データサイエンスで学ぶべきことは?勉強方法まとめ

データサイエンスで学ぶべきことは?勉強方法まとめ

○データサイエンスで学ぶべきことは?

・プログラミングスキル、データベース

・統計手法、数学、機械学習

・英語や中国語の語学力

・ビジネススキル

○データサイエンティストになるためにどこで学べばいい?

・専門書籍で学ぶ

・学習サイトで学ぶ

・スクールで学ぶ

・資格で学ぶ

「データサイエンティストになるには何を学べばいいのかわからない・・・」

データサイエンスの注目度が高まるにつれて、データサイエンティストを目指しているという方が増えていることに気付きます。

ただ、まだまだデータサイエンスという業種が一般的ではないために、データサイエンティストになるために、どのような学習をすればいいのか分からないという声も聞こえます。

そこでここでは、データサイエンティストになるために、何を学べばいいのかしっかりとお伝えしていきます。

将来的にデータサイエンスへの転職を目指す方にとって、勉強の道しるべにしていただきたいと考えます。

データサイエンスを学ぶ方法

○データサイエンスで学ぶべきことは?

●プログラミング、データベース
●統計手法、数学、機械学習
●英語や中国語の語学力
●ビジネススキル

データサイエンティストとして活躍するためには、ITに関するスキルだけではなく、統計学や数学といったデータを扱うスキル、また英語やビジネススキルも要求されています。

かなり幅広い知識が求められていますが、どのようなものを学んでおけばいいのか、またなぜそのようなスキルが求められているのかご説明していきましょう。


・プログラミングスキル、データベース

データサイエンティストには、PythonやR言語といったプログラミングスキルは欠かすことはできません。また、データベースをはじめとしたデータ処理に関するスキルが求められています。

PythonやR言語といったプログラミング言語は「データ解析言語」と呼ばれることもあるように、データ収集をする際のさまざまな処理において必要となります。

PythonはAIや人工知能分野において活用が増えています。R言語はそもそも統計解析言語として開発されたものですから効率的なデータ解析に優れていることで知られています。

特にPythonを採用するケースが増えていますので、これからの学習には必須であると言えるでしょう。

データベースについては、ビッグデータを効率よく処理するための、適切なデータ設計において必要となります。

処理しなければならないデータは巨大なものが多いので、大きな負荷をかけずに、適切に処理できるデータベースの知識が求められているのです。

・統計手法、数学、機械学習

データサイエンティストはデータ分析を行うために、さまざまな数式や手法を活用します。

データ分析には、AIや統計学、パターン認識といったデータマイニングと呼ばれる手法が活用されることが多くなります。

そのため、それらの統計手法については、多くの選択肢を持っていれば持っているほど、あらゆる現場に対応できるようになるのです。

また、データ分析は数学のスキルを有していることを前提にしていますので、確立や統計、微分積分などについては必須であると認識しておくことが大切です。

特にAIを活用するために、機械学習についてのスキルも深めておく必要があるでしょう。


・英語や中国語の語学力

データサイエンティストとして活躍するためには、新しい論文などの情報収集を続けておくことが大切になります。

また、情報を公開している海外サイトなどに目を通すことも多くなります。そのため、最低でも英語力が必要になります。

世界の最先端の論文を見てみると、そのほとんどが英語か中国語であることが分かります。

データサイエンティストは世界でまだまだ不足しているような状態であり、特に日本で活躍する人はそれほど多くありません。

つまり、データサイエンティストを目指すということはグローバルな視野で活躍することになりますから、理数系の英語は理解できるようになっておく必要があるでしょう。


・ビジネススキル

ビッグデータを処理する目的は、そのデータをビジネスに活用することにありますから、ただ単にデータを処理すれば良いというものではありません。

どのように処理すれば、そのデータをうまく活用してビジネスに活かすことができるのか、取り組むジャンルのビジネスへの理解が必要となります。

また同時に論理的な思考力を持ち合わせておかねばならないでしょう。

ビッグデータを処理する前に、考えられる課題を抽出しておき、どのように分析すれば結論に導くことができるのか、といった分析が求められます。

またその分析を、データを有する企業や担当者に対して、適切にプレゼンしていかねばなりません。

そのようなことを考えると、高いビジネススキルが求められていることが理解できるでしょう。

データサイエンスの勉強方法

○データサイエンティストになるためにどこで学べばいい?

● 専門書籍で学ぶ

● 学習サイトで学ぶ

● スクールで学ぶ

● 資格で学ぶ

データサイエンティストに必要となる知識を学ぶには、さまざまな方法があります。

4種類にまとめてみましたが、ひとつに絞るのではなく、いくつも並行させながら学んでみて、スキルアップを目指すことがいいでしょう。

・専門書籍で学ぶ

プログラミングやデータベース、数学、機械学習などについては、さまざまな専門書籍が販売されていますので、学習サイトやスクールと並行して取り組むことがいいでしょう。

これから学習を始めるといった初学者であれば、分かりやすく解説されている書籍をいくつか購入して、基礎的な知識を付けておくと学習が進めやすくなります。

近年では、マンガで解説されているようなものもありますので、うまく自分に合ったものを見つけてみましょう。

・学習サイトで学ぶ

どうしても独学で学ぶには限界がありますから、効率よく学ぶためには学習サイトを利用することをおすすめします。

プログラミングや機械学習をはじめ、英語・中国語、論理的思考法、プレゼン能力など、データサイエンティストに必要なさまざまなスキルを学習サイトで学ぶことができます。

プログラミングスキルで言えば、「Udemy」「Coursera(機械学習コース)」「Chainer チュートリアル」「Aidemy」などが人気あります。

さまざまな講座の中から自分の学びたい講座を選び購入すれば、すぐに動画で学習することが可能です。

データサイエンスを目指す人向けの講座も用意されていますので、うまく活用するといいでしょう。

データサイエンスを学ぶ方法

・スクールで学ぶ

データサイエンティストに必要なスキルを学べるスクールも増えています。

大学では「滋賀大学データサイエンス学部」「横浜市立大学データサイエンス学部」において、統計学や情報工学、データ分析について学ぶことができます。

また北海道大学・東京大学・滋賀大学・京都大学・大阪大学・九州大学では、データサイエンス教育の強化に取り組まれています。

さらに社会人でも学べる専門学校やスクールも増えています。

スクールは通学式だけではなく、オンラインでも開講されているために、社会人でも学ぶことが可能です。

中には転職サポートがあるスクールもありますから、うまく活用すればデータサイエンスへの道が開けてくるでしょう。

・資格で学ぶ

データサイエンスになるために必要となる資格はありませんが、関連する資格を有していれば、一定のスキルを証明するものとして役に立ちます。

そのような資格があるのかというと、次のものを参考にするといいでしょう。

●統計検定

●情報技術者試験

●OSS-DB技術者認定試験

●Python3エンジニア認定データ分析試験

統計や情報処理、データベース、プログラミングに関する内容となっています。

いくつかキーとなる資格を取得しておけば、スキルアップを目指すだけではなく、転職の際にも有利に働くこともあります。

データサイエンスのはてな一覧