データサイエンスは今注目の研究分野です。
これからデータサイエンスの勉強をはじめようとしている社会人に向けて、学習のポイントやオンラインによる勉強方法をお伝えします。
ぜひ参考にして、データサイエンスの学習をはじめてください。
IT社会に重宝されるデータサイエンス
IT化が進む現代社会。データサイエンスという言葉をよく耳にするようになりました。
データサイエンスとはどのような学問なのでしょうか。
まずは、概要や歴史について解説します。
データサイエンスとは
データサイエンスでは統計学や情報工学、数学などの複数の学問が組み合わさって分析されます。
大量のデータから問題解決のヒントとなりうる知見を導く研究分野です。
データサイエンスは以前、統計学のひとつとして扱われていました。
しかし、近年はコンピューターの発展やインターネットの普及により、大量のデータを集められるようになりました。
それに伴いデータサイエンスは、独立した研究分野として位置づけられるようになっています。
そして、データサイエンスを扱う職業が、データサイエンティストです。
Webやアンケートで集められた膨大なデータをもとに、データサイエンティストはデータサイエンスのスキルを使って解析します。
データから導き出された有意義な知見は、経営における課題や社会問題を解決するのに役立てられます。
データサイエンスの歴史
データサイエンスは最近生まれた学問のように感じられるかもしれません。
しかし、その歴史は古く、デンマークのコンピューター学者が出版した1974年の論文に使用されたのが最初だと言われています。
1980年代には、データサイエンスの定義や手法が議論され、徐々に学問として確立されていきました。
1990年代ではデータをマーケティングに活用することの有用性が注目されはじめます。
2000年代になると、パソコンやインターネットの普及で、ますます蓄積されるデータ量が増えるようになります。
やがて、人工知能やビッグデータの登場とともに2010年くらいからデータサイエンスは重要な学問として扱われるようになりました。
データサイエンスを学習する4つのメリット
注目度の高いデータサイエンスですが、今からでも学習するメリットはたくさんあります。4つ紹介するので、順に確認しましょう。
①根拠のある意思決定ができる
②現状把握と将来予測ができる
③データリテラシーが身につく
④人材価値が高まる
①根拠のある意思決定ができる
データサイエンスは大量のデータを分析し、価値ある知見を生み出す学問です。そのため、根拠のある意思決定が可能になります。
意思決定のスピードを早められることもメリットです。
今までは経験や勘に頼っていたことも、客観的な事実をもとにスムーズに政策を決められますよ。
あなたも過去のデータを有効活用して、現在と未来の戦略をバイアスを排除して決めてみてはいかがでしょうか。
②現状把握と将来予測ができる
データサイエンスを用いれば、現状を正しく把握できます。
自分の過去の経験をもとに判断してしまうと、無意識に偏見が入ってしまうリスクがあります。しかし、データをもとに分析すれば、正しく今現在の状態をつかめますよ。
将来の予測をおこなうことも可能です。
ビジネスにおいて、将来を予測することは重要です。
変化の激しい現代で判断を誤ってしまえば、組織の存続が危うくなるおそれも。
そこで、データサイエンスが役立ちます。
過去のデータをもとに、顧客の行動や市場の動向を予測すれば、無駄を減らせて生産性の高い活動が可能になりますね。
③データリテラシーが身につく
データサイエンスを学べば、データを読み解く力をつけられます。
データは事実を反映しており、嘘をつきません。
しかし、データを見る角度や切り取られた範囲によっては、正しく現状を理解できないことがあります。
中には、故意に印象操作がおこなわれているものもあるでしょう。
データサイエンスを学び、データを多面的な角度から見るくせがついていれば、そういったデータに騙されることはありません。
データサイエンスを学び、ぜひデータリテラシーを身につけてくださいね。
④人材価値が高まる
データサイエンスをあやつるデータサイエンティストの需要は高く、将来性も期待されています。データサイエンスが求められるのはIT業界だけではありません。
金融や物流。製造業など、あらゆる産業で需要のある学問です。
しかし、データサイエンスには広範囲の知識が必要で習得難易度も高いため、人材は不足しています。
今後もITの発展とともに需要が増えることが予想されるデータサイエンス。
今から学習しておけば、希少価値が高くほかのビジネスパーソンに差をつけられるかもしれませんね。
忙しい社会人がデータサイエンスを学習するポイント
習得すれば市場価値を高められるデータサイエンス。
しかし、忙しい社会人が広範囲に及ぶデータサイエンスを学ぶには、ハードルが高いですよね。
社会人がデータサイエンスを学ぶときのポイントを紹介します。
土台になるのはビジネススキル
データサイエンスの学習では、プログラミング言語や統計学、数学などを勉強します。
しかし、実際にデータサイエンスを利用してビジネスに活かすには、ビジネススキルがあることが最低条件になります。
データサイエンスで有効な戦略が判明したとしても。それを関係者に説明したり管理者を説得したりしなければいけません。
コミュニケーション能力やプレゼンテーションスキルが問われるわけです！
データサイエンスを勉強するだけでなく、日々の仕事の中でわかりやすい資料作りや因果関係がきちんと成立したプレゼンテーションを心がけるといいですよ。
データサイエンスに必要な記事はこちらで詳しく解説しています。
データ準備の仕方を重点的に学ぶ
データサイエンスの手順の中で重要なのは、データを準備する段階です。
分析のもととなるデータが不十分だと、解析結果に影響が出てしまいます。
効率のよいデータ収集を意識し、加工しやすいように管理方法を整えておきましょう。
データサイエンスをオンラインで学習する方法
データサイエンスを学ぶなら、家にいながらでもできるオンライン学習がおすすめです！
オンラインでデータサイエンスを学習する方法を紹介します。
個別指導
引用元：Tech Teacher
英会話や予備校などでおなじみの個別指導。
実は、データサイエンスも個別指導で勉強できます。
例えば、「Tech Teacher」では、家庭教師によるデータサイエンティスト養成講座を受講できます。
マンツーマンレッスンなので、無理なく自分のペースで勉強できるのは嬉しいですね。
学習サイト
引用元：Progate
最近はさまざまな学問を学習サイトで学べます。
特に、プログラミングに関する学習サイトは多く、初心者でもはじめやすいようにデザインされています。
いろいろなプログラミング言語を学べる「Progate」は有名です。機械学習に用いるPythonを勉強するときは、利用してはいかがでしょうか。
動画教材
引用元：udemy
動画教材に関しても、優秀な教材が多くあります。
動画共有サイトには、無料で視聴できるデータサイエンスの動画もあります。
有料の動画教材では「Udemy」が知名度が高く、多くの人が利用しています。
統計学やPythonを使った機械学習など、データサイエンスの勉強に役立つ教材が用意されているので、興味のある方は購入を検討してはいかがでしょうか。
データサイエンスはオンラインで効率よく学ぼう
現状を把握したり、将来を予測できたりするデータサイエンス。
ビッグデータやIoTの発展にともない、今後も需要が増えていくことが予想されます。
しかし、データサイエンスの習得には高度な知識が必要で、人材は不足しています。
社会人がデータサイエンスを学ぶには、体力が必要です。
勉強するときはオンライン上で効率よく学習するのがおすすめです。
ぜひデータサイエンスを学んで自身の市場価値を高めてください。
