方法1 方法1/3：データサイエンスの学位を取得する。

1. 1 高校で数学とコンピュータサイエンスの授業を受ける。データサイエンスには、統計学、代数学、微積分学、コンピュータサイエンスなどの幅広いバックグラウンドが必要です。これらのスキルは、できるだけ早くから身につけておくとよいでしょう。Pythonは、データサイエンティストがコードの構文よりも研究課題に集中できるような、無駄のないプログラミング言語です。Rは、複雑なデータ分析をコマンドラインスクリプトに格納するためのプログラム可能な環境です。SQL(Structured Query Language）により、研究者は関連するデータベースのデータを操作したり問い合わせたりすることができます。

2. 2.データサイエンスに関連する評判の良いプログラムを持つ大学に通う。GoogleやU.S. Newsなどの大学ランキングサイトで、データサイエンスに関連する分野でトップクラスのプログラムを持つ大学をネットで検索する。データサイエンスの学位がある大学もありますが、コンピュータサイエンス、統計学、数学、経済学、オペレーションズリサーチの学位を取得してこの分野に入ることもできます。また、進路指導の先生にアドバイスを求めたり、応募を検討している学科に問い合わせたり、データサイエンティスト本人に話を聞くことも検討すべきです。データサイエンスや関連分野の学士号を取得するには、4年かかると思われます。学部時代には、特に統計学、ビジネス、コンピュータサイエンスのコースに力を入れるべきでしょう。

3. 3 スーパーバイザーの資格を取りたいなら、大学院へ。データサイエンティストの多くは、修士号や博士号を取得した後にこの分野に参入し、特に監督的なポジションを希望する人が多いようです。3年生の春、大学のアドバイザーに、どのデータサイエンス・プログラムが自分にとって最適か、そのプログラムに入るためにはどうしたらよいかを尋ねましょう。大学院はお金も時間もかかりますが、体制が整い、人脈づくりにも役立ちます。

4. 4 データサイエンスの求人検索を開始する。卒業後は、データサイエンスの仕事をオンラインで探したり、データサイエンスのカンファレンスやワークショップなどのネットワーキングイベントに参加したりすることができます。学部・大学院時代には、教授や指導教官が、在学中に完成させた作品のポートフォリオを作る手助けをしてくれます。このポートフォリオを用意して、面接やミート＆グリートに臨みましょう。データサイエンスの学位は、テクノロジー、製薬、政府、小売、ゲームなど、さまざまな分野で活用できるため、就職活動では幅広い網を張ってください。

アプローチ2 アプローチ3の2：自宅でマッシブオープンオンラインコースを学ぶ

1. 1 データサイエンスの分野で評判の良いMOOCコースを探す。マッシブ・オープン・オンライン・コースは、その分野の専門家がオンラインで教える大学レベルのコースです。データサイエンティストになるために必要なスキルをサポートするMOOCコースをオンラインで検索してください。ほとんどのコースは無料ですが、一部有料の場合もあります。各プログラムのレビューを読んで、その品質を確認するようにしてください。

2. 2 データサイエンスの基本的なスキルを学ぶ講座を受講する。最初に受講したいMOOCコースは、Python、R、SQLなどの基本的なプログラミング言語のコースになるでしょう。これらのプログラミング言語を習得するまで、上級者向けのコースを受講し続けることができます。Python、R、SQLをマスターしたら、他のプログラミング言語の講座も受講して、より具体的な用途を考えてスキルアップを図りましょう。

3. 3 数学と機械学習のコースに入学する。Python、R、SQLで基礎を築いたら、統計学、微積分学、代数学、経済学、機械学習（統計言語を通じてコンピュータに「学習」させるプログラミング）のMOOCをいくつか受講するとよいでしょう。データサイエンティストはしばしば人前で話すスキルやビジネスセンスを必要とします。これらの分野のMOOCを受講することも検討してください。

4. 4 自分の作品をポートフォリオにまとめる。従来の大学に通うのではなく、MOOCを選択した場合、自分のスキルを証明するためのプレッシャーが大きくなるかもしれません。自分の実力を示すために、現場での仕事を網羅したポートフォリオを用意する。ポートフォリオには、MOOC、フリーランスの仕事、個人のウェブサイト（ある場合）などが含まれます。ポートフォリオでは、小規模なデータセットではなく、個人的に行った詳細なプロジェクトを強調すること。KaggleやGithubなどのサイトで仕事をする。ブログプラットフォームやソーシャルメディア上のオンラインプレゼンスを使って、作品を補完する。

5. 5 データサイエンスのキャリアをスタートさせる。オンラインで仕事を探し、ネットワーキングイベントに参加する。ポートフォリオは必ず持っていき、現場で初めて会う人に見せるようにしましょう。技術系、政府系、マーケティング、コンサルティング、ヘルスケアなどの求人情報にご注目ください。これらの分野では、それぞれデータサイエンスのバックグラウンドを持つ人材が活躍します。データサイエンスのMOOCコースを受講すると、そのコースを修了したことを証明する文書が提供されます。この書類を履歴書に添付してください。

方法3 方法3：ブートキャンプに参加する

1. 1 ブートキャンプの前に、データサイエンスの基本的なスキルを学ぶ。データサイエンスブートキャンプは、短期集中型の対面式資格取得プログラムなので、時間を有効に使えるよう、できる限りの準備をしたいものです。プログラミング言語、数学、コンピュータサイエンスの中級以上の知識を持っていれば、データサイエンスブートキャンプに参加し始めたときに、優位に立つことができます。これらの分野の大規模なオンライン・オープンコースの受講を検討したり、自分の好きな時間に勉強したりすることができます。自分の時間を使って勉強する場合は、達成可能な具体的な目標を設定し、進捗状況を確認することで、落胆することがないようにしましょう。

2. 2 データサイエンスブートキャンプのオンラインレビューを読む。Googleやデータサイエンスフォーラムで、利用可能なデータサイエンスブートキャンプのレビューを検索してください。また、その分野のデータサイエンティストに連絡を取り、最適なブートキャンプについての意見を聞くことも検討してみてください。

3. 3 自分のニーズに合ったブートキャンプを選択する。平均的なデータサイエンス・ブートキャンプは10～11週間ですが、より名高いキャンプでは丸々6ヶ月に及ぶものもあります。有名なキャンプになればなるほど、費用も高くなります。自分のスケジュールと経済的な必要性のバランスが取れているキャンプを探すようにしましょう。お住まいの地域にもキャンプがあるかもしれませんが、参加するには大きな都市に行く必要がある場合がほとんどです。そのため、スケジュールと資金繰りが特に重要になります。

4. 4 ブートキャンプに参加する。ブートキャンプでは、データサイエンスの直接指導を受け、ポートフォリオのための作品を制作し、他の定評あるデータサイエンスや新進のデータサイエンスと交流する機会があります。勉強も努力も必要ですが、行き詰まらないようにしましょう。また、その分野にどんな人がいるのか、自分はどこに位置するのかを知るためにも時間を使うようにしましょう。

5. 5 ポートフォリオを構築する。ブートキャンプや参加したMOOCは、あなたのポートフォリオを始めるための仕事を与えてくれますが、あなたが行ったフリーランスの仕事や、KaggleやGithubなどの公開サイトからの個人の詳細なプロジェクトも紹介すべきです。ブログ・プラットフォームやソーシャルメディアなど、オンライン上での存在感を示すことで、ポートフォリオを充実させましょう。ブートキャンプのメンターに、ポートフォリオをまとめるのを手伝ってもらいましょう。

6. 6 他のデータサイエンティストとネットワークを構築し、求人に応募する。テクノロジー、ヘルスケア、政府機関、小売、ゲームなどの仕事をオンラインで検索できます。カンファレンスやミートアップに参加して、その分野の他の人たちとネットワークを作る。ポートフォリオを持参して、あなたのスキルをアピールしてください。MOOCコースやブートキャンプでは、これらのコースの修了を証明する文書が提供されることが多いようです。これらの書類を履歴書に添付してください。

ヒント