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公開日:2020.10.21 

データサイエンス入門者必見!データサイエンスに必要な知識とプログラミングスキルまとめ

AI(人工知能)の知識

みなさん、こんにちは。
今回は、データサイエンスに必要な知識と必要なプログラミングスキルについてのまとめ記事をお送りしたいと思います。
データサイエンス入門者の方にとって有益な情報が載っているため、ぜひご覧ください。

データサイエンスとは??

データサイエンスの紹介

データサイエンスとは、存在するデータを客観的視点から分析し、データ内に存在する法則や特徴を見つけ出す研究のことです。
分析するデータは、主にビッグデータと呼ばれる情報量が膨大なデータで、統計学や数学、プログラミングなどのスキルが必要になります。

データサイエンティストが今後かなり重要な仕事になる可能性大!

アメリカの雑誌の「Harvard Business Review」は、データサイエンティストを「21世紀でも最もセクシーな職業」としています。
データサイエンティストとは、文字通りデータサイエンスを行っている方々です。

データサイエンティストは、電気・電子メーカーや機械メーカー、医療現場など幅広い場所で必要とされています。

そのため、現在でさえ少ないデータサイエンティストが今後もっと人材不足に陥るとさえ言われています。

このように世界でもデータサイエンスの重要性は認められおり、今後の社会においてデータサイエンスだけでなく、データサイエンティストは、かなり重要な仕事になる可能性が大きいと言えるでしょう。

 

データサイエンスに必要な知識

そんなデータサイエンスには、どのような知識が必要なのでしょうか。
入門者の方々に、私は、3つの知識が必要であることをお伝えします。

統計学

データサイエンスの主な内容は、データの分析です。
統計学とは、データから規則性を見つけるために必要なことを学べる学問であり、データサイエンス入門者の方々にとっては、必ず押さえておきたい知識と言えるでしょう。
統計学内には、数学の知識も多く含まれるため数学も同時に学ぶ必要がありそうです。

プログラミングスキル

分析するデータが100個ならば、自分でなんとかグラフや表を書けそうですが、データサイエンティストが扱うデータ量はかなり膨大です。
そのため、分析には様々なプログラミング言語を使用し、ビッグデータを集計したり、平均を出したり、値の検定などを行います。
主なプログラミングスキルとしては、R言語やPythonなどがデータサイエンティストの間で利用される主要なプログラミングスキルになります。
これからデータサイエンスを学びたい入門者の方は、この2つのスキルから学習を始めてみましょう。

またプログラミングスキルを学ぶための方法に関する記事はたくさんあります。

こういった記事を参考に、学習していきましょう。

プログラミングの初心者がやるべきこと4選!

データサイエンスに必要なプログラミングスキルまとめ

これはデータサイエンティストがどのプログラミングスキルを利用しているかについてのグラフです。
グラフをみると、「R言語」「SQL」「Python」が主に利用されていることが分かります。
そのため、データサイエンスを学ぶためにはこの3つをとりあえず押さえておけば大丈夫でしょう。
今回はこの3つを紹介したいと思います。

R言語

R言語は、統計的なデータ分析に特化したプログラミング言語です。
そのため、グラフからも分かる通り、データサイエンティストの8割以上がこのR言語を使用しています。
そのため入門者は最初にぜひ学びたい言語です。
R言語は、ビッグデータの現状がどうなっているのか解析することに特化しており、現状どうなっているのか説明するために使われる言語でもあります。

データ分析・解析に特化しているため、他言語とは違いゲーム等のアプリは作ることができません。

R言語は、オープンソースであり、誰でも自由に使えるプログラミング言語となっています。
そのため、先人たちが作った簡単なプログラムを利用することができ、誰でも簡単に分析・解析が可能となっています。
再度伝えますが、データサイエンティスト入門者にとっては、ぜひ初めに学びたい言語の1つになっています。

Python

Pythonとは、プログラミング言語の1つでグラフ上ではデータサイエンティストが3番目の多く利用している言語になっています。
Pythonは、R言語とは異なり、高い汎用性を持つ言語となっています。

Pythonは、データ分析以外にもアプリ開発やウェブの構築など幅広いことができちゃいます。
私も以前大学の授業でR言語を利用したことがありますが、全くの未経験からある程度の分析まですぐにできました。

この広い汎用性が人々に評価され、データサイエンティストの多くが利用しています。
入門者はR言語と同じく、押さえておきたいプログラミングスキルになります。

データ分析に限ると、R言語よりも少し手間がかかるようです。
R言語で1文のコードでできる動作が、Pythonでは5文かかるなど分析の能力だけだとR言語の方が使用感が良いでしょう。

SQL

SQLは上の2つとは少し異なる言語になります。
R言語やPythonは、プログラミング言語といってコンピューターの操作を行うため言葉になりますが、SQLはデータベース言語です。
データベース言語とは、簡単に言うと分析で使うビッグデータを保管するデータベースを制御するための言語です。

データベースとは、様々な情報が集まっている場所のことです。
皆さんは何かしらの情報をエクセルにまとめた経験があるのではないでしょうか。
この場合、エクセルがデータベースとなります。

データサイエンティストは、扱うデータ量が膨大なため、データベース内である情報を検索するだけでも一苦労です。
そこで使うのが、このSQLです。
SQLはデータベースでの検索や管理のために存在している言語となっています。

YouTubeでプログラミングスキルについて解説している動画

みなさんは日頃YouTubeを見ていますか。
実はYouTubeでも、プログラミングスキルについて解説している動画はたくさんあります。

 

このように各プログラミングスキルについて解説している動画がたくさん存在しています。

Amazonなどにプログラミングスキルが学べる書籍はたくさんありますが、個人的には、まず動画でどういった内容かを簡単に見た後に、詳しく知るために書籍を買う方法をおすすめします。

まとめ

    • データサイエンスは、今後重要な学問になってくる
    • 統計学、プログラミングの2つの知識がデータサイエンス入門者には必要
    • R言語、Python、SQLがデータサイエンスによく使われているプログラミングスキル

いかがだったでしょうか。今後データ量がどんどん増えることで、私はプログラミングスキルや統計学はデータサイエンティスト以外にも必要な知識になってくるように感じます。
ぜひ今日から少しプログラミングスキルや統計学について学んでみませんか。
その知識は、あなたの価値を上げてくれるかもしれません。


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