データサイエンティストに未経験からなるには？おすすめスクール7選

「データサイエンティストって未経験からなれるの？」
「未経験におすすめのスクールがどれか知りたい！」

データサイエンティストは、平均年収が700万円台に乗る数少ない職種です。
そのぶん未経験の門は狭く見えますが、入口の職種を間違えなければ道は残っています。

ただ、スクール選びには落とし穴があります。
月1,000円台のサブスクから80万円超の給付金コースまで価格差が60倍もあり、選び方を外すと時間かお金のどちらかを損するからです。

どのタイプが合うか迷ったら、プログラミングスクール診断で条件を入れてみてください。年齢・目標・学習時間・予算から、相性のいいスクールと給付金適用後の負担額がわかります。

データサイエンティストは未経験から目指せるのか

まずは、この職種の輪郭をはっきりさせておきましょう。

ここでは、求人の3分類・未経験の入口がどこにあるか・年収の実態を整理します。

データサイエンティストの求人は3つの職種に分かれる

「データサイエンティスト募集」と書かれた求人でも、中身は横並びではありません。

ひとつめがデータアナリストで、事業のデータを集計・可視化して意思決定を支える役割です。
SQLでデータを抜き、ダッシュボードを作り、施策の効果を検証するところまでが守備範囲でした。

ふたつめがデータサイエンティストです。
統計モデルや機械学習を使い、予測や要因分析まで踏み込みます。

3つめの機械学習エンジニアは、開発力が前提になるので未経験からは遠い位置にあります。
同じ求人名でも、求められるものがまったく違うと考えてください。

データサイエンティストに未経験の入口があるのはどこか

結論から言うと、未経験が最初に狙うのはデータアナリスト側です。

理由はシンプルで、必要なスキルの上限が低いからでした。
SQLとExcel、BIツール、Pythonでの集計ができれば、まず戦力として扱ってもらえます。

ここで実務のデータに触れながら統計やモデリングを足していくと、2〜3年でデータサイエンティストの肩書きに届きます。

遠回りに見えるかもしれませんが、この順番が結局いちばん早いです。
いきなり難易度の高い求人に応募し続けて時間を溶かすより、入れる場所から入って実務経験を積むほうが確実でした。

もうひとつ見落とされがちなのが、社内異動という入口です。
すでに業務とデータの中身を知っている人は、外から来た未経験者より立ち上がりが速いので、社内公募があるなら真っ先に検討する価値があります。

転職市場に出る前に、自分の会社にデータ分析の部署があるかを一度調べてみてください。

データサイエンティストの年収と将来性

気になる年収の話もしておきましょう。

求人ボックス 給料ナビによると、データサイエンティストの平均年収は748万円でした。
ただし給与幅は458万〜1,378万円と広く、経験と担当領域で3倍近い開きがあります。

需要のほうは、企業のデータ活用が進むほど増えています。
とはいえ、生成AIが集計作業を肩代わりする流れもあるので、「集計だけできる人」の価値は下がっていくと見ておくのが安全です。

データサイエンティストに未経験から必要になるスキルと学習時間

次は、選考に乗るために何を用意すればいいのかという話です。

ここでは、必要な3領域・学ぶ順番・時間の目安を扱います。

データサイエンティストに必要な3つの領域

業界ではスキルを3つの領域に分けて語るのが定番です。

ひとつめがビジネス力で、課題を定義し、分析結果を意思決定につなげる力を指します。
ふたつめがデータサイエンス力、つまり統計と機械学習の知識でした。

3つめがデータエンジニアリング力で、データを扱える形に整えて動かす技術力にあたります。

社会人からの転職なら、3つめは意外と持っています。
前職のドメイン知識は、新卒には出せない強みなので、そこは自信を持っていいところでした。

実際、分析の現場で困るのは技術より「何を分析すべきか」が決まらないことです。
売上が落ちた理由を探すにしても、業界の商習慣を知らないと見るべき指標が思い浮かびません。

だからこそ、ビジネス力を先に持っている人ほどスクールで学ぶ効率が上がります。

Python・統計・SQLをどの順番で学ぶか

学ぶ順番を間違えると、途中で心が折れます。

おすすめは、Pythonの基本文法とpandasでの集計から入る流れです。
数字が動いて表やグラフになる体験を先に作ると、あとの統計が頭に入りやすくなります。

SQLを2番目に置いているのは、実務でいちばん使う頻度が高いからです。
統計の教科書を1冊読むより、SQLが書けるほうが選考では効きました。

データサイエンティストを目指す学習時間の目安

合計すると、340〜570時間というところです。

働きながらだと、週10時間で8〜13ヶ月、週20時間なら4〜7ヶ月というところでしょうか。
この数字を見ずにスクールを選ぶと、契約期間内に終わらないという事故が起きます。

逆に言えば、時間さえ確保できれば1年以内に選考の土俵には立てるということです。
期間の長さより、週に何時間を安定して積めるかのほうが結果を左右しました。

3つめは厳しめに聞こえますが、動画を見た時間と手を動かした時間はまったく別物でした。

データサイエンティストを目指すスクールの選び方

ここからは、スクールを比べるときに見るべき軸を整理します。

料金や知名度より先に確認したい基準を、5つに絞りました。

【基準1】未経験向けにPythonの基礎から入れるか

最初に確認したいのが、カリキュラムの入口の高さです。

データサイエンス系の講座には、プログラミング経験を前提にしているものが混ざっています。
「Pythonの基本文法」から始まるかどうかは、目次を見れば一発でわかるのでそこを見てください。

いきなり機械学習から始まる講座は、経験者向けの可能性が高いです。

【基準2】実データを扱う課題があるか

次に見たいのが、演習で扱うデータの性質です。

教材用にきれいに整えられたデータだけを触っていると、実務のギャップに驚きます。
欠損値だらけ、表記ゆれだらけのデータをどう扱うかが、実際の仕事の8割だからでした。

実データを使った卒業プロジェクトがあるスクールなら、この経験を先に積めます。

面談や説明会では、「演習で使うデータはどこから持ってきたものですか」と聞いてみてください。

【基準3】教育訓練給付金の対象講座か

データサイエンス系のスクールは、価格帯が高めです。

6ヶ月のコースで80万円前後というのがひとつの相場で、給付金が使えるかどうかで実質負担が5分の1になることもあります。
キカガクやインターネット・アカデミーは、この専門実践教育訓練給付金の対象講座を持っていました。

ただし、対象講座でも受給条件を満たさなければ支給されません。
雇用保険の加入期間は人によって違うので、無料相談で試算してもらうのが確実です。

【基準4】月額型と買い切り型のどちらが合うか

ここが、この記事でいちばん伝えたい判断軸です。

データサイエンス系のスクールは、月1,000円台のサブスクから80万円超の給付金コースまで、価格差が60倍あります。
この差を分けるのは教材の質ではなく、伴走の量と転職支援の有無でした。

週10時間を確保できない人が80万円のコースに入っても、期間内に終わらず給付の条件も満たせません。

【基準5】転職支援がどこまで含まれるか

最後は、修了後の話です。

求人を紹介してくれるのか、書類添削と面接練習だけなのかで価値がまったく違います。
データサイエンス系は求人の母数が少ないので、紹介先を持っているかどうかが特に効きます。

キカガクのように大手転職サービスと提携しているスクールもあれば、学習に特化して転職支援を持たないスクールもありました。

どちらが良い悪いではなく、自分に必要なほうを選べば構いません。
すでに転職エージェントを使っているなら、支援なしの安いスクールで十分足ります。

データサイエンティストの未経験者におすすめのスクール7校を比較

ここからは、未経験からデータサイエンティストを目指せる7校を比べます。

サブスク型・給付金型・職種特化型・開発力型・転職特化型・資格対策型・無料型と、性格の違うスクールを並べました。

スタアカ｜月1,280円からデータサイエンスを試せるスクール

（出典：スタアカ）

スタアカは、AI・データサイエンスに特化したオンラインスクールです。

ライトプランは月額1,280円で、全30コース以上の動画が見放題になります。
DX概要からPython基礎、統計学、機械学習、SQL、生成AIまで、必要な範囲がひととおりそろっていました。

教育訓練給付金の対象ではないので、額面がそのまま負担になります。
とはいえ月1,280円という金額なら、給付金の条件を気にせず今日から始められるのが強みでした。

受講者の評判はスタアカの評判を徹底検証でまとめています。

キカガク｜給付金と転職支援がそろうスクール

（出典：キカガク）

キカガクは、導入企業1,000社以上・受講生20万名以上のAI人材育成スクールです。

AI・データサイエンス人材育成コースは6ヶ月で792,000円ですが、専門実践教育訓練給付金の対象で最大80%が還付され、実質158,400円まで下がります。
公式サイトでは業務活用率92%という数字も出していました。

大手転職サービスのdodaと提携しているため、修了後の求人紹介まで導線がつながっているのも強みでした。

ただし6ヶ月で修了する前提のカリキュラムなので、週の学習時間が確保できないと苦しくなります。
その場合はコース期間の相談ができるかを、説明会で先に確認しておくと安心です。

受講内容の詳細はキカガクの評判で扱っています。

インターネット・アカデミー｜職種から逆算して選べるスクール

インターネット・アカデミーは、1995年開校の老舗で、W3Cに加盟している数少ない教育機関です。

データストラテジストコースは638,264円で、専門実践教育訓練給付金の対象なので実質127,653円まで下がります。
Reスキル講座を13コース持っていて、目指す職種から逆算してコースを選べるのが特徴でした。

受講生・卒業生向けの求人を常時600社以上持っている点も、転職前提なら見逃せません。
校舎は新宿の1拠点だけなので、通学したい人は場所を確認しておいてください。

カリキュラムの中身はインターネット・アカデミーの評判でまとめました。

RUNTEQ｜開発力もあわせて身につくスクール

RUNTEQのPython×AIコースは、分析だけでなくアプリケーション開発まで扱います。

料金はスキルアップ向けが470,000円、転職向けが550,000円で、期間は5〜9ヶ月です。
機械学習エンジニア寄りにキャリアを振りたい人には、この開発力が武器になります。

給付金の対象ではないので、費用は額面のままかかります。
その代わりデータ分析とWeb開発の両方に足をかけられるので、進路の選択肢は広がりました。
受講の実態はRUNTEQの評判・口コミで書いています。

データミックス｜転職支援に強いスクール

データミックスは、データサイエンティストの育成に特化したスクールです。

問題発見と課題設定から教えるスタイルで、卒業プロジェクトまで組み込まれています。
教育訓練給付金の対象で、入学金・受講料の最大80%（年間上限64万円）が還付されます。

公式サイトでは転職成功率96%という数字を掲げていました。

開講は平日夜と土曜で、オンラインと通学のどちらでも受けられます。
料金は公式サイトに明示がないため、無料個別相談で確認する流れになります。

金額が事前に見えない点は不安に感じるかもしれません。
ただ、給付金の適用後にいくら残るかまで相談の場で試算してもらえるので、相談を1回受けてから判断すれば損はしない作りでした。

AVILEN｜資格対策を安く済ませるスクール

AVILENは、AI・データサイエンス系の資格対策に振り切ったオンライン講座です。

G検定対策講座は29,700円で、13時間のオンデマンド講義と600問のWEBテストが付きます。
データサイエンティスト検定（DS検定）の対策講座もあり、初心者向けに数学の基礎から補う構成でした。

資格だけを取りたいなら、これ以上ないコスパです。
実務に近い演習は別のスクールで補う、という組み合わせ方が現実的でした。

総務省統計局の講座｜無料で基礎を学べる公的サービス

総務省統計局のデータサイエンス・オンライン講座は、gaccoで公開されている無料の講座です。

統計の基礎からデータ分析の考え方までを、公的機関の教材で学べます。
お金をかけずに「自分がこの分野を面白いと感じるか」を確かめるには最適でした。

もちろん転職支援も個別サポートもないので、これだけで実務に届くわけではありません。

ただ、有料スクールに数十万円を払う前の試金石としては十分に機能します。
スタアカの月額プランと組み合わせれば、月1,280円で相当な範囲をカバーできました。

データサイエンティストのスクールが向いていない人・向いている人

ここは、耳が痛いかもしれないところです。

データサイエンティストのスクールに向いていない人・向いている人を、それぞれ言い切ります。

データサイエンティストのスクールが向いていない人

週5時間では、340時間の学習に1年以上かかります。
この状態で80万円のコースに申し込むと、期間内に終わらず給付の条件も満たせませんのではっきり止めます。

ただ、時間が取れないこと自体は解決できる問題です。
月1,280円のサブスクで学習の習慣を作り、続けられる目処が立ってから本格的なコースへ進めば無駄になりません。

数字を考えるのが苦痛という人も、正直そのままだと厳しいです。
この仕事の本体は「なぜこの数字になったのか」を延々と考えることなので、そこに面白さを感じられないと続きません。
ここは無料の公的講座を1本受けてみれば、自分がどちら側かはすぐわかります。

データサイエンティストのスクールが向いている人

とくに前職のドメイン知識を持っている人は強いです。
小売の経験があれば在庫や販促のデータ、製造なら歩留まりのデータと、話が具体的になります。

この土台に分析スキルを足す形なら、スタアカのような低価格のスクールからでも十分に戦えました。

逆に、転職支援まで含めて任せたい人には給付金コースが向きます。
キカガクのように求人紹介まで導線がつながっていると、学習と転職活動を分けて考えずに済みます。

データサイエンティストのスクールで給付金を使って費用を下げる方法

ここは、競合記事でいちばん雑に扱われている部分です。

制度の中身と、対象外のスクールをどう選ぶかを整理します。

専門実践教育訓練給付金で戻る割合

厚生労働省の教育訓練給付制度は、雇用保険から受講料の一部が支給される仕組みです。

データサイエンス系のスクールが対象にしているのは、そのなかの専門実践教育訓練にあたります。
受講料の最大80%・上限64万円が支給され、80万円のコースが実質16万円前後まで下がるという計算でした。

支給は分割で、受講中・修了後・賃金アップ時の段階で割合が変わります。
最大の80%に届くのは、修了して転職し、賃金が上がった場合まで進んだときなので、申し込み時点で満額を前提に計算しないほうが安全でした。

それでも修了時点で受け取れる分だけで負担は大きく下がるので、対象講座かどうかは必ず確認しておきたいところです。

給付金の対象にならないスクールをどう選ぶか

スタアカやRUNTEQのように、給付金の対象外のスクールもあります。

ここで「対象外だから損」と考えるのは早計でした。
給付金を使っても実質16万円かかるコースと、額面で年間15,360円のサブスクでは、そもそも金額の桁が違うからです。

並べてみると、給付金コースと買い切り型の実質負担はほぼ同じでした。
差が出るのは転職支援が付くかどうかなので、そこが必要かで判断すれば迷いません。

給付金を使うときに見落としやすい条件

ここは失敗談が多い部分なので、先に潰しておきましょう。

いちばん多いのが、給付金は原則として後払いだと知らずに申し込むケースです。
受講する月には、受講料の全額をいったん自分で立て替えることになります。

制度の全体像はプログラミングスクールの給付金対象者は？条件と実質負担額を検証にまとめています。

データサイエンティストに未経験から転職するまでの手順

最後に、学習開始から内定までの流れを3つのステップに落とします。

この順番で進めれば、1年前後で選考の土俵に立てます。

【ステップ1】Pythonと統計の基礎を固める

最初の3〜4ヶ月は、土台作りに使います。

Pythonの基本文法、pandasでの集計、SQLでの抽出、統計の基礎まで。
ここを飛ばして機械学習に進むと、モデルの結果を解釈できない状態になります。

費用を抑えたいなら、スタアカのサブスクと無料の公的講座を併用するだけでこの段階は越えられます。

【ステップ2】実データで分析を1本通す

基礎ができたら、課題設定から報告までを一人で通します。

Kaggleのデータでもいいのですが、前職の業界に近いデータを選ぶほうが面接で語りやすくなります。
小売なら購買データ、製造なら品質データという具合です。

大事なのは精度ではなく、なぜその分析をしたのかという筋道でした。
モデルの正解率が90%でも、その数字が何の役に立つのかを説明できなければ評価されません。

「この課題に対して、この指標を見て、こう判断した」という流れが説明できれば、モデルが単純でも評価されます。

【ステップ3】データアナリスト職から応募を始める

ここが最後のステップです。

求人を探すときは、職種名ではなく実務要件を読んでください。
「SQLでの抽出経験」が要件のトップに来ている求人が、未経験の入口にあたります。

応募の段階では、スクールの紹介求人と転職エージェントを並行して走らせるのが定石です。
データ職は求人の母数が少ないので、母集団を広げておかないと条件の合わない求人に妥協することになります。

社内異動という選択肢も、忘れずに検討してください。
すでに業務を理解している分、外から入るより短い距離でデータ職に届くことがあります。

30代からの進め方はデータサイエンススクール｜30代が実務で使えるまでの道筋を解説で詳しく扱いました。

データサイエンティストのスクールに関する質問

Q：データサイエンティストは未経験から何ヶ月で転職できますか

A：基礎に3〜4ヶ月、実データでの分析に2〜3ヶ月、応募に1〜2ヶ月で、合計8〜12ヶ月が目安です。働きながらの場合は、この幅の後半に寄ると考えてください。

Q：データサイエンティストのスクールは月額型と給付金コースのどちらがいいですか

A：週に確保できる学習時間で決めます。10時間未満なら月額型、20時間確保できて転職支援も欲しいなら給付金コースが向きます。迷ったら月額型で3ヶ月試すのが安全です。

Q：DS検定やG検定は取っておいたほうがいいですか

A：あって損はありませんが、優先度は高くありません。採用側が見るのは分析を1本通した経験なので、資格の勉強に時間を使いすぎるとかえって遠回りになります。

Q：数学が苦手でもデータサイエンティストになれますか

A：高校数学の範囲を思い出せれば、入口としては足ります。実務で使うのは平均・分散・相関・検定といった道具の意味を理解して選べることで、証明を書ける必要はありません。

まとめ

データサイエンティストは未経験の入口が残っている職種で、データアナリスト側から入ればルートはつながります。あとは確保できる学習時間に合わせて、スタアカのようなサブスク型か給付金コースかを選ぶだけです。まず1週間の学習時間を実測するところから始めてみてください。

スタアカをおすすめする人

キカガクをおすすめする人

インターネット・アカデミーをおすすめする人