学習方法

社会人になってからでも勉強できる?データサイエンスで人材価値を高めよう

「社会人になってからでは、データサイエンスのような難しい勉強はできない」と思っていませんか。たしかにデータサイエンスには幅広い知識が必要で、時間に追われている社会人にはハードルが高いです。

しかし、データサイエンスには、時間を費やすだけのメリットがあります。

今回はデータサイエンスの勉強に悩んでいる方に向けて、学習方法やデータサイエンティストの希少性について紹介します。ぜひ参考にしてください。


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社会人は勉強必須?データサイエンスとは

データサイエンスの勉強をはじめる前に、データサイエンスについて基本的なことをおさえておきましょう。

そもそもデータサイエンスとは

そもそもデータサイエンスがどういったものかご存じでしょうか。データサイエンスとはプログラミングのスキルや数学・統計などの知識を組み合わせ、データからインサイトを生み出す学問です。

インサイトとは「分析を利用して得られる価値」のこと。機械学習や人工知能といった高度な技術も利用し、有益な知見を創出するのがデータサイエンスです。データサイエンスは組織において、マーケティング戦略を決める手助けとなるため、需要が増えています。

データサイエンスがなぜ社会人に必要なのか

データサイエンスは組織にとって、さまざまなメリットを提供します。大量のデータを根拠にして解析をおこなうため、現状を分析し将来予測をしたり、見逃していた課題や可能性を発見したりといったことです。

一方、社会人にとってデータサイエンスを学ぶことは、思考力の面でふたつのメリットがあります。

ひとつ目は「論理的な思考力」です。なぜなら、データサイエンスではつねにデータがその値を示す理由を問い続け、因果関係を追い続ける学問だからです。ロジカルに思考をめぐらせることができれば、ビジネスにおけるコミュニケーションや課題解決の場面など、さまざまなシーンで価値ある人材になれますよ。

そして、ふたつ目のメリットは「批判的な思考力」を身につけられる点です。データサイエンスでは、事象をひとつの側面からだけでなく、いろいろな角度から見る必要があります。データサイエンスを学び多角的な視点をもてば、物事の善し悪しを安直に決めることなく、冷静に判断できるようになります。

社会人がデータサイエンスを勉強するのに障壁となりうること

ただでさえ難易度の高いデータサイエンス。社会人にとっては、勉強の障壁になってしまうものがあります。特に、今から紹介するふたつは共感できる人が多いのではないでしょうか。

忙しくて勉強時間がとれない

「本業が忙しくて、データサイエンスを勉強する時間がない」という悩みはありませんか。勉強が本分の学生とは違い、社会人になると勉強時間を意識的に確保する必要があります。

「仕事で疲れ切ってしまって余裕がない」という人もいるでしょう。スキマ時間を利用したり、テレワークができる環境を整えたりして、学習時間を確保する工夫が必要です。

モチベーションの維持が難しい

勉強のやる気を保つことも重要なポイントです。データサイエンスに必要な知識は幅が広いため、その量の多さからモチベーションを保つのは難しいでしょう。

モチベーションを維持するポイントは、データサイエンスを学ぶ目的を明確にすること。また、勉強する事項をできるだけ細分化し、一つひとつのハードルを下げることが有効ですよ。

社会人がデータサイエンスを勉強するメリット

勉強するモチベーションが保てるようなデータサイエンスのメリットを紹介します。それは「希少性の高さ」です。

ビッグデータやIoTの発展で、ITエンジニアの需要は年々増しています。しかし、IT人材は不足しており、より高度な領域であるデータサイエンスを扱える人手も足りていないのが現状です。

需要過多の状況でデータサイエンスを習得すれば、自分の市場価値を高められます。たとえデータサイエンティストとしての能力がふつうレベルだったとしても、成長する業界に身を置いていれば、それだけで自分の価値を高めることに繋がるわけです。

また、勉強する分野に限らず、学習をするだけで、ほかの社会人に差をつけられます。日本の社会人はほとんど勉強をしていないからです。2016年、総務省が実施した社会生活基本調査によると、日本の社会人の平均勉強時間は「1日6分」でした。

つまり、1日10分何かを学ぶだけで、ほかの社会人よりも成長が期待できることになります。あなたも毎日コツコツと勉強し、まわりに差をつけてはいかがでしょうか。

時間のない社会人におすすめの学習方法

なかなか時間のとれない社会人に向けて、おすすめの学習方法を紹介します。ぜひ参考にしてくださいね。

大学院

近年、社会人に門戸を開く大学院が急増しています。以下の大学院でデータサイエンスが学べますので、通いやすいところがあれば検討してはいかがでしょうか。

  • 横浜市立大学大学院 データサイエンス研究科
  • 一橋大学大学院 経営管理研究科
  • 立教大学大学院 人工知能科学研究科
  • 滋賀大学大学院 データサイエンス研究科
  • 大阪経済大学大学院 経営情報研究科
  • 長野県立大学大学院 健康栄養科学研究科 など

多くの大学院で学べる環境が整えられており、データサイエンスへの注目度がうかがえますね。

総務省統計局のデータサイエンス・オンライン講座

統計リテラシーの向上とデータサイエンスのスキルをもった人材育成のために、総務省統計局がオンライン口座を開いています。オンライン口座は無料で以下の3つの口座が用意されています。

  • 社会⼈のためのデータサイエンス⼊⾨
  • 社会⼈のためのデータサイエンス演習
  • 誰でも使える統計オープンデータ

2022年6月から開講予定ですので、興味のある方はぜひ受講してください。

社会人のためのデータサイエンスを学ぶ手順

社会人がデータサイエンスを学ぶ際の参考になるようなロードマップを紹介します。順番に確認しましょう。

データサイエンスを知る

まずは、データサイエンスを知ることが重要です。手軽にデータサイエンスの概要を理解するのにおすすめなのは書籍での学習です。初心者でも読みやすい本を2冊、紹介します。

1冊目は『俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える』です。ストーリー形式で書かれているので、挫折することなく読み進められますよ。読めばデータサイエンスのイメージが湧いてくる良書です。

2冊目は『未来IT図解 これからのデータサイエンスビジネス』です。データサイエンスを実際のビジネスに活かしたい人におすすめの1冊。データサイエンティストという仕事への理解が深まります。

統計の基礎を学ぶ

データサイエンスには統計が必要です。基礎から学びはじめましょう。統計の基礎を学ぶのにおすすめの学習方法はWebサイトの「統計WEB」です。

統計WEBには統計に関するトピックやニュースにくわえ、書籍紹介やブログなどのコンテンツが用意されています。その中でも、「統計の時間」というコンテンツがおすすめです。

統計検定2級に合格することを目標に、統計学の練習問題と解説が載っています。ぜひ挑戦してくださいね。

機械学習の基礎を学ぶ

機械学習もデータサイエンスには欠かせません。具体的にはプログラミング言語の「Python」を学ぶのがおすすめです。文法がシンプルでコードが少なくてすみ、可読性も高いため、プログラミング初心者でも扱いやすいです。

Pythonの基礎を学ぶなら、学習サイトや動画教材を利用すると効率的です。さまざまなプログラミングを学べる「Progate」や豊富なオンライン教材から動画で学べる「Udemy」などを利用するといいでしょう。

『Tech Teacher』3つの魅力

魅力1. オーダーメイドのカリキュラ

『Tech Teacher』では、決められたカリキュラムがなくオーダーメイドでカリキュラムを組んでいます。「質問だけしたい」「相談相手が欲しい」等のご要望も実現できます。

    魅力2. 担当教師によるマンツーマン指導

    Tech Teacherでは完全マンツーマン指導で目標達成までサポートします。
    東京大学を始めとする難関大学の理系学生・院生・博士の教師がが1対1で、丁寧に指導しています。
    そのため、理解できない箇所は何度も分かるまで説明を受けることができます。

    魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講

    Tech Teacherでは、授業を受けた分だけ後払いの「従量課金制」を採用しているので、必要な分だけ授業を受講することができます。また、初期費用は入会金22,000円のみです一般的なプログラミングスクールとは異なり、多額な初期費用がかからないため、気軽に学習を始めることができます。

    まとめ

    ・魅力1. 担当教師によるマンツーマン指導

    ・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム

    ・魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講

    質問のみのお問い合わせも受け付けております。

    社会人であってもデータサイエンスの勉強に挑戦しよう

    データサイエンスは複数の学問を応用するため学習の範囲が広く、習得するのに時間がかかります。しかし、日本ではデータサイエンスを操れる人材が不足しています。

    そのため、一度データサイエンスを身につければ、大きな武器となります。書籍や学習サイト、大学院など、自分に適した学習方法で、ぜひデータサイエンスを勉強してください。