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- リスキリングってなんで重要なの？
- リスキリングにデータサイエンスはどういいの？
- データサイエンスをリスキリングするにはどうするの？
リスキリングになにを学べばいいんだろう？リスキリングにデータサイエンスって実際どうなんだろう？と考えている人も多いのではないでしょうか。リスキリングにデータサイエンスは非常にオススメです。
なぜなら、あらゆるスキルと親和性が高いので、活用しやすいからです。また、データサイエンスは今後ますます求められるスキルであり、将来性も高いです。
私はデータサイエンティストとして長年働いています。職業柄、さまざまな方々と仕事をしてきました。その中でも、自身の仕事や成果を数字を持って説明できているビジネスマンは評価が高いと感じます。
近年、データサイエンスはますます注目を浴びており、データ活用を進める企業も多く増えてきました。そのため、今後はデータサイエンススキルがより一般化していくでしょう。
そこで、本記事では30代のリスキリングにデータサイエンスがオススメの理由を解説します。この記事を読めば、リスキリングでデータサイエンスを学びキャリアアップができる理由がわかります。
本記事のまとめは下記になります。
- リスキリングはなぜ注目されている？
→政府の方針だから！リスキリングを勧めるための補助金もある！ - 30代はなぜリスキリングが重要なの？
→他の人間と差別化できて、自身の人材価値を高められるから！ - リスキリングにデータサイエンスがオススメの理由は？
→「専門性」「活用しやすい」「今後の必要とされる」という3点！ - リスキリングでデータサイエンスを学習する方法は？
→必要なスキルを見極めよう！そしたらスクールを活用！ - データサイエンスを学んでスマートなキャリア形成を！
では、本題へ移ります。
リスキリングとは？
「リスキリング」とは、現在の職業やキャリアに対して不足しているスキルや知識を補うために、新たなスキルや知識を学ぶことを指します。
近年では、急速に変化するビジネス環境やテクノロジーの進化に伴い、リスキリングがますます重要視されるようになっています。
特に、AIが発展してきており、さらに人間の仕事が奪われていくと言われている中で自分の持っているスキルセットに加え、新しいスキルを習得することが勧められています。
これにより、今後の仕事でより新たな価値を発揮したり、新しい分野で活躍することができます。
今後のキャリアを形成していくには、「リスキリング」が重要と言われており、AIが発展していく中で今後ますます重要となる考え方です。
近年では、技術革新にょり市場環境がすぐに変わるから、スキルを学び直す「リスキリング」が重要とされているよ。学び直さないと市場に置いていかれてしまうんだ。
リスキリングが注目されている背景
リスキリングが注目されている背景には「政府の方針」があります。
2022年10月に岸田総理の所信表明で個人のリスキリング（学び直し）の支援に5年で1兆円を投じる方針を示しました。
政権が重点的に取り組む3分野の一つである「構造的な賃上げの実現」に向けた取り組みであり、成長産業で働く人を増やし、構造的な賃上げを図る狙いがあります。
経済産業省が2022年4月に公表している資料によると、「デジタル社会における人材像」として、「すべての国民が役割に応じた相応のデジタル知識・能力を習得する必要がある」とされ、「現役のビジネスパーソンの学びなおし（＝リスキリング）が重要」と書かれています。
また、リスキリングを支援する補助金制度も整備され、ますますリスキリングが推奨されています。
このように、日本が政策としてリスキリングに取り組んでおり、注目されている背景があります。
政府が「リスキリング」を推奨しているよ。成長産業で働く人材を増やすために、「リスキリング」を進めて日本経済をよくしようとしているんだ。
リスキリングとリカレント教育の違い
リスキリングとリカレント教育は、両者とも現代社会における継続的な学習を目的としています。本質的にはあまり大きな差異はありません。
リスキリングは、「仕事を並行しながら実施する」考え方であり、リカレントは「一度仕事から離れて、学び直す」という違いがあるとされています。
新たなスキルを身に付けるといった点では大きく変わらないため、大きく考え方に違いはないと考えてよいでしょう。
「リスキリング」と「リカレント教育」に微妙な違いはあるものの、学び直しという点では本質的な違いはないよ。
30代にリスキリングが重要な理由
30代にリスキリングが重要な理由は下記の2点です。
- 職場での価値を高められるから
- 転職の優位性を高められるから
詳しく解説していきます。
職場での価値を高められるから
一つ目は「職場での価値を高められるから」です。
職場でのスキルや知識がある程度身についてくると、その職務領域での専門性が身に付いていきます。その一方で、競争も激しくなってきます。
そのため、リスキリングを行って新たな専門性を身に付けることで、従来の仕事に新たな価値を生み出すことができます。
近年では専門性を多数持った人材が市場では求められており、複数の専門性を持つことで職場での価値を高めることができます。詳しくは下記をご覧ください。
⇒今後は専門性を持つ人材が活躍！最近注目の「ジョブ型雇用」とは？
専門性を持つことで、職場での価値を高めることができるよ。従来の仕事に付加価値を加えることができる専門性がオススメだよ。
転職の優位性を高められるから
二つ目は「転職の優位性を高められるから」です。
30代は、転職を考える人も多い時期です。しかし、転職市場は常に変化しているため、競争が激しくなっています。
そのため、リスキリングを行い新たなスキルを獲得することで、他の求職者と差別化し、優位性を高めることができます。
また、複数の専門性を持っていることで、従来とは違ったポジションでの転職もできるため、より将来性が高いキャリアプランを描くことができるようになります。
転職の役にも立つよ。色んなスキルを持っていると色んな活躍ができる柔軟性が高い人材として見られるよ。いままでのポジションと少し違う立場で転職しやすくもなるよ。
30代のリスキリングにデータサイエンスがオススメの理由
30代のリスキリングにはデータサイエンスがオススメです。その理由は下記の3点です。
- 専門性が身に付くから
- データサイエンスは業務に活用しやすいスキルだから
- データサイエンスは今後必要とされていくスキルだから
詳しく解説していきます。
下記に30代にデータサイエンティストがオススメの理由を解説しているので、合わせてご覧ください。
専門性が身に付くから
一つ目は「専門性が身に付くから」です。
データサイエンスを学ぶことで「データ」に関する専門性を身に付けることができます。特に、機械学習や深層学習など専門性をアピールしやすい領域もあり、専門性を発揮しやすいという側面もあります。
そのため、データサイエンスをリスキリングすることで、データに詳しい人間として周囲から一目置かれる存在になれるでしょう。
データサイエンスは「データ」に関する専門性を身に付けることができるよ。機械学習など専門性をアピールしやすい領域もあるから、データに詳しい人間として周囲から見られるようになるんだ。
データサイエンスは業務に活用しやすいスキルだから
二つ目は「データサイエンスは業務に活用しやすいスキルだから」です。
データサイエンスは「データ」に専門性を持つ職業です。おそらく、ほぼすべての職業の方がなんらかの形でデータ（数字）を扱うでしょう。
そのため、データサイエンスは業務に活用しやすいスキルです。ビジネスの課題をデータとして可視化することで、現状を正確に把握し、課題を明確にすることができます。
データサイエンスはあらゆる業種・業態でも活用可能なスキルであるため、リスキリングで学ぶにはオススメのスキルです。
データサイエンスはあらゆる業務の中で活用できるのがメリットだよ。「データ」がない業界はほぼないからね。学んだスキルを使える機会が多いことはものすごくメリットだよ。
データサイエンスは今後必要とされていくスキルだから
三つ目は「データサイエンスは今後必要とされていくスキルだから」です。
現在、データサイエンスはますます需要が高まっていくスキルです。AI技術の発展やビッグデータの増加により、企業が抱える課題解決に必要なスキルとして注目されています。
今度、データを基にした説明や根拠を示すことはより重要視されて、徐々に一般化することが予測されます。
そのため、ますますデータ分析の需要が高まっていくことが予想され、データサイエンスのスキルを習得することで、将来のキャリア形成を有利進めることができます。
データサイエンスは今後ますます重要になっていくスキルだよ。色んなところで需要が高まっているからデータサイエンスをリスキリングすることでキャリ形成の役に立つよ。
データサイエンスをリスキリングする方法
データサイエンスをリスキリングする方法は下記の3つのSTEPが必要です。
- データサイエンスに必要なスキルを知る
- 自身が身に付けるべきスキルを明確にする
- スクールを活用して学ぶ
詳しく解説していきます。
データサイエンスに必要なスキルを知る
まずは「データサイエンスに必要なスキルを知る」ことが重要です。
データサイエンスには、プログラミングや統計学、機械学習、ビジネスの知識など、多岐にわたるスキルが必要です。データサイエンスに必要なスキルをリサーチし、データサイエンスに必要なスキルを理解することから始めましょう。
データサイエンスに必要なスキルは下記にまとめているので、詳しくはこちらをご覧ください。
⇒【多すぎじゃない！？全部学ぶ必要はない！】データサイエンティストに必要なスキル
まずはデータサイエンスに必要なスキルを知ることから始めようね。しっかりデータサイエンスに求められるスキルを理解してから、リスキリングを考えることが重要だよ。
自身が身に付けるべきスキルを明確にする
次に「自身が身に付けるスキルを明確にする」ことです。
データサイエンスに必要なスキルを把握したら、自身が身に付けるべきスキルを明確にしましょう。データサイエンスに求められるスキルは非常に幅が広く、すべてのスキルを網羅的に学ぶことは難しいです。
【データサイエンスに求められるスキル】
そのため、自身が身に付けるべきスキルがどのようなスキルなのか考えることが重要です。
リスキリングで学ぶべきスキルは「サイエンススキル」であることが多いです。データ分析に対する専門性を身に付けることが重要でしょう。
自分に必要なスキルを明確にすることで効率よく学習ができるよ。リスキリングの場合はデータ分析の専門性が重要だから「サイエンススキル」であることが多いよ。
スクールを活用して学ぶ
最後に「スクールを活用して学ぶ」ことです。
近年ではデータサイエンスを学ぶことができるスクールが増えています。また、第四次産業革命スキル習得講座（Reスキル講座）で最大70%の補助金が支給される環境です。
スクールを活用することで、データサイエンスを網羅的に学ぶことができ、効率的にリスキリングを進めることができます。
多少費用はかかるものの、独学よりは圧倒的に効率よく進めることができます。自分に合ったカリキュラムや授業形式を選び、学ぶことが重要です。
スクールを活用することで効率的に学習を進めることができるよ。費用はかかるけど、その分強制力も働くから効果的な学習ができるよ。
データサイエンスでスマートなキャリア形成を！
データサイエンスは30代のリスキリングにオススメのテーマです。
データサイエンスを学ぶことで、いまの仕事で身に付けた専門性をさらに輝かせることができます。
また、いまの業務の専門性にデータサイエンスを加えることでデータサイエンティストにキャリアチェンジすることも可能です。
30代でデータサイエンティストになる方法は下記をご覧ください。
昨今の市場環境では移り変わりが激しいので、業界を変えて身の置き方を工夫するという選択肢は有効でしょう。
データサイエンティストにオススメの転職エージェントはこちらにまとめていますので、ぜひ一度ご覧ください。
以下、本記事のまとめです。
- リスキリングはなぜ注目されている？
→政府の方針だから！リスキリングを勧めるための補助金もある！ - 30代はなぜリスキリングが重要なの？
→他の人間と差別化できて、自身の人材価値を高められるから！ - リスキリングにデータサイエンスがオススメの理由は？
→「専門性」「活用しやすい」「今後の必要とされる」という3点！ - リスキリングでデータサイエンスを学習する方法は？
→必要なスキルを見極めよう！そしたらスクールを活用！ - データサイエンスを学んでスマートなキャリア形成を！
今回は以上になります。
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