最近、「データサイエンス」という言葉をよく聞くけど、データサイエンスってなんだろう？
データサイエンスは、近年注目され続けている学問の一つです。
次の図は、「data science」というワードのGoogle検索数の推移を表しています。
2014年頃から、データサイエンスというワードが注目され始めていることがわかります。
本記事でわかることは、次の通りです。
- データサイエンスとは何か
- データサイエンスができること
- 今、社会人がデータサイエンスを学ぶメリット
- データサイエンスが注目されている理由
- データサイエンスを学ぶ方法
データサイエンスとは？
定義
データサイエンスとは、一言で表すと、「データを分析して、解釈することで、問題解決に活かすこと」です。
データサイエンスという言葉は、古来から広い意味で使われてきました。
例えば、データの変換や処理のみを指す事もあれば、データ分析のことを指す意味で使う人もいます。
そのような中、統計学者の林知己夫は次のように定義しました。
この定義が、今の社会で使われる意味に近いです。
統計学、データ分析、及びそれらを統合した概念であるだけでなく、その結果をも含む概念である。
つまり、データ分析をすることだけでなく、データ分析の結果を応用する技術までを含んだ総合的な意味で使われるんだね
データ分析との違い
データ分析とデータサイエンスでは、対象とする範囲が異なります。
データサイエンスとデータ分析の関係を図で表すと、このようにデータサイエンスがデータ分析を包含する関係になります。
データサイエンスと機械学習
機械学習とデータサイエンスの違いがよくわからないな
機械学習とは、機械による分類や数値の予測を主な目的とします。
そのため、データの背景にあるルールが正しく説明出来るかではなく、より正確に予測できているかどうかを重視します。
ちなみに、データの背景にあるルールやパターンを統計的に判断するのが、統計学です。
このように、機械学習では精度の高い予測をすることに重きを置く一方で、データサイエンスはデータから導かれる関係性や洞察を得ることに重きを置きます。
データサイエンスができること
台風の進路予測
過去の膨大な数の衛星画像データをAIに読み込ませ、画像解析によって似たパターンを抽出することで、気象変化を予測する方法があります。
たくさんの画像データを高速で処理して似たものを見つけるのは、AIやデータサイエンスが最も得意とする分野です。
データサイエンスの活用によって、台風の進路を精度高く予測することが出来るようになりました。
画像解析は、機械学習の一手法であるディープラーニングが役立ちそう
レコメンド機能
Amazonなど大手ECサイトでは、インターネット上の検索履歴や購入履歴などのデータに活用しています。
データサイエンスを用いることで、ユーザごとに様々な広告やおすすめの商品の情報が提示されます。
新型コロナウイルスの感染対策
新型コロナウイルス発生時は、厚生労働省がLINEを使用して集めた情報をもとに、外出自粛などの感染対策を講じました。
そういえば、新型コロナウイルスについてのLINEが来た気がする…。
東京ゲートブリッジの管理
2012年に開通した東京ゲートブリッジは、計48個ものセンサーを用いて、橋を通過する車両の重量を算出・分析等をおこなっています。
このデータを使って、橋への負担を考慮した点検・補修をするなど、ビッグデータを利用して新たな維持管理への取り組みを行っています。
スシローの鮮度管理
回転寿司のスシローでは、全ての寿司皿にICチップを取り付けることで、売上やレーン上の寿司の鮮度の管理に役立てています。
また、日本・海外各地のチェーン店からの年間10億件ものデータを収集・分析し、需要を予測して適した寿司を流しています。
データサイエンスの活用により、フードロス削減や利益率向上につながっています。
データサイエンスを学ぶメリット
データサイエンスを社会人が学ぶメリットは、データサイエンティストやデータ関連の業務につく人だけでなく、全ての社会人にあります。
根拠のある意思決定ができる
データサイエンスを活用することで、数字や根拠に基づく論理的な判断ができるようになります。
そのため、勘や経験、感情に左右されずに意思決定ができます。
僕が最強だと思っていたロジカルシンキングよりも根拠があるね…。
ビジネスの予測や売上向上ができる
世界の状況が目まぐるしく変化する現代では、将来の予測は人間には難しいです。
機械学習を活用して予測をすることで、より精度の高い予測を行うことができます。
また、利益率や売上の向上にも貢献します。
データサイエンスを学ぶ方法
データサイエンスは今のビジネス経験に付加価値を与えられるスキルです。
そのため、どんな業界で働いていても役立てることが出来る万能な学問です。
いつからか、全員が英語を学ぶように、全員がデータサイエンスを当たり前に勉強するようになるかもしれませんね。
データサイエンスを学ぶ方法は、独学かプログラミングスクールです。
独学は安価で自分のペースでの学習ができる一方で、挫折しやすかったり、体系的な理解が得られにくいです。
一方で、プログラミングスクールでは、不明点は相談できたり、転職サポートや業務への活かし方も気軽に相談できる反面、料金が高く、自分の時間は減ってしまいます。
どちらも一長一短ですが、本気でデータサイエンスを学んでキャリアに活かしたい場合は、プログラミングスクールに通ってしまうことをおすすめします。
挫折もしにくく、短期間で最短ルートで学習することができるためです。
おすすめのプログラミングスクールは、こちらでご紹介しています。
ぜひご参考にしてください。
