未経験者がデータサイエンティストになるには

先日、「データサイエンティスト」とはなにかについてとりあげました。

今回は、「データサイエンティストになるための方法」に焦点をあてたいとおもいます。

データサイエンティストになるには、大きく分けると以下の3つの道があります。

1. 大学でデータサイエンスを学んで就職

2. ITエンジニアから転職・社内異動

3. 未経験者がスキル習得後に就職・転職・社内異動

ぼく自身、3のケースでデータサイエンティストを目指しているので、この記事では「未経験者がデータサイエンティストになる方法」にフォーカスします。

必要なスキルを身につける

データサイエンティストになるには、統計学、数学の基礎、データ分析、プログラミングなどのスキルが必要です。

これらは以下の方法で習得できます。

・学校やスクールに通う
・オンラインの教育プラットフォームを利用
・書籍や学習サイトで独学をすすめる
・各種資格試験の勉強と受験

ぼくはプログラミングスクールの42Tokyoで上記の知識を学びつつ、これからGoogle Career Certificateの「データアナリティクス」の認定証を取得しようと考えています。

42Tokyoでの学習の記録は以下のマガジンにまとめていますので、どんなところか知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

実践的なプロジェクトに参加する

理論やスキルを実践で磨くには、データサイエンティストの競技場である「Kaggle」がおすすめです。

Kaggleは、世界最大の機械学習コンペティションのプラットフォーム。

企業や研究機関が提供するデータにもとづいて、世界中のデータサイエンティストが機械学習モデルの性能を競っています。

上位入賞すれば採用に直結するケースも!!

ここでの成果は、将来のポートフォリオにもなりますので、積極的に参加することをオススメします。

（といっても、ぼくはまだ手をつけれていないのですが...）

ポートフォリオの準備

応募時の武器となるのが、データサイエンティストの実績をしめすポートフォリオです。

Kaggleでの順位やコンペ記録をまとめる以外にも、以下を用意するのが良いようです。

・機械学習モデルのコード
・分析レポート、視覚化したダッシュボード
・TableauやPower BIを使ったビジュアライゼーションのサンプル

これらのアウトプットを、GitHubや個人Webサイトといった形でまとめておき、面接時などにアピールできると確実性が高まります。

就職・転職活動（または社内異動にむけた活動）

さいごに、実力をつけたら就職・転職活動にうつります。

履歴書や職務経歴書。

そして、面接対策も必須となります。

自分の経験やスキルを分かりやすく伝えることが大切です。

おわりに

以上、未経験者がデータサイエンティストを目指す場合のロードマップをまとめてみました。

競技プログラマーのようにコンテストで実績をつみつつ、ポートフォリオとしてまとめられる成果物を、できるだけつくっておくことがポイントです。

最終的には、自分の学習スタイルや目標にあわせて選択することが重要といえます。

データサイエンティストへの道のりは決して容易ではありませんが、学習と実践をコツコツつづけることが、道を切りひらくカギ。

データサイエンティストを目指す方はぜひ一緒に、一歩ずつ着実にすすんでいきましょう。