「未経験からデータサイエンティストにはなるには？」「どのように学習を進めればいい？」と悩む方も多いでしょう。近年は、ビッグデータの活用で競合他社との優位性を高める企業も増えており、データサイエンティストの需要も増加しています。
しかし、単にデータサイエンティストのスキル・知識を身につけてもデータサイエンティストになれるわけではありません。
そこで本記事では、
- 未経験・文系からデータサイエンティストになれるのか？
- データサイエンティストになる3つのルート
- データサイエンティストで差別化するための方法
について詳しく解説します。
「データサイエンティストになるための学習方法がわからない」という方は、Craft Collegeの受講を検討し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とは？
データサイエンティストとは、企業や組織が日々蓄積している売上データ、顧客データなどの膨大なデータを収集・整理・分析して、データの中に隠れている傾向や法則、課題の原因を見つけ出す専門職です。
分析結果をそのまま提示するのではなく、「その結果がビジネスや現場の意思決定にどう役立つのか」を重視し、
- 売上向上
- コスト削減
- 業務効率化
- 新規サービスの創出
などにつながる示唆を、経営層や現場担当者にも理解できる形で説明・提案することが求められます。
未経験・文系からデータサイエンティストになれるのか？
そもそも未経験・文系からデータサイエンティストになれるのか？と疑問を持つ方もいるでしょう。結論、未経験や文系でもデータサイエンティストにはなれます。その理由について2つ紹介します。
- IT人材の不足
- データサイエンティストの求人数増加
IT人材の不足
現在、日本ではIT人材全体が慢性的に不足しており、特にデータ活用やAI・機械学習といった分野を担える人材は需要に対して供給が追いついていない状況です。
経済産業省が公表している「IT人材育成の状況等について」によると、2030年までにIT人材は79万人不足すると予測されています。
そのため企業側は、理工系出身者や経験者のみに採用対象を限定するのではなく、未経験者や文系出身者であっても、データ分析への意欲や論理的思考力、ビジネス理解力を重視して育成前提で採用するケースを増やしています。
そのため、未経験・文系からでもデータサイエンティストを目指せるのです。
データサイエンティストの求人数増加
近年、企業のDX推進やデータドリブン経営の広がりにより、データサイエンティストの求人数が増加しているのも、未経験・文系からデータサイエンティストを目指せる理由の1つです。
データサイエンティスト協会の「企業向けに採用に関する調査を実施」によると、今後3年間でデータサイエンティストを採用したいという企業は87%にまでのぼります。
出典：データサイエンティスト協会｜企業向けに採用に関する調査を実施
この結果からも分かる通り、多くの企業が「これからの経営や事業成長にはデータ活用が必要」と考えており、データサイエンティストを中長期的に確保したいという意向を持っています。
特に近年は、即戦力となる経験者が市場に少ないことから、未経験者や文系出身者をポテンシャル採用し、社内で育成する方針を取る企業も増加しています。
以下の記事でも、未経験からデータサイエンティストを目指す方法についてロードマップで詳しく解説しています。あわせてチェックしてみてください。
参照記事：未経験からデータサイエンティストを目指すロードマップ。実例も交えながら学習方法を解説
未経験からデータサイエンティストになる3つのルート
未経験からデータサイエンティストになる方法は主に以下3つです。
- 大学に進学する
- スクール・講座で受講する
- 独学でスキルを身につける
大学に進学する
大学に進学するルートは、時間をかけて体系的にデータサイエンスを学びたい人に適した方法です。情報学部や理工学部、統計学を扱う学部では、数学・統計学・プログラミング・機械学習といった基礎から応用までを段階的に学べるため、しっかりとした知識を身につけることができます。
近年では文系学部でもデータサイエンス専攻や副専攻を設ける大学があり、数学が苦手な人でも基礎から学べる環境になりつつあります。また、研究室での分析経験や卒業研究は、実務に近いアウトプットとして就職活動でも評価されやすい点が特徴です。
一方で、学習期間が長く学費もかかるため、社会人が目指す場合は時間的・金銭的な問題を十分に考慮する必要があります。
スクール・講座を受講する
未経験からデータサイエンティストになるには、スクール・講座を受講する方法もあります。スクール・講座を受講する方法は、短期間で実務に近いスキルを体系的に学べる点が特徴です。
また、座学だけでなく、実際のビジネス課題を想定した演習や課題に取り組むケースが多く、分析結果をレポートとしてまとめる経験を積める点も魅力です。スクールを選ぶ際は、
- 1on1指導で伴走してくれるか
- 基礎から応用まで漏れなくスキルを身につけられるか
- 受講前に無料カウンセリングを受けられるか
の3つの視点を重視しましょう。
スクールによっては転職支援やキャリア相談、ポートフォリオ作成のサポートを提供している場合もあるため、確認しておくと良いでしょう。
データサイエンティストのスクール・講座は数多く「どれを選べばいいかわからない」と悩む方も少なくありません。そこでおすすめなのがCraft Collegeです。
Craft Collegeは、上記の条件を全て満たしており教育訓練給付制度により受講料最大80%OFFで受講が可能です。そのため、金銭的負担も少なくデータサイエンティストとして自走できるスキルを身につけられます。以下のリンクから無料相談が受けられますので、お気軽にお申し込みください。
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独学でスキルを身につける
独学は、コストを抑えつつ自分のペースで学習を進めたい人におすすめです。書籍やオンライン教材、無料の学習サイトを活用すれば、統計の基礎やPythonによるデータ分析、簡単な機械学習まで幅広く学ぶことが可能です。
特に近年は、Youtubeなどの動画も充実しているため自分のレベルに合わせて学習ができます。一方で、学習の方向性を誤ったり、途中で挫折したりしやすい点は注意しましょう。
そのため、目標を明確に設定し、分析結果をポートフォリオとしてまとめるなど、アウトプットを意識した学習を行いましょう。
未経験からデータサイエンティストを目指すロードマップ
未経験からデータサイエンティストを目指すには以下5つの手順を踏みましょう。
- 目標を明確にする
- データサイエンティストに必要なスキルを把握する
- 機械学習の基礎を理解・実装する
- 生成AI・LLM・RAGのスキルを身につける
- 実際のデータを扱う
1.目標を明確にする
未経験からデータサイエンティストを目指すうえで、最初に行うべきことは「目標の具体化」です。ここで注意したいのは「データサイエンティストになる」という抽象的な目標だけでは、何をどの順番で学ぶべきか判断できず、学習が途中で止まってしまいやすくなります。
そこで重要なのが、
- 売上データを分析したポートフォリオを1つ作る
- Kaggleのコンペに参加して分析結果を公開する
といった、行動レベルまで落とし込んだ目標設定です。具体的なアウトプットをゴールに設定することで、必要なスキルや学習内容が明確になり、学習計画も立てやすくなります。
目標は1つでなく、短期・中期・長期に分けて設定すると、モチベーションを維持しながら学習を継続しやすくなります。
2.データサイエンティストに必要なスキルを把握する
次に、データサイエンティストに求められる必要なスキルを把握しましょう。データサイエンティストには大きく分けて3つのスキルが必要とされており、以下の画像はそのスキルです。
データサイエンティストに求められるスキルは、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つに大別されます。重要なのは、これらが単独で存在するのではなく、互いに重なり合うことで初めて実務で価値を発揮するという点です。
データサイエンティストは「分析ができる人」ではなく、ビジネス課題を理解し、データで解決策を導き、実務で使える形に落とし込める人材であることが求められています。未経験者であっても、これら3つのスキルの全体像を把握したうえで、段階的に身につけていくことが重要です。
データ分析に必要なスキルは以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
参照記事：データ分析に必要な14のスキルを紹介！効率的な学び方も解説
3.機械学習の基礎を理解・実装する
データサイエンティストを目指すうえで、機械学習の基礎を理解し、実際に実装できるようになることは必須です。ただし重要なのは、難解な数式を完璧に理解することではなく、「どのような課題に、どの手法を使えばよいのか」を判断し、Pythonなどを用いて形にできることです。
回帰分析や分類モデルといった基本的なアルゴリズムを、自分でコードを書いて動かし、結果を解釈する経験が重要になります。
また、従来は予測モデルや統計分析が中心でしたが、現在はChatGPTやClaudeのようなLLM（大規模言語モデル）を業務に組み込み、分析や意思決定を効率化する力が実務で求められるようになっています。例えば、
- 分析結果の要約
- 仮説整理
- 特徴量設計の補助
などにLLMを活用するケースも増えています。
そのため、LLMを含めたAIをどう活用すれば業務価値を高められるかという視点で理解・実装することが、データサイエンティストにとって重要なポイントといえるでしょう。
4.生成AI・LLM・RAGのスキルを身につける
近年のデータサイエンティストには、従来の統計分析や機械学習に加えて、生成AIやLLMを実務で活用するスキルが求められるようになっています。ChatGPTやClaudeに代表されるLLMは、文章を生成するだけのツールではなく、
- 分析結果の要約
- 仮説整理
- コード作成の補助
- データ理解のサポート
など、データ活用のさまざまな場面で業務効率を高める存在として活用されています。そのため、LLMを「使える」だけでなく、「どの業務にどう組み込むか」を考えられることが重要です。
さらに注目されているのがRAG（検索拡張生成）です。RAGは、社内ドキュメントやデータベースなどの独自データを検索し、その結果をもとにLLMが回答を生成する仕組みで、社内ナレッジ検索や業務支援ツールとして導入が進んでいます。一般的な知識だけでなく、自社固有の情報を活用した高度なAI活用が可能になります。
一見ハードルが高く感じられますが、Pythonの基礎と最低限のWeb知識があれば、シンプルな生成AI・RAGアプリを構築することは十分可能です。
以下の記事ではRAGについて詳しく解説していますので、本記事とあわせてご覧ください。
⇨参照記事：RAGの精度向上施策・事例紹介 成功事例からRAGの具体的活用方法を学ぶ
5.実際のデータを扱う
未経験からデータサイエンティストを目指すうえで、実際のデータを使った経験を積むことも重要です。書籍や講座で知識を学ぶだけでは、実務で求められるスキルは身につきません。
現実のデータには、
- 欠損値が多く含まれている
- 明らかにおかしな数値が混ざっている
など、そのままでは分析に使えないケースがほとんどです。こうしたデータをどう整理し、使える形に整えるかが、実務において重要なポイントになります。
データの背景を理解しながら仮説を立て、分析や可視化を行い、結果を解釈するプロセスは、実務そのものといえます。分析の精度だけでなく、「なぜその結果になったのか」「ビジネス上どんな意味があるのか」を言語化することも重要です。
このように、実データを扱い、課題設定から分析、示唆の整理までを一通り経験することで、知識が実務レベルのスキルへと変わっていきます。分析内容をポートフォリオとしてまとめれば、未経験であっても自分の実力を具体的に示すことができるでしょう。
ここまでのロードマップを読んだ上で、「自分には難しそう」と感じた方はCraft Collegeの受講を検討してみましょう。Craft Collegeでは9ヶ月の長期伴走型で、1on1指導なので理解できない部分は気軽に質問が可能です。ポートフォリオの作成をゴールにしているため、受講後は完全自走ができます。
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データサイエンティストになるには差別化が鍵に
データサイエンティストは求人数が多くなっているが、目指す人も増加傾向に。そのため、汎用的なスキルを身につけても業界で活躍するのは難しいのが現状です。そこで3つの差別化ポイントについて解説します。
- 分析ができるより課題解決ができるが重要
- 複数のプログラミング言語の習得
- 高いレベルのマーケティングスキルは重宝される
分析ができるより課題解決ができるが重要
データサイエンティストとして差別化を図るうえで、分析ができることは大したアドバンテージになりません。実務の現場では、分析スキルはもはや前提条件になりつつあり、分析結果を使って、どの課題をどう改善するのかまで具体的に示せる人です。
例えば、「売上が落ちている」という課題に対して、単に売上データを分析し、「〇月以降に減少傾向があります」と説明するだけでは不十分。求められているのは、
- どの顧客層で、どの行動が変化し、その結果として売上が下がっているのか
- その原因に対して、どんな打ち手が考えられるのか
といった、意思決定につながる示唆です。
つまり、分析を起点にした課題解決ができるどうかが重要なのです。
課題設定→ 仮説構築→分析 →施策提案
までを一貫して考えられる人材は、経験年数に関わらず評価されやすく、他のデータサイエンティストとの差別化もできるでしょう。
複数のプログラミング言語の習得
データサイエンティストとして差別化を図るのであれば、複数のプログラミング言語を習得しましょう。データサイエンティスト＝Pythonと考えがちですが、実務ではPythonしか使えないデータサイエンティストが増えているのが現状。そのため、Python以外のプログラミング言語を扱えること自体が差別化要素になりつつあります。
例えば、SQLはデータベースから必要なデータを取り出すために必須のスキルであり、これが使えないと分析以前の段階で業務が止まってしまいます。また、生成AIやRAGを扱う場合には、API連携や簡単なバックエンド処理のためにJavaScriptやTypeScript、場合によってはGoなどの知識が求められることもあります。
複数の言語を完璧に使える必要はありませんが、用途に応じて使い分けられる状態になることで、分析から実装・運用まで一貫して対応できる人材になります。
高いレベルのマーケティングスキルは重宝される
データサイエンティストがマーケティングスキルを高いレベルで身につけていると、価値は高まります。なぜなら、多くの企業におけるデータ活用の最終目的は、
- 売上向上
- 顧客獲得
- LTV改善
といったマーケティング成果だからです。
例えば、広告データや購買データを分析する場合でも、マーケティングの知識がなければ「どの指標を見るべきか」「どの変化が重要なのか」を正しく判断できません。
一方で、顧客行動や購買心理、カスタマージャーニーを理解していれば、分析結果を数字の説明だけでなく、「どの接点で、どんなメッセージを改善すべきか」といった具体的な施策に落とし込むことができます。
データサイエンティスになるには事例を参考に
データサイエンティストになるには未経験からデータサイエンティストになった事例を参考にするのもおすすめです。ここではCraft Collegeを受講して、データサイエンティストになった例を2つ紹介します。
事例①IT部門から社内AI人材へ成長
| 抱えていた課題 | IT部門にいるが運用・事務作業中心で、AI・データスキルが身につかない |
| 受講の背景 | 社内にAI・データ人材が少なく、差別化できる強みを作りたかった |
| Craft Collegeを選んだ理由 | 長期受講・実務重視・卒業後も見据えた自走力育成、1on1サポート |
| 受講後の変化 | 業務改善を自ら提案・実装できるようになり、社内評価が向上 |
Craft Collegeを受講した川合さんは、「IT部門に所属しているものの、本質的なスキルが身につかず将来に不安を感じていた」という課題がありました。
社内では保守運用や事務作業が中心で、AIやデータ活用に触れる機会がほとんどなく、育成環境も整っていなかったため、自己成長の限界を感じていました。
そこで、AI・データサイエンス分野を強みにすれば社内外で差別化できると考え、実務につながるスキル習得と自走力の獲得を重視してCraft Collegeを受講。結果として、SQLやPythonを用いた業務自動化や、AIによる予測モデル構築を実現し、これまで存在しなかった業務改善の提案や社内発表の機会を得るまでに成長しました。
こちらの事例を詳しくみたい方は以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。
事例②製造現場のIoTデータを活用できる人材へ
| 抱えていた課題 | IoTデータはあるが活用方法が分からず、社内に専門人材もいなかった |
| 受講の背景 | データを活かす具体的な手段がなく、このままではスキルもキャリアも伸ばせないという危機感を持った |
| Craft Collegeを選んだ理由 | 知識を与えるだけでなく、自ら調べて実装できる「自走力」を重視している点に魅力を感じた |
| 受講後の変化 | VBA・SQL・Pythonを活用した高度なデータ分析や業務改善が可能になり、実務でデータを扱う自信が身についた |
Craft Collegeを受講した植野さんは、化学製造の現場オペレーターとして働く中で、IoTデータが蓄積されているにもかかわらず、会社として活用できていないという課題意識を持っていました。
データ活用の必要性は感じていたものの、社内に専門チームはなく、自分一人で何から手を付ければよいのか分からない状態に。
そこで「答えを与える」のではなく自分で調べ、実装し、課題を解決できる自走力を重視している点に魅力を感じCraft Collegeを受講します。受講後は、Excel・VBA・SQLを組み合わせた高度なデータ分析が可能になり、Pythonや機械学習だけでなくWebやスクレイピングなど幅広い技術を実務に活用できるようになりました。
その結果、DX・データ活用関連企業への転職にも成功し、キャリアアップを実現しています。
データサイエンティストになるには「Craft College」へ
未経験からデータサイエンティストを目指すうえで重要なのは、肩書きや知識の暗記をゴールにするのではなく、課題設定から分析、示唆の整理、施策提案までを一貫して実行できる力をどう身につけるかを具体的に考え、行動に落とすことです。
本記事で解説したように、IT人材不足や求人数増加という追い風がありますが、データサイエンティストとして差別化を意識することは必須です。本記事を参考にデータサイエンティストを目指してみてください。
データサイエンティストになるための知識を体系的に身につけたいという方は、Craft Collegeの受講を検討してみてください。
Craft Collegeでは、未経験からでもデータサイエンティストとして実務で通用する力を身につけられる長期伴走型の学習環境が用意。業界でも珍しい9ヶ月間のカリキュラムを通じて、データ分析や機械学習の基礎から、生成AI・LLMといった最新技術まで段階的に学習可能です。
また、完全オンラインかつ1on1指導のため、理解が曖昧なまま先に進むことがなく、自分の課題に合わせて着実にスキルを積み上げられます。まずは以下のリンクから無料でカウンセリングを受けてみてください。
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