です。たとえば、WebエンジニアとしてPythonの実践力を養うことで、より良質なポートフォリオの作成が可能となるでしょう。

一見遠回りのようですが、結果的には近道となることも少なくありません。

短期間でデータサイエンティストを目指すなら

これまで解説してきたとおり、データサイエンティストにはPythonやSQL、R言語などのプログラミングスキルが不可欠です。ただ、これらのスキルを独学で習得するのは決して簡単ではありません。

事実、弊社の調査では

  • 不明点を聞ける環境になかった
  • エラーが解決できなかった
  • モチベーションが続かなかった

などの理由から、87.5%の独学者が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

87.5%の人がプログラミング学習時に挫折を経験
不明点やエラーが解決できずプログラミングを挫折した人が多数

調査概要:プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象:10代〜80代の男女298名
調査期間:2019年8月13日~8月20日
調査方法:インターネット調査
掲載元:PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

  • 確実にスキルを身につけられると思ったから
  • 独学では不安がある
  • 効率よく学べそう

などの理由から、61%以上が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

61%の人がプログラミングの勉強を始めるならスクールが良いと回答
確実にスキルを身につけられそうという理由でプログラミングスクールを選ぶ人が多い

調査概要:プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間:2021/11/19~2021/12/3
対象者:プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体:クラウドワークス
掲載元:PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

独学でなく、プログラミングスクールにわざわざ入る理由とは?【インタビュー総集編】

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな...」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、データサイエンティストへの就職・転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER(侍エンジニア)」です。

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料金月分割4.098円~
実績・累計指導実績3万5,000名以上
・受講生の学習完了率98%
・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

  • 現役エンジニア講師によるマンツーマンレッスン
  • 現役エンジニアに質問できるオンラインでのQ&Aサービス
  • 不安や悩み・勉強の進み具合を相談できる学習コーチ

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

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侍エンジニアのサポート体制

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもデータサイエンティストに必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

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侍エンジニアのカリキュラム例

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なぜ侍エンジニアが挫折せずデータサイエンティストに必要なプログラミングスキルを習得できるのか気になる人はぜひ公式サイトをご覧ください。

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まとめ

今回は「データサイエンティストになるには」をテーマに、下記の5点についてお伝えしました。

  • データサイエンティストのなり方
  • 向いている人の特徴3つ
  • なるまでのロードマップ
  • なるための学習方法
  • なるためのポイント

ビジネスのデータ分析を後押しするデータサイエンティストは、将来性の高い仕事です。しかし、求められるスキルが多岐にわたるため、未経験から独学で目指すのは簡単ではありません

データサイエンティストを目指すなら、今回紹介した内容をしっかり押さえておきましょう。独学に不安がある場合は、スクールの利用をおすすめします。

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Writer

中川 大輝

株式会社SAMURAI

東京都多摩市出身。前職では都内ホテルにて設備機器のメンテナンスを経験。当時から副業として行っていたWebライティングと独学でのプログラミング学習経験を活かし、「プログラミング学習の挫折をなくすためのコンテンツ作成」を心がけています。
プライベートでは双子育児に奮闘中。将来、子どもたちが侍ブログを見て、プログラミングを学びたいと思えるメディアを作ることが目標です。
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