【2023最新】データサイエンスは社会人になってからでも勉強できる？おすすめのスクールも紹介

「社会人として働きながら、データサイエンスのような難しい勉強が出来るのかな？」今日はこの話題で解説を書いていきます。

確かにデータサイエンスを習得するには幅広い知識が必要で、社会人が働きながら勉強するにはハードルが高いかもしれません。けど、データサイエンスには苦労に見合うメリットがあります。

今回は、社会人がデータサイエンスを勉強するための方法を紹介します。

社会人が勉強するメリットは大きい！データサイエンスとは

データサイエンスの勉強をはじめる前に、概要を説明しておきます。

• そもそもデータサイエンスって何？
• 社会人がデータサイエンスを勉強する必要性とメリット

データサイエンスって何？

そもそもデータサイエンスとは、プログラミングによって数学・統計などの知識を組み合わせ、データからビジネス課題の解決手段を見出す仕事です。

機械学習やディープラーニングといった高度な技術を利用し「需要や売上の予測」や「営業成約率」「画像や文章に隠れた要因を見つける」などの有益な知見を創出するのがデータサイエンティストです。

データサイエンスは組織において、マーケティング戦略を決める手助けとなるため、データサイエンススキルを持つ人材は需要が増えています。

社会人がデータサイエンスを勉強する必要性とメリット

データサイエンスは組織にとって多くの利益を提供します。

例えば現状のデータから将来予測をしたり、見逃していたリスクを検知できれば、それはそのまま業績につながります。大企業であれば、数％の改善が何十億円もの利益に繋がるので、その効果は計り知れません。

その意味で、社会人にとってデータサイエンスを学ぶことは「市場で価値のある人材になれる」というメリットがあります。

個人としてもメリットがある

データサイエンスを勉強すると、個人としても2つのメリットがあります。

1つ目のメリットは論理的な思考力がつくこと。

データサイエンスでは常にデータに隠れた価値を見つけ、因果関係を考えるという思考が求められます。

まんまロジカル思考ってやつなので、副業を始めたり転職をする、社内で昇進するときに必ず役に立ちます。コミュニケーションや課題解決など、さまざまなシーンで価値ある人材になれます。

2つ目のメリットは批判的な思考力を身につけられること。

データサイエンスでは事象をひとつの側面からだけでなく、いろいろな角度から見る必要があります。

多角的な視点で物事を考えるようになるので、大勢の意見に流されたりせず、根拠に基づいた冷静な判断ができるようになります。

社会人がデータサイエンスを勉強するときの課題

ビジネスの上流工程に関わるデータサイエンス。プログラミング、統計、AI、経営などの多様なスキルが求められるので、社会人にとっては勉強難易度が高い部類に入ります。

データサイエンスを勉強する上で特に課題になりやすいのは以下の2つですね。結構共感できる人が多いんじゃないでしょうか。

忙しくて勉強時間がとれない

「本業が忙しくて、データサイエンスを勉強する時間がない」

時間がないのは、どんな社会人でも思っている永遠の課題だと思います。学生とは違い、社会人になると仕事にたくさんの時間を取られちゃうので、勉強時間を意識的に確保する必要があります。

「仕事で疲れるから余裕がない」という人もいるでしょう。

解決策は「時間を作ること」と「勉強効率を上げること」

いくら時間が無いと思っても、時間は有限です。

時間が無いと思いつつもデータサイエンスを勉強したいなら、以下2つの解決策が有効です。

1. 時間を作る
2. 勉強効率を上げる

時間が無いのはわかってますが、時間を作るのが最も根本的な解決策です。

具体的には「定時で帰る」「気兼ねせず有給を使う」「メリハリつけてやりたいこと(データサイエンスの勉強)をやる」など、意識と行動を変化させて、時間を生み出しましょう。

また、同じ勉強時間でも勉強効率を上げることで学習が早く終わります。

時間が無いのに、ダラダラと効果の薄い勉強をするのはあまり良くありません。自分にとって最も効果の高そうな勉強方法で勉強しましょう。

モチベーションの維持が難しい

自発的にデータサイエンスを勉強するのなら、勉強のやる気を保つことも重要なポイントです。

独学だと特にモチベーションの維持が重要になってくるでしょう。

データサイエンスは勉強する内容も多いので、データサイエンスを学ぶ目的を明確にしたり、勉強事項を細分化して一つひとつのハードルを下げるのが有効です。

社会人がデータサイエンスを勉強するメリット

というわけで、勉強するにも中々ハードルの高いデータサイエンスですが「希少性の高さ」が何よりも大きなメリットです。

社会人がデータサイエンスを勉強すれば希少な人材になれる

ビッグデータやIoTの発展で、データ人材の需要は年々増していますが、より高度な領域であるデータサイエンスを出来る人材が不足しています。

たとえデータサイエンティストとしての能力が普通でも、データサイエンティストとして業界に身を置けば、それだけで自分の価値が高まるんです。

これからまだまだ伸び幅のある業界なので、早くから実務経験を積んでいれば成長のチャンスもたくさんあります。

そもそも、社会人で勉強することが偉い

あと、そもそも分野に限らず勉強するだけでも他の社会人と差をつけられます。

2016年に総務省が実施した社会生活基本調査によると、日本の社会人の平均勉強時間は「1日6分」。

勉強すれば必ず成長して成功出来る、なんて言う気はありませんが、間違いなく一般的な社会人よりもチャンスは増えるはずです。

【時間の無い社会人におすすめ】データサイエンスの色々な学習方法

時間のない社会人におすすめなデータサイエンスの学習方法を紹介します。

• 本で独学
• 大学院や総務省統計局の講座
• データサイエンススクール

本で独学

効率的にデータサイエンスを勉強したいけど、お金は掛けたくない人は、本で独学がおすすめです。

データサイエンスの本っていうと大学の教科書みたいに難しい内容だと思われがちですが、2023年現在では小説みたいな口語調で書かれたわかりやすい専門書がたくさん出版されています。

初期投資も少なくて済むので、自分にデータサイエンスが向いているかを判断するのにも最適な学習方法だと思います。

データサイエンス勉強の手順ごとにおすすめの本は、以下の記事でまとめてるので、まず初めに確認してみることをおすすめします。

大学院や総務省統計局の講座

データサイエンスは将来性があるということの証拠だと思いますが、大学院や総務省の公的機関でも、データサイエンス勉強の講座が受講できます。

大学院

近年、社会人を対象にしたデータサイエンスを学べる大学院が急増しています。

有名な私立大学や国公立大学がデータサイエンスの学部を新規開設している現状からも、データサイエンティストの将来性が伺えますね。

以下でデータサイエンスを学べる主要な大学院を掲載しているので、通いやすいところがあれば検討してはいかがでしょうか。

• 横浜市立大学大学院 データサイエンス研究科
• 一橋大学大学院 経営管理研究科
• 立教大学大学院 人工知能科学研究科
• 滋賀大学大学院 データサイエンス研究科
• 大阪経済大学大学院 経営情報研究科　など

データサイエンスを学ぶのが目的とはいえ、大学生活をもう一度味わえるのはとても貴重な体験だと思います。

総務省統計局のデータサイエンス・オンライン講座

統計リテラシーの向上とデータサイエンスのスキルをもった人材育成のため、総務省統計局でもオンライン講座が開講されています。

受講料は無料で、以下の3講座が用意されています。

• 社会⼈のためのデータサイエンス⼊⾨
• 社会⼈のためのデータサイエンス演習
• 誰でも使える統計オープンデータ

内容的には「データ活用リテラシーを習得する」程度のレベルなので、データサイエンティストほど専門的な内容は対象外です。

しかし、日常業務でデータを活用した(データドリブンな)意思決定をするための教養的な内容がよくまとまっているので、データサイエンス勉強の初めの一歩として最適な講座です。

社会人のための！データサイエンスを学ぶ手順

では、社会人がデータサイエンスを勉強する手順を紹介します。

大雑把に言うと全体像から細かい内容に向かって勉強していくイメージ。順番にみていきましょう。

1：データサイエンスを知り、実際に使ってみる

まず一番初めにやることは、データサイエンスとは何か？データ分析はどんな流れで行うのか？を知って、自分で体験してみることです。これから勉強する内容を大枠のイメージで掴みます。

なぜなら、統計学とかプログラミングとか、勉強すべきことはたくさんあるんですが…まず全体像を知ることが効率的な勉強につながるからですね。

データサイエンスの全体像を知るのに役立つ本

下記の本などが、効率よく全体像を知れておすすめです。

「データサイエンティスト 基本スキル84」はその名の通りデータサイエンティストのスキルが載った辞典のようなもの。必要な分析手法から資格まで、幅広く紹介されていて、勉強の1冊目に読むべき本です。

「一生モノのビジネス教養 データサイエンス大全」はデータサイエンティストの業務の流れにしたがって、データサイエンスの知識を網羅的に勉強できます。

数式よりも図や文章で説明してくれるので、一番初めに読む本として間違いありません。文系の僕でもスラスラ読めました。

知識0でもデータサイエンスを自分で体験出来る本

どうせなら、まず初めにお手軽にデータサイエンスをできるんやぞ！って経験をした方が、後の勉強も楽しくなるってもんです。と言うことで以下の5冊の本をやりましょう。

「Python◯年生」シリーズは、知識ゼロからPythonを使ってデータ分析ができる最強の入門書です。

数学や統計学、プログラミングやデータサイエンスのことを何も知らなくても大丈夫。1年生から3年生に向けて順番に遊んでみるだけでOKです。

本の内容を真似していくだけで、ひとまず何となくデータサイエンスを実践できます。

2：データサイエンスの本格的な勉強に入っていく

データサイエンスの全体を把握して、自分でなんとなく体験してみると「自分に向いているかどうか」が分かります。

ここでもっと勉強したい！となった人は、続いてデータサイエンスの本格的な勉強を始めてみましょう。

データサイエンスに必要な統計学・数学を勉強する

データサイエンスの基礎となる数学や統計学の勉強に入ります。確率論、統計モデル、仮説検定などの基本的な概念を理解しましょう。

まず読むべきなのが「統計学が最強の学問である」シリーズ。

これらは読むだけで「統計学とは何なのか」「具体的に何をしたい時にどんな統計手法を使うべきか」「統計学に大事な考え方」を身につけられる良書です。

大学の教科書みたいな書き方ではなく、小説のようにすらすら読める本なので、誰にでもおすすめできます。

Pythonの基本や文法を勉強する

Pythonはデータサイエンスに欠かせないプログラミング言語です。

Pythonの基礎文法から始め、NumPy、Pandas、Matplotlibなどのデータ解析や機械学習のためのライブラリを学びましょう。

といっても、開発するわけではないのでPythonの基本文法を覚えておけばOKです。

「シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全」の前半をやれば、Pythonの文法は完璧です。

余裕があればSQLの勉強も

SQLは実際に現場でデータサイエンスを活用する際には必須です。しかし、データサイエンスの勉強中には使わないので、一番最後に勉強しても構いません。

データの収集、加工、変換などのデータエンジニアリングのスキルとして、SQLの書き方などデータの取り扱いに関しても勉強しちゃいましょう。

SQLは「このデータベースから、この条件のデータを取り出して」という感じのコードの書き方を覚えるだけなので、以下の一冊で十分です。

3：本格的な機械学習やディープラーニングをPythonで実装してみる

いよいよ、自分の手で本格的に機械学習とディープラーニングをPythonで実装してみます。

呼び方的に機械学習よりもディープラーニングの方が凄そうに聞こえるかもしれませんが、あくまで手法の違いです。必ずディープラーニングを勉強すべきというわけではありません。

機械学習は「テーブル(表)データ」の分析に使われることが多く、ディープラーニングは「写真や文字、音声」の分析に使われることが多いよ！

機械学習をPythonで実装してみる

Pythonのデータ分析ライブラリ(追加機能)である「Scikit-learn」で、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などを勉強しましょう。

実務と同じ流れで練習をして、実践に備えましょう。本は以下の2冊です。

一番初めは「Python実践データ分析入門 キホンの5つの型」から始めましょう。

実際のデータサイエンスを想定したPythonコードの書き方や、ファイルの読み書きなどを順番に勉強できます。

次は「Pythonで儲かるAIをつくる」で実際のデータサイエンスと同じ手順を追体験します。

ネット上に公開されているオープンデータを使って、以下のかなり実践的なデータ分析を体験できます。

• 営業が制約するかどうかの予測(分類)
• 天候による売り上げ予測(回帰)
• 季節などの周期性で売り上げ予測(時系列分析)
• パーソナライズされたおすすめ商品の提案(アソシエーション分析)
• 顧客層に応じた販売戦略(クラスタリング、次元圧縮)

どれも実務で使えそうな分析じゃないですか？

もちろん、細かい調整を飛ばして手法を追体験していくので予測率などは実務に劣りますが、それでも貴重な経験ができます。

ディープラーニングもPythonでちゃんと実行してみる

ディープラーニング(深層学習)は、大まかに「画像解析」「自然言語解析」「音声解析」「生成系」に分かれます。

その時に多く使われるのが「PyTorch」というPythonライブラリで、以下の4冊から興味のある本を選べば、わかりやすく勉強できます。

「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」では画像解析に関するディープラーニングを詳しく勉強できます。

上記の「現場で使える! Python自然言語処理入門」は自然言語解析に特化した入門書で、かなり実践を意識した内容なので、これをやっておけば実際の自然言語処理の現場でもかなり役立つと思います。

より進んだ自然言語処理を勉強したいなら「BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング」がおすすめです。

BERTやTransformersは、今話題の「ChatGPT」のメイン技術なので、この本で勉強すればChatGPTを作る技術に触れることができます。

「人気ブロガーからあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」はとにかく楽しくディープラーニングを勉強するための一冊です。何にも分からない人でもPythonでディープラーニングを実装できます。

具体的には「ジャンケンの手を解析する」「ツイートを生成する」「ルンバを制御する」などの面白い内容が詰め込まれています。実務レベルからはちょっと精度が悪いですが、実際に動くのはかなり楽しいのでおすすめ。

もっと実践的な分析スキルを身につけたい時は？

ここまでで、データサイエンスの独学はほぼ完了。あとはディープラーニングとか、実践経験を積んでいけばOKなレベルに到達しているはずです。

でも、これでいきなり実践はハードルが高い…という人は、最後の仕上げに色々なデータをうまく扱って分析できるようにしましょう。使う本は以下の4冊です。

「Python 100本ノック」シリーズは、データに欠損や外れ値がある”汚いデータ”の扱いや、ひとまず作成できた分析モデルの”精度をさらに上げる”方法を勉強できます。

ここまで来ると、使っているデータが違うだけでやっていることは実践と同じなので、自信を持って先に進んでいいと思いますよ。

4：実際にビジネスレベルのデータサイエンスで経験を積む

ある程度基本的な勉強をした後は、実際にデータ分析をするための実践を繰り返しましょう。インプットだけでなく、アウトプットもすることで、理解がより深まります。

データサイエンスの分野にはKaggle、SIGNATEなどのコンペのサイトがあり、実際に企業が募集しているビジネス課題に対してデータ分析、モデル作成が出来ます。

実際にコンペに参加してみると、思ったよりもデータの前処理や特徴量エンジニアリングに迷ってしまったり、モデルの予測精度が低いことに気づくはずです。

以下の本を参考に、自分で試行錯誤してみましょう。その経験を積むことが、データサイエンティストとして成長していく1番の近道です。

「データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング」は特徴量エンジニアリングの手法が多く網羅されている時点のような本です。

あと何かできる特徴量エンジニアリングは無いかな？と思った時にめっちゃ役に立つ一冊です。

上記の4冊は、実際にKaggleやSIGNATEといった分析コンペのサイトで優秀な成績を残している人たちのテクニックを紹介した本です。

読んでどうこうというわけではなく、自分が分析コンペを進めていく中で参考にできる良書。プロのデータサイエンティストも見ている本なので質も高いです。

データサイエンスの勉強本のラスボス的存在ですね。僕もまだまだ消化しきれていないです。

社会人におすすめできるデータサイエンススクール12選

データサイエンスを勉強する手順がなんとなくでも理解できたでしょうか。

割とやること多いな…と思った人はスクールを使うのもアリです。お金はかかりますが、カリキュラムに沿って学んでいくだけでデータサイエンスを勉強できるお手軽さがあります。

データサイエンスは新しい分野ですが、色んな好みに合った多種多様な講座が用意されています。今回は、特に有名な12個のデータサイエンススクールを紹介します。

1. キカガク
2. Aidemy（アイデミー）
3. データラーニングスクール
4. DMM WEBCAMP
5. インターネット・アカデミー
6. データミックス
7. 侍エンジニア
8. テックアイエス
9. Tech Academy（テックアカデミー）
10. .Pro(ドットプロ)
11. TECH CAMP（テックキャンプ）
12. CodeCamp（コードキャンプ）

1：キカガク

費用	792,000円
給付金の有無	有り
受講期間	6ヵ月
受講スタイル	オンライン
授業形式	動画のみ

キカガクは、動画教材で学ぶ形式のスクール。自分の空き時間で学習でき、苦手分野を何度も復習することも可能です。

機械学習の数学やPythonの基礎、データの前処理とAIモデル構築などだけではなく、興味に応じてたくさんの動画を見ることができるので、幅広く学習できます。

2：Aidemy（アイデミー）

費用	3ヶ月プラン： 528,000円 6ヶ月プラン：858,000円 9ヶ月プラン：1,078,000円
給付金の有無	有り
受講期間	最大9ヶ月
受講スタイル	オンライン
授業形式	オンライン教材と課題チャットやカウンセリングで相談

Aidemy（アイデミー）は文系や未経験からデータアナリスト・サイエンティストへの転職を目指す人のためのスクールです。

実務重視で、座学→コーディング（実践）を繰り返すことで現場で使えるデータ分析スキルを身につけることを目指します。

厚生労働省指定の専門実践教育訓練給付制度が利用でき、受講しても受講料の最大70%が還ってくるのでお得にデータ分析スキルを身につけることができます。

3：データラーニングスクール

費用	コーチングプラン：448,000円 コーチング+グループメンタリングプラン：648,000円 コーチング+個別メンタリングプラン：798,000円
給付金の有無	有り
受講期間	10ヶ月〜12ヶ月
受講スタイル	オンライン
授業形式	オンライン教材と課題チャットやカウンセリングで相談

データラーニングスクールは、手厚い学習/転職サポートにより、未経験からデータサイエンティストを目指せるスクールです。

オンライン講座ですが、わからないことを質問・相談できる週1回/1時間の個別メンタリングやメンターとのチャット、仲間を作れるオンラインコミュニティなどがあり、モチベーションを維持しやすく、挫折しにくい環境となっています。

転職サポートも充実しており、キャリアコーチが一人ひとりの転職成功に向けて、自己分析から応募書類添削までサポートしてくれます。

4：DMM WEBCAMP

費用	4週間：169,800円 8週間：224,800円 12週間：279,800円 16週間：334,800円
給付金の有無	無し
受講期間	4週間／8週間／12週間／16週間から選択可能
受講スタイル	オンライン
授業形式	オンライン教材と課題チャットやカウンセリングで相談

DMM WEBCAMPは、都合に合わせて受講期間を選べる柔軟性が売りのスクール。大企業が運営しているので、その質も確かです。

週2回のメンタリング・いつでも質問できるチャットサポートなどのサポートもちゃんとあるので、独学で挫折してしまった人や1人ではモチベーションが続かない人でも継続して勉強が出来ます。

5：インターネット・アカデミー

費用	237,600円〜
給付金の有無	有り
受講期間	コースにより様々
受講スタイル	ライブ授業・オンデマンド授業・対面授業を選択可能
授業形式	オンライン質問対応、ラーニングスペースの利用など

インターネット・アカデミーは、日本初のWeb専門スクールとして3万人以上の受講生を送り出してきた老舗スクール。

近年では珍しくしっかりと教室を持っているので、オンライン以外での授業も選べます。実際に教室に行くことでしか得られない学びがあることも事実なので、メリットは大きいと思います。

Pythonの学習指針を定めるPythonエンジニア育成推進協会の「認定スクール」なので、講座の内容もしっかりしています。

6：データミックス

費用	入学金：27,500円 ブーストステップ：165,000円 その他：192,500円 一括申し込み：742,500円
給付金の有無	有り
受講期間	7ヵ月
受講スタイル	オンラインまたは通学
授業形式	少人数制のクラス

データミックスは平日夜と土曜日に少人数制クラスで講義を行うスクール。社会人で働きながらでも学習しやすい環境が整っています。

プログラミングの技術だけじゃなく、データを正しく理解することを目標にビジネスの場を想定した実践形式の講座を行います。

転職支援も行っているため、社会人からデータサイエンス関連の職種に転職したい人におすすめです。

なお、受講にはデータミックスが実施する入学試験に合格する必要があります。「グラフや表を適切に読み解けるか」を判断する試験で、やる気とレベルの高い生徒だけで勉強ができます。

7：侍エンジニア

費用	入学金：27,500円 ブーストステップ：165,000円 その他：192,500円 一括申し込み：742,500円
給付金の有無	無し
受講期間	最大48週間
受講スタイル	オンライン
授業形式	マンツーマン

侍エンジニアは専門の教員がついたマンツーマン授業が1番の特徴。自分のライフスタイルに合わせてレッスン時間や学習ペースを柔軟に決めることができます。

挫折しないスクールナンバーワンを謳っているだけあり、学習者へのサポートは一級品。

無料カウンセリングであなたの希望を聞き、オリジナルカリキュラムを組んでサポートしてくれます。

8：テックアイエス

費用	987,800円
給付金の有無	有り（最大70％還付）
受講期間	1年
受講スタイル	オンライン
授業形式	オリジナルテキストと動画

テックアイエスは少人数でデータサイエンスを学べるスクール。定員は10名とかなり少なめなので、競争率が高いかもしれません。

基礎から学習した後、就職転職サポートも含めて約1年で卒業できます。また、わからないことがあればZoomですぐに質問することも可能です。

9：Tech Academy（テックアカデミー）

費用	4週間コース：社会人174,900円、学生163,900円 8週間コース：社会人229,900円、学生196,900円 12週間コース：社会人284,900円、学生229,900円 16週間コース：社会人339,900円、学生262,900円
給付金の有無	有り（最大70％還付） 8週間コース：160,930円 12週間コース：199,430円 16週間コース：237,930円
受講期間	最大16週間
受講スタイル	オンライン
授業形式	週2回のマンツーマンメンタリング、毎日15時〜23時のチャットサポート、課題レビュー

Tech Academyは、スクール業界の中ではかなり大手。

オンライン完結で隙間時間に学習でき、週2回のメンタリングもあるため学習サポート体制も整っています。また、転職支援も充実しています。

大手ならではの安心感とさまざまなコースで、目的に合ったコースで学習できるのがメリットです。

10：.Pro(ドットプロ)

費用	498,800円
給付金の有無	有り（最大70％還付）
受講期間	6ヵ月
受講スタイル	対面講義
授業形式	少人数クラス

.Proは、オーダーメイドカリキュラムで一人一人にあった学習支援を行うスクール。

少人数の対面講義形式で、わからないところを聞きながら勉強できます。ただ、週に1回東京・渋谷の教室へ通学する必要があるのでそこは注意。

11：TECH CAMP（テックキャンプ）

費用	短期集中：657,800円 夜間・休日：877,800円
給付金の有無	有り（最大70％還付）
受講期間	最短10週間～半年
受講スタイル	オンライン、通学
授業形式	通学：複数人

まこなり社長やひろゆきなどの有名人とよくコラボしているのがTECH CAMPです。

こちらもプログラミングスクールとしてはかなり大手。オンラインや対面などから、自分のライフスタイルに合った勉強法を選べます。

大手スクールの中でここまで受講方法の自由度が高いスクールはあまり無いので、「大手がいいけど、自分に合った勉強スタイルで学びたい」という人におすすめです。

12：CodeCamp（コードキャンプ）

費用	148,000円
給付金の有無	なし
受講期間	2ヶ月（レッスン回数：20回）
受講スタイル	オンライン
授業形式	マンツーマン

侍エンジニアと並んでマンツーマンで勉強ができるスクールです。

初心者でも自分のレベルに合わせて勉強ができます。

データサイエンススクールを選ぶポイント4つ

社会時におすすめのデータサイエンススクール、マジで色々なスクールがありましたね。

色々なスクールがある中で、自分にあったスクールを探すためのポイントは以下の4つです。

1. データサイエンティストに必要なスキルを身につけることができるか
2. 自分の目的に合っているか
3. 国の給付金制度が使えるか
4. 自分のライフスタイルに合っているか

1：データサイエンティストに必要なスキルを身につけることができるか

大前提ですが、データサイエンティストとして活躍できるスキルがしっかり身に付くのかを自分で入念に調べておくことは大切です。

同じデータサイエンティストという職種でも、以下のようにタイプが異なります。

1. データエンジニアリング系：プログラミングやデータ基盤のスキル重視
2. データサイエンス系：統計学やAIモデル構築のスキル重視
3. ビジネス系：顧客ヒアリング、解決する課題設定などコンサルスキル重視

スクールによって、どのデータサイエンティスト育成を得意としているかが異なります。あなたが希望するデータサイエンティストになれるかどうかは慎重に判断しましょう。

ちなみに、統計学、Pythonや機械学習といった内容はどのスクールでも扱っています。スクールの特徴を見極めるときは「他のスクールには書いていないカリキュラムに注目」するのが良いでしょう。

2：自分の目的に合っているか

次に、自分がデータサイエンススクールに通う目的と合っているかどうかも大事です。

例えば「データサイエンティストとして転職したい」のか「データサイエンスを使ったソフトウェア開発をしたい」のかで、選ぶべきスクールは大きく変わります。

データサイエンティストとして転職したいなら転職サポートのあるスクールがいいでしょうし、データサイエンスを活用したアプリ開発をしたいなら、そういったカリキュラムのスクールを選ぶのがベストでしょう。

3：国の給付金制度が使えるか

3つ目は給付金制度が使えるかどうかです。

正式には教育訓練給付金という名前ですが、国がリスキリングやリカレント教育をする社会人のために用意したもので、なんとスクールの費用が最大70％も返金されるという破格の給付金です。

データサイエンススクールは安くはありません。お得な制度をどんどん使って、浮いたお金を自分へのご褒美やさらなる自己投資に役立てましょう。

4：自分のライフスタイルに合っているか

データサイエンスを勉強するぞ！と意気込む気持ちも分かりますが、マジで無理だけはしないで下さい。

例えば社会人として働いているのに無理して昼間のスクールに通うのは厳しいですよね。

仕事の問題だけじゃなく、家事や育児、早起きしたくない、話し下手などなど、あなた特有の事情があるはずです。どうかその事情を最大限配慮して、スクールを選んで下さい。

なんなら、片手間や趣味のように出来るくらい、自分のライフスタイルに合ったスクールを選ぶようにしましょう。

全てをデータサイエンスにかける、あなたのその覚悟は褒められるべきですが、余裕の無い状態で質の高い勉強が出来ないこともまた事実です。無理はしない！大事なことです！

データサイエンススクールで学べる主な知識

データサイエンススクールでは、大体共通して以下のようなスキルが勉強できます。

• 数学
• 数理統計学
• データ分析に使うプログラミング
• 機械学習、ディープラーニングに関するスキル
• データベースに関するスキル

そこに加えて、スクールごとに色んな特徴があります。例えば以下の感じですね。

• 作ったAIモデルをアプリに組み込むスキル
• グループで課題に取り組むスキル
• データの保存基盤となるシステムを扱えるスキル
• 分析すべきビジネス課題を見つけるスキル

さっきも書きましたが、同じデータサイエンティストでも色んなタイプがあるので、最終的に自分がどんなデータサイエンティストになりたいのかを念頭に、各スクールのカリキュラムを比較検討してくださいね。

データサイエンティストに役立つ資格

データサイエンティストになるのに資格は不要です。

しかし、業界の中で自分のスキルを証明するという意味では、資格の取得は大きな説得力を持ちます。

特に、実績の少ない駆け出しデータサイエンティストの頃は資格に助けられることも多いはずです。取得して損はしません。以下が、代表的な資格です。

• G検定
• E資格
• Python3エンジニア認定データ分析資格
• 統計検定2級
• データスペシャリスト試験
• AWS専門知識認定資格
• GCP Orofessional Data Engineer

どの資格も、現役データサイエンティストでも合格のために勉強が必要な資格で、全員が持っているわけでは無いので、転職市場でも有利に働くはずです。

社会人であってもデータサイエンスの勉強に挑戦しよう

データサイエンスは複数の学問を応用するため学習の範囲が広く、習得するのに時間がかかります。

けれど、世界でビックデータやchatGPTの重要性が増す中、データサイエンス人材が不足しています。

今後益々発展していくデータサイエンスという分野に出来るだけ早く関わっておくことが、将来のあなたの大きな武器になると信じています。

もちろん僕もその可能性を信じてデータサイエンスを勉強したわけですが。

本でも大学院でもスクールでも構いません。自分に適した学習方法で、ぜひデータサイエンスの勉強を始めてみましょう！