はじめに
どーも、学生エンジニアのゆうき(@engineerblog_Yu)です。
今回はデータサイエンティストになりたい方のためにどのように勉強していけばいいのかをまとめました。
かくいう私もデータサイエンスの勉強をしている最中で今回はデータサイエンティストに関する動画やサイトなどから得た知識をまとめて分かりやすくまとめてみました。
データサイエンティストについてかなり簡単に説明したのでデータサイエンティストを手っ取り早く知りたいと思った方、大まかに全体像をみたいという方におすすめです。
プログラミング未経験の方はわからない用語もあると思いますが読み飛ばしてもらっても大丈夫です。
それでは解説をしていきます。
データサイエンティストとは
データサイエンティストをかなり簡単に分かりやすく説明すると、データサイエンティストとは未来のことを機械学習を用いて高い精度で予測するプログラムをたてる職業です。
例えば株価の予測だったとしたら今までの膨大なデータから傾向を分析し今の株価の状況からこれからどうなるかより高い精度で分析していくというような仕事になります。
つまりこれからのことを機械学習を用いて予測分析を行う職業と言うことができます。
またデータサイエンティストはPythonエンジニアの中でも年収が最も高い職業の一つです。
市場においての需要も伸びてきており注目されている職業です。
それでは次にデータサイエンティストに必要なスキルについて解説していきます。
プログラミングスキル
まずデータサイエンティストになるにはもちろんプログラミングスキルが必要です。
具体的にいうとPythonもしくはRもしくはMatlabのどれかの言語を使える必要があります。
これらのプログラミング言語は機械学習を用いた予測分析に用いることができます。
また他にも周辺の知識が必要です。
・Git・GitHub
・Linux
・SQL
・クラウド
この四つです。
これらの内容はあまり難しくはないので自分のペースで勉強していきましょう。
ITと機械学習の知識
次に必要なのがIT周りの知識と機械学習の知識です。
エンジニアの基本の知識と機械学習の知識はデータサイエンティストには必須です。
またIT周りの知識として基本的なビジネススキルも必要です。
個人的にはあてもなくそれぞれ勉強するより後述のITパスポート、基本情報技術者試験、G検定の勉強をしながら学んでいくというのがおすすめです。
資格を勉強しながらビジネススキルとエンジニアリングの知識を身につけながらそれぞれがどのように関わっているかを学ぶことができます。
数学の知識
最後にデータサイエンティストになるためには基礎的な数学が必要です。
具体的には
・線形代数
・微分
・統計学
の三つです。
これらは数学的にもあまり重ならずほぼ独立した分野と言ってもいいので一つずつ自分のペースで勉強していくのがおすすめです。
この中でも統計学が特にデータサイエンティストに必要なので特に統計学を学ぶことに力を注ぎましょう。
あなたが大学生なら私がおすすめするのはマセマ数学シリーズです。
あなたが大学生でなく社会人で時間も少ないのならば後述のUdemyの動画をおすすめします。
データサイエンティストに役に立つ資格四つ
それでは最後にデータサイエンティストに役立つ資格を紹介します。
データサイエンティストに役立つ資格は初心者向けのものですとこの四つです。
・ITパスポートもしくは基本情報技術者試験
・統計検定二級
・G検定
・Pythonエンジニア認定データ分析試験
この四つの試験をデータサイエンティストに必要な勉強がてらやっていくのがおすすめです。
これらの資格の勉強をすれば未経験の方がデータサイエンティストになるための基礎的な知識を身につけることができます。
勉強法について
最後に初学者がデータサイエンティストになるための勉強法について紹介したいと思います。
結論から言うとUdemyというオンライン学習サービスのこちらの講座がおすすめです。
こちらの動画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からそれぞれの分野について映像を用いた分かりやすい説明がなされています。
何も分からない初学者の方にも分かりやすい説明がされているので見る価値があると思います。
おわりに
今回はデータサイエンティストに必要なスキルと資格について紹介しました。
Pythonを使う仕事の中でも年収が高くやりがいがある仕事だと思うのでPythonを使っているプログラマーの方はデータサイエンスの知識を持っておいて損はないと思います。
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