データサイエンティスト講座の選び方｜無料講座から給付金対象まで4タイプを比較

公的機関の無料オンライン講座

総務省統計局は、オンライン学習サービスのgaccoで「社会人のためのデータサイエンス入門」や「社会人のためのデータサイエンス演習」を無料で提供しています。演習の講座はビジネス上の分析事例を題材に、統計分析の手法を演習形式で学ぶ内容です。開講時期が決まっているため、受講したい場合は統計局やgaccoの案内で次回の日程を確認する必要があります。

費用をかけずに、データから傾向を読み取る仕事が自分に合うかを試せる点が最大の利点です。一方で、Pythonによる機械学習のモデル構築までは扱わないため、これだけで実務に入れるわけではありません。

動画教材の買い切り型

pandasでのデータ加工、scikit-learnでの回帰分析、SQLの集計といった単元ごとに動画を購入できるタイプです。必要な部分だけを低い費用で学べるため、すでに基礎がある人が穴を埋める用途に向いています。

ただし、質問できる相手がいないことが多く、エラーの原因が分からないまま手が止まりやすい点には注意が必要です。講師が更新を止めた教材では、ライブラリのバージョンが古くコードがそのまま動かないこともあります。

メンター付きの長期講座

数か月かけて統計、Python、機械学習、課題制作までを通して学ぶタイプです。現役の分析担当者にコードのレビューを受けられる講座もあり、独学で詰まりやすいところを越えやすくなります。

費用が高くなりやすい反面、経済産業大臣が認定する「第四次産業革命スキル習得講座」に含まれ、さらに厚生労働大臣の指定を受けた講座であれば、専門実践教育訓練給付金の対象になります。給付金の仕組みはこのあと詳しく取り上げます。

大学の社会人向けプログラム

大学が社会人向けに開く履修証明プログラムや公開講座では、統計学や機械学習の理論を数式の背景から学べます。修了すると履修証明書が交付されるプログラムもあり、学んだ範囲を客観的に示しやすい点が特徴です。

平日夜や土曜日に通学が必要なものもあるため、仕事との両立が現実的かを開講スケジュールで確認しておく必要があります。

第1段階は統計と分析の考え方

平均と中央値の使い分け、ばらつき、相関と因果の違い、仮説検定の考え方など、データを読むための土台です。ここは無料の公的講座で十分に学べる範囲で、いきなり高額な講座に申し込む前に試しておく価値があります。

第2段階はPythonとSQLで手を動かす

Jupyter Notebookでpandasを使ってCSVを読み込み、欠損値を処理して集計するところまでを自力でできるようにする段階です。SQLでテーブルを結合して必要なデータを抜き出す操作も、実務では毎日のように使います。動画の買い切り型でも学べますが、エラーで止まりやすい人はこの段階から質問できる環境を用意すると挫折を防ぎやすくなります。

第3段階は機械学習のモデル構築と評価

回帰や決定木、勾配ブースティングといった手法でモデルを作り、交差検証で精度を確かめる段階です。ここで差が出るのは、精度の数字だけでなく「なぜこの評価指標を選んだのか」を説明できるかどうかです。体系立てて学ぶなら、メンター付きの長期講座や大学のプログラムが力を発揮します。

第4段階は実データでの課題解決

整ったサンプルデータではなく、欠損や表記ゆれのある公開データを使って、課題設定から結論の報告までを一通り経験する段階です。講座の最終課題として成果物を作れるものを選べば、その成果をそのままデータサイエンティストのポートフォリオの中核に据えられます。

対象講座かどうかの調べ方

講座のサイトに「給付金対象」と書かれていても、対象になっているのは特定のコースだけという場合があります。厚生労働省の教育訓練講座検索システムで、講座名と指定番号を照らし合わせておくと確実です。

受給要件で見落としやすい点

原則として雇用保険の被保険者期間が3年以上必要で、初めて利用する場合は専門実践教育訓練で2年以上、それ以外で1年以上に緩和されます。専門実践教育訓練と特定一般教育訓練では、受講開始のおよそ1か月前までにキャリアコンサルティングを受け、ハローワークで手続きを済ませておく必要があります。申し込み後に気づいても間に合わないため、講座を決める前に最寄りのハローワークで要件を確認しておくのが安全です。

動画を見終えただけで手を動かしていない

講義動画を最後まで視聴しても、自分でコードを書いて動かさなければ、実務で使える力にはなりにくいものです。講座を選ぶ段階で、提出課題やコードレビューがあるかを確認しておくと、この状態に陥りにくくなります。

ディープラーニングから入って統計でつまずく

画像認識や生成AIを扱う講座は魅力的に見えますが、データサイエンティストの実務で多いのは、売上データや顧客データといった表形式のデータの分析です。統計の基礎がないまま高度な内容から始めると、モデルの結果を解釈できずに止まってしまいがちです。

転職保証や返金の条件を読まずに申し込む

転職支援や返金保証をうたう講座には、年齢や居住地、課題の提出期限などの条件が付いていることがあります。保証の有無だけで判断せず、規約の細かい条件まで目を通してから申し込むことが大切です。

題材が自分の目指す業界とかけ離れている

マーケティング分析を仕事にしたい人が、製造業の異常検知ばかりを題材にした講座を受けると、学んだ内容を志望先に結びつけにくくなります。講座のシラバスで扱う事例の業界を確認し、自分の目標に近いものを選ぶと、学習の成果を説明しやすくなります。