2024年、データサイエンスをこれから始める皆さんに、抑えておくべき重要な5つのポイントを解説します。ビッグデータとの違いから始まり、無償で利用できる学習リソースまで、初心者が最初の一歩を踏み出すためのガイドを提供します。
- 初心者が最初に知るべき5つの基本
- 初心者が最初に読むべきおすすめ書籍
- データサイエンスを学ぶ上で絶対に役に立つスクール
- おすすめのオンラインリソース集
データサイエンス入門：初心者が最初に知るべき5つの基本
データサイエンスとは、データから価値ある情報を引き出す科学です。
この分野がなぜ重要か、その活用例と必要なスキル、学習の第一歩まで、初心者にも理解しやすい形で紹介します。
データサイエンスとは何か
データサイエンスとは、大量のデータから有益な情報を引き出し、分析する学問です。この技術を用いることで、ビジネスの意思決定を助けたり、日々の生活を改善することが可能です。
例えば、オンラインショッピングの推薦システムはデータサイエンスを活用しています。顧客の過去の購買履歴や行動を分析し、個々に合った商品を提案するのです。
簡単に言うと、データサイエンスは情報の海から必要な宝を探し出す作業と言えます。その過程で、統計学や機械学習などの手法が用いられます。
下記の記事ではデータサイエンスについて更に詳しく解説していますので、参考にしてみてくださいね。
なぜデータサイエンスが重要なのか
データサイエンスは、膨大な情報から意味ある知見を抽出し、ビジネスや科学の発展に貢献するため重要です。たとえば、市場のトレンドを分析して、企業が効果的な戦略を立てる手助けをします。
また、医療分野では、患者のデータ分析を通じて病気の早期発見や予防に役立てられています。こうした分析により、より良い意思決定が可能になり、社会全体の効率と生活の質が向上します。
データサイエンスは、今日の急速に変化する世界で、より賢く行動するための鍵となるのです。
データサイエンスの活用例
データサイエンスはさまざまな分野で活躍しています。例を挙げてみると、オンラインショッピングでは、顧客の購買履歴から好みを学習し個人に合わせた商品を推薦します。
また、医療分野では、患者の健康記録を分析して病気のリスクを予測し、予防策を立てるのに役立っています。このように、データサイエンスは私たちの生活をより豊かで健康にする手段として、幅広い領域で利用されています。
それにより、よりパーソナライズされたサービスの提供や、生活の質の向上につながっています。なおデータサイエンスの活用例については、以下の記事でも詳しく解説していますので、参考にしてみてくださいね。
データサイエンスに必要なスキル
データサイエンスで成功するには、統計学、プログラミング、データ分析の能力が欠かせません。統計学の知識は、データから意味あるパターンを見つけ出すために必要です。
プログラミングスキル、特にPythonやR言語の知識は、データを処理し分析するのに役立ちます。さらに、ビジネスの理解も重要です。
これにより、分析結果を組織の目標達成に活かすことができます。このように、データサイエンスは複数のスキルが融合した分野です。
データサイエンスの学習への第一歩
データサイエンスを学び始めるには、基本的な統計学とプログラミングが良い出発点になります。まず、統計学の基礎をしっかりと理解しましょう。
これは、データの分析や予測を行う上で不可欠です。次に、PythonやRといったデータサイエンスに適したプログラミング言語の学習を始めることが推奨されます。
書籍やオンラインで多くの無料教材やコースが提供されているため、自分のペースで学ぶことができます。この２つのスキルを身につけることで、データサイエンスの世界への理解が深まります。
初心者が最初に読むべきおすすめ書籍
データサイエンスとプログラミングの入門に最適な書籍をご紹介します。「図解まるわかり データサイエンスのしくみ」と「データサイエンス大全」は、基本的な概念を図解でわかりやすく説明しています。
また、「Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス」と「Pythonデータサイエンスハンドブック」は、Python言語を通じてデータサイエンスの実践的なスキルを身につけるための書籍です。これらの本を手に取れば、初心者でもデータサイエンスの基礎から応用まで幅広く学ぶことができます。
基礎編
データサイエンスの世界に初めて足を踏み入れる方には、「図解まるわかり データサイエンスのしくみ」と「データサイエンス大全」をお勧めします。これらの本は、初心者でも理解しやすい基礎編から構成されています。
図や例を豊富に使い、データサイエンスの基本的な概念や技術をわかりやすく説明しているため、読み進めるうちに自然と知識が深まります。
図解まるわかり データサイエンスのしくみ
「図解まるわかり データサイエンスのしくみ」は、データやグラフの種類、統計学の基本など基礎から周辺知識までデータサイエンスを学ぶにあたって知っておきたい内容を解説している書籍です。見開きで1つのテーマと取り上げているので、気になる内容やキーワードに着目して理解しやすい構成となっています。
データサイエンス大全
「データサイエンス大全」は、データサイエンスへの第一歩としてまずは主要になる重要用語の意味を解説している書籍です。書籍を通して「何となく理解できたような気がする」くらいで問題無しと背中を押してもらえる初心者に優しい内容となっています。
プログラミング編
プログラミングを始めたばかりの方には、「Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス」と「Pythonデータサイエンスハンドブック」がおすすめです。これらの本は、プログラミング編として初心者向けに書かれています。
やさしい説明でPythonの基本から学べて、データサイエンスの初歩も同時に理解できるので、学習が効率的に進みます。各章には具体的な例や練習問題が含まれており、実践的なスキルが身につきます。
Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス
「Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス」は、文理を問わず身に付けておいた方が良いデータサイエンスの基礎を、Pythonを使った演習を行いながら学べる書籍です。数学にあまり詳しくなくとも、数学の概要から、データサイエンスやAIの内容に触れられている全部で14章の構成となっています。
Pythonデータサイエンスハンドブック
「Pythonデータサイエンスハンドブック」は、Pythonの実用的な情報が盛りだくさんの書籍です。データサイエンス用のツールを一通り網羅しており、それぞれのツールにおいて押さえておくべき基本や便利なコマンドが紹介されています。
初心者からPythonに慣れてきた人まで手元に置いておきたい便利な1冊です。
必見！データサイエンスを学ぶ上で絶対に役に立つスクール
データサイエンスを学びたい方にとって、選ぶスクールは非常に重要です。本ブログで特におすすめするのは「Tech Teacher」、「Aidemy Premium」、そして「TechAcademy」の3校です。
これらのスクールでは、初心者から上級者まで幅広いレベルに対応したカリキュラムを提供しています。実践的なプロジェクトや専門的なメンタリングサービスを通じて、データサイエンスの理解を深めることができるでしょう。
Tech Teacher
Tech Teacherは、求めるレベルに合った講座を受講できる完全個別指導型のスクールで、担当講師とマンツーマンで学習を進めることができます。マンツーマンでの指導となるため「わからない状態で先に進むことがない」のが特徴であり、個人のレベルに応じて安心して学ぶことができます。
また、複数講座を受講することで1講座当たりの受講料が割引になるため受ければ受けるほどお得になる料金システムになっているのも魅力です。
Aidemy Premium
Aidemy Premiumは、未経験の人でも基礎からAIとPythonのスキルが身につく、オンラインのプログラミングスクールです。マンツーマンの学習サポートにより実践に近い形で学べる環境になっており、さらに学び放題の制度があるので、選択した講座以外でも追加料金なしで対象となっている講座を学習することが可能です。
また、厚生労働省の教育訓練給付制度と経済産業省のリスキリングを通じたキャリアアップ支援事業の対象となっているため、受講料のうち最大70%が支援されるのも大きな魅力となっています。
TechAcademy
引用：TechAcademy
TechAcademyは、通過率10%の選考を合格した現役エンジニアから、マンツーマンでサポートしてもらえるオンラインに特化したスクールです。週2回のマンツーマンメンタリングや毎日15～23時のチャットレビューサポートなど、手厚いサポートで初心者の人でも安心して学習を続けられます。
更に、上記で紹介したサポートに加えて、転職についても支援してもらえるのでスキルを身に付けるモチベーションアップにもつながります。
無料で学べるデータサイエンスおすすめのオンラインリソース集
データサイエンスを学び始めたい方にとって、費用を抑えつつ高品質な教材にアクセスできるオンラインリソースは非常に価値があります。ここでは、「Kaggle」、「edX」、そして「Coursera」を紹介します。
これらのプラットフォームは、初心者から中級者、さらには上級者まで、あらゆるレベルの学習者に適したコースを提供しています。実際のデータセットを使った実践的なプロジェクトや、世界中の専門家による講義が、自宅にいながらでも手軽に受けられます。
Kaggle
Kaggleはデータサイエンスを学ぶ上で非常に役立つ無料のオンラインリソースです。多くのプロフェッショナルや学習者が利用しており、競技プロジェクトやデータセット、コースなどが豊富に用意されています。
実際のデータサイエンスプロジェクトに挑戦することができ、それによって理論だけでなく実践的なスキルも身につけることが可能です。例えば、世界中のデータサイエンティストが参加する競技に参加することで、実際の問題解決方法を学ぶことができます。
初心者にとっても、Kaggle内のチュートリアルやフォーラムは非常に有用です。そこでは、データサイエンスに関する疑問を解消したり、経験豊富なプロフェッショナルから学ぶことができます。
edX
edXは世界中の名門大学から提供される無料のデータサイエンスコースを受講できるプラットフォームです。多様な科目があり、初心者から上級者までが学びを深められます。
例として、ハーバード大学のデータサイエンス入門コースでは、基本的な統計からプログラミング、データ分析までを学べます。このように、実際の大学のカリキュラムに沿った内容で、理論と実践をバランスよく習得できるのが魅力です。
edXを通じて、世界レベルの教育を無料で受けることが可能になり、キャリアアップやスキル向上に直結します。また、フォーラムで質問したり、学習者同士で情報交換することもできます。
Coursera
Courseraは、スタンフォード大学やイェール大学など、世界的に有名な大学が提供するコースをオンラインで無料で学べるプラットフォームです。データサイエンス分野でも、初心者から専門家まで対応する多岐にわたるコースが揃っています。
たとえば、機械学習やデータ分析の基礎を教えるコースがあり、実践的なプロジェクトを通じてスキルを磨くことができます。これにより、学んだ知識を実際のデータセットに適用し、経験を積むことが可能です。
また、Courseraでは、コースを修了すると証明書を取得できるオプションもあり、キャリアの発展に役立ちます。このように、無料でありながら高品質な教育を世界中の人々に提供しています。
まとめ
データサイエンスは、膨大なデータから有用な情報を引き出し、分析することで、ビジネスの意思決定支援や日常生活の改善に貢献します。重要性は、その分析が市場のトレンド予測や病気の早期発見など、さまざまな分野で応用されていることから明らかです。
この分野に進むためには、統計学やプログラミングなどのスキルが必須であり、基本的な統計学とプログラミング言語の学習が推奨されます。また、入門書やオンラインリソース、専門スクールなどが学習支援を提供しており、初心者でもステップバイステップで知識を深めることができます。
