【結論】データサイエンティストになるにはスクールは必要なのか?おすすめスクールも紹介

データサイエンティストのワタシナガタです。

今話題のデータサイエンティスト。しかし、その知名度とは裏腹に「実際にどう行動したらデータサイエンティストになれるのか」という情報は結構あいまいです。

「データサイエンティストになるには、どうすればいいのか?」に対する明確な答えが無いんですよ。なぜなら実際にデータサイエンティストへ転職した人が少ないから。

そこで今回の記事では、実際に未経験からデータサイエンティストになった僕の経験をもとに

「データサイエンティストになるにはどうすればいいのか」

「データサイエンティストになるのにスクールは必要なのか」

を解説します。

特に、最近はAIやデータサイエンスを学べるプログラミングスクールも増えてきました。

しかし、それらのスクールは本当に良いスクールなのか。正確に評価できているサイトは少ないです。

どのようなポイントがAI、データサイエンス系のプログラミングスクールを選ぶときに重要なのかも解説します。

目次

どうしてデータサイエンティストのなりかたやプログラミングスクールの情報が情報が少ないのか

この答えは結構シンプルです。なぜなら現状、データサイエンティストとしてしっかり働いている人が少なく、データサイエンスを学べるスクールを適切に評価できる人がいないから。

例えば、エンジニアは昔からある職業なので、エンジニアとして転職する方法も働く上で必要な知識も多くの人が知っています。

なのでエンジニアへ転職する方法に関する情報はネット上にたくさん落ちていますし、エンジニア用のプログラミングスクールの評判も割と正しいものが多いです。

しかし、データサイエンティストの場合は、状況が少し異なります。

データサイエンティストは、AIや機械学習の技術の発展に伴い、最近見かけるようになった仕事で、世の中に「データサイエンティスト」という職業についている人も少ないです。

データサイエンティストへの転職の方法を語れる人も少ないし、ましてやデータサイエンスのスクールの良し悪しをしっかりと判断できる人もいないんです。

だからネット上ではデータサイエンスのスクールの評判や転職の方法に関する情報が見つからない、という現状があります。

データサイエンティストの数が少ないのは、難易度が高いからではなく、単に最近できた職種だから供給が間に合ってないんですよね。だからこそ、今のうちにデータサイエンティストへの転職を目指す価値があります。

データサイエンティストになるにはプログラミングスクールは必要なのか?

未経験からデータサイエンティストになった僕の経験から言わせてもらうと、データサイエンティストになるために、プログラミングスクールに通うとかなり有利になります。

もちろん、プログラミングスクールに通わずにデータサイエンティストになって年収アップを達成した友人もいるので、絶対にプログラミングスクールに通わないとデータサイエンティストになれない!というわけではありません。

しかし、実際僕もデータサイエンスのスクールに通いましたし、その経験がなければデータサイエンティストとして僕は活動していないと思います。

しかし、AI、データサイエンス系のプログラミングスクールならなんでも良いかと言うとそうではありません。むしろAI、データサイエンス系のプログラミングスクールは、質の悪いスクールが多い印象です。

データサイエンティストになるためにスクールに通うなら、宣伝に騙されず、すでにデータサイエンティストとして活動している人がおすすめするスクールに通うのが失敗しない唯一の方法です。

AI、データサイエンス関連のプログラミングスクールは受講料がめちゃめちゃ安い

あと、意外と知られていないんですが、AIやデータサイエンス系のスクールには、国から補助金が出ます。

国が「AIやデータサイエンス系のスキルを身につけてくれー!」って僕たちにお願いしているような状況なんですよね。

最大受講料の70%が国から支給されます。

しかも条件も結構ゆるく、

  • 就職している
  • まだこの補助金制度を使ったことがない

この2点を満たしている人なら、大抵の場合補助金を支援を受けてスクールに通うことができます。

あなたが助成金を利用できるかどうかはこのサイトで確認できます。

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国が後悔している補助金の公式サイトはこちら

未経験からデータサイエンティストになった僕が実際に通ったプログラミングスクールは『キカガク』

僕がデータサイエンスのスクールを選んだときは以下のスクールが選択肢でした。

  • AIジョブカレ
  • Aidemy
  • データミックス

その中でも、僕は『キカガク』という会社のスクールを受けることにしました。

公式サイト:https://kikagaku.ai/campaign/

『キカガク』というベンチャー企業はあまり知られていませんが、データサイエンス界隈ではかなり有名な会社です。

『キカガク』を選んだ理由としては、

  • 社長が京大院の卒業生で、本人がAIを用いた研究をしていたこと。
  • セミナーがハンズオン形式で行われること。
  • データサイエンスの第一人者の研究者におすすめされたこと
  • 当時、『キカガク』以外にまともな内容のAIプログラミングスクールがなかった
  • AI専門のスクールかどうか

このあたりですね。

一番決めてだったのは、大学の教授が『キカガクの講義はいいよ』と薦めてくれたことでした。

もともと、『キカガク』の代表の吉崎さんとその教授が知り合いだったらしく、教授は『キカガク』の講義の質の高さを知っていたようです。

『キカガク』の講義を実際に受けて、今データサイエンティストになった僕が今振り返ってみても『キカガク』の講義の質はかなり高かったですね。

社長が本当にデータサイエンス、AIの本質を理解しているのが伝わってきました。

データサイエンティストとして活躍するための基礎知識はすべて『キカガク』で学べます。

もちろん、キカガクでも上記の補助金を使うことができます。

『キカガク』で助成金を使って受講するまでの流れはこちらの記事が参考になります。

助成金がつかえるかどうかは国のシステム状況も関わるので、あなたも補助金を使えるかどうか知りたいなら『キカガク』のオンライン説明会で直接聞いてみるのが一番確実です。

助成金が使えたら、50万円くらいお得にデータサイエンスを学べます。実質無料ですね。

オンラインの説明会は週に2回くらいのペースでやっているので気軽に参加できます。

ちなみに『キカガク』を将来的に受講する予定なら、無料オンライン説明会への参加は必須条件になるので、はやめに説明を聞いておくのが吉です。どうせ無料なので。

ちなみに、あなたが助成金を利用できるかどうかはこのサイトで5秒で確認できます。

もしこの画像が出たら本当にラッキーなので、『キカガク』でデータサイエンスを学んでください。

いつまで『キカガク』が助成金の対象なのか分かりません。来月には終わってる可能性もあります。

気づかないうちに終わっちゃったらめっちゃ損ですからね。スクールの代金の70%って50万くらいになるときもありますから。

50万円の損失はもったいなさすぎ。

損したくなければ、はやめにスクールの説明会で「助成金が使えるかどうか」聞いて確認しましょう。

無料で『キカガク』のオンライン説明日に参加する

僕は『キカガク』の講座を受けてから、データサイエンスの案件を書くとすることができ、データサイエンティストとしての道を歩み始めることができました。

独学でデータサイエンスを学んで転職するメリット

独学でデータサイエンスを学んでデータサイエンティストに転職するメリットももちろんあります。それはお金がかからないこと。

というかこれ以外にメリットはありません。

未経験からデータサイエンティストに転職、と言っても利用する転職サイトや転職エージェントはマイナビやリクナビみたいな一般的なもので十分なので、独学でも転職すること自体は可能といえば可能です。

ただ、独学での転職はやはり時間がかかる、ということだけは覚悟していてください。

僕自身、スクールに通ってからデータサイエンティストになりましたが、もしスクールに通わずに同じレベルのスキルを身につけられていたか?と聞かれたら。「多分無理かな」と答えます。

もしできたとしても、確実に1年以上の時間は余計にかかりそうです。30万円くらいで一年間分の時間が買えるなら、ソッチのほうがどう考えたって良いですよね。

20代にとって、一年間という期間はとても大切です。年をとれば取るほど、新しいことには挑戦できなくなりますから。

というわけで、独学でデータサイエンスを学べば、すこしばかりお金を節約できます。しかし、お金を取るか、あなたの人生の成功を取るかを考えたら、すこしのお金は払うべきです。

どうしてもデータサイエンティストになりたいなら、スクールには通うべき

趣味としてデータサイエンスを学ぶだけなら、スクールは必要ないです。独学でAIを開発できるレベルになるくらいなら独学でも可能です。

ただ、転職や真のスキルを身に着けたいと考えているなら、しっかりとしたスクールに通うのがおすすめです。

ぼくが通ったのは『キカガク』ですし、今でもおすすめできるスクールです。

次の章では、実際にPythonでAIを開発してみましょう。Pythonが書けるなら、AIはコピペで作れます。

【ステップ6】実際にAIを開発してみる

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