AIが急速に発展している今、データ分析や機械学習といった、データサイエンスに関連するスキルが重要になっています。
しかし、大学やスクールに通わないとデータサイエンスなどの専門知識が身につけられないと、不安を抱えている人も多いのではないでしょうか。
そこで、この記事ではデータサイエンスを独学で勉強する方法を紹介します。
データサイエンスの実務で必要なスキルや、学習するポイントも解説するので、これから勉強しようと思っている人は、ぜひ参考にしてみてください。
データサイエンスとは？
データサイエンスとは、大量のデータから有用な情報や知識を引き出すための科学的な手法や技術のことです。
統計学・情報科学・コンピュータサイエンスなど、さまざまな分野の知識を組み合わせて活用するため、幅広いスキルが必要になります。
データサイエンスの目的は、データを分析してパターンやトレンドを見つけ出し、ビジネスや研究の意思決定に役立てることです。
例えば、顧客の購買データを分析して、新たなマーケティング戦略を立てたり、大量の医療データから新たな治療法を発見したりすることができます。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンスを扱う専門家、データサイエンティストに必要なスキルは以下の通りです。
プログラミング・ITの知識
データの収集や分析を行うデータサイエンティストには、プログラミングやITの知識が必要です。
データ収集を行うためには、SQLやPythonなどのプログラミング言語のスキルが必要になり、データ分析をするためには、RやPythonなどのスキルが必要になります。
取得したデータを視覚化するためにPythonのライブラリである、MatplotlibやSeabornなどが使われます。
データサイエンティストとして活躍するためには、数多くのプログラミング言語を扱う能力が必須です。
統計学・機械学習の知識
データサイエンティストは、データから有用な情報を抽出・分析するため、統計学や機械学習の知識も必要になります。
統計学を学ぶことで、データの特性を理解して、データ間の関連性を評価し、データから有意な結論を導き出すことが可能です。
マーケティングの知識
データサイエンティストとして活躍するためには、マーケティングの知識も必須です。
ビジネスの課題を的確に分析することで、データから得た知見を的確にビジネス戦略や商品開発に活かせます。
独学でデータサイエンスを勉強するメリット
独学でデータサイエンスの勉強をするメリットは、以下の通りです。
自分のペースで学習を進められる
データサイエンスは統計学・プログラミング・機械学習など、多くのスキルや知識が必要になる学問のため、自分のペースで着実にスキルアップしていくことが重要です。
複雑な概念から理解していきたい人はひとつのスキルを深く理解していく必要がありますし、データサイエンティストに必要なスキルの全体感を知りたい人は、広く浅く勉強していく必要があります。
大学やスクールと比べると、独学の方が自分にあった勉強法で学習していけるでしょう。
安価に学習を始められる
大学やスクールに通うためには数十万円必要になりますが、独学なら書籍代の数千円から勉強が始められます。
現在はYouTubeやWebサイトでも学習できるため、簡単なプラグラミング学習やマーケティングの勉強は無料で学習可能です。
必要な知識だけ学習できる
独学で勉強する場合は、自分に足りないスキルや必要な知識だけを学習していけます。
会社で特定のプログラミング言語やツールが必要になる場合は、それに特化した学習ができるため、短時間でスキルを習得できます。
独学でデータサイエンスを勉強するデメリット
独学でデータサイエンスを勉強するデメリットもあります。
挫折しやすい
データサイエンスはプログラミング言語や統計学などの専門的な知識が必要になるため、独学で勉強を始めると挫折する可能性が高いです。
学習計画を立てて、必要なスキルを習得していくのは、普段から新しい分野の勉強をしている人ではないと難しいでしょう。
スキルを習得するのに時間がかかる
データサイエンスに必要な統計学やプログラミング、機械学習などの分野を全て習得しようと思うと、習得までにかなりの時間を要します。
独学の場合は学習計画を立てたり、書籍や学習資料を集めたりする時間も必要になるため、独学でデータサイエンティストになるために数年かかることもあります。
分からないところを質問しづらい
大学やスクールと違って教師や同級生がいないため、わからない点を質問して解決するのが難しいというデメリットもあります。
SNSやデータサイエンティストのオンラインコミュニティで質問できますが、的確な回答が得られないことも多いでしょう。
独学でデータサイエンティストを目指す人はいるのか？
大学やスクールに通わず、独学でデータサイエンティストを目指している人はたくさんいます。
データサイエンティストには国家資格や特定の学歴が必要ないため、学生や主婦でも目指すことが可能です。
大学やスクールなどに通うためには数十万円以上の資金と、定期的に勉強する時間が必要になるため、独学で自分のペースで学習する人は多いです。
データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストに向いている人の特徴は、以下の通りです。
数学・ITに興味がある
データサイエンティストは、数学的な思考やITスキルを必要とする業務を行います。
大量のデータを分析して、有意なデータやパターンを見つけ出すためには、統計学や確率論といった数学的な知識が必要になります。
データを処理・分析するためには専門的なツールを動かす必要があるため、プログラミング言語などのITスキルも必須です。
そのため、数学やITに興味があって、基礎的な知識を身につけている人がデータサイエンティストに向いています。
分析するのが好き
大量のデータを分析して、有用な情報を見つけ出すデータサイエンティストになるなら、分析するのが好きというのは大きなアドバンテージになります。
データ分析は複雑で時間を要する作業なので、分析することに興奮を感じない人は退屈に感じてしまうでしょう。
根気強く勉強を続けられる
プログラミング言語や統計学、機械学習などの専門的なスキルを身に着けるためには、多くの時間と労力が必要になるため、根気強く勉強を続けられる人ではないと難しいでしょう。
データサイエンスは進化し続けている分野なので、新しいツールやプログラミング言語の情報を追い続けて、勉強し続ける必要があります。
独学でデータサイエンスを勉強する方法
独学でデータサイエンスを勉強する方法は、以下の通りです。
書籍を使う
初めてデータサイエンスの勉強をするなら、書籍を使って勉強するのがおすすめです。
書籍は専門家がこれまでの経験と知識を使って製作しているため、情報の信憑性や網羅性が高く、幅広い知識を体系的に学ぶのに向いています。
学習サイトを使う
Webサイトでデータサイエンスに必要なスキルを学習するのもおすすめです。
初級者から上級者まで、自分のスキルにあったサイトを選ぶことで、挫折することなく学習を進めていけます。
実際にプログラミングを書いてみるといった手を動かす作業は書籍ではできないため、学習サイトを使うのは効果的な方法といえるでしょう。
動画教材を使う
YouTubeやUdemyなどで、プログラミングや統計学に関する動画を視聴するのも効果的な学習方法です。
テキストよりも気軽に勉強できる上に、大学やスクールとは違い、一時停止や巻き戻しを使って自分のペースで学習を進められます。
独学でデータサイエンティストになるロードマップ
独学でデータサイエンティストになるなら、以下のロードマップを参考に行動してみてください。
統計学・機械学習・数学の知識を習得する
データサイエンティストになるなら、統計学や機械学習、数学などの基本的な知識を習得しましょう。
統計学の知識はデータの傾向を把握して、データから有意な結論を導くために必要になります。
機械学習や数学の知識は、データを収集・分析するためのツールを扱うために重要なので、この3つの分野の基礎は必ず身につけておきましょう。
Web・IT・プログラミングの基礎を習得する
Web・IT・プログラミングは、データサイエンティストが行う業務の基盤となるため、基礎的な知識を習得しておきましょう。
PythonやRといったプログラミング言語はデータ分析に必要で、HTMLやCSSなどのプログラミング言語はWebサイトのデータを分析するために必要になります。
実際にデータ分析をしてみる
実際にデータを扱ってみることで、理論だけでは理解できないデータの性質や、データ分析の過程を深く理解できます。
企業のプロジェクトでデータ分析をしたり、個人的に小さなプロジェクトを立ち上げたりして、実務経験を積んでいきましょう。
ポートフォリオを作成する
基礎的な知識を身につけたら、ポートフォリオを作成して、自分の経験とスキルをまとめてみましょう。
就職・転職活動で役立つのはもちろん、自分自身で必要なスキルを把握するためにも重要な作業です。
就職・転職活動をする
自分のスキルをポートフォリオにまとめてみたら、実際に就職・転職活動をしてみましょう。
未経験者でも応募できるデータサイエンティストの求人を探して、応募していくのが一般的な方法です。
独学以外でデータサイエンスを勉強する方法
独学以外でデータサイエンスを勉強する方法も解説します。
プログラミングスクールに通う
プログラミングスクールでは、データサイエンティストに必要なプログラミングスキルやITスキルを体系的に学べます。
社会人や主婦でも通いやすいオンラインプログラミングスクールもあるため、独学で挫折した人におすすめの学習方法です。
大学に通う
大学でもデータサイエンティストの勉強ができるため、高校生や大学に通える余裕がある社会人は、大学に通うことも考えてみましょう。
専門分野のプロに直接勉強を教えてもらえるうえに、研究室で教授と一緒にデータサイエンスの知見を高めていくことも可能です。
データ関連人材育成プログラムを使う
文部科学省が主催する「データ関連人材プログラム」を利用して、データサイエンスの学習をする方法もあります。
ただし、博士課程の学生や博士号取得者などが対象になっているため、専門分野を極めている人でないと利用できません。
Kaggleに挑戦する
データサイエンスのコンペティション「Kaggle」に参加して、企業や政府が出している問題に挑戦することで、楽しくデータサイエンスの知見を高めることができます。
データサイエンスを学習するときのポイント
データサイエンスの学習をするときには、以下のポイントを押さえておきましょう。
勉強する目的を明確にする
将来データサイエンティストになりたいのか、現在の企業でデータ分析を行いたいのかなど、目的によって必要なスキルが変わってきます。
勉強を始める前に学習する目的を明確にしておきましょう。
実際にコードを書いてみる
書籍や動画をみることで基礎的な知識は身につきますが、実際にコードを書かないと、実務レベルのスキルを身につけられません。
学習した内容を使ってプログラミングを書いてみたり、勉強会やSNSを使って他の学習者と交流してみましょう。
仮説・検証を行う
データサイエンティストはデータを扱う専門家ですが、上司や先輩からいわれた作業を行うだけでは、スキルアップしてデータサイエンティストとして、活躍し続けることはできません。
自分で仮説・検証を行って、効率よく有用なデータを抽出できるように試行錯誤していきましょう。
まとめ
この記事では、データサイエンスを独学で勉強する方法や、データサイエンスの実務で必要なスキル、学習するポイントを紹介してきました。
大学やスクールに通うのは金銭面や時間面のハードルが高いので、まずは独学で勉強してみるのがよいでしょう。
AIが急速に発達している今、データ分析や機械学習のスキルは多くの企業で重宝されるので、ぜひこの記事を参考にしてスキルアップしてみてください。
