「データサイエンスを使えるようになりたい！でも、何からはじめていいかわからない」という悩みをもつ方は多いのではないでしょうか。
今回はデータサイエンスを学びたい方に向けて、必要な知識や学習のロードマップを解説します。
初心者向けの内容なので「ITには詳しくないけど、データサイエンスに興味がある」という方はぜひ参考にしてください。
データサイエンスに必要な学ぶべきスキル
データサイエンスにはどのようなスキルが必要なのでしょうか。データサイエンスを使いこなすうえで、学ぶべき事柄を紹介します。順に確認しましょう。
数学や統計学の知識
データサイエンスは収集したデータをもとに解析をおこない、価値を生み出す学問です。さまざまな分野の知識が必要ですが、その中でも数学や統計学は欠かせません。
データ分析には必ず、数学が用いられます。最低でも高校卒業レベルの数学の知識を身につけていることが求められます。特に、確率や微分積分、行列は必須ですので、不安がある場合は復習しておきましょう。大学で学ぶ解析学や線形代数についても知識があると、よりデータサイエンスの理解が深まりますよ。
また、データサイエンスでは、数理モデルや統計モデルを扱います。統計学の知識があれば大量のデータそれぞれの価値が理解でき、知見を創出するための批判的思考が可能になります。分析手法や分析ツールを組み合わせて使うこともあるため、幅広く数学や統計学を学んでおけば、データサイエンスへの理解も深まりやすいです。
技術的なITスキル
数学や統計学だけでなく、技術的なITスキルも必要です。具体的には以下のような知識が求められます。
- プログラミング
- データベース
- ビッグデータ など
データサイエンスでは、プログラムを書く機会が頻繁にあります。プログラミング言語としては、データの可視化や機械学習に用いる「R」や「Python」が一般的です。
Pythonはプログラミング言語の中でもコードがシンプルで、初心者でも学習しやすいと言われています。プログラミングを学ぶ際は、Pythonからはじめてみてはいかがでしょうか。
そして、データベースに関する知識も重要です。なぜなら、データサイエンスに使われるデータは、データベースに格納されているからです。分析基盤となる環境を構築する際や、利用するときにもデータベースが用いられます。
また、データサイエンスでは、ビックデータを使用することもあります。ビッグデータはデータ量が膨大なため、扱うには高度なスキルが必要です。ビッグデータは今後も発展が見込まれる領域ですので、データサイエンスに興味があるなら、学んでおいて損はないでしょう。
非技術的なビジネススキル
データサイエンスを本当の意味で活用するには、統計学やプログラミング言語など学術的な知識だけでは不十分です。なぜなら、データを解析し有用な知見を導き出したとしても、それが実行されるよう、調整しなければならないからです。
関係者とすり合わせをおこなったり、管理者にプレゼンしたりする必要があります。つまり、非技術的なビジネススキルが求められます。具体的には以下のようなスキルです。
- 論理的な思考力
- 資料作成能力
- プレゼンテーションスキル
論理的な思考力はデータサイエンスにも必要ですが、データの解析後にも必要な能力です。分析結果をいかに役立てるか、既存のサービスや製品とのつながりをロジカルに理解しなければいけません。
また、解析結果から生まれた解決策をまとめる必要もありますよね。文書で説明する場合は、わかりやすい文章スキルが必要ですし、プレゼンテーションをおこなうのであれば、プレゼンテーションスキルが求められます。
統計学やITのスキルでデータの収集や解析ができても、提案が認められなければ意味がありません。分析結果が現実のプロジェクトに適用されるよう調整するビジネススキルを身につけましょう。
データサイエンスを学ぶロードマップ
続いては、データサイエンスを学ぶ際のロードマップを紹介します。ぜひ、参考にしてくださいね。
データサイエンスの概要を知る
データサイエンスをおこなうには、幅広い知識が必要です。まずは、基礎的なことから学習をはじめましょう。
データサイエンスがどういったものなのか、概要を知ることが大切です。例えば、下記のようなデータサイエンスに関する基礎的な事項は調べておくといいでしょう。
- メリット
- 分析手法
- 将来性 など
目標を設定する
データサイエンスとは何なのか、どういったことができるのか理解したら、自身の目標を設定しましょう。
1年後や5年後、10年後と区切って今後のキャリアを検討するのがポイントです。データサイエンスを学びデータサイエンティストになれば、高収入で将来性もあります。プロジェクトを管理するプロジェクトマネージャーを目指している方もいるかもしれませんね。
データサイエンスをなぜ学びたいのか、スキルを身につけたらしてみたいことなどを洗い出してみましょう。また、直近の活動にフォーカスすることも重要です。今いる環境でデータサイエンスを用いて解決したことはないでしょうか。
もし、あればそれが最初の目標になります。長期的な目標も重要ですが、短期的な目標を一つひとつクリアしていくことも大切です。困難に見える目標も小分けにすることで、難易度は下がりますよ。
数学の基礎を学ぶ
データサイエンスには、数学が欠かせません。データサイエンスに関する書籍では、読者に数学の知識があることを前提に書かれている場合も珍しくありません。学生時代、数学が苦手だったという人は、高校数学や大学数学を復習しておきましょう。
統計学の基礎を学ぶ
数学と同様に統計学の知識も必要です。まずは、平均や分散といった統計の基礎から学びはじめましょう。統計的検定が理解できるようになるまで学習することをおすすめします。
機械学習の基礎を学ぶ
データサイエンスを習得するのであれば、機械学習も学んでおきたい分野です。機械学習を実装するには、プログラミング言語のPythonを使うといいでしょう。
Pythonはプログラミング初心者でも扱いやすい言語です。Pythonを学習しデータ分析ではどういったことをおこなうのか、体験してください。
実践する
幅広い知識を身につけたら、実践のフェイズに移りましょう。「まだどのスキルも完璧ではなく、不安」という方もいるかもしれません。
しかし、完璧を求めすぎるあまり、実践練習ができなければ、成長スピードが落ちてしまいます。小規模のデータから分析をはじめ、問題解決をはかりましょう。
データサイエンスの学習法6選
データサイエンスの学習法6選を紹介します。自分に適していると感じる学習の仕方があれば、ぜひ試してくださいね。順番に確認しましょう。
大学・スクール
データサイエンスは大学やスクールで学ぶのが効率的です。体系的に学習できるカリキュラムが組まれており、モチベーションを保って勉強を進められます。
「今から大学に通いなおすのは難しい」という人はスクールを探してみてください。注目度の高いデータサイエンスですから、多くの専門スクールがありますよ。おすすめ度は5段階中「4」です。
個別指導
データサイエンスは個別指導で学ぶことも可能です。
大学やスクールに通うのではなく、自宅やカフェなどからオンラインで受講できる環境を希望する場合におすすめです。マンツーマンレッスンなので、受講する生徒にあったオーダーメイドの指導が受けられます。
レッスンを受講する日時や回数なども調整ができるので、自分の予定に沿った学習が可能です。「忙しくてスクールには通えないけど、データサイエンスに詳しい人から教わりたい」という方は、ぜひ検討してください。おすすめ度は5段階中「5」です。
書籍
書籍は独学で手軽に学べる学習方法です。データサイエンスはプログラミングや機械学習など、幅広い知識が必要なので、手はじめに書籍で広く浅く学ぶのもいいでしょう。例えば、以下の5冊は初心者でも読みやすいので、おすすめです。
・『ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得』
・『AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング』
・『マンガでわかる統計学 素朴な疑問からゆる~く解説』 など
気になる本は、ぜひ読んでください。おすすめ度は5段階中「3」です。
動画教材
最近はあらゆる分野における動画教材が豊富にあります。動画共有サイトでデータサイエンスと検索すれば、多くの動画を無料で視聴できます。
また、有料の動画教材は「Udemy」で探すといいでしょう。Udemyには、以下のように多くのジャンルに関する動画コンテンツが用意されています。
- IT
- 自己啓発
- 健康・フィットネス
- 音楽
- 教育・教養 など
数ある動画のなかでもIT関連は、特に量が多いです。定期的に開催されるセールのときに購入すれば、良質な動画教材を数千円で手に入れられますよ。おすすめ度は5段階中「4」です。
学習サイト
Webサイトを使ったオンライン学習もメジャーな勉強方法になってきました。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設計されています。
有名なものでは「Progate」があります。ITに詳しくない方でも、プログラミングを初歩的なところから学べますよ。おすすめ度は5段階中「5」です。
Kaggleコンペ
データサイエンスについてある程度知識がついてきたら、「Kaggleコンペ」に参加してアウトプットを増やすのがおすすめです。Kaggleは世界最大のデータサイエンスコンペティションプラットフォームで、約100万人が利用しています。
Kaggleに参加すれば、企業や政府等がコンペティション形式で提示した課題に、挑戦できますよ。中には成績上位者には賞金が与えられるコンペティションもあります。
あなたもKaggleコンペに参加して、ゲーム感覚でデータサイエンスを学んではいかがでしょうか。おすすめ度は5段階中「3」です。
日々コツコツとデータサイエンスを学ぼう
データサイエンスには数学や統計学、プログラミングスキルなどの幅広い知識が必要です。まずは、データサイエンスとは何なのか、基礎的なことから学びはじめ、知識を広げていきましょう。個別指導や動画教材なども利用しながら、あせらずコツコツと勉強を進めてくださいね。
