「データサイエンスを勉強して給料を上げたい！」と考えている方は多いのではないでしょうか。データサイエンスは今最も求められているスキルのひとつです。希少性が高いため、学習すれば自分の市場価値を高めることにつながります。
今回はこれからデータサイエンスを学びはじめようとしている人に向けて、データサイエンスの学習方法や勉強のポイントを解説します。ぜひ参考にしてください。
なぜ今データサイエンスなのか
データサイエンスという言葉をよく耳にする昨今。データサイエンスとはどのようなもので、なぜ今話題になっているのでしょうか。まずは、データサイエンスの概要を解説します。
データサイエンスとは
データサイエンスとは、以下のようなさまざまな分野の専門知識を組み合わせ、有益な知見を導く学問です。
- 数学
- 統計学
- 機械学習
- 情報工学 など
そして、高度なデータサイエンスでは数値やテキスト、画像などに機械学習のアルゴリズムを応用し、人工知能のシステムを構築します。
インターネットが発展し、パソコンの性能も上がっている現代では、多種多様な方法でデータが蓄積されるようになりました。膨大なデータを活かし、有意義な価値を生み出すデータサイエンスが注目されています。
データサイエンスの可能性
ビッグデータや人工知能の普及にともない、データサイエンスの需要は増加傾向にあります。データサイエンスによる分析結果をビジネスや組織の政策決定に活用すれば、下記のようなメリットが得られます。
- 意思決定をスムーズにおこなえる
- データをもとにした根拠のある戦略を立てられる
- 見落としやすい問題やチャンスに気づける など
物事の判断をデータではなく、経験にもとづいて実行してしまうとどうなるでしょうか。相関関係と因果関係を間違ってしまったり、またとないチャンスを見逃してしまったりと、人的ミスが生じるリスクがあります。
判断を下す人の経験や能力に依存してしまうということです。しかし、データサイエンスを利用すれば、根拠のある意思決定をスピーディーにおこなえます。生産性の向上が求められる現代では、データサイエンスの可能性が期待されています。
独学によるデータサイエンスの習得は難しいのか
「データサイエンスは自分のペースで勉強したいから、独学で身につけたい」と考えている人は多いのではないでしょうか。
独学のメリットは時間を調整しやすく、大学やスクールに通うよりもコストを抑えられる点です。データサイエンスの習得は独学でも可能です。しかしながら、難しいでしょう。
なぜなら、データサイエンスに必要な知識は幅が広く高度なスキルも必要なため、独学では挫折しやすいからです。わからない点があっても質問できないうえに、グループワークでモチベーションを高めあうこともできません。
しかし、習得の難しい独学であっても勉強、それ自体がすばらしいことです。日本の社会人はほとんど勉強をしないことが総務省の調査で明らかになっています。まずは、独学で基礎を学び、より専門的に学びたい場合は個別指導や大学院に通うといった方法もひとつの手でしょう。
【初心者向け】データサイエンスを独学で学習する方法
ここからはデータサイエンス初心者に向けて、独学でも手軽にできる学習方法を紹介します。まずは、データサイエンスの基礎から学びはじめましょう。
書籍
データサイエンスを題材にした書籍は数多く販売されています。データサイエンスに関連した分野である統計学や数学、プログラミングの教材も合わせれば、多くのことを書籍から学べます。
まずはデータサイエンスの入門書を読み、データサイエンスのイメージをつけるといいでしょう。下記の書籍は初心者でも読みやすい、おすすめの教材です。
・『ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得』
学習サイト
データサイエンスに関連した学習サイトも数多くあります。例えば、さまざまなプログラミング言語を学べる「Progate」は有名です。
Progateはプログラミングに適正があるかを判断するのに最適な学習サイトです。プログラミング言語を勉強したことがないという方はぜひ、Progateでコードを書く楽しさを体験してくださいね。
動画教材
独学でのデータサイエンス学習には、動画教材も有効です。YouTubeのような動画共有サイトを利用すれば、多くのデータサイエンティストの解説を無料で視聴できます。
また、有料の動画教材では「Udemy」がおすすめです。Udemyには、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数多くあります。まだ利用したことがないという方は、セールの時に購入してはいかがでしょうか。
独学以外でデータサイエンスを学習する方法
データサイエンスを本格的に学ぶには、独学以外の学び方が大切です。おすすめの学習方法を紹介します。
個別指導
データサイエンスは個別指導による勉強も可能です。例えば、個別指導の「Tech Teacher」というサービスがあります。Tech Teacherはプログラミングに精通した家庭教師から指導を受けられるサービスです。
オンライン環境さえあれば、自宅やカフェなどから受講できます。マンツーマンレッスンなので、自身のレベルに合わせてオーダーメイドの授業が受けられますよ。
データ関連人材育成プログラム
文部科学省が主催する人材育成プログラムに「データ関連人材育成プログラム」があります。データサイエンスの研修プログラムを実施することで高度のデータ関連人材を育成し、社会の多用な場での活躍を支援する目的があります。
博士課程学生や博士号取得者などが対象なので、レベルの高い人材育成プログラムです。将来、データサイエンティストとして高度な分析をしたい場合は、受講を検討してはいかがでしょうか。
Kaggle
Kaggleとはデータサイエンスコンペティションで、企業や政府がコンペティション形式で問題を提示しています。出されるお題にはユニークなものがあります。
例えば、「タイタニック号における生存者の予測」や「住宅の販売価格の予測」などの課題が出題されます。ある程度データサイエンスの知識がついたら、ぜひ挑戦してください。
データサイエンスの学習ポイント
データサイエンスを学習する際、ポイントになることや注意すべきことを解説します。
明確な目標を立てる
データサイエンスに限った話ではないですが、何のために勉強するのか、目的を明確にしましょう。「将来データサイエンティストとして働きたい」という人もいれば「データサイエンスの考え方をビジネスに活かしたい」という方もいるでしょう。
目標によって、学習する内容やレベルは変わってきます。どういった動機でデータサイエンスを学び、どのレベルまで習得したいのか、はっきりさせてから学習をはじめましょう。
アウトプットする
データサイエンスに関する知識をインプットしたら、アウトプットする機会もつくりましょう。勉強した内容をアウトプットすることで、より効率よくスキルが定着しますよ。
アウトプットの方法はさまざまです。ブログに勉強内容をまとめてもいいですし、GitHubに自分が書いたコードを載せてもいいでしょう。勉強会やイベントに参加して、ほかの学習者と情報交換をおこなうのもおすすめです。
難しいデータサイエンス学習も工夫して自分なりの勉強法を見つけよう
ITが発展し続けている現代では、データサイエンスの重要性が増しています。統計学や数学だけでなく、機械学習や人工知能といった幅広い知識が求められるデータサイエンス。
独学での習得は難易度が高いですが、まずは書籍などでデータサイエンスのイメージをつけるのもいいでしょう。より上を目指す場合は、個別指導や人材育成プログラムを利用する選択肢もあります。自分に合った勉強方法を見つけ、コツコツとデータサイエンスの学習を進めてくださいね。
