SE（ソフトウェアエンジニア）からデータサイエンティストに転向するには、次のようなプロセスと勉強内容が役立ちます。
1. 統計学と確率の基礎知識
データサイエンスには、データの傾向を正確に把握し、結果を解釈するための統計知識が不可欠です。以下の分野を重点的に学ぶと良いでしょう。
- 統計の基本概念（平均、分散、標準偏差など）
- 確率論（確率分布、条件付き確率、ベイズの定理など）
- 推測統計（仮説検定、回帰分析など）
2. プログラミング（PythonとR）
データサイエンスでよく使われる言語はPythonとRです。特にPythonは、機械学習やデータ解析のための豊富なライブラリ（NumPy、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlowなど）が揃っており、人気です。これに加え、以下のスキルが重要です。
- データの前処理、クリーニング、可視化（Pandas、Matplotlib、Seabornなどを使用）
- 機械学習アルゴリズムの実装と評価
3. データベースとSQL
データサイエンティストは、データベースからデータを取得し分析する必要があります。SQLのスキルを活かし、データの抽出、フィルタリング、集計などのテクニックを磨きます。さらに、ビッグデータ処理に対応するために、HadoopやSparkなどの基礎を学ぶと役立ちます。
4. 機械学習とアルゴリズム
データサイエンティストにとって、機械学習アルゴリズムの知識は必須です。以下のアルゴリズムは、初心者にも適しています。
- 回帰（線形回帰、ロジスティック回帰）
- 分類（決定木、ランダムフォレスト、SVMなど）
- クラスタリング（K-means、階層的クラスタリング）
- ニューラルネットワークの基礎（深層学習の基本も含める）
5. データの可視化とレポーティング
データの傾向やモデルの結果を伝えるスキルも重要です。データ可視化のツールや、レポート作成の技術も学びます。
- 可視化ツール（Tableau、Power BI、Matplotlibなど）
- プレゼンテーションスキルとビジネスインサイトの抽出能力
6. ビジネス知識と問題解決力
データサイエンティストは、技術だけでなくビジネスの視点も求められます。問題を正確に定義し、ビジネス課題を解決するためにデータをどのように活用するかを学ぶと、より実務に即したデータサイエンティストになれます。
7. 実務経験やプロジェクトの実践
実際にデータ分析や機械学習プロジェクトを通して学んだことを実践することが大切です。オープンデータやKaggleのデータセットを使って練習し、ポートフォリオを作成するのも効果的です。
まずは、PythonやSQLの強化、統計学の基礎から始め、段階的に機械学習やビジネス視点の学習に進むことでスムーズにスキルを習得できるでしょう。