データサイエンティストはフルリモート可能？転職方法や役立つ資格を紹介
最近、ビッグデータを活用した市場が拡大を続けています。そこで注目されている仕事がデータサイエンティストです。データサイエンティストとは、ビッグデータの分析や解析によって得た情報を参考に、企業に貢献する仕事です。
ニーズが高まっている現在、フルリモートでデータサイエンティストに挑戦したい人もいるのではないでしょうか。そこで今回は、データサイエンティストがフルリモート可能なのかどうかや転職方法、役立つ資格について解説します。ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストはフルリモートで働けるか
データサイエンティストは、ビッグデータの分析・解析から導かれた手法を活かし、企業に貢献する仕事です。主な仕事内容は経営課題の把握や経営戦略の立案、データの収集や分析・解析となります。
そこからさらに仮説を立て、仮説に基づくレポートの作成・提言までするのが仕事です。つまり、データサイエンティストは経営をデータの観点からサポートする役割を持つため、利益向上を目指す企業にとって欠かせない仕事といえるでしょう。
データを分析・解析するのが仕事のため、数学や統計はもちろん、機械学習や深層学習にも精通していなければなりません。他にプログラミングのスキルも求められます。そのため、一見するとフルリモートは難しそうな仕事に見えるかもしれません。しかし、Web会議ツールなどを使えばフルリモートも不可能ではありません。
データサイエンティストになるには
ここからは、データサイエンティストになるにはどうすべきか解説します。
大学の専門学部を卒業して就職する
データサイエンティストは、比較的新しい分野の仕事です。しかし、国公立大学ではデータサイエンスに特化した専門学部の開設が進んでおり、東京をはじめとする首都圏を中心に拡大中です。
他にも専門職大学などもあり、ビッグデータだけでなくAIやプログラミングを学べる教育機関も存在します。専門科が開設されている大学であれば、データサイエンティストに必要なスキルだけでなく、ICT（情報通信技術）に役立つスキルも習得できるでしょう。幅広い活躍を目指すなら、大学の専門学部を卒業して就職するのがおすすめです。
マーケター・アナリストから転職する
データサイエンティストは、他の近しい職種から転職することも可能です。例えばマーケターやアナリストなど、データを活用して経営を支える仕事はデータサイエンティストに通ずるものがあるでしょう。
マーケターは、マーケティング理論や調査に対して専門的なスキルを持つ人を指します。アナリストは、金融機関や投資会社に所属し、経営状態から国際市場の動向に対して専門的なスキルを持つ人を指します。
この職業は、どちらも日常的に市場調査や課題抽出を担当するのが特徴で、データサイエンティストに認められるビジネス力も備わっていることが多いでしょう。
ITエンジニア職から転職する
データサイエンティストは、ITエンジニア職から転職する方法もあります。例えば、データベースエンジニアやデータマイニングエンジニア、Webエンジニアなどから転職可能です。
こうした職種は、日常的に大量のデータを扱う機会が少なくありません。ゆえに、データサイエンティストにも通ずる職種といえます。IT関連の仕事でアプリケーションの開発やライブラリを活用した機械学習・深層学習の経験があれば、転職の可能性はぐっと広がるでしょう。
ただし、ITエンジニアはビジネス力・データサイエンス力が不足しがちなので、補強するための学習が必要です。統計学の基礎やビジネスモデル、マーケティング学習、統計解析手法などの理解を深めておく必要があるでしょう。
フルリモート可能なデータサイエンティストの働き方
ここからは、フルリモート可能なデータサイエンティストの働き方を解説します。
正社員
データサイエンティストは、正社員で働くことが可能です。フルリモートの場合は、カフェやコワーキングスペースで働く人も少なくありません。
フルリモート可能な正社員であれば、安定した給料を確保しながら自由な働き方を実現できるでしょう。実際に、データサイエンティストとして外部で働き、一定の収入を得ている人もいます。
ただし、企業によっては週に1回〜2回の出社が必要なため、完全在宅勤務が可能かどうかは事前に確認しておく必要があるでしょう。
フリーランス
最近では、フリーランスのデータサイエンティストもいます。フリーランスとは、企業に属すことなく個人で仕事を請け負う働き方です。データサイエンティストもフリーランス化が進んでおり、自分のスキルだけで生活している人も珍しくありません。実績を積みながらフリーランスとしての立場を確立すれば、自由な働き方を実現しやすくなるでしょう。
近年は、データサイエンティストの人手不足が深刻化しており、多くの求人が見られます。今後もビッグデータの分析・解析は、企業にとって欠かせない分野となるので、ニーズもしばらくは安定して高いでしょう。
ただし、昨今急増するフリーランスは仕事の奪い合いが顕著です。スキルのある人はフリーランス1本で食べていくことができますが、スキルが足りない人は企業からも仕事を断られてしまうでしょう。そこは、すべて自分で責任を負わなければならないなど、フリーランスならではの悩みもあります。
データサイエンティストへの転職に役立つ資格7選
最後に、データサイエンティストへの転職に役立つ資格を7つ紹介します。基本的にデータサイエンティストに資格は必須ではありませんが、持っていると転職の際に有利に働くこともあります。余力がある人は取得を考えてみてはいかがでしょうか？
1.情報処理技術者試験
情報処理技術者試験は、IPA 独立行政法人 情報処理推進機構（以下、IPA）が実施しているIT系の資格で数少ない国家試験の一種です。試験は4つのレベルから構成されており、難易度に併せて受験可能。なかでも、基本情報技術者試験と応用情報技術者試験は、データサイエンティストにおすすめです。両資格は、ITに関する基礎的なスキルが幅広く出題されるので、IT業界全体への転職にも役立ちます。
2.データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、データベースの管理・設計に関する試験です。こちらも国家資格で、データサイエンティストに役立つスキルが得られます。
情報処理技術者試験と同様にIPAが実施している試験であり、データベースを企画・要件定義・開発・保守する業務に必要なスキルを習得可能です。ビッグデータから必要な情報を集積し、分析・解析するデータサイエンティストにとって必須級の資格といえるでしょう。
ただし、この資格は合格率20％以下の超難関国家試験。初めてデータサイエンティストに挑戦する人が、片手間に取得できる資格ではありません。可能であれば、他の試験と併せて勉強を進め、ある程度の技術・知識が蓄積したら挑戦するとよいでしょう。
3.統計検定
統計検定は、統計学に関する技術・知識があるかを評価する資格です。データサイエンティストに転職するには、分析力・解析力が必須。統計学のスキルをどれほど有しているかによって左右されます。ゆえに、データサイエンティストを目指すなら、統計検定の受験も考えておきたいところです。
なお、この検定は5つのレベルが設定されており、準1級でデータサイエンスの基礎知識に相当するとされています。つまり、データサイエンティストを目指すのであれば、準1級の取得まで目指したいところ。ただし、準1級に挑戦できるのは2級合格者のみです。まずは2級を取得して、段階的にレベルアップを目指しましょう。
4.オラクルマスター
オラクルマスターは、オラクルデータベースの管理に必要なスキルを評価する資格です。オラクルデータベースが扱えれば、データサイエンティストとしての幅が広がることは間違いありません。企業はオープンソースデータベースを使用する場合が多いですが、オラクルデータベースはより多くの企業が使用しています。
つまり、オラクルマスターの資格があれば、就職できる企業もより幅広くなることを意味します。現に、エンジニアやプログラマーも、オラクルマスターの資格を有している人は少なくありません。
試験には、主にデータベースの管理や構築運用、SQLによるデータ抽出などに関する内容が出題されます。オラクルマスターの資格を勉強すれば、データベース全般のスキルを学べるでしょう。
5.OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベースに関するスキルを評価する資格です。試験に合格すれば、企業の多くが導入しているオープンソースデータベースの分析・解析が可能となります。試験内容は、データベースの設計・開発・運用に関する基本的なスキルの出題。データサイエンティストにも必要なスキルとなるでしょう。
資格は「SILVER」と「GOLD」の2つのレベルがあり、SILVERを取得しなければGOLDは受験できません。合格率は70％前後とされています。
6.Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使用したデータ分析の基礎や方法が問われる試験です。Pythonとは、プログラミング言語の一種で、データサイエンスにはほぼ必須となります。データの分析・解析だけでなく、AIの活用などでもPythonは欠かせません。企業も少ないコードで簡潔にプログラムが作成できるPythonは重宝しており、導入しているところも珍しくありません。汎用性にも優れた資格なので、データサイエンティストを目指すなら取得しておきましょう。
7.G検定・E資格
G検定・E検定は、AIに関する技術・知識を評価する資格です。G検定は、AIを活用するスキル、E検定はAIを開発するスキルをそれぞれ証明できます。データサイエンティストには、機械学習・深層学習も求められます。そういった観点から見ると、このG検定・E検定も役立つ資格となるでしょう。データサイエンティストとの相性も良い資格なので、AIの今後に備えて取得しておくのもおすすめです。
まとめ
データサイエンティストは、ビッグデータの分析・解析を担う仕事。多くのデータを活用し、企業に貢献するのが主な業務となります。今後、データサイエンティストの仕事は、よりニーズが拡大していくことは間違いありません。フルリモートも可能なため、理想の働き方を実現したい人にもおすすめです。これから本気で目指したい人は、まず関連資格の勉強から始めてみてはいかがでしょうか。