データサイエンティストに必要なスキル完全ガイド！技術・ビジネス・ソフトスキル

2025年9月2日

「データサイエンティストには、いったいどのようなスキルが求められるのでしょうか？」

「プログラミングも統計も機械学習もビジネススキルも必要って聞くけど、本当に全部できないとダメなの？」

「スキルが多すぎて、何から手をつければいいのかわからない…」

そんな疑問や不安を抱えている方は多いのではないでしょうか。

実は、私もデータサイエンティストとして働き始めた頃、同じような悩みを抱えていました。「データサイエンティスト」＝「データを解析できる人」と思っていたのですが、実際はそれだけではありませんでした。

一般社団法人データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストには「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」という3つのスキルが求められると言われています。しかし、普通に考えて、このような分野の異なるスキルを3つも同時に身につけるのは非常に困難でしょう。

では、データサイエンティストには何が本当に求められるのか？

現在、企業の中でデータ解析を行う場合、個人の力で行うことはほとんどなく、多くのケースではこれら3つの領域の専門家と協力しながらプロジェクトとして進めていきます。「ビジネス」であれば、その会社や業界のことを熟知している人、「データサイエンス」であれば情報処理や統計学、あるいはAIの研究者、「データエンジニアリング」であればシステムエンジニア（SE）などです。

従って、各種専門家とコミュニケーションを取りながら、実際にデータ解析プロジェクトを推進できることが最も重要になってきます。そして、これ（データ解析プロジェクトの推進）を実践できる人材こそが”データサイエンティスト”なのです。

本記事では、現役データサイエンティストとして働く私の経験と、多くの仲間たちの事例を交えながら、本当に必要なスキルとその習得方法について、実践的な観点から詳しく解説します。

データサイエンティスト協会が定義する3つのスキルセット

なぜ3つのスキルが必要なのか

データサイエンティスト協会は、データサイエンティストに求められるスキルを以下の3つに分類しています。

1. データサイエンス力 データの分析や洞察の抽出に直接関わる技術的なスキルです。統計学や数学の知識、機械学習の理解などが含まれます。

2. データエンジニアリング力 データの収集、保存、処理のための技術的なスキルです。データベース管理やETLプロセス、クラウドプラットフォームの知識などが該当します。

3. ビジネス力 データ分析の結果をビジネスの意思決定に活かすために必要なスキルです。業界知識、課題設定、コミュニケーション能力などが含まれます。

ここで重要なのは、「これらのスキルをバランスよく習得し、実務に活かすことが、データサイエンティストとしての成功につながります」と協会も述べているように、すべてを完璧に習得する必要はないということです。

実際、これらのスキルを網羅することは非常に難しいです。どのスキルセットも最低限は必要になってきますが、ある程度のスキルセットを身につけた段階で自分の得意な領域に絞って自分ならではの強みを出してみてはいかがでしょうか。

データサイエンティスト協会によるスキルチェックの方法

スキルチェックリストver.5の活用

自分のスキルがどの段階であるかを確認するには、データサイエンティスト協会が提供している「スキルチェックリスト ver.5」が非常に有効です。

このチェックリストは、データサイエンティストに必要とされる様々なスキルを体系的に整理し、個人や組織がスキルレベルを把握するための指標となっています。2023年10月のver.5では、生成AI時代における「AI利活用スキル」として69項目が新たに追加されました。

スキルレベルの4段階

協会では、それぞれの分野のスキルレベルを以下の4段階に定義しています：

見習いレベル
- 基本的な概念を理解し、指導の下で作業ができる
- 判定基準：各項目の70%を満たしている
独り立ちレベル
- 自立して業務を遂行できる
- 判定基準：各項目の60%を満たしている
棟梁レベル
- チームを指導し、高度な課題を解決できる
- 判定基準：各項目の50%を満たしている
業界を代表するレベル
- 業界をリードする専門性を持つ
- 判定基準：明確な基準なし（業界への貢献度で評価）

面白いのは、レベルが上がるほど判定基準のパーセンテージが下がることです。これは、高いレベルになるほど各項目の難易度が上がるため、すべてを網羅することが困難になることを反映しています。

スキルチェックの活用方法

1. 個人のスキル把握と目標設定

データサイエンティストは、このスキルチェックを通じて自分の現在のスキルレベルを客観的に把握し、今後の学習計画や目標設定に活用することができます。

例えば、ある友人のデータサイエンティストは、機械学習の実装スキルは高いが、ビジネス力が不足していることがチェックリストで明確になりました。その後、彼はビジネス関連の書籍を読んだり、プロジェクトマネジメントのセミナーに参加したりして、半年後には「独り立ちレベル」のビジネス力を身につけることができました。

2. 組織のスキル管理

企業にとっては、所属するデータサイエンティストのスキルを可視化し、適材適所の人員配置や効果的な教育計画の立案に活用することができます。

3. 業界標準の確立

このスキルチェックシステムは、データサイエンス業界全体で共通の評価基準として機能し、人材の流動性向上や適切な報酬設計にも寄与します。

データサイエンティストの育成ステップ

社内でデータサイエンティストを育成する、あるいは個人でスキルを身につけるためには、次の3つのステップで考えるとよいでしょう。

(1) データサイエンスの概要を知る

まず、適切な目標設定をするためにも、「データサイエンスとは何か？」「データ解析で何ができるのか？」を広く浅く知る必要があります。

私自身、最初は「機械学習を使えば何でも予測できる」と思っていましたが、実際はそうではありませんでした。例えば、売上予測をする際も、単に過去のデータを機械学習モデルに入れれば良いわけではなく、季節性や外部要因（天候、イベント、競合の動きなど）を考慮する必要があることを学びました。

(2) 自社でのデータ解析やAIの活用可能性を検討する

次に学んだデータ解析の手法を前提にしながら、自社での活用の仕方を検討します。

このとき、自社にどのようなデータがあるのか想像しながら、小サンプルで良いので実際にデータを集めてみるとさらに具体的な活用可能性を議論することができるでしょう。

重要なのは、最初から大量のデータ（ビッグデータ）を集めようとしないことです。大量のデータを集めるためには、かなりのコスト（時間的コスト・費用的コスト）がかかってしまいます。まずは小規模データでプロジェクトを遂行し、上手くいきそうであれば、データの規模を拡大していけば良いのです。

(3) データ解析プロジェクトを遂行する

そして実際にデータ解析プロジェクトを企画立案し、挑戦してみましょう。

ここで最も重要なのは、各種専門家と協力することです。一人ですべてをやろうとせず、ビジネスの専門家、統計の専門家、エンジニアリングの専門家と連携しながら進めることで、より良い成果を生み出すことができます。

実際に必要な技術スキルと習得方法

なぜPythonなのか？実践的な理由

「データサイエンティストを目指すなら、まずPythonから」とよく言われますが、なぜでしょうか？

実は私も最初は「プログラミングなんて難しそう…」と思っていました。文系出身の私にとって、コードを書くことは未知の世界でした。でも、実際に始めてみると、Pythonは驚くほど親しみやすい言語でした。

例えば、Excelで100行のデータを集計するのに30分かかっていた作業が、Pythonなら3行のコードで10秒で終わります：

import pandas as pd

# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 商品カテゴリ別の売上合計を計算
result = df.groupby('category')['sales'].sum()
print(result)

これだけで、カテゴリ別の売上集計が完了します。魔法のようですよね。

プログラミング学習の現実的なステップ

ステップ1：環境構築で挫折しない方法（学習時間：0時間）

多くの初心者が最初につまずくのが「環境構築」です。私も最初、Pythonのインストールだけで2日かかりました…。

でも今は、Google Colabという素晴らしいツールがあります。ブラウザを開くだけで、すぐにPythonが使えます。環境構築は後回しにして、まずはコードを書く楽しさを味わいましょう。

ステップ2：最初の1ヶ月で覚えるべきこと（学習時間：50時間）

Week 1-2: Pythonの基本文法

# これだけ覚えれば大丈夫
name = "データサイエンス"  # 変数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]  # リスト

# 繰り返し処理
for num in numbers:
    print(f"数字は{num}です")

# 条件分岐
if numbers[0] > 0:
    print("正の数です")

Week 3-4: pandasでデータ操作

import pandas as pd

# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')

# データの確認（これは必ず最初にやる）
print(df.head())  # 最初の5行を表示
print(df.info())  # データの概要を確認

# 基本的な集計
print(df['sales'].mean())  # 平均値
print(df.groupby('category')['sales'].sum())  # カテゴリ別合計

実際にやってみると、「え、これだけ？」と思うはずです。そう、本当にこれだけで基本的なデータ分析ができるんです。

SQLは避けて通れない（でも怖くない）

「SQLって何？」と思った方、安心してください。私も最初は全く知りませんでした。

SQLは、データベースからデータを取り出すための言語です。企業のデータはほぼ100%データベースに入っているので、これは避けて通れません。

でも実は、実務で使うSQLの8割は、たった5つのパターンで構成されています：

-- 1. データを見る（これが基本）
SELECT * FROM sales WHERE date = '2024-01-01';

-- 2. 集計する（合計、平均など）
SELECT category, SUM(amount) 
FROM sales 
GROUP BY category;

-- 3. 複数のテーブルを結合する
SELECT c.name, o.amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.id = o.customer_id;

-- 4. 条件で絞り込む
SELECT * FROM products 
WHERE price > 1000 AND category = '家電';

-- 5. 並び替える
SELECT * FROM sales 
ORDER BY amount DESC 
LIMIT 10;

これだけです。本当に、これだけで日常業務の大半はカバーできます。

Python vs R問題について

「PythonとR、どちらを学ぶべき？」これは永遠のテーマですね。

正直に言うと、私は最初Rから始めました。統計学の教科書がRで書かれていたからです。でも、実務に入ってからはPython一択になりました。

なぜなら：

Python: 機械学習、Webアプリ開発、自動化まで幅広く使える
R: 統計解析に特化、研究機関では今でも主流

私の結論は「まずPython、必要になったらR」です。実際、Python使いの90%はRを使わなくても仕事ができています。

統計学・数学はどこまで必要？

数学アレルギーの方へ朗報

「数学苦手だから無理かも…」と思った方、ちょっと待ってください。

実は、データサイエンティストの実務で使う数学の90%は、中学・高校レベルです。私も文系出身で、大学では数学を全く勉強していませんでしたが、今では立派に（？）データサイエンティストとして働いています。

実務で本当に使う統計学

これだけは絶対に覚えて欲しい概念：

平均と中央値の違い
- 例：社員の平均年収1000万円でも、中央値は500万円かもしれない
- なぜ？一部の高給取りが平均を引き上げているから
標準偏差（ばらつきの指標）
- 例：テストの平均点が同じ60点でも、みんな60点前後なのか、0点と100点が混在しているのかでは全く違う
相関関係 ≠ 因果関係
- 例：アイスクリームの売上と水難事故には相関があるが、アイスが事故を引き起こすわけではない（両方とも夏に増えるだけ）
p値とは何か
- 「この結果が偶然起きる確率」のこと
- p < 0.05なら「偶然じゃなさそう」と判断

これらの概念さえ理解していれば、実務の7割はカバーできます。

機械学習は思ったより簡単（本当に）

機械学習の真実

「機械学習」「AI」「ディープラーニング」…これらの言葉を聞くと、「難しそう」と思いますよね。

でも、実際のところ、実務で使う機械学習の8割は、以下の3つのパターンです：

「これ、いくらになりそう？」→ 回帰分析
- 例：来月の売上予測、不動産価格の推定
「これ、AグループかBグループか？」→ 分類
- 例：迷惑メールの判定、顧客の離脱予測
「似たもの同士でグループ分けして」→ クラスタリング
- 例：顧客セグメンテーション、商品のカテゴリ分け

最初に学ぶべき3つのアルゴリズム

私がデータサイエンティストになりたての頃、先輩からこう言われました：

「機械学習のアルゴリズムは100個以上あるけど、実務で使うのは10個くらい。そのうち3個マスターすれば、仕事の8割はカバーできるよ」

その3つとは：

1. 線形回帰（売上予測などに使う）

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# モデルを作る
model = LinearRegression()

# データで学習させる
model.fit(X_train, y_train)

# 予測する
predictions = model.predict(X_test)

たった3行です。本当に、これだけで予測モデルが作れます。

2. ランダムフォレスト（万能選手）

精度が高い
過学習しにくい
どんなデータにも使える

3. XGBoost（競技プログラミングの王者）

Kaggleなどのコンペで大人気
とにかく精度が高い
ただし、パラメータ調整が必要

データ可視化は「見せ方」が9割

なぜ可視化が重要なのか

ある日、上司から「先月の売上データ分析して」と言われました。私は張り切って、相関係数やら回帰分析やら、ありとあらゆる統計手法を使って20ページのレポートを作成しました。

上司の反応は…「で、結論は？」

そこで学んだのは、どんなに素晴らしい分析も、伝わらなければ意味がないということです。

実務で使う可視化の3パターン

1. 時系列の変化を見せる → 折れ線グラフ

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, sales, marker='o')
plt.title('月別売上推移', fontsize=16)
plt.xlabel('月')
plt.ylabel('売上（万円）')
plt.grid(True)
plt.show()

2. カテゴリ別の比較 → 棒グラフ

import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='category', y='sales', data=df)
plt.title('カテゴリ別売上比較')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

3. 2つの変数の関係 → 散布図

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df['temperature'], df['ice_cream_sales'])
plt.xlabel('気温（℃）')
plt.ylabel('アイスクリーム売上（個）')
plt.title('気温とアイスクリーム売上の関係')
plt.show()

これだけで、ビジネスで必要な可視化の8割はカバーできます。

TableauやPower BIは必要？

正直に言うと、最初は不要です。PythonのmatplotlibとSeabornで十分です。

ただし、「経営陣向けのダッシュボードを作って」と言われたら、TableauやPower BIの出番です。これらのツールは、プログラミングなしで美しいダッシュボードが作れるのが魅力です。

ビジネススキル：技術だけでは評価されない現実

衝撃的な事実：技術力と年収は比例しない

私の周りのデータサイエンティストを見ていて気づいたことがあります。

技術力が高い人が必ずしも高年収ではないのです。むしろ、年収1000万円を超えている人の共通点は「ビジネス理解力」でした。

なぜか？答えは簡単です。

企業は「分析」にお金を払うのではなく、「ビジネス課題の解決」にお金を払うからです。

ビジネス課題を見つける3つの質問

優秀なデータサイエンティストは、プロジェクトの最初に必ずこの3つの質問をします：

「そもそも、なぜこの分析が必要なんですか？」
- 背景にあるビジネス課題を理解する
「この分析結果で、何が変わりますか？」
- アクションにつながるかを確認する
「成功したら、いくらの価値が生まれますか？」
- ROI（投資対効果）を意識する

実例：売上予測プロジェクトの落とし穴

ある小売企業で「AIを使って売上予測をしたい」という依頼がありました。

技術志向のアプローチ（失敗例）：

最新のディープラーニングを使用
予測精度95%を達成
でも…誰も使わない

ビジネス志向のアプローチ（成功例）：

まず現場にヒアリング「なぜ売上予測が必要？」
「在庫管理のため」という真のニーズを発見
シンプルな手法で在庫最適化システムを構築
年間1000万円のコスト削減を実現

技術的には前者の方が高度ですが、ビジネス価値を生んだのは後者でした。

コミュニケーション力が9割

データサイエンティストの仕事の半分以上は、実はコミュニケーションです。

プレゼンテーションの極意：「So What?」

私が新人の頃、分析結果を発表した後、上司から必ず聞かれた言葉があります。

「So What?（で、それがどうした？）」

最初はムッとしましたが、今では最も重要な問いかけだと理解しています。

ダメなプレゼン例： 「顧客の平均購買頻度は月2.3回で、標準偏差は0.8でした」

良いプレゼン例： 「優良顧客の20%が離脱リスクにあります。今すぐ対策すれば、年間売上の15%（約3000万円）を守れます」

データではなく、意味を伝えることが重要なのです。

ソフトスキル：意外と差がつくポイント

好奇心と素直さが最強の武器

技術もビジネスも大事ですが、最終的に成功するデータサイエンティストに共通する特徴があります。

それは「好奇心」と「素直さ」です。

好奇心の実例

私の同僚で、最も成長が早かったデータサイエンティストの話をします。

彼女は毎朝30分、必ずこんなことをしていました：

Kaggleで新しいコンペをチェック
arXivで最新論文を1本読む
Twitterで海外のデータサイエンティストをフォロー

「面倒じゃない？」と聞いたら、「新しい手法を知るのが楽しくて」と笑っていました。

1年後、彼女は社内で最も頼られるデータサイエンティストになっていました。

素直さの重要性

プライドが邪魔をすることがあります。

「SQLなんて簡単でしょ」と思っていた私は、入社1ヶ月目に大失敗をしました。WHERE句の条件を間違えて、全顧客にメールを送ってしまったのです…。

その時、先輩が言ってくれた言葉が忘れられません：

「できないことを『できない』と言える人が、一番成長するよ」

それ以来、分からないことは素直に聞くようにしています。プライドより成長です。

チームワークの現実

データサイエンティストは一人では仕事ができません。必ず誰かと協力する必要があります。

よくある連携パターン：

エンジニアと：「このモデル、本番環境で動かせる？」
営業と：「お客様のこんな課題、データで解決できない？」
経営層と：「来期の戦略、データから何か見える？」

それぞれ違う言語を話すので、「通訳」能力が必要です。

スキル習得の現実的なロードマップ

まず何から始めるべきか？

「スキルが多すぎて、何から手をつければいいかわからない」

これが最も多い悩みです。私も同じでした。

そこで、実際に多くのデータサイエンティストが通ってきた道を基に、現実的な学習順序をお伝えします。

最初の3ヶ月：基礎固め期

Month 1: SQL + Excel

なぜ最初にSQL？→ どの会社でも必ず使うから
Excelも侮れない → 実は最強の可視化ツール
学習時間：平日1時間、週末3時間

Month 2: Python基礎

Google Colabで始める（環境構築不要）
pandasでCSVファイルを操作
簡単なグラフを描く

Month 3: 統計学の基礎

「統計学が最強の学問である」を読む
平均、中央値、標準偏差を理解
A/Bテストの考え方を学ぶ

次の3ヶ月：実践期

Month 4-6: 実際のプロジェクト

Kaggleの入門コンペに参加
自分の興味あるデータで分析
失敗を恐れずに手を動かす

重要なのは、完璧を求めないことです。60点でいいので、とにかく動くものを作りましょう。

自己評価チェックリスト

定期的に自分のスキルをチェックしましょう：

【技術スキル】
□ Python: CSVファイルを読み込んで集計できる
□ SQL: JOINを使って複数テーブルからデータを取得できる
□ 統計: p値の意味を説明できる
□ 機械学習: scikit-learnで予測モデルを作れる

【ビジネススキル】
□ 「なぜこの分析が必要か」を説明できる
□ 分析結果を非技術者に説明できる
□ ROIを意識した提案ができる

【ソフトスキル】
□ 分からないことを素直に聞ける
□ 新しい技術に興味を持てる
□ チームメンバーと協力できる

スキルと年収の本当の関係

衝撃の事実：スキルの数より深さが大事

転職エージェントから聞いた話ですが、年収1000万円を超えるデータサイエンティストには共通点があるそうです。

それは「T型人材」であること。

T型人材とは：

横棒（一）：幅広い基礎知識
縦棒（｜）：特定分野の深い専門性

例えば：

「機械学習なら誰にも負けない」
「金融データ分析のスペシャリスト」
「リアルタイム分析システムの専門家」

年収アップの現実的な道筋

1年目（年収400-500万円）

基礎スキルの習得
先輩の下で実務経験を積む
ミスをしながら学ぶ

3年目（年収600-800万円）

一人でプロジェクトを回せる
得意分野が明確になる
後輩の指導を始める

5年目（年収800-1200万円）

専門分野で社内一番に
ビジネス価値を生み出せる
マネジメントも経験

それ以降（年収1200万円以上）

業界で名前が知られる
講演や執筆の依頼が来る
転職時は引く手あまた

業界による違いの真実

IT・Web業界の実態

メリット：最新技術に触れられる、成長が早い
デメリット：競争が激しい、変化が速い
こんな人向け：新しいもの好き、スピード重視

金融業界の実態

メリット：給与水準が高い、安定している
デメリット：規制が厳しい、保守的
こんな人向け：正確性重視、リスク管理が得意

製造業の実態

メリット：データが豊富、社会貢献度が高い
デメリット：レガシーシステムが多い
こんな人向け：ものづくりが好き、改善が得意

資格は本当に必要？現場の本音

資格についての誤解

「資格を取れば転職できる」と思っている方が多いですが、これは半分正解で半分間違いです。

実際の採用面接で聞かれるのは：

「資格は持っていますか？」ではなく
「どんなプロジェクトを経験しましたか？」です

でも、資格には意外なメリットがあります。

資格取得の本当のメリット

1. 体系的に学べる 独学だと知識が偏りがちですが、資格勉強は網羅的に学べます。

2. 学習のペースメーカー 「試験日」という締切があるので、だらだら勉強せずに済みます。

3. 転職時の「やる気」の証明 未経験者にとって、「本気で勉強しています」という証になります。

資格より大事なもの

正直に言うと、資格より大事なのは「ポートフォリオ」です。

GitHubに自分のコードを公開したり、Kaggleでメダルを取ったり、ブログで分析記事を書いたり。これらの方が、資格100個より価値があります。

実践的なスキルアップ方法

個人プロジェクトのすすめ

「何を作ればいいかわからない」という方へ、私が実際にやって良かったプロジェクトを紹介します。

初心者向け：家計簿分析（1ヶ月）

自分の支出データを分析するプロジェクトです。

# こんなことができるようになります
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 月別支出の推移
df.groupby('month')['amount'].sum().plot()
plt.title('月別支出推移')
plt.show()

# カテゴリ別支出割合
df.groupby('category')['amount'].sum().plot.pie()
plt.title('支出カテゴリ別割合')
plt.show()

身近なデータなので、分析結果に実感が湧きます。「コンビニ行きすぎ…」とか。

中級者向け：Twitterデータ分析（2ヶ月）

特定のキーワードを含むツイートを分析します。

どの時間帯にツイートが多い？
ポジティブ/ネガティブな感情は？
影響力のあるユーザーは誰？

マーケティング職の転職時にアピールできます。

上級者向け：株価予測システム（3ヶ月）

これは難しいですが、完成すれば強力なポートフォリオになります。

コミュニティ参加のコツ

オンラインコミュニティ

Twitter

#データサイエンティストをフォロー
有名な人：@upura0（u++）、@MatsuoTakuya など
毎日の学習記録をツイート

Kaggle

まずはTitanicコンペから
他の人のコードを読む（これが一番勉強になる）
Discussion で質問する（英語の練習にも）

オフラインイベント

勉強会の探し方

connpass で「データサイエンス」で検索
初心者歓迎の会を選ぶ
最初は聞くだけでOK

私も最初の勉強会では、専門用語が分からず何も理解できませんでした。でも、3回目くらいから少しずつ分かるようになり、今では自分が発表する側になっています。

継続の秘訣

続けるための3つのコツ：

小さく始める
- 1日5分でもOK
- 完璧を求めない
記録を残す
- 学習ログをつける
- できたことを可視化
仲間を作る
- 一緒に勉強する仲間
- 励まし合える関係

まとめ：データサイエンティストへの現実的な道

最後にお伝えしたいこと

長い記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございます。

データサイエンティストのスキルについて色々と書きましたが、最も大切なことをお伝えします。

完璧なスキルセットを持つ人なんていません。

私自身、数学は苦手だし、最新の論文を読むのも苦労します。でも、それでもデータサイエンティストとして働けています。

なぜなら、データサイエンティストに本当に必要なのは、「データを通じて価値を生み出したい」という想いだからです。

あなたの強みを活かそう

データサイエンティストになる道は一つではありません。

エンジニア出身なら：技術力を武器に、ビジネス理解を深める
営業出身なら：顧客理解を活かし、技術を身につける
研究者出身なら：分析力を活かし、実務経験を積む
完全未経験なら：情熱を武器に、基礎から積み上げる

どんな背景でも、必ずあなたの強みがあります。それを活かしながら、足りないピースを埋めていけばいいのです。

今すぐできる3つのアクション

もし「データサイエンティストになりたい」と思ったら、今すぐこの3つから始めてください：

Google Colabを開いて、1行でもコードを書くprint("データサイエンティストへの第一歩！")
#データサイエンティストのハッシュタグをフォロー
- 仲間を見つけよう
- 学習記録をツイートしよう
興味のあるデータを1つ見つける
- 好きなスポーツチームの成績
- 自分の歩数データ
- なんでもOK！

筆者からのメッセージ

データサイエンスの世界は急速に成長しています。ChatGPTのような生成AIの登場で、さらに加速しています。

でも、だからこそチャンスです。みんなが同じスタートラインに立っているのです。

私たちデータサイエンティストは、常に学び続けています。完璧な人なんていません。みんな、試行錯誤しながら前に進んでいます。

あなたも、その仲間に加わりませんか？

データの世界で、新しい価値を一緒に生み出しましょう。

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この記事を書いた人

DLメディア運営者統括責任者

私は、データラーニングメディア運営の～です。