現役データサイエンティストが2025年のスクール選びで重視すべきカリキュラムをご紹介

データサイエンティストに必要なスキルを網羅してるか

まず大前提として、スクールのカリキュラムが「データサイエンティストに必要なスキル」をちゃんと網羅してるかどうか。

ワイが通ったスクールでは、以下のような内容がしっかり組み込まれてた。

Pythonの基礎と応用：データ分析の言語としては定番。スクレイピング、関数、クラス、ライブラリの使い方まで。

Pandas・Numpyでのデータ加工：実務では「データを整える」作業が8割やから、ここが弱いと話にならん。

SQLでのデータ抽出：企業のデータベースから必要な情報を引っ張る力。ワイはこれが一番使ってる。

統計学と機械学習の基礎：回帰分析、分類、クラスタリングなど、理論と実装の両方を学べるかがポイント。

可視化ツール（Tableau・Power BI）：分析結果を伝える力も重要。グラフやダッシュボードの作成は必須スキル。

ビジネス課題への応用：ただモデルを作るだけやなくて、「売上を伸ばすには？」「離脱率を下げるには？」みたいな実務的な問いに答える力。

このへんが揃ってるスクールは、正直少ない。せやから、カリキュラムを見て「実務で使えるか？」を常に意識することが大事や。

理論と実践のバランスが取れてるか

ワイがスクール選びで失敗しかけたんが、「理論ばっかりのスクール」に申し込みそうになったときや。

数式ゴリゴリで、実装はほとんどなし。確かに理論は大事やけど、現場では「動くコード」「使える分析」が求められる。

理想は、理論を学んだあとにすぐ実装に移れるカリキュラム。

例えば、線形回帰の理論を学んだあとに、Pythonで実際にモデルを作ってみる。

Kaggleのコンペ形式で課題を解くのもええ。

ワイが通ったスクールでは、毎週「実践課題」が出て、講師がレビューしてくれた。これがめちゃくちゃ力になった。

実データを使ったプロジェクトがあるか

スクールによっては、教材用のキレイなデータしか使わんとこもある。

でも、現場のデータって、めちゃくちゃ汚い。

欠損値、異常値、文字化け、重複…そういう「リアルなデータ」を扱う経験がないと、いざ現場に出たときに詰む。

ワイが通ったスクールでは、実際の企業データ（もちろん匿名化されてる）を使ったプロジェクトがあって、「売上予測」「顧客分析」「広告効果の測定」みたいなテーマで分析した。

これがポートフォリオにもなったし、面接でもめっちゃウケた。

カリキュラムがアップデートされてるか

データサイエンスの世界は、進化が早い。昨日まで使ってたライブラリが、今日には非推奨になってたりする。

せやから、スクールのカリキュラムが「最新の技術」に対応してるかどうかは重要。

例えば、最近やと以下のような内容が入ってると嬉しいやで。

ChatGPTやLLMの活用：自然言語処理の分野では、もはや避けて通れへん。

MLOpsの基礎：モデルを運用するための知識。現場ではここが求められる。

クラウド環境（AWS・GCP）での分析：オンプレだけやなく、クラウドでの処理も増えてる。

スクールの説明会とかで「カリキュラムは定期的に見直してます」って言ってるとこは、信頼できると思うで。

自分のレベルに合ってるか

最後に、カリキュラムが「自分のレベル」に合ってるかどうかも見逃したらあかん。

ワイは完全未経験やったから、いきなり機械学習から入るスクールは無理やった。

逆に、エンジニア経験がある人なら、もっと高度な内容を求めるやろ。

スクールによっては「初級・中級・上級」でコースが分かれてたり、事前テストでレベルを測ってくれるとこもある。

自分に合ったスタート地点から始められるかどうかは、継続の鍵や。

まとめ

ワイがカリキュラムで見た5つのポイント

・必要なスキルを網羅してるか

・理論と実践のバランスが取れてるか

・実データを使ったプロジェクトがあるか

・最新技術に対応してるか

・自分のレベルに合ってるか

スクール選びは人生を左右する分岐点や。せやから、カリキュラムの中身をしっかり見て、「ここなら本気で学べる」と思えるとこを選んでほしい。

ワイはその選択のおかげで、30代からでもデータサイエンティストになれた。

迷ってる人は、まずカリキュラムをじっくり見てみてや。そこに、未来の自分が詰まってるかもしれへんで。