【2024】データサイエンス入門知識を解説！学習手順やおすすめサイト・書籍を紹介

データサイエンスはAIや機械学習の発展に伴い、現代のビジネスや研究分野で欠かせないスキルとなっています。しかし「何をどこから始めればいいんだろう」と悩む入門者の方は多いです。

本記事ではデータサイエンスの必須スキルや学習手順をわかりやすく解説のうえ、おすすめの学習サイトや書籍をを紹介します。データサイエンスの入門として必読の内容となっているので、ぜひ参考にしてください。

この記事の概要目次

1.データサイエンス入門者が習得すべき4つのスキルとは？
2.データサイエンス入門者がまずやるべき学習の手順
3.データサイエンスの入門に最適なおすすめサイト3選
4.データサイエンスの入門として必読の書籍3冊
5.データサイエンス入門ならProSkilllがおすすめ！
6.データサイエンス入門まとめ

データサイエンス入門者が習得すべき4つのスキルとは？

データサイエンス入門者が習得すべきスキルは、主に4つあります。ここでは、以下のとおり順を追って紹介します。

プログラミングスキル
応用数学・統計学の知識
データ可視化スキル
データベースの基礎知識

習得すべきスキル①プログラミングスキル

プログラミングスキルは、データサイエンス入門者ならまず最初に身に着けたいスキルといえます。なぜならプログラミングスキルを習得することで、データ分析効率が大幅にアップするためです。

データサイエンスに携わりたいのであれば、言語はPythonもしくはRを習得するのがおすすめです。とくにPythonは豊富にライブラリが揃っているため、データ分析のみならずWeb開発などさまざまな分野に活用できます。

さらにPythonが書けるとデータ分析以外にもWeb開発などさまざまな分野で応用できますので、積極的に身に着けたいところです。

習得すべきスキル②応用数学・統計学の知識

データ分析を行う際は、応用数学や統計学の知識が土台となります。具体的には平均値や分散といった基本統計量から回帰分析や確率論、ベイズ統計まで幅広い理解が必要です。

これらの知識を活用することでデータのトレンドを捉えたり、モデルの正確性を評価できます。数学と統計学の基礎を理解することで、より深いデータインサイトを得る力が養われます。

ただ未経験から学ぶには難しい分野なのも事実で、入門者にとっての鬼門といっても過言ではないでしょう。

習得すべきスキル③データ可視化スキル

分析した数値やデータをわかりやすく伝えるためには、データ可視化のスキルが重要になります。

ツールとしてはTableauやPower BI、PythonのMatplotlibやSeabornが人気です。こういったツールを用いれば、比較的容易にグラフやチャートを活用し、複雑なデータを直感的に表現することが可能となります。

視覚的にわかりやすくまとめられたデータはプレゼンテーションやレポートでたいへん喜ばれるため、コミュニケーションや議論より円滑になります。

習得すべきスキル④データベースの基礎知識

データサイエンスは大量のデータを効率的に扱うことから、入門者はデータベースの基礎も身につけたほうがいいでしょう。具体的にはSQLを用いたデータの抽出や、NoSQLを利用した柔軟なデータ管理が求められます。

またデータベース設計を理解していればパフォーマンスの最適化やエラー回避も可能になり、またクラウドサービス（APIWSやGoogle Cloud）を用いたデータ管理も、データサイエンスとの相性はいいでしょう。

データサイエンス入門者がまずやるべき学習の手順

データサイエンス入門者なら、以下の学習手順で就職を目指すのがおすすめです。

データサイエンス概要・大枠の理解
Pythonプログラミングの習得
データ処理および可視化の実践
統計や機械学習の基礎の習得
資格取得や成果物作成など実績を作る

この章では、上記をひとつひとつご紹介していきます。

学習手順①データサイエンス概要・大枠の理解

入門者であれば、まずはデータサイエンスの概要、そして大枠の理解から始めることです。オンライン講座や入門書を利用して、「データサイエンスで何ができるのか」を理解しましょう。

データサイエンスはデータの収集、分析、モデリング、意思決定支援まで、できることは多岐にわたります。そのため、すべてを詳細に理解しようとしても膨大な時間がかかるだけです。

まずはざっくり6～7割程度の理解でいいので、広く浅くインプットするつもりで学習していきましょう。業界の事例や応用分野を調べることで、実際のビジネスや社会問題への貢献例を知ることができます。

なお、実務で本当に必要になる分野を2日間でスピーディーに学びたいなら、データサイエンティストセミナーがおすすめです。大枠、基礎を手っ取り早く学ぶにはうってつけの内容なので、ぜひご検討ください。

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学習手順②Pythonプログラミングの習得

手順2つ目は、Pythonプログラミングの習得です。ざっくり学習すべき内容をまとめると、

環境準備
Hello Worldプログラム
データ構造
条件分岐
繰り返し
標準ライブラリの種類

が挙げられます。

まずは環境準備として公式サイトからPythonをインストールしましょう。また別に統合開発環境（IDE）としてVS Code、またブラウザ上で動作する Google Colabもおすすめです。

そしてHello Worldプログラム、データ構造、条件分岐、繰り返しは基本中の基本なので、自由自在に書けるように覚えておきましょう。サンプルコードはそれぞれ以下になります。

# Hello Worldプログラム
print(“Hello, World!”) # データ構造
# リスト
fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”]
# タプル
coordinates = (10.5, 20.3)
# 辞書
person = {“name”: “Alice”, “age”: 30}
# セット
unique_numbers = {1, 2, 3, 2, 1}print(fruits[0]) # 「apple」を出力
print(coordinates[1]) # 「20.3」を出力
print(person[“name”]) # 「Alice」を出力
print(unique_numbers) # 「{1, 2, 3}」と出力# 条件分岐
x = 10
if x > 5:
print(“xは5より大きいです”)
elif x == 5:
print(“xイコール5です”)
else:
print(“xは5より小さいです”)# 繰り返し
# forループで5までの数字を出力
for i in range(5):
print(f”For loop iteration: {i}”)
# whileループで3までの数字を出力
count = 0
while count < 3:
print(f”While loop iteration: {count}”)
count += 1

また数あるPythonライブラリの中でも、入門者が覚えておくべき、よく使われる代表的なライブラリは以下になります。

名称	用途
random	ランダム値や乱数生成
os	ファイルやディレクトリの操作、環境変数の取得など、OS関連の操作が可能
sys	Pythonインタプリタやコマンドライン引数の操作が可能
math	基本的な数学関数（平方根、三角関数など）
statistics	平均値や分散、中央値などの統計計算
os.path	ファイルパスの操作（結合、分割、存在確認など）
shutil	ファイルやディレクトリのコピーや削除
json	JSONデータの読み書き
csv	CSVファイルの読み書き
urllib	URLの処理やHTTPリクエストの送信
socket	ネットワークソケット通信
datetime	日付や時刻の操作
logging	アプリケーションのログ記録