【2025】データサイエンティストのスキルを習うならどこ？おすすめの講座7選

データサイエンティストは、データを活用してビジネス課題を解決するプロフェッショナルで、近年ますます注目されています。理由は、デジタル化が進む現代社会において、膨大なデータが企業活動の中核を担うようになり、意思決定や戦略策定においてデータ分析の重要性が飛躍的に高まっているためです。

本記事では、データサイエンティストに必要なスキルや、効率的に学べるおすすめの講座7選を紹介します。

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、膨大なデータを分析、得られる洞察を活用して企業の課題を解決する専門家です。

企業は日々膨大な量のデータを蓄積していますが、データを有効に活用できるかどうかが競争力を左右します。そこで、データサイエンティストがデータを整理・分析し、意思決定を支援する役割を果たすのです。

データサイエンティストが注目される背景には、デジタル化の進展やAI技術の発展が挙げられます。

従来の感覚的な意思決定ではなく、データに基づいた科学的なアプローチが求められるようになり、データサイエンティストはその中心的な存在として期待されています。

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として活躍するためには、幅広い知識と実践的なスキルが必要です。プログラミングスキルや統計学の基礎知識に加え、AIや機械学習の理解も求められます。

この章では、データサイエンティストに欠かせない主要なスキルを見ていきましょう。

スキル①プログラミングスキル（Python、Rなど）

データを扱うには、プログラミングスキルが不可欠です。PythonやRは、データ処理や分析に特化したツールが充実しており、効率的な作業を可能にします。

以下の表に、PythonとRの主な特徴をまとめました。

プログラミングスキルを使いこなすことで、データを効果的に処理・分析できるようになります。

Pythonの詳細や勉強方法について知りたい方は、下記をご覧ください。

【2024】機械学習にはPythonが最適！学習手順や所要時間を紹介

スキル②データ分析と統計学の基礎

データ分析を正確かつ効果的に行うためには、統計学の基礎知識が欠かせません。

統計学は、データを数値的に表現し、傾向や関係性を明らかにする学問であり、データサイエンティストにとって重要なツールとなります。

特に、平均値や中央値といったデータの中心的な傾向を示す指標や、分散や標準偏差などの分布を示す指標は、データの基本的な特性を理解するうえで重要です。また、相関分析や回帰分析といった手法を活用することで、変数間の関係性を明らかにできます。

例えば、広告費と売上の関係を分析し、効果的な広告戦略を立てるといった応用が可能です。

統計学の基本をしっかりと身につけることで、データを正しく解釈し、信頼性の高い結論を導き出す能力を養えるでしょう。

統計学の詳細を知りたい方は、下記をご覧ください。

統計学とは？統計学の種類と特徴まとめ

スキル③機械学習やAIの基礎知識

データ分析をさらに進化させるためには、機械学習やAIの知識が必要です。機械学習やAIの技術を利用することで、データからパターンや予測を導き出し、効率的な意思決定が可能になるからです。

以下の表に、機械学習の主要な手法をまとめました。

知識を活用することで、データから自動的にインサイトを得たり、将来の動向を予測する高度な分析が可能になるでしょう。

データサイエンティストのスキル習う！おすすめ講座7選

データサイエンティストとしてのスキルを身につけるためには、適切な講座選びが重要です。この章では、おすすめの7つの講座について解説します。

講座とそれぞれの特徴について、下記の表にまとめました。

自分の学び方やキャリア目標に合わせて選択しましょう。

おすすめ講座① ProSkilll

ProSkilllの「データサイエンティストセミナー」、短期間でデータサイエンティストとして必要な基礎スキルを身につけられる講座です。

2日間の集中カリキュラムで、未経験者でも実務に活用できる知識を効率的に学べます。対面とオンラインの両方の受講形式が用意されており、自分のライフスタイルに合わせて選択できる点も魅力でしょう。

この講座におすすめの人は、下記の通りです。

• 短期間でデータサイエンスの基礎を学びたい人
• 実務にすぐ役立つスキルを習得したい人
• 対面またはオンライン形式で柔軟に学びたい人

初心者向けの内容が充実しており、未経験者でも安心して受講できます。

詳細を知りたい方は、下記をご覧ください。

おすすめ講座② Aidemy

Aidemyは、オンラインで完結するデータサイエンティスト育成講座です。

豊富なサポート体制や柔軟な学習スケジュールが特徴で、働きながらスキルアップを目指す社会人に特に向いています。また、給付金制度を活用することで、高いコストパフォーマンスを実現できる点も魅力でしょう。

この講座におすすめの人は、下記の通りです。

• 自宅で自分のペースで学びたい人
• 給付金制度を活用して費用を抑えたい人
• 充実したサポート環境で安心して学びたい人

Aidemyは、特に社会人やキャリアチェンジを考えている人に適した講座です。

おすすめ講座③ Udemy

Udemyの「データサイエンス25時間ブートキャンプ」は、初心者からデータサイエンティストを目指す方に向けた充実したオンライン講座です。機械学習やディープラーニングを含む幅広い内容を、実践を通して学べます。

この講座におすすめの人は、下記の通りです。

• コストを抑えてデータサイエンスを学びたい人
• 自分のペースで自由に学習を進めたい人
• データサイエンスの基礎から応用まで幅広く学びたい人

Udemyの講座は、価格のリーズナブルさと自由度の高い学習環境が魅力です。

おすすめ講座④ キカガク

キカガクが提供する「データサイエンス実践コース」は、実データを用いた演習形式で、統計学やデータ分析の基礎から実践的なスキルまでを体系的に学べる講座です。3日間の集中カリキュラムで、データの可視化や仮説検証、レポート作成など、即戦力となるスキルを習得できます。

この講座におすすめの人は、下記の通りです。

• 実データを使った実践的な学びを求める人
• 短期間でデータサイエンスを体系的に学びたい人
• 統計学やデータ分析の基礎からしっかり学びたい人

キカガクの講座は、実務に直結するスキルを磨きたい方や、短期間で集中して学びたい方に特に適しています。また、初心者でも事前予習を通じて基礎を身につけた上で参加できるため、安心して受講できます。

おすすめ講座⑤ TechAcademy

TechAcademyは、オンラインに特化した学習プラットフォームで、短期間で効率よくデータサイエンスを学べる講座を提供しています。週単位でスケジュールを組み、自分のペースで進められるため、忙しい社会人にも適しています。

この講座におすすめの人は、下記の通りです。

• 短期間で集中してスキルを学びたい人
• 自分のスケジュールに合わせて学習を進めたい人
• チャットサポートで気軽に質問したい人

TechAcademyは、短期間で確実に結果を出したい方や、自分のペースを重視する方にとって理想的な選択肢でしょう。

おすすめ講座⑥ Datamix

Datamixは、実務経験を持つ講師陣による実践的なカリキュラムが特徴の講座です。自分の手を動かす学習を通じて、実務レベルのスキルを磨くことができます。

この講座におすすめの人は、下記の通りです。

• 実務経験を重視した学びを求めている人
• チームプロジェクトを通じて協働力を高めたい人
• 実践的なスキルを即戦力として活用したい人

特に、企業での実務を視野に入れて学びたい方や、プロジェクト形式でスキルを深めたい方に向いています。

おすすめ講座⑦ 侍エンジニア

侍エンジニアは、完全マンツーマン指導が特徴の講座です。学習ペースやカリキュラムを柔軟にカスタマイズできるため、自分に合った学び方で効率的にスキルを身につけることができます。

この講座におすすめの人は、下記の通りです。

• 自分専用のカリキュラムで学びたい人
• マンツーマンの手厚い指導を受けたい人
• 学習ペースを自由に調整したい人

侍エンジニアは、細かなサポートと柔軟な学習環境を求める方に理想的です。初心者から上級者まで幅広いニーズに対応しています。

データサイエンティストのスキルを習う際の注意点

データサイエンティストを目指すためには、スキルを効率よく習得する学習方法と取り組み方を理解しておくことが重要です。ただ漫然と勉強を始めるのではなく、目的や計画を明確にすることで、学びの成果を最大化できます。

この章では、スキルを習得する際に押さえるべき注意点を3つ紹介します。

目的に合った学習方法を選ぶ

スキルを習得する際には、自分の目的に合った学習方法を選ぶことが大切です。データサイエンティストの役割は幅広く、データ分析の基礎から機械学習の実装まで、多様なスキルが求められます。それぞれに適した教材や学び方が存在します。

自分の目標が「データの可視化に強くなりたい」のであれば、ビジュアルツールを中心に学ぶのが効率的です。一方、「機械学習のアルゴリズムを実装したい」場合は、PythonやTensorFlowのプログラミングスキルを深く掘り下げる必要があります。

自分のゴールを明確にして、それに合った学習方法を選ぶことで、時間や労力を無駄にせず、効率的にスキルを習得できます。

基礎知識をしっかり身につける

データサイエンティストの仕事は高度な技術を求められる場面が多いですが、基盤となるのは基礎知識です。統計学やプログラミングといった基礎が不十分だと、高度なスキルを学ぶ過程でつまずいてしまうことがあります。

例えば、Pythonの基本的な操作や、平均や分散といった統計の概念が理解できていない場合、機械学習のアルゴリズムを応用する際に混乱することがあるでしょう。そのため、まずは基礎を固めることが最優先です。

基礎をしっかり学ぶことで、応用的なスキルの習得がスムーズになり、実務にも応用できる確かな力を身につけることができます。

実践的なプロジェクトに取り組む

理論を学ぶだけでは、実務で必要なスキルを完全に身につけることはできません。実践的なプロジェクトに取り組むことで、実際の業務で使えるスキルを鍛えることができます。

例えば、実際にデータを収集し、分析して洞察を得るプロジェクトに挑戦することで、知識を実務に応用する力が養われます。また、自分で手を動かす中で課題に直面し、解決する過程がスキルの定着を助けてくれるでしょう。

実践を積むことで、スキルが深まり、現場で即戦力として活躍できるデータサイエンティストへと成長できます。

データサイエンティストのスキルを習うことが重要

データサイエンティストは、現代のデータ駆動型社会でますます需要が高まる職業です。

必要なスキルをしっかりと身につけることで、企業の重要な意思決定を支えるプロフェッショナルとして活躍することができます。この記事で紹介したスキルや講座を参考に、自分に合った学び方を選び、キャリアアップを目指しましょう。

特に、短期間で効率的に基礎を学びたい方にはProSkilllの「データサイエンティストセミナー」がおすすめです。2日間の集中カリキュラムで、初心者でも実務に直結するスキルを習得可能です。

詳細を知りたい方は、下記をご覧ください。