未経験者からデータサイエンティストを目指せますか？

まずデータ関連の職種とデータサイエンティストの位置付けをご説明します。データ関連の職種の分類にはいくつかの考え方はありますが、以下は私が転職市場を見ている中で最適と考える分類です。

データアナリスト（データストラテジスト）

主にビジネスを担う事業部や経営陣とのインターフェイスとしてデータ分析やレポート作成を担います。ビジネス側の知見に基にしてデータを読んで、理解し、使いこなせる能力が必要ですが、自分自身で技術的な分析作業などの詳細を知っている必要は必ずしもありません。

「リスキリングで目指すべき人材像とは？」でご紹介したビジネスアーキテクト（ビジネスの現場においてデジタル技術の導入を行う全体設計ができる人材）との接点となる役割と言えます。

データサイエンティスト

データアナリストより技術力が重要になります。データ分析に加え、プログラミング、SQL、機械学習のスキルも必要になります。データサイエンティストは幅広い分野なので、ベンチャー企業においてはビジネス側の知見も求められる職種です。一方で大手IT企業では業界が成熟するにつれ業務も細分化されてきています。

機械学習エンジニア（MLE）

AI業界が成熟するにつれ機械学習のモデルをプロダクト化する専門のエンジニア職です。プロダクション環境でMachine Learning（ML）モデルを走らせる役割を担います。

データエンジニア

データサイエンティストがデータ分析や機械学習をスムーズに行うことをサポートするためにデータベースの構築を担います。SQLクエリを書いたり、スキーマデザインを考えたり、データパイブラインを作る職種です。

IT インフラエンジニア

主にAWS、GCP、Azureといったクラウドでのインフラ環境でデータプラットフォームを構築するエンジニアです。


データサイエンティストはビジネスからデータ構築、データ分析、機械学習までの幅広い知識が必要なのですが、さて、どこから始めますか？特にエンジニアではないビジネス寄りの皆さんは、まずはビジネス視点から学ぶ方法を考えてみましょう。