データサイエンスを勉強したいと思っていても、具体的な方法がわからずに悩んでいる人もいるでしょう。
この記事ではデータサイエンスのおすすめ勉強方法を紹介した上で、将来的にどんな職業で働けるのかを紹介します。
データサイエンスとは
データサイエンスとはデータを活用して有益な情報を導き出し、さまざまな分野で応用技術を生み出す科学です。
情報科学や統計学などの多岐にわたる基礎科学の知見を使用しつつ、応用の目的意識を持ってデータ解析をする分野になっています。データサイエンスは学際領域と呼ばれることも多く、広い分野の基礎研究を組み合わせることにより、新しい価値を生み出しています。
データサイエンスが注目されているのはインターネットのやスマートフォンの普及が進み、データが溢れる時代になったからです。
さらに、AIやクラウドの活用によってビッグデータの分析をしやすくなりました。
ビッグデータから有用な知見を得れば、新規製品の開発にも事業戦略の考案にも応用できます。情報を活かすという視点でデータサイエンスの重要性が高まっているのが現状です。データサイエンスの将来性を考えて勉強するのは自分の人材価値を高めることに直結するのでおすすめです。
こちらの記事にてデータサイエンティストの仕事内容、平均年収や必要スキルについて詳しくご紹介しております。データサイエンスを学んでデータサイエンティストを目指したい方は、ぜひ参考にしてください。
データサイエンスの勉強方法5選
データサイエンスを勉強するときにはおすすめの方法は以下5つあります。
- データサイエンティストの講座を受ける
- AIエンジニアのセミナーで学ぶ
- データサイエンス×ビジネスのセミナーで学ぶ
- 大学や専門学校で勉強する
- 独学する
それぞれの特徴を解説するので、自分に合う方法でデータサイエンスを学んでいきましょう。
勉強方法①データサイエンティストの講座を受ける
データサイエンスをより詳しく勉強したいけど、スクールに通うほど時間を作るのが難しい方は、セミナー講座がおすすめです。
Proskilllのデータサイエンティストセミナーなら未経験の方でも、最短2日間でデータサイエンスについて理解することができます。
データを用いてビジネス課題を解決するためのスキルを身につけたい方におすすめの講座です。
社会人で忙しく、仕事と勉強を両立したい方には、時間を効率的に使えるオンライン講習やeラーニングがおすすめです。
勉強方法②AIエンジニアのセミナーで学ぶ
データサイエンスで欠かせないAIについて学ぶのは最も重要です。AI関連のセミナーで学ぶのもおすすめの方法です。
ビッグデータの分析をするにはAIの活用が必要なので、実践的なスキルを身につけるとさまざまなシーンで応用できます。
AIエンジニアとしてのスキルがあればデータサイエンスを活かして働いていく下地ができるでしょう。
AI関連のセミナーにはたくさんありますが、特におすすめなのは短期間で実践力を育める「AIエンジニア育成講座」です。
データサイエンスもAIもわからないという状況から、たった2日でAIエンジニアとして働けるスキルを身につけられます。
会場受講だけでなく、ライブウェビナーやeラーニングも選べるので勉強の仕方の自由度も高いのがメリットです。
勉強方法③データサイエンス×ビジネスのセミナーで学ぶ
データサイエンスを学ぶ目的として技術職ではなく経営やマーケティングなどで活用したいと思っている人もいるでしょう。
ビジネス目的ならデータサイエンスのビジネスでの活用を重視したセミナーで学ぶのがおすすめです。AIプログラミングのような技術面ではなく、AIの概念やデータサイエンスの取り扱い方、応用の可能性などを学べるセミナーがたくさんあります。
おすすめなのは「ビジネス向けAI完全攻略セミナー」です。たった1日のセミナーで未経験者がデータに基づくビジネスの立案や推進を担当できるようになります。
基本的な分析方法について事例を通して勉強できるので、実践力が身につくセミナーです。
勉強方法④大学や専門学校で勉強する
データサイエンス教育機関で学べることが多くなってきました。大学の情報科学科ではデータについて専門的に取り扱って教育をしていることがよくあります。また、大学の学際領域でもデータサイエンス科などが設けられていることが増えてきました。
専攻分野としてはまだ主流ではありませんが、データサイエンスを専門とする研究室はだんだんと増加してきています。基礎研究に携わって科学者になりたい人には大学で勉強する方法がおすすめです。
また、専門学校でもデータサイエンスを取り扱っていることが増えています。数年間でデータサイエンスを基礎からしっかりと勉強たい、就職支援も受けたいという人は専門学校を検討してみましょう。
勉強方法⑤独学する
データサイエンスは独学で勉強する方法もあります。データサイエンスは学ばなければならない分野が広いので独学では簡単ではありませんが、オンライン教材や書籍などを使用して勉強することは可能です。
チュートリアルを提供しているサービスなどを利用して勉強すると実践力を身につけられるでしょう。自分で試行錯誤をしながら勉強するのが好きな人にとって独学はやりがいがあります。
時間はかかりがちですが、地道にデータサイエンスについて学んでいければ良いという人は独学も考えてみると良いでしょう。
こちら記事では、データサイエンスの参考書を初心者から経験者まで、幅広い学習者に向けて紹介しております。
データサイエンスが活かせる職業
データの活用がさまざまなシーンでおこなわれるようになり、データサイエンスが活かせる職業は非常に広くなっています。
以下の代表的な職業を紹介するので参考にしてください。
- データアナリスト
- ITエンジニア
- マーケター
- 研究者
- コンサルタント
- 経営者
①データアナリスト
データアナリストはデータサイエンスを活かす専門職の一つです。経済や政治、医療や教育などのさまざまな分野でデータアナリストが活躍しています。
データの収集と集計、分析をして結論や可能性を導き出すのが仕事です。
②ITエンジニア
ITエンジニアはプログラミングやシステム設計などにデータサイエンスを活かせます。データベースエンジニアの場合にはデータサイエンスを専門として取り扱い、ユーザーが使いやすいデータベースシステムを作り上げるのが仕事の一つです。
データの活用は開発でも運用でも欠かせないので、ITエンジニアにとってデータサイエンスは今後必要とされるスキルでしょう。
③マーケター
マーケターは市場調査にデータサイエンスを活用できます。データサイエンスを使用することでインターネットやSNSなどに存在する莫大な情報や、リサーチ会社から集めたデータを目的に合わせて分析できるからです。
データサイエンスはマーケターにとってマーケティング施策を遂行する上でも、戦略を考案する上でも重要なスキルになります。
④研究者
研究者は自然科学や自分科学などの調査研究をしています。データサイエンスの基礎研究や応用研究を仕事とすることもできますが、まったく違う分野にデータサイエンスを融合させて研究の道を切り開くことも可能です。
データサイエンスはデータに基づく研究を進める上で重要な知識になります。
⑤コンサルタント
コンサルタントは経営課題や事業課題などの解決のための提案をするのが仕事です。データサイエンスによってデータ的な根拠に基づく提案ができるとクライアントから信頼を得られます。
データサイエンスを活用すると数値データに基づく具体的な提案をしやすいのが特徴です。数値データがあるとクライアントが理解しやすいので、提案力のあるコンサルタントとして認めてもらえるでしょう。
⑥経営者
経営者もデータサイエンスを学ぶと経営戦略や事業戦略を考えるのに有効活用できます。これまでの業績から成長曲線をもっと右肩上がりにするにはどうすべきかを考えるのは経営者の重要な役割です。
自社で蓄積してきたデータを分析すると、今後の展望を見出せる可能性が広がります。
データサイエンスの勉強方法についてまとめ
データサイエンスは将来性が高いので勉強して身につけるのがおすすめです。データサイエンスの勉強方法には大学や専門学校に通ったり、独学をしたりする方法もありますが、セミナーを利用するとわずか数日で実践力を身につけられます。
データサイエンスを活かして働いていきたいならすぐに習得できるセミナーを活用しましょう。
