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データサイエンスは独学が難しい?

データサイエンスは独学が難しい?

データサイエンスという言葉を聞いただけで拒絶される方も居られるかもしれません。

数学が得意でないといけないかも?
そもそも、目指す事ができる分野なのか?
など、データサイエンスを目指すにしても不確かな事も多いのではないでしょうか。

独学のメリットとデメリット。

独学のメリットは、なんと言っても「時間の調整がしやすい」「大学、専門学校、スクールなどで学ぶよりも安く学べる」という事ではないでしょうか
データサイエンティストに求められるスキル・知識は幅が広く、2日~3日で習得できるものではありません。
そのため、社会人がスクールに通うとなると、カリキュラムに合わせてスケジュールを調整する必要がでてきます。

最近ではWeb上で多くの教材を見つける事が出来ますし、データサイエンスに関する専門書も出版されており、学ぼうと思えばその機会を安く得られるのは独学の魅力と言えます。

既に業務の一環としてデータ分析を行っているという人は、より適切なデータ分析ができるよう統計や機械学習に関する知識をさらに深めるような事から始めても良いかもしれません。

しかしながら独学では難しいのは、
・分からないことがあった時に質問する事ができない
・より実務に近い環境の分析課題に取り組む機会を得にくい
・グループワークを通して切磋琢磨するチャンスがない
という点です。

さらに、目的に応じた分析手法をデータサイエンスに精通している人から直接学ぶことは、Webや参考書には無い大きなプラス要素になります。

まして、データサイエンスのことをよく知らない、何から学べばいいのか分からない、という方はスクールで基礎的な知識を身に着けた方が効率的と言えます。

まずは知識とスキルの整理から

データサイエンティストになるには、資格があるわけではありません。
そのため、この知識とスキルがあれば、データサイエンティストとして活躍ができると言えるものではありません。

また、分析に関するスキルだけではなく、分析対象の動向やトレンドをキャッチしておくこともデータ分析を行う上で大切な要素と言えます。

ご自身が既に身に着けている知識・スキルの棚卸を行い、どの分野を補う必要があるのか整理を行った上で、自分に合った勉強方法で手順を踏んで学習が、データサイエンティストに近づく一歩になりますよ。

筆者:まなべくとる 山尾

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