データサイエンスに役立つソフトはある？おすすめの方法を紹介！

人工知能や機械学習が注目され始め、データサイエンスを学んでみたい方も多いかと思います。これからの時代、データサイエンスを活用することができる人材は、重宝されるようになるでしょう。

この記事では、データサイエンスを行えるソフトを紹介しながら、データサイエンスと同時に学んでおいた方がいい知識について解説していきます。

データサイエンスとは

データサイエンスは、集められたデータからまだ明らかにされていない課題や課題解決策を明確にするための技術です。

集められたデータは、データ分析を行える状況ではないため、データ分析を行うことができる状態にするのも、データサイエンスでは重要になります。

特に多いのが、本来取得するべきだったアンケート項目が抜けていたり、性別・年齢に不備があり、データ分析に用いることができない、という状況です。

特にデータの収集をないがしろにしてしまうと、どんなに優れた分析手法を用いても、分析結果は役に立たないものになってしまいます。

データ分析は収集したデータから結果が出てくるため、収集されたデータの質が大切になります。

データサイエンスを用いた具体例

データサイエンスを用いた例として、人事領域に関するリスク予測を行なっているものがあります。

人事部門に集積された評価や勤怠データなどをもとに、メンタル面の不調や離職の可能性を予測するモデル構築を行なっています。

昨今、さまざまな業界で人手不足が深刻化していますが、上記のデータからスタッフの健康管理や離職防止策などが注目されています。

データサイエンスに役立つソフト

データサイエンスを行うためのソフトとして、データ収集では

• Oracle Database
• SQL Server
• My SQL

などが有名です。また、データ分析では、

• tableau：デザインが美しい可視化や操作性に優れている
• Domo：データをリアルタイムで１箇所に集めることができ、迅速な意思決定が可能
• SPSS：最もよく利用されている統計解析ソフト

などがよく用いられています。

データサイエンスを行える言語の紹介

データサイエンスは、ソフトを使わずとも

• SQL言語
• Python
• R言語

を用いることで、データ収集からデータの可視化まで無料で行うことができます。

言語名	特徴
SQL	SQLを扱うことができるソフトは多くあり、OracleやSQL Server、Accessなどが挙げられます。他のプログラミング言語と併用されるのが一般的です。
R	R言語はオープンソース・フリーソフトウェアなので、誰でも無料で使用することができます。R言語では、統計解析を用いることができるため、データ加工や分析・可視化まで行うことができます。
Python	Pythonはシンプルなコードで初心者でも使いやすく、少ない行数で多くの処理を行うことができます。 またR言語と同様、統計解析を行うことができるので、データ加工から可視化まで一貫して行うことができます。

データサイエンスではR言語とPythonのどちらを使うべきか

R言語もPythonもデータ加工から可視化まで行うことができるので、どちらを使用するべきか悩むと思います。

研究者であればR言語で統計解析から可視化まで行えれば十分ですが、データサイエンスでは、深層学習や人工知能などを活用する機会もあるため、使用するならばPythonを使うのがおすすめです。

データサイエンスに必要な知識

データサイエンスに必要な知識として、

• ロジカルシンキング
• 統計学的知識
• プログラミング知識
• データベース知識
• マーケティング知識

が挙げられます。

ロジカルシンキング

ロジカルシンキングとは、物事を論理的に捉え、解決していく思考方法です。

プログラミングでは物事を順序立てて考え、コードを設計していく必要があります。

論理的にコードを書くことができれば、自分が意図した通りにプログラムを動かせるようになります。

統計学的知識

データサイエンスには統計学的知識が必要になります。

特に分析を行う際には、データの抜けである欠損値をどのように処理するのか、分析手法は何を選択するのか？といった場面で必要になります。

誤った分析手法を選択してしまうと、誤った結果しか出てこないため、自分が使った分析手法は正しいのか？他の人が使用している分析手法は正しいのか？と批判的に捉えられるようになる必要がありますね。

難しい数式まで理解する必要はありませんが、それぞれの分析手法の違いについては知っておくといいですよ。

また、統計数理研究所では公開講座を開催していますし、「データ分析のための統計学入門　原著第４版」という書籍も無料で公開されているので、利用してみるのもいいですね。

プログラミング知識

RやPythonを用いる場合には、プログラミング知識は必須です。

多くの企業ではPythonが用いられているため、データサイエンスを行う場合にはPythonの学習から始めるのがいいと思いますよ。

また、Pythonであれば短く簡単なコードで可視化まで行うことができます。

データサイエンスをPythonで学ぶなら、実際に手を動かしながらデータ分析を行うのがおすすめです。

データ加工から可視化までを行う場合には、e-statというサイトでデータセットを利用できるので、そちらを使ってみるのがいいですね。

実際にデータ分析していく中で、統計学の知識も学ぶことができるので、効率良く学習を進めることができます。

データベース知識

収集したデータはデータベースに保管された後に、加工・分析が行われます。

データベースであるSQL言語の理解をしておくことで、保管されたデータを読み込んだり書き出したりすることができるので、データベースの知識は必要と言えます。

マーケティング知識

データサイエンティスト協会では、データサイエンスに必要な知識として、マーケティング知識を挙げています。

スマートフォンやITの普及により、いつでもどこでもインターネットを使うことができるようになりました。

特にスマートフォンでは、ICカードや電子マネー、GPSなどさまざまなデータを大量に取得することができるようになったため、より詳細な顧客分析などが可能となります。

そのため、データサイエンスにはマーケティング知識も必要になってきます。

まとめ

データサイエンスのソフトはいくつかありますが、無料で使用できるRやPythonなどのプログラミング言語を学び、データ加工から可視化を行うことをおすすめします。

データサイエンスを専門とする場合、環境によってはtableauやDomo、SPSSがない場合もあります。

しかしRやPythonを学んでおけば、環境が変わっても無料で利用することができるため、これまでと変わらないデータ分析を行うことができます。

また、RやPythonを使えば可視化も自分の好きなデザインにすることができるので、プレゼンの機会で聴衆の目を惹くようなグラフを作成することが可能です。

ぜひRやPythonの知識を身につけて、データサイエンスについて学んでみてください。