【AI時代】データサイエンティスト必須5スキルとUdemy最短学習順（2026）

藍人（あいと）

こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はデータサイエンティストになるための学習ロードマップについて解説していきます。

本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。

データサイエンティストとは？将来性ある？

データサイエンティストとは？

データサイエンティストは、数字や記録（データ）から「次に何をすべきか」の答えを見つける仕事です。
たとえば、Amazonでおすすめ商品が出てきたり、Netflixで好みに合う作品が表示されたりするのは、利用履歴などのデータを分析しているからです。
会社の「なんとなく」で決めがちな判断を、根拠のある判断に変えるのが役割。
ネットサービスが増えるほどデータも増えるので、将来性も高い仕事です。

データサイエンティストの仕事内容

• データを集めて整える
  （例：ECサイトの購入履歴や検索履歴をまとめ、使える形にする）
• 分析して傾向を見つける
  （例：売上が伸びる曜日や、離脱しやすいタイミングを探す）
• 予測して打ち手を考える
  （例：来月売れそうな商品を予測し、仕入れ量を調整する）
• 結果を分かりやすく伝える
  （例：グラフや一言メモで、上司や営業が動ける形にする）

データサイエンティストの年収と将来性

藍人（あいと）

勉強を始めるにあたって、「データサイエンティストは本当に稼げるのか」は 特に気になるポイントだと思います。

結論として、正社員の平均年収は約556万円 [1] と、 日本の平均給与（約450万円）を上回る水準です。 加えて求人は年収600〜900万円帯が厚めで [2]、 経験を積むほど伸びやすい職種です。

藍人（あいと）

2025〜2026年の市場感としては、企業の「AI活用」がPoC段階から 本番運用（MLOps、ガバナンス、データ基盤整備）へ移行し、 “分析できる人”だけでなく“運用まで責任を持てる人”の需要が伸びています。

一方で、生成AIにより分析作業の一部（要約、SQL補助、特徴量案出し等）は効率化され、 差がつくのは「課題設定」「指標設計」「再現性ある実装」「説明責任」です。 これらを押さえたデータサイエンティストは、今後も需要が堅調で、 年収・単価ともに上振れが狙える将来性の高い職種と言えます。

どうやったらデータサイエンティストになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ

学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する

まずは、データサイエンティストになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。

「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。

就職・転職活動を行う

データサイエンティストとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。

• 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
• 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。

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初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。

転職サイトは、リクルートエージェントや、エンジニア転職に特化したGeeklyなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。

フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。

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本気で年収アップを目指す人向け：データとプロとの面談で今の「現在地」を知る

「本気で年収を上げたいと思っている人は、無駄な学習を避けるためにも一度IT専門のプロに『今の自分の市場価値』 を聞いておくのが最短ルートです。オンライン面談OKなので、学習を始める前から相談しておくと、優先順位がより具体的になるでしょう。

無料診断・面談でわかる3つのこと

• 年収査定： 最新データに基づいた、あなたの現在の適正年収
• 学習戦略： あと何を学べば年収が上がるか、不足スキルの特定
• 非公開求人： 一般には出回らない優良案件

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データサイエンティストになるために必要なスキルと学習ステップ

ここまで読んでいるということは、あなたはデータサイエンティストという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。

実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。

まず、データサイエンティストに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。

効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け

近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？

結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。加えて、Udemyでは講師に直接質問でき、独学でもつまづきづらいです。

書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習や全体像を掴みたい時に重宝します。多くの分野に存在する、いわゆる「定番の本」は読んでおくと良いでしょう。

独学以外の選択肢として、スクールがあります。スクールは費用が高い一方、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学んで、独学だと続かないという場合はスクールがおすすめです。注意として、高額なスクールはいきなり契約せず、SNSで情報収集、無料体験に行くなど吟味しましょう。

藍人（あいと）

以降では本題に入っていきます！ データサイエンティストになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）

学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2026年1月時点)

データサイエンティストの必須知識を学べるおすすめUdemy

本記事で紹介するおすすめUdemy一覧は以下の通りです。 表の後にステップごとにコース詳細を説明していきます。

STEP1: Pythonの基礎とデータ分析の基本（NumPy・Pandas）を学び、CSVなどのデータを読み込み・整理・集計できるようにする

データサイエンティストの最初の武器は、データを「扱える形」に整える力です。

Pythonの基本とNumPy・Pandasを学ぶと、CSVを読み込み、不要な行を消したり、売上を商品別に集計したりがスムーズにできます。

たとえばAmazonの購入履歴や、Googleフォームの回答CSVを整理して、意味のある表にできるようになります。

ここができると、次の統計や機械学習で「分析以前でつまずく」状態を避けられ、仕事のスピードで差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• Pythonの基本文法（変数・条件分岐・繰り返し・関数）
• NumPyの配列操作（計算・抽出・形の変換）
• PandasのDataFrame操作（読み込み・欠損値・型変換）
• 集計の基本（groupby・pivot・集約関数）
• データ整形（結合merge・並び替え・重複削除）

Pythonによるデータ前処理の基礎を学べる動画教材

「AIで成果を出したいのに、データが汚くて進まない」──現場でよく起きる詰まりポイントが“前処理”です。分析プロジェクトの70〜80%を占める地味だけど重要な作業を、Pythonで最短攻略するのが本コース。

Google Colabで環境構築から入り、NumPy・PandasでCSVの読み込み→整形→結合→欠損対応→集計までをリアルタイムに手を動かして習得。たとえば売上CSVをまとめて、会議用の集計表やグラフ（plotnine）を作る流れが身につきます。**メソッドチェーン（作業手順を1本化）**で「後から見ても直せる」コードになるのも実務向き。

講師はメーカーのAIエンジニア。評価4.4／レビュー2120／受講生14901人が信頼の根拠。2026年は生成AIにコード相談しつつ、前処理の判断力で差がつきます。

藍人（あいと）難易度は【2: 普通】。未経験でも進める丁寧さ。ただし手を動かして自分のCSVで試すと一気に定着します。

「Pythonの基礎〜NumPy・PandasでCSVを整理・集計できるようになりたい」人の最短ルートが、この『実践 Python データサイエンス』です。
表計算（Excel）でやっていた「並べ替え・欠損の埋め・集計」を、Pythonで同じ手順で何度でも回せる仕組みにできます。

NumPyで数値計算の土台を作り、pandasでデータを読み込み→整形→集計。さらにMatplotlib/Seabornで、会議資料にそのまま貼れる見やすいグラフまで作れるのが強み。たとえば「売上CSVから曜日別の傾向を出す」「問い合わせログを集計して改善提案する」など、現場で刺さります。
講師は受講者5.1万人・レビュー8,112件（評価4.2）と、実績面も安心材料。2026年は生成AIにコードのたたき台を作らせ、**この講座で“正しく直す力”**を身につけると伸びます。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。手を動かしてコードを書けば確実に身につき、データサイエンティスト転職の「実務に近い基礎固め」に最適です。

「PythonでCSVを読み込んで、整理・集計まで一気にできるようになりたい」なら本コースが最短ルート。Python基礎＋NumPy/Pandasに絞り、ムダなく“仕事で使う型”を作れます。

現場では、売上CSVをまとめて会議用の表を作ったり、広告（Google/Meta）やEC（Amazon/楽天）の数値を毎週集計したりが日常。ここを手作業のExcelから置き換えられると、残業が減り、ミスも減り、分析に時間を回せるようになります。

講師は評価4.6、受講生1965人。機械学習エンジニア→フリーランスDSの実務経験があり、「次に何を学ぶべきか」まで道筋が明確。2026年は生成AIでコードの下書きは速くなる一方、正しい集計・前処理の考え方が差になります。

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難易度は【2:普通】。予備知識ゼロでも、演習で手を動かせば「読込→整形→集計」が確実に身につきます。

STEP2: 統計学の基礎（平均・分散・確率・仮説検定・相関）を学び、データから妥当な解釈ができる土台を作る

データを集計できるようになったら、「その数字をどう解釈するか」が次の壁です。

統計の基礎を学ぶと、平均の差がたまたまなのか、意味のある差なのかを冷静に判断できるようになります。

たとえば、Netflixのような動画サービスで新機能を試したとき、視聴時間が増えた理由を“運”ではなく根拠で説明できます。

この土台がある人は、会議での説得力が段違いです。分析結果に自信を持てるようになります。

このステップで学ぶスキルや知識

• 代表値とばらつき（平均・中央値・分散・標準偏差）
• 確率の基本（確率分布の考え方、独立・条件付き確率）
• 相関と因果の違い（相関係数、誤解しやすい例）
• 仮説検定の流れ（p値、有意差、検定の読み方）
• 推定の考え方（標本と母集団、信頼区間）

統計学の基本とデータ解釈を学べる動画教材

「平均・分散・確率・仮説検定・相関」を“使える形”で身につけ、データから妥当な解釈を出せる土台を作りたい人に刺さる講座です。
たとえば会議で「A案の施策、数字が良かったです」で終わらず、“たまたま”ではなく効果と言えるかを説明できるようになります（ECの購入率、アプリの継続率など）。

強みは、理論→Python実装を行き来できる構成。数式だけで眠くなるのではなく、実データに当てて確かめるので腹落ちが速い。さらにDocker＋JupyterLabで“仕事と同じ実行環境”を用意でき、現場投入がスムーズです（環境づくりの時短は正義）。
講師は米国で現役DS、評価4.8／レビュー10,754件と信頼材料も十分。2026年なら、学んだ検定や相関を生成AIに「解釈の文章化」まで手伝わせると武器になります。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。統計はゼロからOK。ただしPython実装パートは基礎（NumPy/Pandas）前提、WindowsはDocker構築が壁になりやすい点に注意。

「平均・分散・確率・検定があいまいで、分析結果に自信が持てない…」なら本講座が刺さります。データサイエンティストに必須の**“数字を根拠に説明する土台”**を、ゼロから積み上げられるからです。

特徴は、数学講師歴20年の講師がつまずきポイントを先回りして解説すること。数式は最小限、図とグラフ多めで「なるほど」に変換してくれます。たとえばEC（Amazon等）のA/Bテストで「差が出た＝勝ち」と早合点せず、偶然か必然かを判断できるように。会議での施策判断・レポート説明の説得力が上がります。

レビュー2,024・評価4.6・受講1.2万人は信頼の根拠。R/Excel演習はないので、理解→実装は生成AIに例題を作らせて補うと最短です。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。四則演算レベルから始めつつ、確率分布〜検定まで触れるため、手を動かして復習できる人ほど伸びます。

「平均・分散・確率・仮説検定・相関」を原理から腹落ちさせ、データサイエンティストとして「その解釈、根拠は？」に耐える土台を作りたい人向けです。

この講座の強みは、よくある“感覚でわかった気になる”説明ではなく、数式が出てくる理由を言葉でほどいてくれる点。たとえば会議で「A案が良さそう」を、仮説検定で**“たまたま”ではないと言える**形にできれば、意思決定の説得力が一段上がります。Netflixのおすすめ精度や、ECのABテスト結果を読む力にも直結。

RやPython演習はない分、統計の読み解き力に全集中できるのが最短ルート。2026年は生成AIで計算は代替できますが、結論の妥当性を見抜くのは人間の役割です。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。中学数学ができればOK。ただし「数式アレルギー」だと最初は踏ん張りどころです。

STEP3: データ可視化と探索的データ分析（EDA）を学び、MatplotlibやSeabornで傾向・外れ値・特徴を説明できるようにする

統計の考え方を身につけたら、次は「ひと目で伝わる形」にする力が重要です。

可視化とEDA（探索的データ分析）を学ぶと、数字の羅列から傾向や外れ値を発見し、原因の当たりをつけられます。

たとえば、Uber Eatsの配達時間データをグラフにすると、特定の曜日だけ遅いなど“気づき”が一瞬で見えます。

上手に見せられる人は、報告が速く、周りを巻き込めるので評価されやすくなります。

このステップで学ぶスキルや知識

• 基本グラフの使い分け（棒・折れ線・散布図・ヒストグラム）
• Matplotlib/Seabornの基礎（描画、見た目調整、複数図）
• 外れ値・欠損の見つけ方（箱ひげ図、分布確認）
• カテゴリ別比較と分布の読み取り（グループ比較、分割）
• 説明の型（結論→根拠→次のアクションに落とす）

可視化と探索的データ分析（EDA）を学べる動画教材

「グラフは作れるけど、会議で“で、何が言えるの？”と詰まる」——そんな人に刺さるのが本講座。
pandasでデータを整え、Matplotlib/Seabornで傾向・外れ値・特徴を“説明できる形”にする力が身につきます。たとえばEC（Amazonのような）売上データから「伸びた商品」「異常値の原因」を見つけ、次の打ち手を提案できるように。

17時間超・100本以上＋コピペで使えるコード付き。改訂版で教材がほぼ刷新されており、古い手順で迷いにくいのも強みです。講師はレビュー8112件・受講5.1万人、研究×実務のデータ解析経験が信頼の根拠。
2026年は生成AIで下書きは速く作れますが、正しい可視化の型がないと結論がブレます。本講座はその最短ルート。

藍人（あいと）

難易度【2:普通】。Pythonの基礎が少しあれば、手を動かすほど「説明できるEDA」が確実に身につきます。

「グラフは作れるけど、傾向・外れ値・特徴を言葉で説明できない」──それ、現場では致命的です。会議で「で、何が言えるの？」と聞かれて止まるから。

本講座は取引データ・会員データを使い、加工→集計→可視化を100問ノックで手を動かして身につけます。Matplotlib/Seabornで、たとえばEC（Amazonみたいな購買データ）やサブスク（Netflixの継続データ）を想定した分析ができ、EDAの型＝誰がやっても説明がブレない進め方が作れます。
動画前に自力で解く設計なので、最短で「現場で使える引き出し」が増えるのが強み。

講師は受講生9.4万人・レビュー1.8万件（評価4.2）。2026年は生成AIでコード案を出しても、検算できる可視化力が差になります。

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難易度は【2:普通】。基礎は前提ですが、手を動かせば確実に実務レベルに近づきます。

Pythonは触れるけど「次に何を作れば実務につながる？」と迷う人に刺さる講座です。Pandasでデータを整え、Matplotlibで傾向・外れ値を“説明できる形”に可視化し、最後はStreamlitで**動くダッシュボード→Web公開（デプロイ）**まで体験できます。会議で「このグラフ、何が言えるの？」と聞かれても、根拠付きで語れるようになります。

題材は政府のオープンデータ（賃金）。たとえばニュースの話題を、Excelの集計で終わらせず自分の手で検証して伝える力が身につくのが強み。講師は受講生1.4万人超・レビュー1923件・評価4.4のベストセラーで信頼材料も十分。統計や機械学習は扱わない分、EDAと可視化→共有の最短ルートです。2026年なら、生成AIにコードの叩き台を作らせて検証・改善に集中する使い方も相性◎。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。環境構築から手を動かして進めれば確実に習得できます（Python基礎は前提）。

STEP4: 機械学習の基礎を学び、Scikit-learnで回帰・分類・クラスタリングを実装し、評価指標や過学習対策（交差検証など）を理解する

傾向が見えてきたら、「予測や自動判定」に挑戦すると一気にできることが増えます。

機械学習の基礎を学び、Scikit-learnで回帰・分類・クラスタリングを動かせるようになると、売上予測や解約しそうな人の検知ができます。

たとえば、ECサイトで“次に買いそうな人”を予測できれば、施策の精度が上がります。

さらに評価指標や過学習対策を理解すると、「当たってる気がする」ではなく、再現性あるモデルで差がつきます。

このステップで学ぶスキルや知識

• 回帰・分類・クラスタリングの目的と代表手法（線形回帰、木、k-meansなど）
• 学習〜予測の流れ（前処理、学習、予測、保存の考え方）
• 評価指標の使い分け（RMSE、Accuracy、Precision/Recall、AUCなど）
• 過学習と対策（学習/テスト分割、正則化、交差検証）
• 前処理の基本（標準化、カテゴリ変数の変換、パイプライン）

機械学習の基本実装と評価を学べる動画教材

データサイエンティストを目指すなら、まず押さえるべきは**「回帰＝数字を予測する力」**。この講座は、機械学習をゼロから学びつつ、**理論→Python実装（Scikit-learn想定）**まで一本でつなげてくれます。

現場では「売上予測」「需要予測（例：Amazonの在庫最適化）」のように、予測モデルを作って外れた理由を説明できる人が求められます。本講座は、米国で働く現役DSが仕事での使いどころまで言語化してくれるのが強み。

さらにDocker＋JupyterLabで環境を固めるので、学んだ手順を誰がやっても同じ結果が出る形で再現しやすい。2026年なら、生成AIに「コードのたたき台」を作らせて、講座で評価・改善の勘所を身につけるのが最短です。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。内容はやさしい一方、Docker環境構築（特にWindows）は詰まりやすいので、手を動かして進める前提です。

「回帰・分類・クラスタリングをScikit-learnで手を動かして実装し、交差検証＝“たまたま当たった”を排除する確認方法まで理解したい人」に刺さる後編です（※前編の受講が前提）。

現場では、会議で「なぜこのモデル？」と聞かれます。ここでは分類・クラスタリングの考え方→Python実装→実データ適用まで一直線なので、予測やセグメント分け（例：Amazonのおすすめ、クレカ不正検知の入口）を説明できる形で身につきます。Docker＋JupyterLabで環境を揃えられるのも、チーム開発で強い武器。

講師は米国で医療画像AIを作る現役DS。評価4.8／レビュー1万超が「分かりやすさ」の根拠です。2026年は生成AIでコード補助が効く分、評価指標と過学習対策の理解が差になります。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。理論は未経験OKですが、実装パートはPython基礎（NumPy/Pandas）があると最短です。

「機械学習を基礎からやり直し、Scikit-learnで回帰・分類・クラスタリングを自分で実装したい」人の選ぶ手間を消す一本です。世界91万人受講のベストセラー「Machine Learning A-Z」を完全日本語で再収録。数式よりも「なぜそう動くか」を先に掴めるので、数学が苦手でも前に進めます。

回帰（売上予測）・分類（解約予測）・クラスタリング（顧客の分け方）まで一気通貫。さらに交差検証・グリッドサーチなど「当てずっぽうを卒業し、誰がやっても同じ精度に近づける仕組み」も学べます。会議で「その精度、たまたま？」と突っ込まれない武器になります。

信頼の根拠は、レビュー4.1で約5万件＋世界チームは受講生336万人超。2026年は生成AIでコード補助できますが、評価指標と過学習対策の理解は人間の必須科目です。

藍人（あいと）難易度は【2:普通】。手を動かせば確実に身につく一方、26手法を広く扱うので「毎回実装して確認」が最短ルートです。

STEP5: 実務で使う分析プロセスと運用の知識を学ぶ。SQLによるデータ抽出、特徴量設計、レポーティング/ダッシュボード、再現性（Git・環境管理）と簡単なモデル運用の考え方を身につける

モデルを作れるだけでは実務では足りません。最後は「仕事として回す力」を身につけます。

SQLで必要なデータを取り出し、特徴量を考え、レポートやダッシュボードで伝え、Gitや環境管理で同じ結果を再現できるようにします。

たとえば、社内のデータベースから抽出→分析→Looker Studioのようなダッシュボードで共有、まで一通りできると“任せられる人”になります。

簡単な運用の考え方まで押さえると、作って終わりではなく、価値を出し続けられます。

このステップで学ぶスキルや知識

• SQLの基本（SELECT、JOIN、GROUP BY、WHERE、集計）
• 特徴量設計の考え方（業務理解、期間集計、リーク防止）
• レポーティング/ダッシュボード（指標設計、見せ方、定点観測）
• 再現性の確保（Git、仮想環境、依存関係管理、ノート整理）
• 簡単なモデル運用の基礎（定期実行、性能劣化の監視、更新の考え方）

実務の分析プロセスと運用（データ抽出〜共有〜再現性）を学べる動画教材

「分析できる」だけで終わらず、現場で回る分析プロセス（データ整備→品質チェック→共有→運用）まで一気に身につけたい人向けの講座です。題材は飲食店データなので、たとえばUber Eatsの売上や来店数のような数字を、会議で使える形に整える流れがイメージしやすいはず。

dbtを使い、SQLで作った加工手順を**誰がやっても同じ結果が出る仕組み（再現性）**として管理。ステージング→中間→マートの3層で、**ダッシュボード前提の「使われるデータ」**を作れます。さらにテスト（品質保証）や差分更新・履歴管理まで触れるので、毎朝レポートが壊れる事故を減らせるのが強み。生成AIでSQLの下書きを作りつつ、dbtで安全に運用…という2026年の実務にも直結します。

講師は受講生9.4万人・レビュー1.8万件（評価4.2）で、学習の安心材料も十分。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。SQLを少し触ったことがあれば、手を動かすほど「実務の型」が固まります。

データサイエンティスト転職で詰まりがちな「最初の壁」は、Pythonより前にある**データ抽出（SQL）**です。本講座はBigQueryを使い、明日から現場で使えるSQLをゼロから積み上げます。

SELECTから入り、WHERE/JOIN/GROUP BY/WITHまでをハンズオンで実装→演習で定着。たとえば「EC（Amazonみたいな）で売上を週次集計」「SaaS（freeeのような）で解約率の原因をJOINで突き止める」など、会議のレポート作りやダッシュボード用の集計に直結します。ビッグデータを“Pythonで開けない問題”を、先にSQLで小さく整える流れが身につくのが強み。

講師は大手IT企業の現役データサイエンティスト。受講生6.2万人・レビュー1.2万件・評価4.3は信頼材料です。2026年なら、SQL草案は生成AIに作らせ、自分は正しさと読みやすさのチェックに集中すると最短です。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。未経験でも進められますが、手を動かしてクエリを書けば確実に実務レベルに近づきます。

データサイエンティスト転職で差がつくのは、モデル以前に**「必要なデータを正しく・速く取り出せる力」。この講座はMySQL8を軸に、SQLの基礎（集計・JOIN）から、実務で頻出のWITH句／WINDOW関数**まで一気に身につきます。たとえばAmazonやNetflixのようなサービスでも裏側はDB。会議前に「売上推移」「解約傾向」をサッと切り出し、ダッシュボード用の集計表を作る力が直結します。

さらに強いのが、正規化・ER図・インデックス・スロークエリ解析・バックアップなど、運用目線まで触れる点。生成AIでSQLは作れても、遅い原因や設計ミスは人が判断します。Docker環境で進むので、環境差で詰まりにくいのも嬉しいところです。

藍人（あいと）

難易度は【2:普通】。手を動かせば確実に伸びますが、後半（運用・性能）は実務に近く歯ごたえがあります。

まとめ：データサイエンティストへの第一歩を踏み出そう

本記事では、データサイエンティストになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、データサイエンティストとしてのスキルを身につけていくことができます。

ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。

藍人（あいと）

本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！

このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。

「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。