こういった悩みはありませんか？
データサイエンスと一言で言っても、さまざまなジャンルが入り組んでいます。
プログラミングや前処理を主業務とするようなエンジニアを目指すのか、分析結果をもとにお客さんと会話するコンサルをメインに目指すのか、目指したい方向性によって、必要な知識も異なります。
本記事でご紹介するロードマップに沿って勉強すると、データサイエンスが全くわからない未経験者からでも、「データサイエンスをある程度理解した！」と言えるまでに知識を押し上げることができます。
ぜひ指標にしてください。
【共通】データサイエンス全体像を把握する
データサイエンスとは？
データサイエンスは、抽象的な概念なので、最初は中々理解しにくいですよね。
まずは全体像を理解するために、こちらの記事を読んでみてください。
また、データサイエンスを活用している事例は、身近にたくさんあります。
データサイエンスを学ぶことで、どのように活かすことができるのか見てみましょう。
社会人こそがデータサイエンスを学ぶべき理由
学習を本格的に始める前に、まずはデータサイエンスを学ぶメリットを知っておきましょう。
今後の学習のモチベーションに繋がります。
データサイエンティストに必要な3つの力
データサイエンスとはどういう世界なのかを知る上で、データサイエンティストに必要とされる知識を理解することは、
データサイエンティストを目指す人だけでなく、データサイエンスに携わる全てのビジネスマンに必要です。
データサイエンティストに必要なスキルは「ビジネス力」「データエンジニアリング力」「データサイエンス力」の3つです。
| スキル | 意味 |
|---|---|
| ビジネス力 | 課題背景を理解して、ビジネス課題を整理し、解決する力 |
| データエンジニアリング力 | プログラミング（PythonやR）でデータ処理を行う力 |
| データサイエンス力 | 統計学や数学でデータ分析をする力 |
各スキルの違いは、このあと解説します。
次章からは、各スキルごとの習得ロードマップをご紹介します。
ご自身の状況に応じ、必要な部分を中心に学習してください。
①データエンジニアリング力
データエンジニアリング力とは、データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力です。
データ分析を行うための基盤を構築・運用するためのスキルと言っていいでしょう。
具体的には、次のスキルが該当します。
- 一般的なITスキル
- プログラミングスキル（SQL・Python・Rなど）
- ビックデータの処理スキル
- データベース知識
環境構築
プログラミングをする環境を準備することを環境構築といいます。
まずは、Pythonの実行環境を準備します。
下記で紹介している手順に従って、JupyterLabを使えるようにしましょう。
JupyterLabの基本動作もご説明しています。
Python基礎文法
Pythonの基礎文法を学習しましょう。
プログラミング初心者の方は、こちらの動画を参考に、一緒に学習していきましょう。
高速計算処理ライブラリ「Numpy」
Pythonでデータ分析をする時に使うライブラリ「Numpy」についてマスターしましょう。
NumPy（ナムパイ）とは、高速計算処理を得意とするPythonのライブラリです。
機械学習では、たくさんのデータを扱うため、Numpyがよく使われます。
ベクトルや次元といった、数学的な用語が飛び交いますが、図解を使ってわかりやすく解説します。
ぜひゆっくり読み進めてください。
データ分析ライブラリ「Pandas」のDataFrame・Series
データ分析では、Pandasというライブラリもよく使われます。
ここでは、Pandasでデータ分析する際に使われる概念「DataFrame」「Series」について、
学習していきましょう。
データの前処理方法
データの前処理とは、データを分析する形に変換することです。
前処理はデータ分析の8割を占めると聞いたことがあるよ
データ分析をする上で、前処理は非常に重要な段階です。
ここでは、データ分析に必要なPython実装スキルをマスターしましょう。
②データサイエンス力
データサイエンス力とは、情報処理、人工知能、統計学などの情報 科学系の知恵を理解し、使う力と定義されています。
平たく言うと、データ分析をするスキルのことです。
例えば、下記のようなスキルが該当します。
- 機械学習の知識
- データ分析手法の理解
- データ分析ソフトウェアのスキル
- 統計
データ分析・統計
分析を理論的に理解するためには、統計学を知る必要があります。
本格的に学習したい方は、統計検定2級の範囲を理解できることを目指しましょう！
機械学習
統計学の基礎ができたら、続いては機械学習の概念について学習しましょう。
機械学習はモデルの理解をするだけでも、初心者にとっては非常に苦労しますよね。
下記の動画では、主要な機械学習モデルについてサクッと解説しています。
機械学習ロードマップはこちらです。
【応用】データベース、SQL
データエンジニアやデータサイエンティストを目指す方は、データの貯蔵庫「データベース」からデータを取得できる技術が必要になります。
そのため、データベースの理解、SQLの知識を身に着けましょう。
【応用】ディープラーニング
ディープラーニングとは、機械学習の一つでニューラルネットワークを用いた分析技術のことです。
ニューラルネットワークとは、人間の神経回路の仕組みを活用した分析モデルのことです。
ディープラーニングについては、現在コンテンツを作成中です。
概要を理解する上ではG検定向けの参考書などがおすすめです。
難しい数式は省き、概要を理解することができます。
LINE＠登録特典でプレゼントしている「機械学習・ディープラーニング単語帳」なども調べ物の参考にしてください。
ビジネス
ビジネス力とは、課題背景を理解して、ビジネス課題を整理し、解決する力です。
これはどの業界に勤めてても必要なスキルだね！
でも、なんでビジネス力が必要なんだろう？
意外かもしれませんが、ビジネス力はデータサイエンティストに必須の力です。
データ分析は解決したい課題、目的を明確にしてから行うものです。
解決すべき課題や目的を設定するには、まずは業界知識やフレームワーク思考など幅広くビジネス力が必要になります。
ビジネス力は、具体的に次のようなスキルのことです。
- わかりやすい文書を作成する力
- プレゼンテーションスキル
- データを正しく、わかりやすくまとめる力
- 対象のビジネスに対する業界知識
- ロジカルシンキング
- コミュニケーション力
応用編
スクール
データサイエンティストを本格的に目指す方は、スクールもおすすめです。
少し料金は高いですが、確実にスキルを習得したい方やデータサイエンティストに転職したい方は
ぜひ検討してみてくださいね。
条件に該当する方は、スクール料金を最大80%OFFにすることができます。
条件や適用方法については、次の記事をご参照ください。
エージェント
データサイエンティストとして副業をしたい方や、フリーランスとして活躍したい方は、
エージェントの活用がおすすめです。
おすすめのエージェントなどは、次の記事で御覧ください。
