はじめに

データサイエンティストを志してみようと思っていろいろ調べたけど、ロードマップを調べても情報が多くてどれをやればいいかわからなくなったので頭の整理も兼ねて初めて記事を書いてみました。
多分知識がついたら増えるので加筆修正します。
初学者なので的外れな部分もあると思いますが、こんなのが足りないとか教えていただいたら加筆したいと思います。

筆者スペック

・MARCH文系卒
・学部は経営学部
・３０代前半
・新卒で商社で７年、メーカーで３年営業　現在３社目
・プログラミング歴０

データサイエンティストを目指すきっかけ

・会社に仕事をさせてもらう人生ではなく自分で仕事を選べるようになりたいという目標の為。
・転職を繰り返した結果待遇は生活できるぐらいにはなったけど、
　これからの人生とか考えた時に転勤とか含めどうしても会社に身柄を拘束された人生しか見えなかったこと。
・結婚とか考えた時に収入を増やしたい。
・犬を飼いたい
・資格の勉強したりエンジニアのこと調べたりしたけど、一番自分に合っていそうと思ったため
・営業でもデータとかエクセルに一杯入力してにやにやすることが好きだったため

この記事を書くきっかけ

色んな方が未経験からのデータサイエンティストへのロードマップを書いて下さっているが、
結構書いてることがばらばら（特に勉強資料やどこまで勉強するか）だったので頭の整理をしたかった。
調べたことをざーっと羅列していきたいと思います。
理解が深い人はいろいろ教えていただけると助かります。

データサイエンティストロードマップ　大枠

必要スキル
・データサイエンスに関する知識
・プログラミングスキル（python)
・データベースの知識（SQL)
・統計学の知識
・数学の知識
・機械学習の知識
・kaggleのようなコンペでの実績（実務経験）
・BIツールを使える
・データサイエンスするためのツール（まだよくわかってない）多分DockerとかNumpyとかPandasとか。
・ビジネススキル

習得すべき内容

データサイエンス知識
データサイエンスとはなんぞやがわからないとそもそもだめだと思いました
プログラミング
・pythonは必須と思われる、これができないと何もできない。
・SQLもできないと何もできないらしい。
・タッチタイピングもできないとダメ
数学
機械学習でも統計学でも使う
Udemyのpythonとか機械学習講座で一緒に教えてくれるものもある
統計学
・分析手法の理解、選定に必要。
・まずは統計検定２級レベル
機械学習の知識
・まだ未勉強のためどこまで必要か把握できず
コンペ実績
データサイエンティストは実務経験ないと求人がないからそもそも経験詰めないという状況らしいのでコンペで何かしら実績を出す必要がある。
BIツール
power BIとかTableau
データサイエンスするためのツールを使えるようにする
実際の現場で使えるスキルを身に着ける
ビジネススキル
分析結果をうまいことまとめて報告できる