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データサイエンス教育

2025年01月21日 10時30分10秒 | 社会・文化・政治・経済

最短でデータサイエンティストを目指す独学方法

これからのビジネスシーンに欠かせない職業として注目を集める「データサイエンティスト」。データサイエンティストになるため勉強をする人が増えている一方で、周りに学ぶ環境がなく悩んでいる方もいるのではないでしょうか。

今回は、独学でデータサイエンティストに必要な知識やノウハウを、効率的・効果的に学ぶための方法を紹介していきます。最短でデータサイエンティストになりたい方は参考にしてください。

データサイエンティストの勉強は独学可能

データサイエンティストについて学ぶ方法には、大きく「スクールに通う」と「独学」があります。まずは、それぞれどのようなメリット・デメリットがあるのか見ていきましょう。

スクールに通うメリット・デメリット

まず、スクールに通うメリットはカリキュラムが構築されていること。学習者が必要なスキルを体系的に学ぶことができるため、独学では見落としがちな重要なトピックやスキルも学ぶことができます。また、同じ目標を持つ他の学生と交流もできるため、情報の共有や協力学習、将来のネットワーキングにも繋がるでしょう。

一方でデメリットはコストがかかること。スクールは一般的に高額な授業料が必要になります。加えて、オフラインで学ぶ場合は時間と場所が制約されるのもデメリットと言えるでしょう。また、一対多数での授業の場合、個々の学習スタイルやペースに合わせて講座のペースを調整するのも難しくなります。

独学するメリット・デメリット

対して、独学するメリットはコストを抑えられること。今は無料の教材もあり、仮に有料の教材を使うにしても、スクールに通うよりは勉強代を大きく節約できます。また、独学で身につけられる、自発的に問題を見つけて解決する能力は、データサイエンティストになった後にも発揮されるでしょう。

一方で独学のデメリットはモチベーションの維持です。一人で学習していると、難解なトピックに当たった時や進歩が見えにくい時など、モチベーションが下がりやすくなります。加えて、指導者からのフィードバックなどがないため、適切な学習の方向性を決めるのが困難になる時もあるでしょう。

ただし、それら独学のデメリットを抑えてくれるのが動画学習です。多くの講座では、データサイエンティストになるためのロードマップが示されているため、学習の方向性に迷うことがありません。加えて、モチベーションが下がらないような工夫がされている場合が多く、挫折する可能性も下げてくれるでしょう。多少講座代のコストはかかりますが、スクールに通うよりは勉強代を大幅に節約できるはずです。

最短でデータサイエンティストを目指すロードマップ

ここからは最短でデータサイエンティストになるために学ぶべき科目と、その学習におすすめのUdemy動画講座をあわせて紹介していきます。学び方や目標とする習熟度は人それぞれあると思いますが、ぜひ参考にしてみてください。
最短でデータサイエンティストを目指すロードマップ

1.プログラミング（Python）を学ぶ

データサイエンティストになるには、まずPythonを学ぶのがおすすめです。データを効率的に取得し前処理を行い、分析を行うためにはPythonの知識とスキルが必要だからです。また、学習内容として人気のあるPythonからスタートすることでモチベーション向上につながったり、Pythonを触りながら自身にデータサイエンティストとしての適性があるのか見極めていく意味合いでも、最初にPythonを学ぶことをおすすめします。

Pythonは、データ分析や機械学習に必要なライブラリが豊富に揃っているのに加え、構文がシンプルで直感的なため、初学者でも比較的短時間で学習できるでしょう。Udemyでは初学者向けの講座が豊富にあるので、初めてPythonを学ぶ方でもとっつきやすいはずです。

データサイエンスを本格的に学ぶためのPython講座

PythonはWeb開発やデータ分析など、さまざまな分野に使える汎用性の高い言語です。

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2.基本的な数学・統計学スキルを身につける

データサイエンティストになるには、プログラミングだけでなく、基本的な数学や統計学の知識やスキルも必要です。具体的にどのような知識が必要なのか見てみましょう。

数学（線形代数、微分積分）

データサイエンティストには、線形代数や微分積分といった数学の知識が欠かせません。なぜなら機械学習の多くのアルゴリズムは、線形代数や微分積分の概念に基づいているからです。

線形代数は、多変量のデータを一括で扱う際のノウハウが詰まっていますし、微分積分は、データの変化率や傾きを理解するための重要なツールです。数学が苦手な方は、基礎から学べる講座を利用してゼロから学んでみましょう。

線形代数は画像処理、3次元データ処理、Googleのサイト評価システム（PageRank）、統計学、量子力学などでも利用されている学問です。

データ解析（グルーピング、サンプリング、データ抽出・加工方法）

データサイエンティストは、データを活用して問題解決の方法を探るため、自社やクライアントが抱えている課題を抽出し、解析に必要なデータを絞り込む必要があります。そのためには、グルーピングやサンプリングといったデータ解析の知識が必要になります。

特に昨今はDXの普及によって、日々膨大なデータが生み出されており、それらのデータを課題解決や価値創出に結びつけるのがデータサイエンティストの仕事。これまでデータ解析に触れたことのない方でも、動画講座による実践で活躍できるレベルのノウハウを得られるでしょう。

統計学（分散分析、クラスター分析など）

数学の他にも分散分析やクラスター分析といった統計学の知識も必要です。なぜなら、データ分析で得られた結果は計算した数値にすぎず、それよりも大切な「数値に至るまでのプロセス」を理解するには統計学が必要だからです。

統計分析を通じて得られた結果は、ビジネスの施策立案に使いやすく、意思決定を行う上で大切な判断材料や根拠になります。Udemyでは初学者向けの講座もあるので、これまで統計学に触れたことのない方でも、気軽に学べます。


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