未経験から独学でデータサイエンティストになれる?

データサイエンティストを独学で目指す人はいる?

データサイエンティストは、特定の学歴や国家資格が求められる職業ではなく、なろうと思えば誰でも目指すことができる職業です。

学校などに通わず、独学で知識を蓄え、自分一人の力でデータサイエンティストを目指す人もちろんいます。

独学の学習方法は?

昨今は、統計学、機械学習などデータサイエンス関連の専門書はたくさん出版されています。

基礎的なものから、非常に高度な内容のものまでさまざまあり、未経験からデータサイエンティストを志す場合、それらを読んで勉強することは、もちろん有用だといえるでしょう。

しかしながら、データ分析の初心者である場合、それ以上に大切なことはまず「自らデータに触れること」といわれています。

一般的に、データ分析は専門のツールを使って行います。

もし、未経験から独学でデータサイエンティストを目指す場合、誰でも自由に使える関連のフリーソフトを用いながら、自分で身近なデータを積極的に触り、併せて専門書で勉強することがよいとされています。

独学の勉強時間はどれくらい?

データサイエンティストになるための勉強は、受験勉強や資格勉強のように、具体的に何時間勉強すればよいという目安はありません。

たとえば、データサイエンティストが用いるプログラム言語の一つ「R」の基礎をマスターするだけであれば、数か月程度でも可能でしょう。

しかしデータサイエンティストとして必要なスキルはそれだけではありません。統計、データベース、機械学習など学ぶことはたくさんあります。

全くの初心者であれば、それぞれの基礎的な部分を抑えるだけでも少なくとも1年以上は掛かってくるでしょう。

基礎ではなく応用として深入りし、また知識を最新にアップデートするとなると、それこそ一生涯に渡って勉強が必要になるともいえます。

独学のメリット

独学のメリットは、自分に合った好きな学習方法、スケジュールで勉強を進められることです。

大学・専門学校・スクールのように、カリキュラムの内容や講義時間が決められているわけではありあません。

受験勉強などにおいてもそうですが、他人にコントロールされ教えられるよりも、自らで組み立てて勉強していった方が頭に入るという人もいます。

そのような人であれば独学は向いているでしょう。

また独学の場合は、市販の専門書を購入する程度ですので、高額な授業料が発生せず安上がりで済むこともメリットです。

最近はデータサイエンティストがよく用いるRやPythonなどのプログラム言語も、インターネット上にてほとんど無料で学習できますので、独学の場合は何かと出費が抑えられます。

独学のデメリット

「自分で学習方法を組み立てられない」「スケジュールの自己管理ができない」といった人の場合、中途半端になりやすいことが独学のデメリットです。

データサイエンティストの場合は覚える分野も多いですので、「何から手を付けたらよいかわからない」「そもそもプログラミングや機械学習ってなに?」といった人であれば、学校に通い講師のサポートを受けながら勉強した方がよい場合もあります。

また、独学の場合は「学歴」が得られないというデメリットもあります。

大学や専門学校で学ぶと、大卒や専門学校卒の学歴が得られますが、独学で得られるのは教科書で得た知識だけです。

新卒で就職活動をする際などには学歴が一種の武器ともなりますので、とくに将来のある高校生などが大学や専門学校に進まずに、独学でデータサイエンティストを目指すというのは少々現実的ではない部分もあります。

ビジネスの業務知識も必要である

参考書を読み、独学でデータ分析の手法を覚えたり、分析に関するスキルを高めても、それだけで活躍できるわけではありません。

データサイエンティストとして力を発揮するためには、分析能力に加えて、ビジネス的な業務知識も必須となります。

データサイエンティストはまず、クライアントや経営陣が掲げる課題について理解できなければ、分析に必要な仮説を立てることもできないからです。

業務知識に関しては、データサイエンティストとして仕事をする中で身に付く部分が多々あるとされているものの、ビジネス感覚を有したコンサルタントやマーケッターなどの経歴を持つ人は、採用時に優遇されることもあるようです。