データサイエンス概論

【初心者向け】Pythonでデータサイエンティストを目指すには?

昨今、データサイエンスは話題に取り上げられることが増えています。データサイエンスという言葉を聞いて興味を持ったが、どういう意味なのか調べても分からないという方は多いでしょう。

データサイエンスは今後更に需要が高まる分野と推測されます。データサイエンスに興味を持ったなら、ぜひ勉強して欲しいですね。

本記事では、データサイエンスとは何かについて初心者でも分かるよう詳しく解説します。加えて、データサイエンティストに必要なスキルやPythonの勉強方法についてもまとめました。

本記事を読むことで、データサイエンスの意味が分かるほか、データサイエンティストを目指すにはどうすべきかも分かるようになります。データサイエンスに興味のある方はぜひ本記事を参考にしてください。


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データサイエンスとは

データサイエンスとは何かについてまずはみていきしょう。データサイエンスの定義、ビッグデータの意味、データサイエンティストの仕事内容などについて、詳しくまとめました。

データサイエンスについて知りたい方は、まずはこちらからお読みください。

データサイエンスの定義

データサイエンスとは、統計学などの手法を使って、有意義なデータを引き出す研究分野を指します。データサイエンスという言葉自体は、かなり昔からありましたが、注目されてきたのは最近のことです。

データサイエンスが注目されたのに伴い、大学でデータサイエンス学科が設置されるなど変化が起きていますね。

ビッグデータとは?

ビッグデータとはその名の通り、管理が難しい膨大なデータ群のことを指します。単に膨大なだけでなく、様々な種類の形式が含まれるデータ群であったり、現在進行系でデータが増え続けていたりするものが、ビッグデータに該当することが多いですね。

たとえば、SNSの投稿内容やECサイトの購入履歴、ホームページ来訪者の情報などがビッグデータと言えるでしょう。ビッグデータという言葉は、IT業界であたりまえのように使われていますね。

このビッグデータなのですが、以前でしたら収集しても仕方がないものでした。なぜなら、形式がバラバラですしデータ量も多すぎるので、管理するのが大変だしお金もかかるからてす。

しかし最新のサーバーや技術なら、一部のビッグデータを扱うことができます。ビッグデータを分析することで、企業に有益な情報を得たり、新しい仕組みを作る上での材料を得たりすることができますね。このような理由で、ビッグデータは注目されています。

データサイエンティストとは?

データサイエンティストとは、ビッグデータを分析する職業のことです。データを分析しビジネスに活用できる情報を引き出して、会社をリードする役割を指します。

データサイエンティストと似た言葉に、データアナリストがあります。厳密にはこの2つは、違う職業です。

データアナリストは、データ分析に特化した専門職です。対して、データサイエンティストはデータ分析だけでなく、企業課題を分析したり解決方法を提案したりすることまで行います。つまり、データサイエンティストの方が担当する領域が広いのです。

データアナリストがエンジニア寄りなのに対し、データサイエンティストはコンサルタント的な役割も担っています。また、データアナリストからデータサイエンティストにキャリアアップする人も多いです。

データサイエンティスト転職のススメ

データサイエンティストは将来性に期待できる仕事です。データサイエンティストに興味があるなら、ぜひ目指してみましょう。なぜデータサイエンティストへの転職がおすすめなのか、詳しく解説していきます。

データサイエンティストが注目される理由

データサイエンティストは、現在注目されている仕事です。なぜなら、スマホやSNSの発展に伴い、ネット上に多くの情報が掲載されるようになったからです。

たとえば、SNSには商品を使った感想が多く書き込まれます。これらのデータを抽出し、感想の種類ごとに分ければ、商品の評判について統計が出せます。そして、商品改善に役立てることができるでしょう。

このような理由で、データサイエンティストは今注目されているのです。

データサイエンティストは高年収が期待できる

データサイエンティストは、高年収が期待できる仕事でもあります。なぜなら、企業の今後の方向性を左右する、重要なポジションでもあるからです。

データサイエンティストが導き出した結果により、企業の売上がアップした場合、データサイエンティストの給料も 上がっていきやすいでしょう。

求人ボックスによると、データサイエンティストの平均年収は697万円となっています。この結果を見ても、データサイエンティストが高年収であることが分かりますね。

もちろん、年収が高い分責任が問われる仕事であるのも事実です。データサイエンティストは、信頼性の高いデータを収集し、企業の今後について深く考えなくてはいけません。

最もデータサイエンティストが使う言語はPython

データサイエンティストは、データ分析・加工の際にプログラミング言語を使用します。最も多く使うプログラミング言語は、Pythonです。そのため、データサイエンティストを目指すなら、まずはPythonを勉強するのが良いでしょう。

Pythonは最も将来性がある言語、とも言われています。なぜPythonの将来性は高いのか、それを紐解くためにPythonの言語としての特徴、をみていきましょう。

Pythonには、次の3つの特徴があります。

・ライブラリが豊富

・学習できる環境が整っている

・インタプリタ型言語である

1つ1つのPythonの特徴について、詳しく解説しましょう。

ライブラリが豊富

Pythonはライブラリが豊富なのが特徴です。たとえばPandasを使えば、データ分析の前段階のデータ加工処理が簡単に行えます。データ分析を行う際は、データを加工する処理が最も時間がかかると言われています。

他にも多くのライブラリがあり、それらを使うことでデータ分析が素早く行えます。

学習できる環境が整っている

Pythonは学習できる環境が整っているのも魅力です。「Pythonは日本語の情報が少ない」と書かれているサイトもありますが、それは昔の話です。Python利用者の数はどんどん増えているため、今ではネット上に多くの情報が掲載されています

そのため、分からない箇所を調べやすいですね。初心者には嬉しい点でしょう。

インタプリタ型言語である

Pythonはインタプリタ型言語であるのも、大きな特徴です。インタプリタ型言語とは、ソースコードを1行ずつ機械語に翻訳して実行している形式の言語のことです。

インタプリタ型言語はコンパイルが不要であるため、実行結果をすぐに確認することができます。そのため、効率的に開発作業を行うことが可能です。

Pythonとデータサイエンスの学び方

最後に、データサイエンティストを目指す方に向けて、Pythonとデータサイエンスの学び方を解説しましょう。Pythonやデータサイエンスを学ぶ場合、次の3つの手段を取るのがおすすめです。

・Progateを活用する

・Udemyで学ぶ

・プログラミングスクールに通う

こういった勉強方法を選択すれば、Pythonやデータサイエンスを効率的に習得できるでしょう。1つ1つの学び方について、詳しく解説します。

Progateを活用する

Pythonの基礎はProgateで学ぶのがおすすめです。Progateの教材は、初学者でも分かりやすく、途中で挫折しにくいと言えます。また、練習問題も掲載されているため、習熟度を確かめながら学習を進められるでしょう。

ただし、Progateが対応しているのは、あくまでPythonの基礎部分です。Pythonの応用に関しては、書籍や他のサイトなどで学習するのが良いでしょう。

Udemyで学ぶ

Udemyでは、Pythonやデータサイエンスの動画講座を受けることが可能です。スマホを使って、質の高い講座をいつでも手軽に観ることができます。Udemyで、データサイエンスの基礎知識を得ることが可能です。

また、Udemyはセールを定期的になっているのも魅力です。セール時に講座を購入すれば、コスパ良く勉強することができます。

プログラミングスクールに通う

独学では学習が難しい場合、プログラミングスクールに通うのも手でしょう。プログラミングスクールとは、大人向けの学習スクールのことで、1からプログラミングスキルを習得できます。

Pythonは人気言語であるため、Pythonを教えてくれるスクールは多くあります。また、スクールの中には「データサイエンスコース」が存在する場合もあります。こちらのコースで、データサイエンスの基礎を抑えることが可能です。

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    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

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    まとめ

    本記事では、データサイエンスとは何かについて解説しました。データサイエンスの意味や、データサイエンティストに必要なスキルなどがお分かり頂けたかと思います。

    データサイエンティストは、将来性のある職業の1つです。データサイエンティストに興味を持った方は、まずはPythonを勉強してみてください。Pythonは初心者でも習得しやすい言語でもあり、おすすめです。

    本記事が、データサイエンティストを目指す方にとって有意義なものとなれば幸いです。