「データサイエンティストになりたいけれど、完全未経験でも目指せる？」と悩みを抱える方は多いです。データサイエンティストの需要は年々高まっていますが、その一方で学習範囲が広く挫折しやすい職種。
実際、Pythonや統計から学び始めたものの、途中で何を勉強すべきかわからなくなったり、教材を買っても最後までやり切れなかったという声もあります。
そこで本記事では、
- 実際に未経験からデータサイエンティストになった人の学習事例
- 最短ルートでスキルを習得するロードマップ
- データサイエンティストの学習方法
を解説します。基礎から実務レベルまで段階的に学べるため、何から始めればよいか迷っている方でも安心して読み進められる内容になっています。
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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、膨大なデータを収集・加工・分析し、企業の意思決定や業務改善につながる「具体的な示唆」を導き出す専門職です。
統計学や機械学習の知識を活用しながら、事業の課題を数字で可視化したり、売上予測モデルを作成したりと、分析結果をビジネスに落とし込む役割を担います。
ただし、データを扱う仕事はデータサイエンティストだけではなく、
- データアナリスト
- データエンジニア
- BIエンジニア
- AIエンジニア
など多岐にわたるため、同じデータ職でも求められるスキルは異なります。
なかでもデータサイエンティストは、分析力と技術力に加えて、ビジネスの文脈で課題を理解し解決策を提案する力も求められるのが特徴で、データを単に処理するのではなく、価値ある判断材料として提供することが役割となります。
データ分析の仕事について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：データ分析の仕事とは？具体的な職業一覧と求められるスキルを解説
AIエンジニアとの違い
データサイエンティストとAIエンジニアは、いずれもデータとAI技術を扱う専門職ですが、求められるスキルセットや業務の目的には明確な違いがあります。
| 項目 | データサイエンティスト | AIエンジニア |
|---|---|---|
| 主な役割 | データ分析で意思決定を支援し、事業課題を解決する | AIモデルの設計・開発・実装を行う |
| 求められるスキル | 統計学、データ加工、機械学習の基礎、ビジネス理解、分析力 | 機械学習・深層学習の高度な専門知識、アルゴリズム設計、実装スキル |
| 業務の目的 | データから洞察を導き、具体的な改善提案につなげる | 高性能なAIモデルを構築し、現場で動く仕組みを作る |
| 仕事内容の例 | 購買データの分析、戦略提案、KPI可視化 | 推薦システムの開発、画像認識モデルの実装、モデル運用 |
| 役割の方向性 | ビジネス寄り（意思決定支援） | 技術寄り（AI開発） |
このように、データサイエンティストは「データから価値ある示唆を導き、事業へ反映させる」役回りであり、AIエンジニアは「AIモデルそのものを作り、動かす」役割を担っています。
同じデータ系の仕事でもアプローチは異なり、どちらを目指すべきかは「ビジネス軸で課題解決したいのか」「技術を極めて高精度なAIモデルを作りたいのか」で判断が分かれます。
未経験からデータサイエンティストは目指せるのか
AIの急速な成長によって「データサイエンティストは必要ないのでは？」と考える方もいるでしょう。しかし、データサイエンティストは今後も需要が高くなる職種です。ここでは、未経験からデータサイエンティストは目指せる理由について3つ解説します。
- IT人材は不足している
- 高度なデータ分析は人間側の知識も必要であるため
- ビックデータの市場規模は増加している
IT人材は不足している
データサイエンティストがなくならない理由の1つが、IT人材の不足です。経済産業省によると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。
企業はDX推進や業務効率化を急ぐ一方で、データを扱える人材が足りていないため、未経験者でも育成を前提に採用したいという動きが広がっています。
実際に、ポテンシャル採用枠や研修制度付きのデータサイエンティスト求人も増えつつあり、文系出身や異業種からの転職成功例も珍しくありません。もちろん、全く知識ゼロで挑むのは難しいですが、Pythonの基礎やデータ分析の初歩を身につけていけば、スタートラインに立つことは可能です。
高度なデータ分析は人間側の知識も必要であるため
「AIが発達すれば、データサイエンティストの仕事はなくなるのでは？」と心配する人は多いですが、現実はその逆で、AIの進化によって人が担うべき分析業務の重要性はむしろ高まっています。
確かにAIは大量のデータを高速で処理し、相関やパターンを見つけることは得意です。しかし、
- AIが出した結果がビジネスの文脈で正しいのか
- そもそもどのデータを使うべきなのか
- 目的に合った分析手法は何か
といった判断は、人間側の知識がなければできません。
つまり、AIだけでは価値のある分析には到達できず、AIを使いこなすスキル、目的に合ったデータを選定するスキル、結果をビジネスに結びつける思考力が必要なのです。
このように、人間ならではの判断力や課題設定能力が求められるため、AI時代でもデータサイエンティストの存在価値は失われるどころか、重要になっています。
生成AIを用いたデータ分析の具体的な方法については、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：生成AIを用いてデータ分析を効率化！やり方や注意点・活用事例も紹介
ビックデータの市場規模は増加している
未経験からデータサイエンティストを目指せる理由の1つに、ビッグデータ市場そのものが急速に拡大している点が挙げられます。Fortune Business Insightsの調査によると、
世界のビッグデータ分析市場は2023年時点で約3,075億ドルと評価されており、2024年には3,482億ドル、2032年には約9,618億ドルにまで成長すると予測
引用：Fortune Business Insights
年平均成長率は13.5%と非常に高く、企業のデータ活用ニーズが今後も途切れず続いていくことを示しています。
このようにビッグデータ分析が世界的に重要性を増している背景には、構造化データ・非構造化データを問わず、企業が日々蓄積する膨大な情報を意思決定に活用する必要が高まっていることがあります。
こうした市場の伸びを踏まえると、未経験者にもチャンスが広がっているのは明らかであり、将来性のあるキャリアとして挑戦しやすい領域だといえるでしょう。
未経験からデータサイエンティストを目指す上で覚えておくべきこと
未経験からデータサイエンティストを目指す場合、以下3つの点を必ず覚えておきましょう。
- 資格を学習の最初の目標にする
- 転職を目指すならポートフォリオの準備が必須
- 勉強するべきことは多い
資格を学習の最初の目標にする
未経験からデータサイエンティストを目指すのであれば、資格取得を短期的なゴールに設定することを考えましょう。データサイエンスの世界は範囲が広く、何から手をつければいいのか分からない人が多くいます。
そんなときに、G検定やデータサイエンティスト検定など体系的に基礎を学べる資格を目指すことで、必要な知識が自然と整理され、学習の方向性も明確になります。
資格そのものが実務能力の証明になるわけではありませんが、未経験者にとっては「まずここまで覚えればいい」という分かりやすい目標になるため、モチベーション維持にもおすすめ。また、「勉強を進めるうちにどこが苦手なのか」が見えてきて、後の実務学習にも活用できます。
転職を目指すならポートフォリオの準備が必須
転職を見据えているなら、資格だけでなく「ポートフォリオ」を必ず準備しておきましょう。採用する企業側は、
- 応募者がどんな分析をできるのか
- どんな視点でデータを読み解けるか
を知りたいと考えています。しかし、履歴書や資格だけではその実力は判断できません。そこで役に立つのがポートフォリオです。
ポートフォリオ制作の過程で学習内容が深まり、「なぜこの手法を使うのか」「どんな前処理をしたか」のような実務的な考え方も身につくため、学習効果という面でも大きなメリットがあります。
勉強するべきことは多い
データサイエンティストが勉強する内容は多岐にわたり、以下のような内容を段階的に身につけていく必要があります。
- 統計学
- 数学（線形代数・微分積分など）
- Pythonなどのプログラミング
- 機械学習アルゴリズム
- データベース（SQL）
- ビジネス課題を理解する力
学ぶ内容はかなり多く感じられますが、最初から同時に習得する必要はありません。基本的には「基礎→分析→モデル構築→実務形式のアウトプット」という順番で進めることで、未経験者でも無理なく技術を積み上げることができます。
大切なのは、焦らず順序立てて学ぶこと、そして途中で手を動かしてアウトプットしながら理解を深めていくことです。
未経験から上記3つの内容を把握して、独学で進めるのは難しい上に挫折する方も多いでしょう。Craft Collegeでは「完全1on1指導×9ヶ月の伴走支援」で確実にスキルを身につけられる環境。
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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際は、闇雲に実施するのではなく、以下のロードマップに沿って学習しましょう。
- データサイエンスの全体像とPythonの基礎を理解する
- データを正しく読み解く力をつける
- 機械学習の基礎を実装しながら理解する
- 生成AI・LLM・RAGを扱えるスキルを身につける
- 実務データへの接触
1.データサイエンスの全体像とPythonの基礎を理解する
未経験者が最初に取り組むべきなのは、データサイエンスという仕事が何を目的とし、どんな流れでデータが分析されていくのかを把握することです。
いきなり難しいモデル構築に手を出すのではなく、まずは、
- データを集める
- 加工する
- 可視化する
- 分析する
という一連の流れを理解することから始めると、後の学習がスムーズになります。
同時に、Pythonの基礎を身につけることも重要です。Pythonはデータ分析の現場で最もよく使われる言語であり、基本的な文法さえ覚えれば簡単なデータ処理はすぐに実践できます。Google Colabのようなクラウド環境を使えば、すぐにコードを書き始められます。
2.データを正しく読み解く力をつける
分析力を伸ばすうえで欠かせないのが「統計学の基礎」です。統計という言葉に難しいイメージを持つ人は多いですが、実際にはデータの特徴を理解するための道具のようなもので、平均や中央値、分散といった概念を理解すれば、数字が伝える情報が読み取りやすくなります。
さらに、相関分析や単回帰分析といった手法を学ぶと、「このデータは本当に傾向があるのか」「たまたま起きた現象ではないか」といった判断ができるように。
基礎知識が身につくと、ただグラフを眺めるだけでなく、自分の力でデータを解釈し、意味を読み取ることができるようになり、データサイエンティストとしての土台が強化されます。
データ分析に必要なスキルについては、以下の記事で詳しく紹介していますので、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.機械学習の基礎を実装しながら理解する
統計の基本とPythonの基礎を押さえたら、実際に機械学習モデルを作り、動かしながら学ぶ段階に入ります。理論を本で読むだけでは理解しづらい部分も、実際にモデルを作ってみると、
- こういうデータだと分類しやすい
- 前処理がうまくいかないと精度が落ちる
など、実務に直結する感覚が掴めるようになります。Scikit-learnと呼ばれるライブラリを使えば、線形回帰や決定木、ランダムフォレストなどの代表的な手法を短いコードで実装できます。
学習する際は、モデルの仕組みを理解することも大切ですが、基礎的なモデルを一通り動かせるようになれば、応用的な分析にも自然に挑戦できるようになります。
4.生成AI・LLM・RAGを扱えるスキルを身につける
近年、データサイエンティストに求められるスキルは変化しています。従来の予測モデルや統計分析だけでなく、ChatGPTやClaudeのようなLLMを使いこなす力が実務で必要になりつつあります。LLMは文章生成だけでなく、
- 要約
- コード生成
- データ分析の支援など
幅広い用途に活用できます。また、RAGは、社内ドキュメントやデータベースを検索し、LLMに答えさせるための仕組みで、近年多くの企業が導入を始めている技術です。これらを扱えるようになるためには、APIの使い方、Embeddingsの仕組みといった開発フレームワークにも触れる必要があります。
難しそうに見えますが、実際にはPythonの基礎と簡単なWeb知識があれば、シンプルなAIアプリを作ることは可能です。以下の記事では、RAGについて事例・施策を交えてわかりやすく解説していますので、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.実務データへの接触
最後のステップでは、実際のデータを使って分析やモデリングを行い、実務で求められる手を動かす力を身につけます。実データには
- 欠損値が多い
- 異常値が紛れている
- 前処理に手間がかかる
といったことが多く、教材のような整ったデータとはまったく違います。また、Kaggleなどのコンペ形式のデータ分析に挑戦することで、自分の分析力を試すこともできますし、ポートフォリオを充実させる材料にもなります。
実際のデータに触れ、仮説を立てて検証し、最終的に「この分析からどんな示唆が得られるか」をまとめる一連の流れを経験することで、未経験者から実務レベルへステップアップできます。
未経験におすすめのデータサイエンティストの勉強方法
データサイエンティストを目指すための学習方法は数多くありますが、未経験者に重要なのは自分の理解度や目的に合った方法を選ぶことです。ここでは、代表的な3つの学習手段をわかりやすく解説します。
- 書籍で基礎知識をインプットする
- セミナーや勉強会に参加して実務を知る
- オンライン講座やスクールで体系的に学ぶ
書籍で基礎知識をインプットする
最も取り組みやすい学習方法が書籍を使ったインプットです。書籍のメリットは数千円という比較的低コストで、データサイエンスの全体像を体系的に理解できる点です。基礎用語の整理、分析の進め方、統計の考え方などをまとまった形で学べるため、「まずは全体像を知りたい」という初心者にはおすすめ。
一方で、書籍はどうしても知識中心になりやすく、手を動かして分析する機会が少ないため、実務で必要とされるスキルが定着しづらいという弱点もあります。
また、興味のある章だけを読んで満足してしまい、知ったつもりで終わってしまうケースも。書籍はあくまで土台作りとして活用し、その後の実践学習につなげるのが理想です。
セミナーや勉強会に参加して実務を知る
未経験者が必要とされるスキルを把握するには、セミナーや勉強会に参加するのがおすすめです。
現役のデータサイエンティストや企業の分析担当者から直接話を聞けるため、書籍では得られないリアルな情報を短時間で吸収できます。
例えば、
- どんなデータをどのように処理しているのか
- 現場でよく使われる分析手法
- 転職の際に重視されるスキル
- 求められるレベル感
など、実践的な知識を事前に掴めるのが魅力です。
事前に現場の雰囲気を知っておくことで、学習の方向性を誤りにくくなり、「自分は何から始めるべきか」が明確になります。モチベーション維持にもつながるため、最初の数ヶ月で一度は参加しておきましょう。
オンライン講座やスクールで体系的に学ぶ
オンライン講座やデータサイエンス系のスクールは、体系的な学習ができる方法です。初心者でも学べるよう設計されたカリキュラムが多く、独学ではつまずきやすいポイントもスムーズに理解できるよう工夫されています。
ただし、スクールによって内容やサポート体制の質に差があるのも事実で、選び方を誤ると「費用は高かったのにスキルが伸びない」という結果にもなりかねません。受講前には、
- カリキュラムが充実しているか
- 給付金制度などを使用できるか
- 大人数の受講ではなく、1on1で教えてくれるか
を確認しましょう。スクールが多く「どのスクールを選べばいいかわからない」という方は、Craft Collegeの受講がおすすめです。
Craft Collegeは、上記の内容が全て揃っており、業界最長の9ヶ月で実務で使用できるスキルを体系的に身につけることができます。
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未経験からデータサイエンティストになった事例
ここからは未経験で、Craft Collegeを受講してデータサイエンティストになった事例を2つ紹介します。実際にどのようなことに取り組んでデータサイエンティストになったのか確認して見てください。
- IT部門から社内AI人材へ成長
- 製造現場のIoTデータを活用できる人材へ
事例①IT部門から社内AI人材へ成長
| 課題 | システム保守や事務作業が中心でスキルが伸びず、社内にもデータサイエンスに詳しい人材がいないため成長の道筋が見えなかった |
| 取り組み内容 | Pythonの基礎、データ分析、AIモデルの仕組みを体系的に学習 |
| 結果 | 自社の業務課題を分析し、AIを使った改善提案ができるレベルに成長 |
KさんはIT部門に配属されながらも、実際の業務はシステム保守や事務的な作業が中心で、社内にもデータサイエンスに詳しい人材がいないため成長の道筋が見えず、「このままでは自分のキャリアが停滞してしまう」という強い危機感を抱いていました。
そこで、自らの力でAIやデータ分析スキルを身につけ、社内でAI活用の仕事を作り出せる人材になりたいという思いからスクールでの学習を決意。
Pythonの基礎からデータ分析、AIモデルの仕組みまで幅広く理解を深め、実務課題にAIをどう応用するかを自分で考え提案できるようになるまで成長しました。
事例②製造現場のIoTデータを活用できる人材へ
| 課題 | 現場で大量に蓄積されているIoTデータを十分に活用できておらず、改善に必要な分析スキルも不足していた |
| 取り組み内容 | AI・Pythonの基礎を体系的に学び、公式ドキュメントを読み解きながら自力で実装する自走できるスキルを習得 |
| 結果 | 現場データを自在に扱い、課題に応じて適切な改善提案ができるレベルに成長 |
Uさんは製造現場で業務を行う中で、大量のIoTデータが蓄積されているのに十分に活用されていない現状に疑問を抱き、「このデータを活かせばもっと業務が良くなるのでは」と感じたことで学習を始めます。
しかし、学習は思うようにいかずVBAなどで自力で改善を試みたものの限界を感じ、データ分析を体系的に学ぶ必要性を実感してスクール受講を決意。講座ではAIやPythonの基礎だけでなく、公式ドキュメントを読みながら自分で調べて実装する力を養い、手順だけを真似る学習から脱却できました。
受講後は現場データを自由に扱い、課題に応じた分析や改善提案ができるようになり、未経験からでも製造現場でデータ活用をリードできる人材として成長しています。
データサイエンティストを目指すなら「Craft College」へ
未経験からデータサイエンティストを目指すときは、素質があるかどうかよりも、正しい順番で学べる環境を用意できるかどうかが大切です。
そのうえで、生成AI・LLM・RAGといった新しい技術も取り入れれば、企業が求めるデータ活用スキルを広くカバーでき、今回紹介したような事例のように、未経験からでも自社や現場で頼られるデータサイエンティストへと着実に近づいていけます。
また、「未経験からデータサイエンティストを目指すのに独学だと不安」という方は、Craft Collegeへご相談ください。
Craft Collegeでは、業界最大級の学習ボリュームで1on1支援。データサイエンティストとして重要なスキルを体系的に学習でき、転職やキャリアチェンジなど選択肢が広がります。また、教育訓練給付制度も使用できるため、受講料が最大80%オフで受講可能。
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