データサイエンスは、今や必要不可欠なスキルとなっています。しかし近年で急激に拡大している市場でもあるので、「どう学べば良いのか」「どこで学べるのか」と悩む方も多いのではないでしょうか。
本記事では、データサイエンスを効率的に学ぶための勉強法や、おすすめのスクールを紹介します。初心者でもわかりやすくステップアップできる学習方法を具体的に解説しますので、これからデータサイエンスを始めたい方、キャリアアップを目指す方はぜひ参考にしてください。
データサイエンスの概要
データサイエンスは、膨大なデータを収集・分析し、有用な知見や意思決定を導く学問のことです。統計学やプログラミング機械学習のスキルを活用し、パターンやトレンドを抽出したりします。
活用される分野は多岐にわたり、マーケティング、医療、金融、製造業などで活用されます。いまやデータサイエンスは課題解決とイノベーション推進において、たいへん重要な役割を担っています。
また以下の記事では、データサイエンティストの業務内容について解説しています。概要をより知るいぇで参考になるので、ぜひご一読ください。
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以下のとおりです。
- 将来性と需要が非常に高い
- どの分野でも長く使える知識資産となる
- 業務効率化につなげられる
それぞれ解説します。
メリット①将来性と需要が非常に高い
データサイエンスはAIやビッグデータが重要視される現代において急速に需要が拡大しています。企業は膨大なデータを活用する能力を求めており、データサイエンティストは高いスキルを持つ専門職として引く手あまたです。
技術の進化に伴い、学ぶことで新たな分野でも応用可能になるので、将来性が非常に高い職業といえます。
メリット②どの分野でも長く使える知識資産となる
データサイエンスは、統計学、プログラミング、問題解決能力といった普遍的なスキルを学べるため、どの業界でも活用可能な知識資産になります。
医療、金融、マーケティング、製造業など、分野を問わず求められる技術であり、一度身につければキャリアの幅を広げられる点が大きなメリットです。
メリット③業務効率化につなげられる
データサイエンスのスキルを学ぶことで、膨大なデータを分析して業務の効率化や自動化を実現できます。データに基づく意思決定を行うことで、無駄を省き、生産性を向上させることが可能です。
またパフォーマンスを測定し、最適化する手法を導入することで、企業全体の成長にも貢献できるようになります。
データサイエンスを学ぶ方法5つ
データサイエンスを学ぶ方法として、以下の5つの方法が挙げられます。
- ITセミナーやオンラインスクール
- インターネットや動画コンテンツの活用
- 勉強会や講座への参加
- 書籍を用いた独学
- 大学や専門学校で学ぶ
それぞれご紹介します。
方法①ITセミナーやオンラインスクール
ITセミナーやオンラインスクールでは、実践的なカリキュラムと講師からの指導を受けながら、効率的にデータサイエンスを学ぶことができます。
特に未経験者には基礎から実務で使えるスキルまで幅広く学ぶ機会が提供されます。短期間でスキルを習得できるコースや資格取得を目指したプログラムも充実しており、時間を有効活用しつつ学ぶ社会人にも適しています。
データサイエンティストセミナーは初心者から短期間でデータサイエンスを実践的に学ぶ集中講座です。Pythonや統計基礎からデータ分析プロジェクトの進め方、ビッグデータ解析までを体系的にカバーしています。
方法②インターネットや動画コンテンツの活用
自由度が高く、好きな時間に学ぶことができるのが利点です。現代ではYouTubeやオンライン学習プラットフォームに、初心者向けから上級者向けまで幅広い内容の講座が用意されています。
コストを抑えつつ、世界中の専門家が提供する最新の知識に触れられるため、特にコストパフォーマンスを重視する人に適しています。
方法③勉強会や講座への参加
他の学習者や専門家と交流することでモチベーションを高めつつ学ぶ方法です。
実際の課題やプロジェクトを通じて実践的なスキルを身につけられるだけでなく、同じ興味を持つ仲間とネットワークを築くことも可能で、学習中の疑問をその場で解消できるのも大きなメリットです。
方法④書籍を用いた独学
書籍を用いた独学は、コストを抑えつつ自分のペースで学ぶ人に向いています。いまや初心者向けの入門書から専門性の高い技術書まで、目的やレベル応じて幅広く学ぶ書籍はたくさん存在します。
実際に手を動かしながら本の内容を再現することで、基礎から応用までじっくり学ぶことができ、体系的な理解が深まります。
なお以下の記事では、データサイエンスにおすすめの書籍を紹介しています。独学における勉強方法も紹介していますので、ぜひ併せてご一読ください。
方法⑤大学や専門学校で学ぶ
大学や専門学校で学ぶのは、体系的なカリキュラムと専門家による指導を受けながら、理論と実践をバランスよく学べるのが特徴です。学位を取得することで、就職やキャリアアップの際に有利になることは間違いありません。
また、大学では研究活動を通じてより高度な知識や技術を習得する機会も得られるため、深く専門性を追求したい人に適しています。
データサイエンスを学ぶうえでおすすめの資格
データサイエンスを学ぶうえでおすすめの資格なら、以下が挙げられます。
| 名称 | 運営元 | 概要 | 合格率 | 受験料 |
| E資格 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 (JDLA) | AI・深層学習の基礎知識を問う資格。ディープラーニング技術を用いた実務での活用能力を評価。 | 例年約70% | 55,000円（税込） |
| G検定 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 (JDLA) | AI・機械学習の基礎知識を問う資格。AIの基礎理論や技術をビジネス視点で理解しているかを評価。 | 例年約65% | 12,100円（税込） |
| Python 3 エンジニア認定データ分析試験 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 | Pythonのプログラミングスキルを実務レベルで測る資格。実践的な問題に基づきスキルを確認。 | 例年約60% | 11,000円（税込） |
それぞれ紹介します。
資格①E資格
E資格はAIエンジニアを目指す人に最適な資格で、機械学習、深層学習、データ分析に関する知識と技術を証明できます。
日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催しており、実務でのAI活用能力が求められます。試験内容はデータサイエンスの理論や実装能力を問うもので、特にAI分野でのキャリアを目指す人には非常に有益です。
なおE資格を学ぶのであればE資格対策ディープラーニング短期集中講座がおすすめです。JDLA認定プログラムで、最短4日でE資格合格レベルの知識を習得可能な講座です。
AI初心者でも基礎から応用まで学べ、数学・Python・機械学習を効率的に習得。試験対策と直前講座付きで、修了率99%以上、合格率83%以上を誇る実績のあるセミナーです。eラーニング形式も設けられており、自分のペースで学ぶことが可能です。
資格②G検定
AIやデータサイエンスに関する基礎知識を証明する資格です。こちらも日本ディープラーニング協会が主催し、AIの基本的な理論や実践的な活用法について学ぶことができます。
AIを導入したい企業や団体において、AIを推進するための基本的な知識を持つ人材として評価されます。データサイエンスやAI業界でのキャリアを始めるための第一歩を学ぶのにおすすめです。
G検定対策講座は、最短2日で合格を目指す短期集中プログラムです。会場受講、ライブウェビナー、eラーニングの3形式から選択可能で、価格は44,000円（税込）からとなっています。
AI基礎から応用までを網羅した独自教材を使用し、専門スタッフが合格まで徹底サポートしてくれます。
資格③Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Pythonを使用してデータ分析の基本を理解し、実践的なスキルを証明するための資格です。試験はPythonを使ったデータの前処理、分析、可視化のスキルを問われ、特にデータ分析に必要なPythonライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlibなど）の使い方に焦点を当てています。
データサイエンティストとしての基本的なスキルを学ぶことを希望する人にとって非常に有益な資格です。
Python基礎セミナーは、未経験者向けの2日間集中講座です。Pythonの基礎文法からデータ分析、画像処理、Excel自動化まで学べ、実務に役立つスキルを習得可能です。
東京・名古屋・大阪で開催され、オンライン形式も選べます。料金は38,500円（税込）です。
データサイエンスを学ぶ方法についてよくある質問
この章では、データサイエンスを学ぶ方法に関するよくある質問を紹介します。
データサイエンスを学ぶ方法まとめ
データサイエンスは膨大なデータから有用な情報を導き出し、意思決定に活かす技術です。学ぶことで将来性の高いキャリアを築けるだけでなく、どの業界でも活用できるスキルを身につけられます。
業務効率化を進めるための強力なツールにもなり、ビジネスにおいて重要な知的資産となるでしょう。データサイエンスを学ぶ方法には、ITセミナーやオンラインスクールでの学習、インターネットや動画コンテンツの活用、勉強会や書籍を通じた独学などさまざまなものがあります。
ぜひ自分に合った方法でデータサイエンスを習得し、キャリアの幅を広げてみてはいかがでしょうか。
