データサイエンスを学んでデータサイエンティストとして活躍したいと思ったときに、独学でも必要なスキルを習得できるのでしょうか。
この記事ではデータサイエンスを自分で勉強して一人前になれるのかどうかを解説します。
データサイエンスは独学でも習得できる？
データサイエンスは独学でも習得して一人前のデータサイエンティストとして活躍できるようになるのでしょうか。
まずは独学によるデータサイエンティストとしての成長が可能なのかどうかを解説します。
データサイエンスは独学でも習得できる
データサイエンティストはデータの収集や整理、分析を通して価値を生み出すことが仕事です。データサイエンスはそのための基礎から応用に広がるデータを取り扱う技術のことを指します。
現代ではデータサイエンスのノウハウが蓄積してきているので、独学でも必要な情報を集めて勉強することが可能です。独学でも初心者の状況からデータサイエンスを学び、データサイエンティストとして活躍することもできます。
もちろん、一からデータサイエンスを学ぶことは簡単ではありません。モチベーションを持って勉強に取り組むことは必要になりますが、自分だけの力でデータサイエンスを学んで活躍する道を切り開くことは可能です。
勉強すべきことを明確にして目的意識を持って学ぶことが必要
データサイエンスを独学するときには目的意識が必要です。データサイエンスをどのように使っていきたいかを考えて、必要なスキルを選び出して学ぶことが重要だからです。
データサイエンスの分野で使えるスキルは多岐にわたっています。実際にデータサイエンスを生かして仕事をしていくには、目的に合わせたスキルセットを揃えることが大切です。
データサイエンティストとして働きたいと思っているなら、データサイエンスの生かし方を考えて学ぶべきことを絞り込み、独学でも効率よく勉強できるようにすることが成功のポイントです。
データサイエンスの独学に必要な勉強とは
データサイエンスの独学では自分が持っているスキルによって勉強しなければならないことが違います。
ここではデータサイエンスの初心者が一から勉強するときに必要な勉強内容をまとめました。今後、データサイエンスの高度化によって必要なスキルは増えていく可能性がありますが、少なくとも以下の4つは不可欠です。
数学と統計学
データサイエンスではデータを取り扱うための基本の学問として数学と統計学を勉強することが必須です。
データサイエンスでは数値データの分析が中心になります。収集したデータを数値化して整理し、統計的に分析するのが基本になります。
データの数値化をするテクニックも必要ですが、まずは数値として集めたデータを多角的に分析して必要な情報を引き出せるようになることが欠かせません。そのためには線形代数や微分積分などの基礎数学から始まり、一般的に用いられている回帰分析などの統計分析を身に付けることが必要です。
ITスキル
IT技術は多かれ少なかれ必要になります。データはデジタルで取り扱うのが基本で、ビックデータの解析では人の手を使ってアナログでおこなっていても追いつきません。表計算ソフトくらいは使えることが前提で、データベースの構造や仕組みについても理解することが重要です。
現場で必要なデータを扱いやすいシステムを構築することがデータサイエンティストに求められることもよくあります。SQLなどのよく用いられるデータベースについては十分な知識を習得することが必要です。
プログラミングスキル
ITスキルに関連して重要なのがプログラミングスキルです。データサイエンスではRやCなどのさまざまな言語が用いられてきています。特にAIが注目されるようになってからは、Pythonの活用が進んでいる状況があります。
AI技術はビッグデータの解析に有用で、今後のデータサイエンティストには欠かせないスキルの一つです。プログラミングによって分析や解析をする必要があるため、簡単なデータ解析のためのプログラムを構築したり、オープンソースのスクリプトを改変して最適化したりするくらいのスキルを習得することが大切です。
ビジネス
データサイエンスを学んで世の中で活躍するにはビジネスの勉強も必要です。データサイエンスによって引き出した情報を企業ではビジネスに活用します。
経営者と対等に話ができるくらいにビジネスを理解し、企業の事業戦略に提案できるくらいの知識を習得することが重要になっています。
データサイエンスは目的に合わせた分析をすることで、データに基づいて気づいていなかった価値を見出せるのが特徴です。企業で活躍するデータサイエンティストになるためにはビジネスの習得も欠かせません。
データサイエンスを習得するための独学勉強法
データサイエンスを独学で勉強するにはどのような方法があるのでしょうか。
ここでは独学でデータサイエンスを学びたい人のためにおすすめの方法を紹介します。
学習サイトや書籍を利用する
データサイエンスの初心者はまずは数学や統計学、データサイエンスの基礎を勉強することが重要です。学習サイトや書籍を使用するとデータサイエンティストとしての基礎を固められます。
プログラミングもチュートリアルで学べるサイトや書籍があるので、独学でも実践的なスキルを身に付けることが可能です。
学術論文やオープンソースを活用する
データサイエンスは学術論文で勉強すると最新の情報がわかります。データサイエンスの分野では論文がオープンアクセスで公開されることが多く、最新の研究成果を学びやすいのが魅力です。オープンソースでデータ解析のアルゴリズムなども公開されています。ある程度の基礎力を身に付けたら、このような最新の情報を使って独学しましょう。
データサイエンスの独学に向いてる人
データサイエンスは大学に通ったり、セミナーを受講したりして学ぶことも可能です。
あえて独学を選んで勉強するのに向いているのはどのような人なのでしょうか。
学ぶことが好きで自分で考える力がある人
データサイエンスを学びたいという前向きな気持ちが強く、勉強が好きな人は独学に向いています。
自分で考えて創意工夫や試行錯誤をする力がある人なら独学でデータサイエンスを身に付けて、社会で通用するスキルを発揮できるでしょう。
時間がかかったとしてもデータサイエンティストとして活躍できる道をきっと切り開けます。
もともと統計学や情報科学の下地を持っている人
データサイエンスの基礎になる統計学や情報科学の下地を持っている人も独学に向いています。
もともとAIエンジニアやデータベースエンジニアとして働いていた経験がある人なら、データサイエンティストになるために勉強しなければならない内容が少ないので独学でも優秀な人材になれるでしょう。
データサイエンスの独学まとめ
データサイエンスは独学でも学べます。データサイエンティストとして活躍できるレベルまで一から勉強するのは大変ですが、学ぶ意欲がある人なら必要なスキルを習得可能です。
学術論文やオープンソースを使って独学できるようになるまでは、セミナーなども活用して学ぶことも視野に入れると良いでしょう。
