1. 基礎知識の習得（3~6ヶ月）
- オンラインコース：まずはPythonやRのプログラミング言語、統計学、データ分析の基礎を学ぶ。CourseraやedXの「データサイエンス入門」コースが良いスタート地点。
- 基本教材：例えば、Andrew Ngの「機械学習」コース（Coursera）は人気が高い。
2. 実践経験を積む（6~12ヶ月）
- 個人プロジェクト：Kaggleなどでコンペに参加し、実際のデータを使って分析を行う。
- インターンシップ：フリーランスやボランティアの仕事で実務経験を積むと良い。
3. 専門知識の深化（12~18ヶ月）
- 高度なコース：機械学習、ディープラーニング、ビッグデータのコースを受講。
- 大学院プログラム：さらに深く学びたい場合は、データサイエンスの修士課程も考慮。
4. 就職活動（3~6ヶ月）
- ネットワーキング：LinkedInでの人脈作りや、データサイエンス関連のイベント・カンファレンスに参加。
- ポートフォリオ作成：これまでのプロジェクトや実績をまとめ、面接に備える。
つまり、データサイエンティストになるためには、通常2~3年の努力が必要だと言える。でも、熱意と努力次第で短縮することも可能です。