AIやディープラーニング技術が、私達の仕事や日常に欠かせない存在となりつつある昨今「データサイエンティスト」に興味をもつ方も増えています。とはいえ、実際に目指すとなったとき「どこからどう手を付ければいいのだろう」と悩んでしまう方も少なくないでしょう。
現代では、完全未経験からデータサイエンティストになるための養成セミナーを提供している企業はたくさんあります。今回の記事ではその中でもとくにおすすめのセミナーを3つ、また無料のセミナーもご紹介します。
また、データサイエンティストに必要なスキルや勉強時間など「これからデータサイエンティストを目指す方」なら覚えておきたい知識が満載です。ぜひご一読のうえ、参考にしてください。
データサイエンティストとは？
データサイエンティストは、ユーザーデータや売上推移を収集・解析し、ビジネスにおける成功をサポートする人のことを指します。噛み砕いて言うと「専門的なデータ分析やプログラミング技術を駆使して、より売れるような施策を考え、作る人」といえるでしょう。
プログラミングや統計学、機械学習といった専門知識を用いてさまざまなデータを処理し、課題を選定したりデータの活用先を見出したりします。また、PythonやSQL言語を用いた分析や検証、データに基づくモデルの開発業務など幅広い業務を担当します。
データサイエンティストの概要を一覧にまとめると、以下のとおりです。
| 主な仕事内容 | データ加工・分析 プログラミングを用いたAIモデルの構築 分析結果のレポート制作および発表 新たなデータ活用先の選定 分析結果に沿った業務改善提案 ほか |
| 必要なスキル | AIやディープラーニングに関する知見 統計学や確率論などの応用数学の知識 Pythonを始めとする基本的なプログラミングスキル 業務で用いる分析・解析ツールの活用技術 コミュニケーション・プレゼンスキル |
| 平均年収 | 平均約650万円前後 |
| 向いている人 | 数学的かつ論理的な考え方や判断ができる人 地道かつ緻密な計算業務を得意とする人 コミュニケーションやプレゼン能力に自信のある人 |
| 役に立つ資格 | DS（データサイエンティスト）検定 G検定 E資格 AI実装検定 A級 統計検定 Python 3 エンジニア認定基礎試験 |
データサイエンティストに役立つ資格として「G検定」や「E資格」がありますが、AI研究所では「JDLA認定 G検定対策講座」および「E資格対策ディープラーニング短期集中講座」という短期集中講座を提供しています。最短で効率よく合格ラインに到達するためのノウハウが凝縮されていますので、興味のある方はぜひご検討ください。
なお、データサイエンティストについてさらに詳しく知りたい方は、以下の動画も参考になります。
データサイエンティストの平均年収
データサイエンティストの平均年収は約650万円前後となっています。仮に1日8時間労働とすると、時給に換算して約2,200円ほどです。
日本人の平均年収は約460万円程度となっているため、データサイエンティストの年収は高いといって間違いないでしょう。ただ上記はあくまで「平均」であり、務めている企業の規模や業務内容、年齢や立場によって大きく異なるのが現状です。
なお、データサイエンティストの年収については以下の記事も参考になります。
未経験からデータサイエンティストになるのに必要な勉強期間
完全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、半年～1年ほど勉強時間が必要になります。データサイエンティストには、
- AIやディープラーニングに関する基礎概念の理解
- 統計学や確率論をはじめとする応用数学
- PythonやSQLをはじめとするデータ操作や加工に用いるプログラミング
といった、時間をかけて地道に身に着けなければならない知識が多数求められるからです。とくにプログラミングについては暗記ではなく考え方やアイデア、ひらめきを養うものなので、どうしてもコツを掴むまでは苦労しがちで挫折率も高くなります。
「仕事的にも年齢的にも、プログラミング学習に時間はかけられない」という方は、AI研究所が運営する「Python基礎セミナー講習」の受講がおすすめです。会社員として忙しく働く方でも取り組みやすいカリキュラムが用意されているため、2日間の集中講座で実践レベルのプログラミングスキルを身につけることが可能になります。
未経験からデータサイエンティストを目指す方法
ここでは、未経験からデータサイエンティストを目指す方法として、以下の2つをご紹介します。
- データサイエンスを学べるスクールやセミナーを活用する
- 書籍やインターネットを用いて独学する
データサイエンスを学べるスクールやセミナーを活用する
スクールやセミナーを活用することは、未経験からもっとも手っ取り早くデータサイエンティストになる手段といえます。未経験者向けのわかりやすいカリキュラム、経験豊富なプロ講師による徹底指導、不明点を何度も質問できる環境が整っているからです。
データサイエンスをよりスピーディーに学ぶなら、AI研究所「データサイエンティストセミナー」がおすすめです。
たった2日間の集中講座で、現場で即戦力として活躍するだけのスキルを養えるからです。統計数学やデータ分析のツールの使い方、さらにプログラミングまで幅広いノウハウが網羅されているので、興味のある方はぜひご検討ください。
書籍やインターネットを用いて独学する
書籍やインターネットを活用した独学も、未経験からデータサイエンティストを目指す方法として有効です。自力で時間をかけてじっくり覚えていくことで、知識の定着がより確かなものになるうえ自信にもつながるからです。
また書籍やインターネットは、スクールの活用に比べて圧倒的に安価で済むこともメリットと言えます。ただ不明点を解決するのに時間がかかることと、一人で学習を継続する難易度から挫折率が高いことがネックといえるでしょう。
データサイエンティストを目指す方におすすめのセミナー
ここでは、「これからデータサイエンティストを目指す方にもっともおすすめのセミナー」として、代表的な以下の3つをご紹介します。
- データサイエンティストセミナー（AI研究所）
- データサイエンティスト養成講座（Udemy）
- データサイエンティスト育成講座（キカガク）
データサイエンティストセミナー（AI研究所）
AI研究所が運営するデータサイエンティストセミナーは、たった2日間の超短期学習で確実にデータサイエンスの知識を身につけられることが大きな特徴です。データサイエンスに触れたことがないまったくの未経験者でも受講でき、AI現場で即戦力となれる実践的な技術をスピーディーに養うことができます。
受講形式も「会場受講」「ライブウェビナー」「eラーニング」の3種類から選ぶことができ、最安のeラーニングであれば41,800円で受講可能です。1日でも早くデータサイエンティストを目指したい方なら、受講して損のない内容となっています。
データサイエンティスト養成講座（Udemy）
引用：Udemy
世界最大のオンライン学習プラットフォーム「Udemy」が提供するこちらは、データサイエンスに必須の3つの力（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）を効率的に学べる講座です。
完全オンライン形式なので、お手頃な価格で時間や場所を問わず、好きな時間に受講できることから人気を博しています。
データサイエンティスト育成講座（キカガク）
引用：キカガク
AIプログラミングスクール大手「キカガク」が運営するデータサイエンス専門講座です。Pythonの基礎からデータサイエンスの実践的な活用法まで、完全初心者でもしっかり現場で使えるノウハウが満載の内容となっています。
受講生の約92%の方が「講座の内容が業務で役に立った」と回答していることから、実践力および即戦力に特化したノウハウが網羅されていることがわかります。
無料で提供されているデータサイエンティストセミナー
ここでは、無料で提供されているデータサイエンティストセミナーを以下のとおり3つ紹介します。
- DS検定リテラシーレベル対応 データサイエンティスト基礎講座（スキルアップAI）
- データサイエンスセミナー（datamix）
- データサイエンス・オンライン講座（総務省・統計局）
前述の有料セミナーと比較すると品質は劣りますが、少しでもお金をかけたくない方はぜひ参考にしてください。
DS検定リテラシーレベル対応 データサイエンティスト基礎講座（スキルアップAI）
引用：SkillUp AI
未経験からでもデータサイエンティストとして現場で活躍できるよう、最低限必要なノウハウとスキルを養える講座です。
AI資格「DS（データサイエンティスト）検定リテラシーレベル」にも対応した内容となっているため、まず資格の取得を狙いたい方にもおすすめです。AIにおける社会背景、データベースやSQLなどの技術的な内容も網羅しています。
データサイエンスセミナー（datamix）
引用：datemix
datemixはデータサイエンスに必須となるPython、機械学習、ビジネス統計、デジタルマーケティングを無料動画で学べる学習サイトです。無料で登録してログインするだけで、いつでもデバイスを問わず動画視聴で学ぶことが可能となっています。
学習動画だけでなく、有益なイベント情報や公開セミナー動画も随時アップロードされるので、データサイエンティストを目指す方なら登録して損はないでしょう。
データサイエンス・オンライン講座（総務省・統計局）
引用：総務省統計局
こちらは総務省・統計局が「統計リテラシー向上の取組」という目的で運営する無料セミナーです。統計のオープンデータをもとに、データサイエンスの発展からデータの分析・解釈など、ビジネス活用に必要なノウハウを学べます。
2024年は6～8月、9～11月の開講予定（2024年3月現在）となっているので、気になる方はチェックしてみてはいかがでしょうか。
データサイエンティストに必要なスキル
この章では、データサイエンティストに必須のスキルとして、以下の3つに絞ってご紹介します。
- プログラミングスキル
- AIやディープラーニングに関する基礎知識
- 統計や確率などの応用数学
プログラミングスキル
データサイエンティストには、プログラミングスキルが必要になります。Pythonを用いたデータ分析や解析を行うことに加え、SQLを用いたデータベースの中身の抽出や絞り込みなども業務に含まれるためです。
AIやディープラーニングを実装するような高度な知識までは必要ありませんが、業務で用いる専用ライブラリやツールを難なく操れるくらいのスキルは備えておく必要があります。またデータサイエンティストには、プログラミングで培う「論理的思考力」が役に立つシーンは数多くあることも理由の一つです。
AIやディープラーニングに関する基礎知識
データサイエンティストとして務めるなら、AIやディープラーニングに関する基礎知識はかならず備えておきたいところです。
データサイエンティストはデータを分析・解析するだけでなく、それを実務に活かすことも業務のうちです。膨大なデータ群を実務に活用するというのは、おおまかAIツールやライブラリへ実装することと捉えて差し支えありません。
また企業によっては、データサイエンティストがAI分析ツールや高度なアルゴリズムの実装を担当するケースもあるからです。
統計や確率などの応用数学
統計学、確率論といった応用的な数学知識がないと、データサイエンティストは務まらないといっていいでしょう。データを分析して特定パターンを見つけるために必須の知識となるからです。
それだけでなく機械学習やディープラーニングといった技術的な業務や、モデル評価や改善などの業務にも数学知識は必要になります。そのため、数字に苦手意識を持っていたり苦痛を感じる方は、データサイエンティストには不向きかもしれません。
なお、データサイエンスと統計学の関係性について知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
まとめ
ここまで、データサイエンティストを目指すためのセミナーを紹介してきました。完全未経験から本気でデータサイエンティストへの転職を狙うなら、「データサイエンティストセミナー」をはじめとする講座にお金をかけて、スピーディーに効率よく学習を進めていくのがもっとも再現性は高くなります。
品質は劣りますが、その傍らで無料のデータサイエンティスト講座も多く提供されているので、金銭的に余裕のない方はこちらで学習を進めるのも一つです。自分の目標を達成できそうなセミナーを選び、データサイエンティストへの転職を実現させましょう。
