本記事では、データサイエンスと機械学習の関連性について解説しています。また、データサイエンスと機械学習に必要な知識やスキル、プログラミング言語についても解説を行っています。
データサイエンスと機械学習に興味がある方はぜひ参考にしてください。
データサイエンスとは
データサイエンスとは、統計学や機械学習などのさまざまな手法を利用し、データの分析や解析を行うことを言います。データサイエンスを行う人のことをデータサイエンティストといいます。
目的は、データサイエンスによって分析されたデータを利用し、現在ある技術を進化させることや新たな技術の開発を行うこと、ビジネスを効率よく行うことなどさまざまです。また、データサイエンスは多くの良質なデータを分析することで精度が高まり、結果的に技術の進化や新たな技術の開発などにつながります。
データサイエンスが良く利用される現場は企業やでのデータ分析やソフトウェア開発などさまざまです。
企業でデータサイエンスを利用する際には、分析したデータによってビジネスを効率的に行えるようにすることに利用されます。ビジネスの効率を高めるためには多くのデータが必要であり、良質なデータによるデータサイエンスを行うことで生産性の向上が期待できます。
ソフトウェア開発では、従来の技術の進化や発展、新たな技術の開発にデータサイエンスが利用されます。ソフトウェア開発の際にも膨大なデータが必要になり、良質なデータを収集することでソフトウェア開発を効率よく行えます。
その他にもデータサイエンスは多くの現場で利用されており、現代ではデータサイエンスがとても重要であることがわかります。
特にデータサイエンスが重要な理由として、多くのツールなどが開発され提供されている現代に放置されている上質なデータが多いことが挙げられます。そのデータを収集することで先ほど解説した技術の進化などにつなげることができます。
機械学習とは
機械学習とは、その名の通り機械が自動的に学習することです。この機械学習はデータサイエンスの際に行う、データ分析などで利用される手法であり、機械がアルゴリズムによって構築されたルールで自動的に学習し、データ分析を行うため、機械学習を応用するとデータ収集を自動的に行えるようになります。
機械学習は現在、大きく進化している領域であり、機械が今までの学習をもとに予測や判断を行えるようになりつつあります。機械学習による、予測や判断の精度が高まることで自動運転自動車など近未来的な技術を搭載した機器が登場する可能性が高まります。
機械学習で必要不可欠なものが人工知能（AI）です。現在利用されている人工知能の多くがディープラーニングという手法によるデータ分析を行っており、分析するデータが膨大なほど、賢く精度の高い予測や判断ができる人工知能を構築できます。そのため、データサイエンス同様に機械学習を進化させるためにも膨大なデータが必要になります。
また、膨大なデータの中に良質なデータが多ければ多いほど、機械学習の進化する効率が上がり、高い精度のものを開発できるようになります。
データサイエンスと機械学習の関連性
データサイエンスと機械学習は混同されることが多いですが、大きな違いがあります。まず、データサイエンスは統計学や機械学習などの手法を利用し、膨大なデータを分析、処理することで洗い出されたデータを何かに活かす研究方法のことです。
一方、機械学習はデータ分析の手法の一つであり、機械がアルゴリズムをもとに自動的に反復学習による結果の予測や判断を行う方法です。そのため、データサイエンスはデータ分析によって導き出された結果をもとに何かを行う研究方法であり、機械学習はデータ分析を行うために利用される一つの手法ということになります。
データサイエンスと機械学習の関連性はとても深く、データサイエンスの精度を高めるためには高度な機械学習が必要になります。このようなことから、データサイエンスを行う際には、機械学習についての知識が必要不可欠です。
データサイエンスと機械学習に必要な知識やスキル
データサイエンスと機械学習には、高度な専門的知識やスキルが必要です。そこでここでは、データサイエンスと機械学習に必要な知識やスキルについて解説していきます。
データサイエンスと機械学習に必要なスキルは以下の通りです。
- 情報工学
- 統計学
- ビジネススキル
情報工学
情報工学はデータサイエンスと機械学習で非常に重要な分野になります。データサイエンスと機械学習で必要な情報工学は主に、「プログラミングスキル」、「データベース」、「ビッグデータ処理」の3つです。
プログラミングスキルでは、データサイエンスのデータ分析を行うために必要になる機械学習のシステム構築や処理を行うために「Python」と「R言語」の2つのプログラミング言語を学習する必要があります。
データベースは、データサイエンスで利用する膨大なデータの格納を行うために利用します。利用するデータの属性に合うデータベースを選択することが重要であり、合っているものを選択することでデータサイエンスや機械学習の効率を高められます。
ビッグデータ処理では、データサイエンスで利用する質の高い膨大なデータの収集などを行います。ビッグデータは膨大なデータという意味ではなく、さまざまな形をし、さまざまな性質を持っている、さまざまな種類のデータのことであるため、専門的な知識やスキルがなければ十分な管理が行えません。
そのため、ビッグデータ処理の専門的知識が必要不可欠であり、適切なビッグデータ処理をすることでデータサイエンスや機械学習を効率的に行うことが可能になります。
このようなことから、データサイエンスと機械学習に情報工学が必要です。
統計学
統計学は主にデータサイエンスに必要になる分野です。データサイエンスに必要な統計学の知識は「数学的な観点」と「データ分析の手法」の2つです。
数学的な観点では、データサイエンスでデータの統計が必要になるため、確立や統計、微分積分などの知識が必要になります。また、データ分析を行う際に機械学習を利用する場合、アルゴリズムについて理解する必要があるため、解析学や線形代数学などの知識も必要になります。
データ分析の手法では、データサイエンスに利用される膨大なデータの統計処理の際に、方程式などの数理モデルの作成が必要になります。データサイエンスで利用されるデータや目的によって適切な手法を選択すると効率的に作業が行えるようになるため、さまざまなデータ分析の手法を理解しておくことが重要です。
ビジネススキル
ビジネススキルは主にデータサイエンスにおいて必要になります。データサイエンスにおいてのビジネススキルとは、データ分析した結果を共有する際にわかりやすく可視化することです。可視化することでわかりやすいデータになり、専門性がない方でも結果を理解できるようになるため、データを共有し、運用方法を決めることができるようになります。
そのため、データサイエンスにおいてビジネススキルがとても重要であり、ビジネススキルがなければデータサイエンスの結果を活かせなくなってしまいます。
また、ビジネススキルを学ぶことでデータサイエンスに関わる情報を知ることができるため、データサイエンスの仮説を立てる際にとても役に立ちます。
データサイエンスと機械学習に向いているプログラミング言語
データサイエンスと機械学習では基本的に、「Python」と「R言語」の2つのプログラミング言語が利用されます。
そこでここでは、「Python」と「R言語」それぞれの特徴を解説していきます。
Python
Pythonは汎用性の高いプログラミング言語であり、大きく分けると3つの特徴があります。
1つ目は、機械学習やAI開発の際、利用されているプログラミング言語であることです。
2つ目は、シンプルな構造でありながら汎用性が高いプログラミング言語であることです。
3つ目は、シンプルな構造でありながら汎用性が高いことにより、プログラミング初心者でも学びやすい言語であることです。
R言語
R言語は統計解析向けのプログラミング言語であり、大きく分けると4つ特徴があります。
1つ目は、ベクトル処理を行えるプログラミング言語であることです。ベクトル処理とは、データをベクトルという概念で扱い、X軸とY軸の中にバラバラな数字を縦か横に並べる処理のことを言います。
2つ目は、データをグラフに可視化できることです。
3つ目は、互換性の高いプログラミング言語であることです。
4つ目は、OSに依存しないプログラミング言語であることです。
まとめ
本記事では、データサイエンスと機械学習の関連性について解説しました。データサイエンスにとって機械学習は必要不可欠な手法です。そのため、データサイエンスの学習を行う際には、同時に機械学習について学ぶことがおすすめです。
データサイエンスや機械学習は難しい領域ですが、興味がある方はぜひ一度学んでみてください。
