データから新たな価値を提案できる人材データサイエンティストが現在注目されています。
データサイエンティストに必要なスキルや資格はご存じでしょうか？
この記事ではデータサイエンスを習得するために必要なスキルや勉強法をご紹介します。
データサイエンスとは
データサイエンスとは、数学、統計学、人工知能（AI）、データ分析などを複数組み合わせて、大量のデータから価値を引き出す学術的なアプローチです。例えば、
・過去の売上データから今後の売上を予測する
・株式情報や過去の株価から投資戦略を提案する
・材料の配合や物性データから、より高性能な素材を開発する
などです。
また、データサイエンスに取り組む人をデータサイエンティスト呼びます。
データサイエンスに必要なスキル
データサイエンスをおこなうには様々なスキルが必要となります。
ここでは基本的なスキルについて紹介します。
データを取り扱うスキル
データサイエンスをおこなう上でデータを取り扱うスキルは必須になります。ここではプログラミングスキル、データを分析できる状態に処理するスキル、データを分析するスキルをまとめてデータを取り扱うスキルとしています。
統計学
統計学とはとある目的のために集計されたデータ（統計データ）の分析方法やその考え方を扱う学問です。
統計データの平均を求めたり、バラツキごとに分類したり、一部のデータ（標本）から背後にあるデータ（母集団）を推測したりします。
取り扱うデータの背景に関する知識
データそのものの分析スキルも重要ですが、データの背景に関する知識もデータサイエンスをおこなう上で重要です。
株価などの金融データを扱う場合であれば、金融に関する知識があるとより深くデータを分析できますし、材料開発のデータを扱う場合であれば、材料開発に関する知識があることで提案したい素材が実際に作成可能か判断する事ができます。
データサイエンス習得の勉強方法3選
データサイエンス習得におすすめな勉強方法を紹介します。
データサイエンスは各スキルを習得するだけでは使いこなす事はできません。
これらのスキルを持ちいて、「どんな問題を」「どのように解決するのか」といったテーマ設定ができなければ、せっかくのスキルを活用できません。
Udemy
Udemyは世界最大級のオンライン学習プラットフォームです。自分が勉強したい講座（動画）を購入して（買い切り型）、その動画を見ながら学習するスタイルです。動画を購入後は自分の好きな時間、タイミングで何回も視聴する事が可能です。
データサイエンスに関する動画も数多く販売されています。
本
データサイエンスに関する書籍も多く出版されています。
データサイエンスは「考え方」が重要になので、そのような内容が記された本を探して購入する必要があります。
スクール
「datamix」や「webcamp」といったオンラインもしくは対面スクールもあります。
スクールでの学習はスキルについてはもちろん、テーマ設定についても講師がきちんと教えてくれるため、問題を解決できるデータサイエンティストになれるでしょう。
その分価格は高いです。
データサイエンス習得は実践が必須
データサイエンスを習得するには知識だけでは足りません。実際に経験を積む必要があります。ここではデータサイエンスの経験を積む方法について紹介します。
今の職業の実務に活かす
データサイエンスを習得したいと考えている人の中で、「今の仕事に活かしたい」とお考えの方も多いのではないでしょうか。営業、事務、開発など様々な分野でデータサイエンスは活用可能です。今ある知識で課題を解決できるのか？難しい場合はその都度必要な知識を身につけてその課題を解決させましょう。
大会（コンペティション）に参加する
データ分析の経験を積みたい方はデータサイエンスコンペティションに参加することをおすすめします。「Kaggle」や「SIGNATE」といったコンペティションは企業がホストとなり、データサイエンスで解決したい課題とそれに必要なデータを提示します。参加者はその課題に取り組み順位を競います。
参加に必要なことは無料登録のみで、たとえうまくいかなくてもペナルティはありません。ノーリスクで経験を積める方法と言えます。
案件を受注する
「テクフリ」「レバテックフリーランス」ではデータサイエンスの案件を多数紹介しています。もし自分の力で達成できる自信があれば挑戦してみても良いかもしれません。当然、取引先の要件を満たす結果が求められるので、いきなり案件に挑戦することはおすすめしません。
まとめ
データサイエンスの勉強方法について紹介してきました。
データサイエンスにはデータを取り扱うスキル、統計学、データの背景に関する知識など分野が異なる知識を習得する必要があります。また知識を習得しただけでは不十分で、実際に経験する事が重要です。
データサイエンスについてこれから勉強したいと思った方のお役に立てたのであれば光栄です。
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