デジタル化が進み、データの利活用がビジネスや社会全体でますます重要になる中、データサイエンスを学習しようという人が増加しています。
この記事では、未経験者向けにデータサイエンス学習のロードマップを紹介し、必要なスキルやおすすめの教材について詳しく解説します。
この記事を読むことで、データサイエンスを始めるための具体的なステップが明確になり、学習を効率よく進められるでしょう。
データサイエンスとは
データサイエンスとは、膨大なデータから価値ある情報を引き出し、意思決定や問題解決に役立てる学問や技術のことです。
データの収集、整理、分析、そして得られた知見の活用を主なプロセスとし、統計学やコンピュータサイエンスを基盤にしています。近年では、AI（人工知能）や機械学習といった先端技術と組み合わせることで、より高度な分析が可能になりました。
具体的な活用分野としては、マーケティングで顧客の購買行動を予測するモデルの作成や、医療分野で病気の発症リスクを特定するためのデータ解析などが挙げられます。
また、データサイエンスは単なるデータ分析にとどまらず、その結果をもとに実践的な解決策を提案する役割も果たします。
データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、データを収集・分析し、そこから価値ある知見や予測を導き出す職業です。統計学、プログラミング、機械学習などの技術を駆使し、膨大なデータを解析してビジネスの課題解決や意思決定をサポートします。
顧客の購買傾向の分析や将来の売上予測、製品改善の提案など、データに基づく合理的な判断材料を提供する役割を担っており、データとビジネスの橋渡し役として注目されている職業です。
データサイエンティストの最新求人数や目指す方法について詳しく知りたい方は、こちらの記事も参考にしてください。
データサイエンス学習に必要なスキル
ここでは、データサイエンス学習に必要なスキルについて詳しく見ていきましょう。
プログラミングスキル
データサイエンスを学習する上で、プログラミングスキルは不可欠です。データの収集、整理、分析、そしてモデル構築に至るまで、様々な場面でプログラミングが活用されます。
主に使用される言語として、PythonやRが挙げられます。データ処理や統計分析、機械学習のライブラリが豊富で、効率的にデータを扱うことが可能とされる言語です。
データサイエンス学習でよく使われるPythonライブラリには、以下のようなものがあります。
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Seaborn
- Scikit-learn
また、多くのデータはデータベースに保存されているため、SQLと呼ばれるクエリ言語のスキルも必要です。大規模データを扱う場面では、HadoopやSparkなどの分散処理技術が必要となることもあります。
Pythonで機械学習プログラミングをするテクニックについては、こちらの記事で詳しく解説しています。併せて参考にしてください！
データの可視化と分析スキル
データの可視化と分析スキルは、データサイエンスで欠かせない能力です。
可視化はデータの特徴や傾向を視覚的に表現し、関係者に分かりやすく伝える手段です。例えばPythonでは「Matplotlib」や「Seaborn」などのライブラリが、Rでは「ggplot2」というパッケージがよく使用されます。
分析スキルでは、統計学の基礎知識が求められます。統計学はデータを分析し、有意義な結論を導くための理論や手法を提供するものです。平均値や分散、相関関係の把握、回帰分析、クラスター分析などによって、データのパターンやトレンドを正確に解釈します。
数学の基礎知識
データサイエンスを学習する上で、数学の基礎知識も不可欠です。特に線形代数、確率・統計、微分積分は、データの分析や機械学習モデルの理解のために活用されます。
線形代数では、行列やベクトルの計算が、機械学習アルゴリズムやデータの処理で多用されます。確率・統計は、データの傾向やランダム性を評価し、予測モデルの構築に欠かせないスキルです。さらに微分積分の知識は、モデルの最適化や学習率の調整に活用されます。
機械学習の基礎概念の理解
データサイエンスを学習するには、機械学習の基礎概念とモデルの理解も欠かせません。機械学習とは、データからパターンを学び、予測や分類を行う技術です。
機械学習は、「教師あり学習」と「教師なし学習」の区別を理解するのが基本です。「教師あり学習」ではラベル付きデータを用いてモデルを学習し、予測を行います。例えば、線形回帰やロジスティック回帰、決定木などが代表的なモデルです。
一方、「教師なし学習」はラベルがないデータから構造を見つける手法で、クラスタリングや次元削減が含まれます。
教師あり学習、教師なし学習の違いについて詳しく知りたい方は、こちらの記事もチェックしてください。
未経験からのデータサイエンス学習ロードマップ
ここでは、未経験からのデータサイエンス学習ロードマップについて見ていきましょう。
STEP①学習目標を設定し計画を立てる
未経験からデータサイエンスを学習するためには、まず明確な学習目標を設定し、計画を立てることが重要です。具体的な目標を持つことで、学習の方向性が定まり、効果的に知識を身につけることができます。
例えば「Pythonを使ったデータ分析ができるようになる」「機械学習モデルを構築できるようになる」などの具体的なゴールを設定した後、そのゴールを達成するための段階的な目標を立てると良いでしょう。
続いて、目標に応じた学習計画を作成します。基礎知識の習得から始め、プログラミング、データ分析、機械学習と進めるのがおすすめです。
STEP②学習リソースを選定する
データサイエンスを効率的に学習するためには、適切な学習リソースを選定することも重要です。自分のレベルや目標に合った教材を選ぶことで、学習がスムーズに進みます。
学習リソースは、書籍やオンラインプラットフォームを活用するのがおすすめです。基礎から応用まで幅広いデータサイエンスの教材やコースが提供されており、有料・無料さまざまな特徴があるので、自分に合ったものを選びましょう。
STEP③データサイエンスの基本概念を理解する
データサイエンスを学習する第一歩として、入門書や動画講座を活用し、基本概念をしっかりと理解しましょう。これによりデータを扱う全体像が把握でき、効率的に学習を進められます。
データサイエンスの中心となるのは、データの収集、整理、分析、可視化、そして意思決定への応用です。統計学を基礎としたデータ分析手法、PythonやRといったプログラミング言語を用いたデータ処理が含まれます。また、機械学習モデルの利用による予測やパターン発見も重要な要素です。
さらに、データサイエンスの目的を理解することも大切です。例えば、業務改善やマーケティング戦略の立案、リスク管理など、データを活用して問題を解決する具体的な目標を意識すると、学びがさらに深まります。
STEP④実データを使った分析でスキルを磨く
データサイエンスのスキルを効果的に身につけるためには、実データを使った分析を実践することが欠かせません。理論を学習するだけでなく実際のデータを扱うことで、現実の課題に対応する力を養えます。
初めて実データを扱う場合は、オンラインで公開されているデータセットを活用すると良いでしょう。「Kaggle」や「UCI機械学習リポジトリ（UCI Machine Learning Repository）」では、初心者向けのデータセットが豊富に揃っています。売上データや気象データを使って、トレンド分析や予測モデルの構築を試してみましょう。
実際に行った分析結果は、プレゼン資料としてまとめるのがおすすめです。資料としてまとめておくことで、データ活用のスキルがより実践的なものになります。
STEP⑤KaggleやGitHubを活用して実践経験を積む
データサイエンスを効率的に学習するためには、KaggleやGitHubなどを活用して実践経験を積むことが重要です。
Kaggleでは、初心者向けのコンペティションや公開されているデータセットを活用し、分析スキルを磨けます。例えばデータのクリーニング、可視化、モデル構築を通じて、実務に近い課題に挑戦できるでしょう。他の参加者が公開したコードを学習することで、自分の手法を改善するヒントも得られます。
GitHubは、プロジェクトの成果を管理・共有するのに役立ちます。自身のコードや分析結果をリポジトリに公開することで、他者からフィードバックを受けることが可能です。ポートフォリオとしても活用できるので、就職活動で自分のスキルをアピールするのにも役立ちます。
これらのプラットフォームを活用して実践経験を積むことで、データサイエンスの理解が深まり、実務での即戦力となるスキルが身につきます。
データサイエンス学習ができるおすすめセミナー
ここでは、データサイエンス学習ができるおすすめセミナーについてもご紹介します。
データサイエンティストセミナー
ProSkilllが開講しているデータサイエンティストセミナーは、たった2日の学習で確実にデータサイエンスを習得できると話題の講座です。データ分析に必要な統計学の基礎やPythonプログラミングを学び、データ分析の全体的な流れを理解することを目指しています。
具体的なカリキュラムには、データサイエンスの基礎知識、データ前処理、Pythonの基礎文法、データ可視化、機械学習を用いた予測モデルの作成などが含まれます。
また、ビッグデータ解析やプロジェクトマネジメント、時系列データの分析、マーケティング実践予測など、実務で直ちに活用できるスキルも習得できます。
受講形式は会場受講、ライブウェビナー、eラーニングの3種類から選択可能で、各自の学習スタイルに合わせて受講できるのも魅力です。初心者でも着実なスキルアップが見込める講座となっていますので、興味のある方はぜひご検討ください！
Python基礎セミナー講習
データサイエンス学習の一環としてPython基礎を習得したいと言う方には、Python基礎セミナー講習がおすすめです。
Pythonの基礎から実務で使える技術までをわずか2日間で習得できる内容となっており、Pythonの環境構築、基礎文法、データ処理、Webスクレイピング、Excel処理の自動化、データ分析、画像処理、機械学習の基礎などが含まれます。
受講形式は、会場受講、ライブウェビナー、eラーニングの3種類から選択でき、自分の学習スタイルやスケジュールに合わせて柔軟に受講可能。
「Python3エンジニア認定基礎試験」や「Python3エンジニア認定データ分析試験」の資格試験対策としても有効で、データサイエンスによってキャリアアップを目指す方にも最適です。
Python未経験からマスターレベルまで到達できる充実の内容となっておりますので、初心者の方もぜひ受講をご検討ください。
データサイエンス実践コース
キカガクのデータサイエンス実践コースは、実データを用いた演習を通じて、データ分析の基礎から応用までを体系的に学ぶ3日間の講座です。統計や数理の基礎知識、データの加工・可視化、分析結果の解釈やレポーティングまでを幅広く習得できます。
具体的な内容として、Pythonのライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlibなど）を活用したデータ操作や探索的データ分析、統計的仮説検定、多変量解析（相関分析、回帰分析、主成分分析、クラスター分析）などを学びます。
最終日には、総合演習として課題設定からデータ分析、施策立案、レポート作成、成果発表までを実施するので、実務での応用力を高められます。
データサイエンス学習ができるおすすめ教材
ここでは、データサイエンス学習ができるおすすめ教材についてご紹介します。
高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門
引用：高等学校における『情報II』のためのデータサイエンス・データ解析入門
総務省統計局が提供する「高等学校における『情報II』のためのデータサイエンス・データ解析入門」は、高校生を対象にデータサイエンスの基礎を学べる無料教材です。データサイエンスの基本概念や機械学習のアルゴリズムを用いたデータ解析手法を解説しています。
線形回帰やクラスター分析などの手法をPythonコードとともに紹介し、実践的な学習をサポートしてくれます。Google Colaboratory上で動作するJupyter Notebook形式のサンプルコードが提供されており、環境構築の手間を省いて学習を進められるでしょう。
機械学習帳
引用：機械学習帳
「機械学習帳」は、東京工業大学（現在の東京科学大学）情報理工学院の機械学習の講義ノートで、機械学習の理論と実装を統合的に学べる無料のオンライン教材です。Pythonを用いて、回帰分析、分類、クラスタリング、主成分分析などの主要なトピックをカバーしています。
理論的な解説とともに実際に動作するコード例が提供されており、学習者は手を動かしながら理解を深められます。こちらもJupyter Notebook形式でコンテンツが提供されているため、インタラクティブに学習を進められるでしょう。
データサイエンス学習に役立つツール
データサイエンスを学習する際には、学習を効率化するための便利なツールを活用するのがおすすめです。プログラミングやデータ可視化、データ分析、環境構築など、それぞれ異なる目的や用途に特化しており、有料・無料さまざまな種類があるので、自分のスキルレベルや学習目的に合わせて選ぶとよいでしょう。
データサイエンス学習に役立つ主要なツールをまとめた表を用意しましたので、学習の際の参考にしてください。
| ツール名 | 説明 | 用途 | 価格 | 対象ユーザーのレベル |
|---|---|---|---|---|
| Jupyter Notebook | インタラクティブなプログラミング環境。コード、テキスト、データ可視化を1つのノートブックで管理 |
| 無料 | 初心者～上級者 |
| Google Colaboratory（Colab） | クラウド上でJupyter Notebookを実行できるツール。環境構築不要で無料で利用可能 |
| 無料 | 初心者～上級者 |
| Tableau | データ可視化に特化したツール。ドラッグ＆ドロップで高度なグラフやチャートを作成可能 |
| 無料版あり（有料版は月$35～） | 初心者～中級者 |
| Kaggle | データサイエンスコンペティションやデータセット共有を提供するプラットフォーム |
| 無料 | 初心者～上級者 |
| GitHub | コードのバージョン管理と共有を行うプラットフォーム。プロジェクトの公開や共同開発に利用可能 |
| 無料版あり（有料版は月$4～） | 初心者～上級者 |
| Anaconda | PythonやRの統合環境構築ツール。データサイエンス向けパッケージを一括管理 |
| 無料 | 初心者～中級者 |
効率的にデータサイエンス学習を進めよう
データサイエンス学習は、さまざまなツールやリソースを活用することで、より効率的かつ効果的に知識を習得できます。今回ご紹介したツールや教材は初心者から上級者まで幅広いレベルに対応しており、自分の目的や学習スタイルに合わせて選べる点が魅力です。
特に、無料の教材やツールは初めて学ぶ方にとって敷居が低く、実践的なスキルを身につける第一歩として最適と言えるでしょう。
一方で、短期間で効果的にスキルを習得したい、高度な知識を得たいという場合は、有料サービスや応用的な教材を検討するのがおすすめです。自分に合ったリソースを活用しながら、楽しんで学習を進めてみましょう。
データサイエンティストに必要な知識を効率的に学びたい方は、データサイエンティストセミナーの受講をぜひご検討ください！
