エンジニアの方でデータサイエンティストを目指したいという方が、急増しているなと感じます。その背景には、現代の世の中で一つのスキルのみで食べていくのって厳しい・・・「もう一つの自分の軸を持とう」そんな不安感があると思います。
そこで、今日は、エンジニアがデータサイエンティストになる方法をまとめたいと思います。
データサイエンティストは、高収入でも有名な職業です。 どうすればなれるのでしょうか？
筆者は、エンジニア兼データサイエンティストです。専門は物理学です。物理学を学んだ後にデータサイエンスを学びました。
そもそもデータサイエンティストって？
データサイエンティストとは、データを分析することで、さまざまな意思決定をサポートする職種のことです。必要なスキルとしては、統計解析やITのスキルに加えて、ビジネスや市場トレンドなど幅広い知識が求められます。
例えば、会社内で「高い離職率」が問題としてあげられたとします。 データサイエンティストは、高い離職率の原因を究明するために、以下の具体的なアプローチを立案することが求められます。
- どのようなデータを取得するのか？
- そのデータをどのように分析するのか？
- 分析結果をどのように考察するのか？
- その考察からそのような結論を導くのか？
なので、課題はビジネス課題を扱いその解析手法に理系のスキルを活用するというのが、データサイエンティストの主な仕事と言えます。
エンジニアがデータサイエンティストになれるの？
結論なれます。むしろ、他の方に比べてなりやすいと言えます。なぜなら、データサイエンティストは数学的要素がマストです。また、ITにも精通している方も多いので、なりやすいです。
筆者は、物理学が専攻だったので数学は得意でした。統計学も普段の仕事で使用しており、プログラミング言語Pythonを学んでいたので、わりかしすんなりとデータサイエンティストになれました。
- なので、理系やエンジニアの方は、データサイエンティストになりやすい
- 文系の方は、数学やITスキルの獲得がネックになるかもしれない
以上を考慮すると、文系の方より、理系やエンジニアの方の方がなりやすいと言えるでしょう。もちろん文系の方でもなれますが、数学の知識の習得に苦労をするかもしれません。
どうすればデータサイエンティストになれるの？
データサイエンティストになるには、まずは勉強です。最低限以下の知識が必要となります。その知識をプログラミング言語で表現する必要があるため、「Python」という言語の習得がマストなります。
- データの前処理の方法
- 確率・統計学
- 統計分析
- 機械学習/ディープラーニング
ここにあげた知識を身につける方法については、こちらの記事を参考にしてみてください。筆者は、Udemyを使って学習をしました。とても低価格で、自分のペースでできるオンライン学習ですのでおすすめです。
Pythonを本で学んでみたいという方はこちらの記事も参考にしてみてください。
データサイエンティストの求人を探す
データサイエンティストとしての求人を探すには、こちらの記事を参考にしてみてください。
現代では、リモートワークで働くニーズが高まっています。こちらの求人サイトは、リモートワークが可能な案件かつ高額給料のみを掲載しています。
コメント