AIプログラミングのみを学んでも不十分？データサイエンスの重要性とは
AIに関するプログラミングだけを学習しておけば、ビジネス課題を解決できるようになるのでしょうか。
答えは、NOです。
プログラミング学習や機械学習だけを学んでも、データ分析やビジネス課題の解決には不十分です。データサイエンスとは、機械学習を含む、データ分析全般を指します。社内においてビジネス課題を解決するには、機械学習だけでなく、データサイエンスの知識も必要です。
データサイエンティストに必要な4つの知識とスキル
データサイエンティストになるために必要な知識は様々ありますが、データサイエンティストとして実務を行うには、以下のような知識を得る必要があります。
１．プログラミングの知識
データサイエンスにはプログラミングスキルが必要です。特に、PythonやRなどのデータサイエンスに使われるプログラミング言語を扱えるスキルが必要です。オンラインのプログラミングコースを受講すると、わかりやすく学ぶことができます。
２．数学的な知識
データサイエンスには統計学や線形代数などの数学的な知識が必要です。オンラインコースや書籍などを活用して、基礎知識を身につけましょう。
３．データの扱い方に慣れている
データサイエンスには、データの前処理、クレンジング、可視化など、データを扱うためのスキルが必要です。データの前処理や可視化、統計的な分析手法を実際に行いながら学んで獲得していきましょう。
４．実践的な経験
データサイエンスは実践的なスキルであるため、実際に問題を解決し、データを分析する経験が必要です。自分でデータを収集して分析し、モデルを構築して予測を行うといった実践的なプロジェクトを通じて、スキルを磨きましょう。
これらのことができるようになると、エキスパートが使う言葉や概念を理解し、ビジネス判断に生かすことができるようになります。
データサイエンスを効率的に学ぶための3つの方法
効率的にデータサイエンスを学ぶためには、どんなツールがあるでしょうか。
主に3つの方法が考えられます。
１．データサイエンスに関する書籍やYouTubeのチュートリアルを見て学習する
youtubeにはデータサイエンスに関するとても丁寧に作られた動画が存在しています。その動画を試聴することで、データサイエンスやそれに付随する数学的な知識・プログラミングについて学習することが可能です。動画のため早送りや巻き戻しを行い、理解できない部分を何度も確認することができます。
２．オンラインコミュニティに参加する
もうすでに入門的な知識を持っているひとにとって、さらなる理解を進めるために、
他の人との交流や情報共有を行いながら、学習効果を高めることが可能です。例えば、KaggleやGitHubなどのサイトでは、データサイエンスに関するコンテストやプロジェクトが提供されています。
３.オンラインコースやMOOCを活用する:
時間や場所にとらわれずに、自分のペースで学習することができるオンラインコースやMOOCを活用する。Youtubeでは動画だけを見て学習し、実際にテストや問題集が用意されてはいませんが、オンラインコースやMoocは演習問題が用意されていたりするため、Youtubeよりも理解を深められる教材が多く公開されています。
例えば、CourseraやUdemyなどのサイトでは、初心者向けから上級者向けまで様々なレベルのコースが提供されています。また、自分に合ったコースを選んで学習することができるので、忙しいビジネスパーソンにとっては非常に便利な方法となります。
初心者におすすめのデータサイエンスに関するオンラインスクールとは
データサイエンスや実践的な理論・思考を学べ、平日仕事で忙しいビジネスパーソンに最適なスクールをいくつか紹介します。
データミックス
「ビジネスで使えるデータサイエンスをものにしてほしい」という思いで、本気で時間をつくってビジネスで使えるデータサイエンスの基礎をものにしていただくために開発・監修されたカリキュラムが特徴のビジネススクールです。今のフィールド(業種・職種・経験・知識)とデータサイエンスを掛け合わせることで生まれる付加価値を付けたいと思っているかたにおすすめのスクールです。
特に、受講者の約93％が受講内容に満足していると回答したスクールです。
こんな人におススメ！
・データサイエンスのスキルを身につけキャリアチェンジしたいと思っている
・ビッグデータを活用したビジネスを展開したい
・能力の獲得に関心が高く、自分らしく働きたいと考えているビジネスパーソン
Recursion(リカージョン)
シリコンバレーのエンジニアが当たり前に学習しているコンピュータサイエンスを学習できるオンラインの学習コンテンツサービスです。500問以上のコーディング問題が用意されており、学習した知識を効率よくアウトプット学習ができるようになっています。チーム開発では、実際に3人のチームメンバーと1人のメンターをチームとして一つの課題に取り組みGitで管理していくなど、実践を通した開発手法を学べるようになっているようです。
まとめ
データサイエンスを学ぶための方法や、必要な知識とはどういったものがあるのかを調べてみました。
学んだだけではなく、学んだ知識を対外的に証明することも転職を考える際には重要です。
以下の記事では、データサイエンスに関する資格について解説しているので、こちらの記事もぜひ
併せてよんでみてください。
