データサイエンティストになるには？5ステップと必要スキルを解説

「データサイエンティストになるには何を勉強すればよいのか」「プログラミングや数学をどこまで身につければよいのか」と迷っている方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストになるには、統計・IT・データ分析の基礎を学び、実際のデータを使った分析経験を積むことが重要です。

資格だけでなく、これまでのIT経験や業界知識を活かして目指す方法もあります。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、データサイエンティストになるための5ステップや必要なスキル、資格、目指し方を解説します。

データサイエンティストになるには何が必要？

データサイエンティストになるために、必須となる資格や一つの決まったルートはありません。

統計、IT、データ分析、ビジネスなど複数分野の知識を身につけ、自分の経験に合った方法で目指します。

まずは「何を学ぶか」より、自分がどの領域のデータサイエンティストを目指すのかを整理することが大切です。

企業によってデータサイエンティストの仕事内容は異なります。

例えば、

・売上や顧客データを分析する
・機械学習モデルを構築する
・需要を予測する
・データ基盤を整える
・経営や事業部門へ分析結果を提案する

などです。

そのため、必要なスキルも求人によって変わります。

いきなりすべてを勉強するのではなく、仕事内容を理解したうえで学ぶ分野を決めましょう。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストは、企業が保有するデータを分析し、事業上の課題解決や意思決定に活かす仕事です。

分析するだけではなく、課題設定から結果の提案まで担当する場合があります。

主な仕事の流れは次のとおりです。

工程	主な仕事内容
課題設定	解決したい事業課題を整理する
データ収集	必要なデータを集める
データ加工	分析できる状態に整える
分析	統計などを使って傾向を調べる
モデル構築	必要に応じて機械学習を利用する
可視化	結果をグラフや表にまとめる
提案	分析結果を事業改善につなげる

データサイエンティストは「数字を見る仕事」ではなく、データを使って課題を解決する仕事です。

高度な分析技術だけでなく、何を分析するべきかを考える力も必要になります。

データサイエンティストになる4つのルート

データサイエンティストへの入り方は一つではありません。

現在の経験や学習状況によって、適したルートが変わります。

ITエンジニアから目指す

メリット：ITやシステムの知識を活かしやすい

システムエンジニアやインフラエンジニアなどの経験がある場合は、これまでのIT知識を活かせます。

例えば、

・プログラミング
・データベース
・クラウド
・システム設計
・要件定義

などです。

不足している統計やデータ分析の知識を追加することで、データ領域へキャリアを広げられる可能性があります。

注意点：分析経験は別途作る必要がある

IT経験があっても、データ分析の経験がなければ即戦力として評価されるとは限りません。

実際のデータを使った分析経験も積みましょう。

データアナリストから目指す

メリット：実務でデータを扱いながらステップアップしやすい

データアナリストとして、集計や可視化、事業分析を経験してからデータサイエンティストを目指す方法です。

統計や機械学習を追加で学ぶことで、より高度な分析へ担当範囲を広げられる場合があります。

注意点：企業によって職種の境界が異なる

データアナリストとデータサイエンティストの仕事内容は、企業によって重なることがあります。

職種名より、実際の仕事内容を確認しましょう。

マーケティング・企画職から目指す

メリット：事業課題を理解する力を活かせる

マーケティングや営業企画、経営企画などでデータを扱っている場合、その経験も強みになります。

例えば、

・売上分析
・顧客分析
・広告効果の分析
・施策前後の比較

などです。

データサイエンティストには、数字を分析するだけでなく、結果を事業へ活かす力も必要です。

注意点：ITや統計の知識を補う必要がある

事業理解が強くても、データベースやプログラミングの知識が不足している場合があります。

不足分野を整理して学びましょう。

学生・完全未経験から目指す

メリット：基礎から順番に学べる

大学や専門学校で統計、数学、情報系を学ぶ方法や、社会人になってから独学で目指す方法があります。

必ず特定の学部を卒業しなければならない職種ではありません。

注意点：学習だけで終わらないことが重要

資格や教材で知識を学んでも、実際にデータを扱えなければ仕事にはつながりにくくなります。

分析成果物を作り、学んだ知識を使える状態にしましょう。

データサイエンティストになるための5ステップ

データサイエンティストを目指す場合は、学習と求人確認を並行して進めることが重要です。

仕事内容を知る→基礎を学ぶ→分析する→成果物を作る→求人へ応募する、の順で進めましょう。

1. 仕事内容と求人を確認する

まず、実際の求人を複数確認しましょう。

求人を見ると、

・どのような分析をするのか
・どの技術を使うのか
・どの経験が必須なのか
・どこまで業務を担当するのか

がわかります。

学習を始める前に求人を見ることで、必要のない分野に時間を使いすぎることを防げます。

2. 統計・IT・データ分析の基礎を学ぶ

次に、データサイエンティストに必要な基礎を学びます。

主な分野は、

・統計
・数学
・プログラミング
・データベース
・データ分析
・機械学習

などです。

最初からすべてを高度なレベルで学ぶ必要はありません。

目指す求人に必要な範囲から優先しましょう。

3. 実際のデータを分析する

基礎を学んだら、実際にデータを扱います。

例えば、

・商品の売上推移を分析する
・顧客属性ごとの違いを比較する
・需要を予測する
・データをグラフで可視化する

などです。

学んだ知識を実際のデータへ使うことで、理解が深まります。

分析するときは、

「なぜこの分析をするのか」
「結果から何が言えるのか」

まで考えましょう。

4. ポートフォリオ・成果物を作る

特に実務未経験者は、自分がどこまで分析できるかを説明できる成果物を用意するとよいでしょう。

成果物には、

・分析の目的
・利用したデータ
・分析方法
・結果
・結果から考えられること

を整理します。

難しい分析を行うことだけが重要ではありません。

課題設定から結果の解釈まで説明できる状態を目指しましょう。

5. 経験に合う求人へ応募する

学習と成果物の準備ができたら、求人を確認します。

応募時は、

・必須条件
・歓迎条件
・具体的な仕事内容
・チーム体制
・育成環境
・入社後に積める経験

を見ましょう。

すべての歓迎条件を満たしていないからといって、応募を諦める必要はありません。

必須条件を中心に、自分の経験がどこまで活かせるかを確認します。

まずは必要なスキルや求人の傾向を知り、自分に合うルートを整理するところからでも問題ありません。データ職種のキャリア情報をLINEでも確認できます。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストには、技術だけでなく事業を理解する力も必要です。

統計・IT・ビジネスの3領域をバランスよく伸ばしていくことが重要です。

スキル	主な内容	活かされる場面
統計・数学	データの傾向や関係を理解する	分析・結果の解釈
プログラミング	データを加工・分析する	分析・自動化
データベース	必要なデータを取得する	データ収集・加工
機械学習	予測や分類を行う	高度な分析
可視化	結果をわかりやすく伝える	報告・提案
ビジネス理解	課題を整理する	分析テーマの設定
コミュニケーション	結果を説明する	他部署との連携

統計・数学

統計は、データの傾向や違いを判断するために使います。

平均、分散、確率などの基礎から学びましょう。

データを計算できるだけでなく、数字が何を意味しているのかを理解することが重要です。

プログラミング

データの加工や分析では、プログラムを利用することがあります。

大量のデータを手作業で処理するのは難しいためです。

言語そのものを覚えることより、データを読み込み、加工し、分析できる状態を目指しましょう。

データベース

企業のデータは、さまざまなシステムやデータベースに保存されています。

必要なデータを抽出できる知識があると、分析前の工程まで担当しやすくなります。

ITエンジニア経験者は、既存の経験を活かしやすい分野です。

機械学習

仕事内容によっては、予測や分類などで機械学習を利用します。

ただし、すべてのデータサイエンティストが高度な機械学習を使うわけではありません。

まずは基礎的な統計やデータ分析から学びましょう。

ビジネス理解

分析結果を企業の成果につなげるには、事業を理解する必要があります。

例えば、

「売上が落ちている」
という課題であれば、

「どの商品なのか」
「どの顧客層なのか」
「いつから変化したのか」

まで考えます。

データを見る力だけではなく、分析すべき問いを作る力も重要です。

データサイエンティストになるために資格は必要？

データサイエンティストになるための必須資格はありません。

ただし、資格は必要な知識を体系的に学ぶための手段として役立ちます。

代表的な資格・検定には次のようなものがあります。

資格・検定	主な分野	向いている人
データサイエンティスト検定	データ活用全般	初学者
統計検定	統計・確率	統計を学びたい人
基本情報技術者試験	IT基礎	IT未経験者
応用情報技術者試験	IT応用	IT経験者

基本情報技術者試験や応用情報技術者試験は、データサイエンティスト専用の資格ではありません。

しかし、IT基礎を体系的に学ぶ方法として利用できます。

出典：IPA「情報処理技術者試験」

資格を取得しただけで転職できるとは限りません。

資格学習と並行して、実際のデータを分析する経験を作りましょう。

独学とスクールはどちらがいい？

データサイエンティストを目指す方法には、独学とスクールの両方があります。

どちらが必ず優れているというものではありません。

独学が向いている人

独学は、自分で学習計画を立てられる人に向いています。

メリットは、

・自分のペースで学べる
・不足分野だけを重点的に学べる
・教材を自由に選べる

ことです。

一方で、何を学べばよいかわからなくなったり、途中で止まったりすることがあります。

実際の求人を見ながら学習内容を決めましょう。

スクールが向いている人

スクールは、学ぶ順番を自分で決めるのが難しい人に向いています。

カリキュラムに沿って学習できることがメリットです。

ただし、受講しただけで転職できるとは限りません。

受講後にどの程度自分で分析できるようになるかを確認しましょう。

独学かスクールかより、「学んだ内容を実際に使えるか」が重要です。

学生からデータサイエンティストになるには

学生の場合は、統計・数学・情報系の基礎を学びながら、実際の分析経験を作ることが重要です。

ただし、特定の学部でなければ目指せない職種ではありません。

例えば、

・授業や研究でデータを分析する
・自主的に分析成果物を作る
・データ関連のインターンに参加する
・ITや統計の資格を学習する

などの方法があります。

学校名や学部だけではなく、自分が何を学び、どのような分析をしたのか説明できる状態を目指しましょう。

社会人からデータサイエンティストになるには

社会人の場合は、これまでの職務経験を活かせないか確認することが重要です。

異職種から目指す場合も、過去の経験をすべて捨ててゼロから始める必要はありません。

例えば、

・ITエンジニアのシステム知識
・営業の顧客理解
・マーケティングの数値分析
・製造業の品質データ分析
・研究職の統計処理

などを活かせる可能性があります。

私たちがキャリア相談を受ける際も、職種名だけで経験を判断しません。

「どのデータを扱ったか」
「どの課題を改善したか」

まで分解し、転用できる経験を整理します。

データサイエンティストの年収と需要

データサイエンティスト固有の平均年収について、本記事で使用できる検証済みの公的データはありません。

そのため、関連するIT職種の数値を参考として紹介します。

指標	年収の目安
システムエンジニア（ウェブサービス開発）	約574万円
システムエンジニア（基盤システム）	約684万円
給与所得者全体	約478万円

データサイエンティストとは仕事内容が異なるため、関連IT職種の参考値として確認してください。

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（Webサービス開発）」

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（基盤システム）」

出典：国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

また、IT人材全体では、2030年に最大約79万人不足する可能性が示されています。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業計の1.12倍を上回っています。

データサイエンティスト固有の数値ではありませんが、関連IT技術職の需要を見る参考になります。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

年収や需要だけでなく、自分がどの領域の専門性を伸ばすかを考えることが重要です。

データサイエンティストを目指すときの注意点

データサイエンティストは専門性の高い職種ですが、イメージだけで目指すとギャップを感じることがあります。

AIや機械学習だけを仕事だと思わない

実務では、データ整理や関係者との調整なども行います。

高度なモデルを作る仕事だけではありません。

仕事内容を理解してから目指しましょう。

資格の数を増やすことを目的にしない

資格は知識を学ぶために役立ちます。

一方で、資格だけを増やしても分析経験がなければ実務スキルは伝わりにくくなります。

一つ学んだら、実際のデータで使ってみましょう。

求人の職種名だけで判断しない

同じデータサイエンティストでも、企業によって仕事内容は異なります。

分析中心なのか、機械学習中心なのか、データ基盤まで担当するのかを確認しましょう。

また、現在データ関連の仕事をしていて「向いていない」と感じている場合は、職種そのものの問題か、職場環境の問題かを切り分けることも大切です。

分析自体は好きでも、単純集計しか担当できない環境であれば、別の会社で経験を広げる方法もあります。

データサイエンティストへのキャリアを整理したい方へ

経験豊富なアドバイザーが、これまでの経験から活かせるスキルを整理し、必要な準備や求人の選び方を一緒に考えます。転職を決めていない情報収集の段階でも相談できます。

まとめ

データサイエンティストになるには、知識を学ぶだけでなく実際にデータを扱う経験が重要です。

・データサイエンティストになるための必須資格はない
・統計、IT、データ分析の基礎を段階的に学ぶ
・学習後は実際のデータを使って分析経験を作る
・ITや企画など現在までの経験を活かせる場合もある
・求人では職種名より仕事内容と入社後に積める経験を確認する

自分の現在地を整理し、不足している分野から順番に学習を進めましょう。

よくある質問

学習方法だけでなく、どの職種・求人から入るかまで知っておくとキャリアを考えやすくなります。データ領域の情報をLINEでも確認できます。