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- データサイエンスってどうやって学習すればいいの？
- データサイエンスってなにから学習すればいいの？
- データサイエンスの効率的な学習方法を知りたい！
データサイエンスってどうやって学習すればいいの？なにから学べばいい？などと悩んでいる人も多いです。なぜなら、データサイエンスに必要なスキルはかなりは幅広いからです。
データサイエンスを学ぶためには「プログラミング」「統計基礎」「機械学習」の3つが重要です。
筆者も未経験からデータサイエンスを独学して、データサイエンティストになりました。筆者も同じく未経験からデータサイエンスを学習する際にはどこから学ぶべきか悩んだ経験があります。
そのような経験から、今回はデータサイエンスを効率的に学ぶ方法をまとめていきたいと思います。
この記事を読むと、データサイエンスの効率的な学び方を知ることができ、データサイエンスを学ぶために重要なことが理解できます。
本記事のまとめは下記になります。
- データサイエンティストに必要なスキルは？
→幅広い！一人で見つけることは現実的ではない！ - データサイエンスを学ぶメリットって？
→専門性が身に付く！成長産業に身を置ける！ - データサイエンスを学ぶ際の重要なポイント
→自分に必要なスキルを身に付けること！ - データサイエンティストを学習するSTEPば？
→「プログラミング」「統計知識」「機械学習」「実践経験」が大事！ - データサイエンティストを学ぶ方法は？
→独学！資格！スクール！オススメは「スクール」！ - データサイエンスを学んだらデータサイエンティストになろう！
では、本題に移ります。
データサイエンティストとは
「データサイエンティスト」はデータでビジネス課題を解決する職業です。
データに専門性を持ち、データを活用して複雑なビジネス課題の解決を推進します。
データサイエンティストについては下記で”超”詳しく説明しているので、ぜひご覧ください。
⇒データサイエンティストはデータでビジネス課題を解決する職業！詳しくはコチラ
データサイエンティストはビジネス課題を解決することだよ。データ分析で有用な示唆を得て、ビジネス課題を推進するよ。データを”分析する”ことが仕事ではないよ。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストに求められるスキルは下記の3つです。
- ビジネス力
- サイエンス力
- エンジニアリング力
データサイエンティスト協会のスキルチェックリストを見るとデータサイエンティストに求められるスキルが詳細にわかります。
大項目の「スキルカテゴリ」は下記が記載されており、非常に多くのスキルが必要となることがわかります。
データサイエンティストに必要なスキルは下記に詳しくまとめています。もっと詳しく知りたい方はぜひご覧ください。
⇒こんなにいっぱい必要！？データサイエンティストに必要なスキルは？
このように、データサイエンスに関わるスキルは幅広いため、どこから学ぶべきか悩んでしまうことが多いです。
データサイエンティストは求められるスキルは幅広いよ。だから、どこから学んだ方がいいか判断するのが難しいよね。
データサイエンスを学ぶメリット
データサイエンスを学ぶメリットは下記の2点です。
- 専門性が身に付く
- 成長産業に身を置ける
詳しく解説していきます。
専門性が身に付く
一つ目は「専門性が身に付く」ことです。
データサイエンスを学ぶことで「データ」に対する「専門性」を身に付けることができます。プログラミング・統計的な知識・機械学習など「データ」に対する多くの専門的なスキルを身に付けることができます。
近年では、DXの流れを受けて、データ活用を重視している企業も多く、データを活用した業務の重要度は増しています。
特に、機械学習や深層学習など、専門性をアピールしやすい領域もあり、身に付けた専門性を発揮しやすいスキルです。また、「データ」はあらゆる仕事で利用するため、身に付けた専門性を活用しやすいという点もメリットです。
今後のキャリア形成には「専門性」が重要になります。その理由は下記に詳しくまとめていますので、気になる方はぜひご覧ください。
⇒「ジョブ型雇用」で専門性が重要に！？今後のキャリアに必要なスキルとは？
このように、データサイエンスを学ぶことで「データ」に対する「専門性」を身に付けられることは大きなメリットです。
「データ」に対する専門性を身に付けられれば、色んな場面で使えるよ。さまざまな業界で「データ」は使われるから活用できる範囲が広いんだ。
成長産業に身を置ける
二つ目は「成長産業に身をおける」ことです。
データサイエンス業界は今後さらに需要が拡大していく市場です。近年のDXの流れを受けて、データを活用した新たな価値創出が期待されています。
株式会社グローバルインフォメーションの市場調査レポートによると、データサイエンスプラットフォームの市場規模が年々拡大していくと予測されています。年平均で22.7%の急速な伸び幅であると述べています。
データサイエンティストの将来性については下記に詳しくまとめていますので、もっと詳しく知りたい方はご覧ください。
⇒超有望なデータサイエンティスト将来性！幅広いキャリアプランがある！
データサイエンスを学ぶことでこの成長市場に身を置くことができます。
成長産業に身を置くことで、市場で需要が高い人材になることができるため、自身の市場価値を上げることができます。
そのため、成長産業に身を置くことができる点はデータサイエンスを学びメリットと言えるでしょう。
自分が身を置いている業界が成長するかどうかはキャリア形成においてものすごく重要なポイントだよ。需要が高い業界にいるだけで、自然と市場価値をあげられるよ。
データサイエンスを学ぶ際に重要なこと
データサイエンスを学ぶ際に重要なことは「自分に必要なスキルを見極めること」です。
データサイエンスに必要なスキルは幅広く、多岐にわたります。すべてのスキルを学ぶことは現実的ではありません。そのため、必要なスキルを見極めて、選択して学んでいくことが重要です。
どのようなスキルを習得して、自分自身のキャリアにどのように活かすかを自分自身で考えてスキルを獲得することで効率的に学習が進められます。
身に付けるべきスキルを決めることは、同時に身に付けないスキルを決めることです。自身のキャリアにあまり活かせないスキルは学習をしないと決断することも重要です。
例を挙げると、深層学習などのスキルは実はかなり専門的で活用できる領域は狭かったりします。そのため、自身のキャリアに活かすという点ではコスパは悪かったりします。あえて、学ばないという選択肢を持つことも大切です。
このように、データサイエンスを学ぶ際には自分自身に必要なスキルを身に付けることが重要です。
ただやみくもに学習を進めるのは危険だよ。自分のキャリアにどう活かせるかを考えてから、学ぶべきものを決めることが最も大切なことだよ。
データサイエンスの学習STEP
データサイエンスを学習するSTEPは下記の4STEPです。
- プログラミングを学ぶ
- 統計知識を学ぶ
- 機械学習を学ぶ
- 実践経験を積む
詳しく解説していきます。
プログラミングを学ぶ
一つ目は「プログラミングを学ぶ」です。
データサイエンスを学ぶためにプログラミングは必須スキルです。なぜなら、データを加工・操作するためにプログラミングが必要だからです。
言語は「Python」です。「R」や「SQL」といった言語もありますが、いまの市場環境ではデータサイエンスには「Python」を用いることが主流です。
「Python」を使うことでデータを簡単に操作したり、簡単に機械学習を実装することができます。
そのため、データサイエンスを学ぶためにはプログラミング（＝Python）を学ぶ必要があります。
まずはプログラミングの基礎を学ぶことがスタートだよ。Pythonは比較的かんたんに使える設計だから初学者にもやさしい言語なんだ。
統計知識を学ぶ
二つ目は「統計知識を学ぶ」です。
データサイエンスには統計の基礎知識が重要です。データが持つ意味合いや分析結果を正しく判断するために統計の基礎知識が必要です。
理系大学などを出ている人であれば、比較的すでに統計の基礎知識はなんとなくついているでしょう。初手としては、「数学の延長」程度に復習する程度で問題はないです。
また、後段に記載している「機械学習」を学ぶためにも統計知識が一部必要になってきますので、基礎レベルでは理解が必要です。
そのため、データサイエンスを学ぶために「統計知識」を学ぶ必要があります。
統計知識は必要だよ。深く理解していくには実践経験を積む中で復習しながら学んでいけばいいよ。まずは浅く理解しておくことが大事だよ。
機械学習を学ぶ
三つ目は「機械学習を学ぶ」ことです。
機械学習は大量のデータを基に傾向をモデルに学習させ、新たなデータに対して傾向の予測や確立をはじき出す仕組みです。
データサイエンスを学ぶ際に最も専門性をアピールしやすいのが、「機械学習」です。機械学習を学ぶことがデータサイエンスを学ぶ大きなメリットとも言えます。
機械学習を効率よく学ぶためには、機械学習を理解して、実際に自分で動かしてみることです。そのために、前述した「プログラミング」「統計知識」が必要になってきます。
本で読むより、実際に自分で動かしてみる方が効率よく学習ができるよ。一度動かしてなんとなく概要を掴んでみることが重要だよ。
実戦経験を積む
最後に「実践経験を積む」ことです。
知識はついても使うことができなければ意味はありません。そのため、実践経験を積んでスキルを確立していく必要があります。
実践経験を積むためには実際の仕事で使っていくことが望ましいです。さまざまな状況の中でデータを見ながら考えていくことがスキルの確立につながります。
しかし、仕事の中で経験が積めないことも多いと思います。その場合はスクールを活用することをオススメします。
スクールでは各社課題として、実際のビジネスケースを想定した課題を用意しています。その中でデータサイエンスを活用した課題解決の経験を積めます。
データサイエンスは知識だけでなく、活用できることが重要です。実践経験を積むことでさらなるスキルアップが実現できます。
実践経験を積むことがスキルを確立させるために重要なことだよ。実践の場で考えて、活用することが必須だよ。
データサイエンスを学ぶ方法3選
データサイエンスを学ぶ方法は下記の3つです。
- 書籍で独学する
- 資格を取得する
- スクールを活用する
詳しく解説していきます。
書籍で独学する
一つ目は「書籍で独学する」です。
書籍を購入して、自身で独学する方法です。比較的安価で学べることがメリットです。
しかし、不明点などは自力で解決する必要があり、手詰まった際に助けを求める相手がいない場合は非効率な学習になることがあります。また、1人で学習を進めるために挫折しやすいという側面もあります。
最近では「Chat-GPT」に聞いて、問題解決できることも多いので、ぜひ活用してみてください。
強いモチベーションがあり、自分自身で学習を進められる方にはオススメの勉強方法です。
書籍で学習する方法については、下記に詳しく解説しているので、書籍で学ぼうと考えている方はぜひご覧ください。
⇒【未経験にオススメ！】データ分析のプログラミングを書籍で学ぶ方法
自分1人だと手詰まった時に辛いよね。ある程度スキルがあるなら1人で学習できるけど初学者にはオススメしにくいよ。
資格を取得する
二つ目は「資格を取得する」ことです。
資格を取得することで、その領域を学習する勉強方法です。資格では学習できる領域が定められているので、学習する領域を決めやすいというメリットがあります。
しかし、体系的に知識を学ぶという側面が強いため、実践的なスキルを身に付けるという点ではやや向いていないです。
体系的に知識を身に付けたいという方にはオススメの勉強方法です。
データサイエンティストに関連する資格は下記にまとめていますので、もっと詳しく知りたい方はぜひご覧ください。
⇒資格は「学ぶ」ために活用しよう！データサイエンティスト関連の資格一覧！
資格を活用すれば一通りの知識は身に付けられるよ。でも、それを使える状態にするには実践経験が必要だよ。
スクールを活用する
三つ目は「スクールを活用する」です。最近では、データサイエンスを学習できるスクールが増えてきています。
スクールでは網羅的にデータサイエンスを学べる点がメリットです。また、経験豊富な講師の学習のサポートがあり、不明点を解消しながら進められるので、効率的に学習を進めることができます。
さらに、定期的にメンタリング（面談）ができるスクールも多く、モチベーションを維持しやすいことも特徴です。
デメリットとしては、費用がかかることです。スクールを活用するにはどうしてもまとまった金額が必要になります。
しかし、最近では、経済産業省からの補助金を受けることができ、最大70%の返金制度があります。この制度を活用することで費用負担は下げることができます。
多少費用はかかっても、効率的に学習を進めたい方にはオススメの勉強方法です。
スクールを使うことは一番のオススメだよ。効率的に学習できるし、カリキュラムが決められているから、迷わず学習を進められるからだよ。
【まとめ】データサイエンティストになろう！
データサイエンスを学んだらデータサイエンティストになりましょう！
データサイエンス業界は今後の拡大が見込まれる成長産業です。また、データサイエンティストにはキャリアの広がりもあり、今後の需要も増加していく見込みです。
そのため、早いうちからデータサイエンティストになることで、自身のキャリアを有利に形成することでき、市場でも価値がある人材になることができます。
データサイエンティストは市場前提で不足しているので、データサイエンスを学べば、実務経験がなくても採用している企業は多くあります。詳しくは下記をご覧ください。
⇒データサイエンティストを募集している企業は？未経験でも入れる企業はココ！
データサイエンティストになるためには、まず転職サイトに登録することがオススメです。転職サイトに登録するだけで、かんたんに求人情報を収集できるため、キャリアについて考えやすくなります。
データサイエンティストにオススメの転職エージェントは下記にまとめているので、ぜひご覧ください。
⇒データサイエンティストにオススメの転職エージェント！登録して情報収集しよう！
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストに必要なスキルは？
→幅広い！一人で見つけることは現実的ではない！ - データサイエンスを学ぶメリットって？
→専門性が身に付く！成長産業に身を置ける！ - データサイエンスを学ぶ際の重要なポイント
→自分に必要なスキルを身に付けること！ - データサイエンティストを学習するSTEPば？
→「プログラミング」「統計知識」「機械学習」「実践経験」が大事！ - データサイエンティストを学ぶ方法は？
→独学！資格！スクール！オススメは「スクール」！ - データサイエンスを学んだらデータサイエンティストになろう！
今回は以上になります。
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