長文失礼します。

Question

長文失礼します。22卒で東証1部企業に内定を頂き、データサイエンティストとして活躍していくキャリアプランなのですが、どうして通ったのか分からないくらいの初学者です。勿論、入りたくて受けたので嬉しいです。が、不安要素が大きく、時間に余裕がある理由から最近ITパスポートの勉強を始めたレベルです。1ヶ月弱で取得し、基本情報を大学卒業までにとってpythonにも触れられたらいいなと思っています。並行して、研究室でも統計検定2級の取得を目指す勉強会がありこちらにも参加しています。学習自体は大変楽しいですが、データサイエンティストになる者としてこの流れは間違ってないですか？また、この他に取得したら有益な資格はありますか？

Answer 1

間違ってはいないと思いますし、若手でしっかりと統計学もITもビジネスも出来るデータサイエンティストはまだまだ少ないので、その調子で頑張れば大丈夫だと思います。

資格としては、
・統計検定2級以上
・基本情報、応用情報、データベーススペシャリスト
・MOSExcelスペシャリスト、エキスパート
あたりが大事のようです。
pythonとSQL、tableauで分析や可視化を行いますが、ビジネス側や統計の分からないPMにもいろいろと説明する必要もありますので、ビジネス的な伝え方、資料作成なども重要になってきます。

あと、実際に分析を行う際にはデータの偏り、その背景、そもそもの分析の目的の確認やそれに沿った分析手法の選択、汚いデータの加工などなど、とデータと泥臭く向き合うことが一番大事になってきます。変なデータをインプットしても、変な結果しか出ないですからね。

統計学、機械学習、プログラミング、ビジネススキルなどなどと必要な能力は多いですが、最初からできる人なんていませんし、地道に修得していけば3年後には希少な人材になっているかと思います。

Answer 2

結局、人それぞれです。正解や間違いはありません。

例：
・ハッカー並みのITスキルがあり、趣味で始めたKaggleが面白かったのでデータサイエンティストになった人

・昔からビジネスアナリストとして働いており、データ分析を学んだことでデータサイエンティストになった人

・昔からマーケティングを担当していたが、デジタルマーケティングが流行りだしたためデータサイエンティストに転身した人

・大学で統計学を学び、研究者（＝データサイエンティスト）になった人

・元々AIや機械学習のエンジニアだったが、求められるスキルが似ているデータサイエンティストに転身した人

・企業の幹部候補として企業内のデータ分析を学び、DX人材であるデータサイエンティストに任命された人

・新卒でIT会社に入社し、ほぼ運でデータサイエンスの部署に配属された人

・プログラミングは全くできないが、データ分析ツールを駆使してデータサイエンス業務をやっている人

などなど。

資格だって評価する人もいれば、評価しない人もいます。
特にコンペ勢は実力主義です。
一方、ビジネス方面のデータサイエンティストはPythonには興味なくて、戦略や企画ばかり考えています。

Pythonエンジニアやデータエンジニアは別職種なので。