新しいキャリアパスとしてデータ活用人材（データサイエンティスト）を可能性の一つとしてご検討されている方も多いのではないでしょうか。では、データ活用人材となるためには何が必要なのでしょうか。
ご自身の現状スキルに何が不足しているのでしょうか。
既に個人的に動き出している方の活動傾向や、人材育成支援制度として国が認めた支援内容と給付金制度の活用のご紹介をします。ご自身の中長期的なキャリア形成に是非ご活用ください。

ここでは一般社団法人データサイエンティスト協会（DS協会）が定義する「データサイエンティストに求められるスキルセット」を軸に、データ活用人材（データサイエンティスト）になるために必要となるスキルや領域をご紹介します。

まず、データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルであるとDS協会は定義しています。
（注）「ビジネス」とは、社会に役に立つ意味のある活動全般を指します。
（注）「プロフェッショナル」とは、体系的にトレーニングされた専門性を持つスキルを持ち、それをベースに顧客（お客様、クライアント）にコミットした価値を提供し、その結果に対して認識された価値の対価として報酬を得る人を指します。

図１．データサイエンティストに求められるスキルセット（出典：一般社団法人データサイエンティスト協会）

ここで最も重要なことは、データをビジネスに活用するまでには、この3つのスキルを発揮する必要があるということです。
データサイエンティストという職種にご興味をお持ちの方、またはより高度な人材へとスキルアップを目指される方は、そのスキル育成の指針として『データサイエンティスト協会が定義するスキルセット』の定義をご参照ください。

なお、ブレインパッドのデータ活用人材育成サービスは、ビジネス現場でデータ活用を活かせる実践力を身に付けることを意識した講座をご用意しています。データサイエンティストに求められる「ビジネス力」「データエンジニアリング力」「データサイエンス力」を習得することができる講座です。詳細は『講座のコース・プログラムの全体像（公開講座・企業研修）』をご覧ください。

皆様はご自身のキャリアパスに対してどのような考えをお持ちでしょうか。
ここに、あるアンケートデータがあります。
アンケート回答の過半数の方が何かしらの専門スキルを強化したいと考えていることが分かります。

出典：産業人材政策室、H29年「働き手向けアンケート調査結果」

専門性を重視する理由の一つに付加価値の高い仕事を行えるようになることが含まれると考えられます。
高付加価値人材とは、難関資格を複数取得することだけを意味するのではなく、これまでの経験やスキル、人脈など積み上げてきたキャリアを意味することが昨今多くなってきていると感じます。
これまでのキャリアを付加価値と認識し、その強化を意識することがスペシャリスト志向であると考えられます。
ここで注目したいのは、「誰がキャリアを付加価値と認識するのか？」と「誰がその強化を意識するのか？」というところです。
私たちは両者とも「ご自身」であると考えます。
終身雇用が前提であったこれまでの労働環境とは異なり、現在はご自身のキャリアのオーナーシップはご自身が持つ時代が来ていると考えます。
つまり、キャリアは会社が作ってくれるものではなくなったということです。キャリアは自分で作るもの、となれば社内でより付加価値の高い仕事を行う姿勢になりますし、社内のみならず社外を意識した、社会全体でご自身という人材を最適に活用できるようなキャリア形成を求める姿勢へと変化していくのではないでしょうか。
一方、個人のキャリア形成という観点での起業の役割も「雇い続けることで守る」から、「社会で活躍し続けられるように支援することで守る」へと変化が求められています。

ご自身のキャリア形成のための活動が活発化している事実が数字で表されています。
2016年の自己啓発市場（スクール通学や書籍購入など）は9,049憶円（共同通信が三菱ＵＦＪリサーチ＆コンサルティングに依頼した調査）であり、この市場はここ30年間で約3倍へと伸張しています。
まだまだ語学が市場占有率の上位を占めているものの、社外人大学やEラーニング等学べる環境がより身近で現実的なものへと整備されてきている現在、自己啓発への投資を増加させる人が今後増えていくことは間違いがないと考えられます。
ブレインパッドのデータ活用人材育成サービスでは、企業派遣の受講生だけではなく個人的に必要性を感じられて受講をされている方もいらっしゃいます。実際の声をご紹介しますので、気になる方は『講座を受けた受講生の声｜Pythonではじめるディープラーニング』をご覧ください。

個人が学べる機会を自ら模索するトレンドは今後も続くと考えられます。