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データサイエンスの手順とは?できることや学習方法も解説

データサイエンスという言葉を聞いたことがある方は多いと思います。しかし、データサイエンスがどのような手順で行われているのか知っている方は少ないのではないでしょうか。

また、現代は、多くのデータを集めることができるようになったこともあり、データサイエンスの需要が高まっています。

そこで本記事では、データサイエンスについて基礎知識や手順などを解説していきます。

ぜひ参考にしてください。

データサイエンスとは

そもそもデータサイエンスとは、人工知能(AI)や統計、科学的方法、データ分析などの複数の方法を利用し、組み合わせてデータの解析を行うことです。このデータサイエンスを行う方のことをデータサイエンティストといいます。

データサイエンスを行う目的は、データの解析によって洗い出された情報をもとに新たな技術や今ある技術を進化させることです。そのため、データサイエンスの精度が高くなれば、結果的に新たな技術などが普及する可能性が高くなります。

データサイエンスが利用される現場として多いのは、大企業でのデータ分析やソフトウェア開発などです。企業でのデータ分析は言い方を変えるとビジネスに利用されているということです。ビジネスは、多くのデータがあり、正しいデータ解析が行えれば成功率が高まります。そのため、ビジネスでデータサイエンスが利用されています。

ソフトウェア開発では、今までの技術で開発したものを進化させるために膨大なデータが必要です。また、新たなソフトウェア開発を行う場合にも、膨大なデータが必要になるため、データサイエンスが利用されます。

その他にも多くの場面で利用されていることから、データサイエンスの重要性がとても高いことがわかります。データサイエンスが重要な理由は、多くのツールが普及している現代で放置されているデータが多く、そのデータを回収し利用するためです。そのため、データサイエンスが重要といわれています。

データサイエンスの手順

データサイエンスは、膨大なデータを解析する必要があるため、正しい手順で行うことが重要です。なぜなら、正しい手順で行うことが効率的で安全だからです。何事も正しい手順で行わなければ効率的に行えませんし、万が一のことが起こってしまう場合もあります。

データサイエンスで万が一のことが起こると膨大なデータが消滅してしまうということもあります。そのため、データサイエンスは正しい手順で行うことが重要です。

  • データサイエンスは以下の手順で行われます。
    解析・分析の目的の決定
    解析・分析を行うデータの準備・取得
    データの可視化
    データの前処理
    統計的手法や機械学習を活用したモデリング
    評価
    レポート作成
    意思決定

解析・分析の目的の決定

まずは、データサイエンスによって解析・分析する目的を決定していきます。

解析・分析を行うデータの準備・取得

解析・分析の目的が決定したら、解析・分析を行うデータの準備・取得を行います。

データの可視化

データサイエンスを行うデータの収集ができたら、そのデータの可視化を行います。

データの前処理

データの可視化が完了したら、データの前処理を行います。

統計的手法や機械学習を活用したモデリング

データの前処理が完了したら、統計的手法や機械学習を活用したモデリングを行います。

評価

モデリングが完了したら、データサイエンスの評価を行います。

レポート作成

評価によって慎重に判断したデータサイエンスの結果のレポートを作成します。

意思決定

ここまでの全ての手順が完了したら、意思決定を行います。

データサイエンスの手順を詳しく解説

先ほど解説したデータサイエンスの手順を詳しく解説していきます。

解析・分析の目的の決定

目的決定を行う理由は、何のためにデータサイエンスを行うのか明確にすることが重要だからです。目的の決定が行われていない研究には意味がなく、ただ時間を浪費しただけになってしまいます。そのため、データサイエンスを始める際には、まず目的を決定するようにしましょう。

また、目的を決定する際、明確に決定すればするほど、この後の手順が円滑に進みます。

解析・分析を行うデータの準備・取得

目的を明確に決定していれば、どのようなデータが必要なのかわかりやすくなっているはずですので、この作業を円滑に進められます。

また、データの準備・取得にはコストがかかるため、なるべく無駄のない良いデータを収集するようにしましょう。解析・分析するデータの質が低いと結果も悪いものになってしまいます。そのため、少しコストが高くなってしまったとしても質の高いデータの収集が重要です。

データの可視化

データの可視化は基本的にコンピュータで行われます。しかし、アンケートなどの紙媒体のデータがある場合には、コンピュータに打ち込み電子化しましょう。

また、コンピュータによるデータの可視化を行う際にこの後の手順のことも考え、扱いやすいように可視化することが重要です。

データの前処理

なぜ前処理が必要なのかというと、ほとんどのデータはそのままの状態では解析・分析ができないからです。そのため、この段階でデータサイエンスが行える形に整形します。

また、データの前処理には多くの時間を費やすことが多く、この作業をおろそかにするとデータサイエンスが行えなくなるため、注意してください。

統計的手法や機械学習を活用したモデリング

データサイエンスの目的に合わせて手法を選び、慎重にモデリングしていくことが重要です。また、この手順では数学的な要素が高いため、専門的な知識が必要不可欠になります。

評価

モデリングによって導き出された結果が正しいか慎重に判断する必要があるため、とても重要な手順になります。そのため、何度も確認し、正しいものなのか判断するようにしましょう。

レポート作成

プレゼンテーションや論文など場面に合わせたものを作成する必要があります。そのため、場面に合わせたツールを利用してレポート作成を行いましょう。

また、レポート作成後に誤りがないか何度か確認することが重要です。

意思決定

データサイエンスを行う目的が達成できたのか確認し、できていないようなら繰り返し行い、目的が達成されれば、データサイエンス完了になります。

データサイエンスを始めよう!

データサイエンスに興味がある方は多くいると思います。しかし、何から始めればよいのかわからないという方も同じように多くいるのではないでしょうか。データサイエンスを始めるためにはデータの解析・分析を行えるようになる必要があります。

そのため、データサイエンティストになるには数学的知識が必要不可欠です。中でも、プログラミングや数学、統計の知識が必要になります。プログラミングでは、AI学習が得意なPythonから学ぶのがおすすめです。

数学では、微数や線形代数、ベクトルなどは絶対に必要になる分野になります。統計の知識は、平均値や標準偏差といった基本的な分野から学んでいきましょう。このような比較的簡単なところから学習していくことで、データサイエンスについて楽しく学べると思いますので、ぜひ試してみてください。

まとめ

本記事では、データサイエンスについて基礎知識や手順などを解説しました。データサイエンスは今後さらに注目される可能性が高いです。ぜひ一度データサイエンスについて学習してみてください。