データサイエンス入門完全攻略ロードマップ【現役プロが解説】

といった悩みを抱える方も多いのではないでしょうか。

データサイエンスは、プログラミングスキルだけでなく、ビジネススキルや課題解決能力などが求められるため、習得難易度は高くなります。

その一方で、習得できれば企業から重宝され、高い収入で仕事を続けられるのも事実です。

そこで本記事では、現役のデータサイエンティストがデータサイエンスの入門部分について徹底解説します。

データサイエンスとは

データサイエンスとは、プログラミング技術や統計学、数学など学問・手法・情報を組み合わせて、膨大なデータから課題を見つけ、解決するための策略を導き出す手段です。

データサイエンスの具体的な役割は、下記があげられます。

上記のように、データサイエンスの仕事は多岐にわたります。

そのため、データサイエンスを目指す場合は、どのような知識やスキルが求められるのかも把握しなくてはいけません。

データサイエンスで必要な3つの知識

それでは早速、データサイエンスで必要な下記3つの知識について解説します。

ビジネス力

データサイエンスで必要な知識のひとつは、ビジネス力です。

ビジネス力で主に求められるのは、ビジネス課題を整理したり、解決したりする力です。

具体的には、下記のようなスキルがあげられます。

ただし、上記のようなスキルは個人学習で身につけるのは難しい傾向にあります。なぜなら、実践を通して見つける必要があるからです。

データサイエンスで個人学習をするなら、残り2つの知識を重点的に磨くのをおすすめします。

データサイエンス力

データサイエンス力とは、情報から得られる企業の課題を解決するためにデータ分析するスキルです。

具体的に必要なスキルは下記があげられます。

上記のスキルは、データサイエンスには必須ともいえる能力です。

データサイエンス力のスキルを習得できれば、企業から重宝される存在として歓迎されるため、転職や昇格もしやすくなります。

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、データ分析を実施するための基盤を構築する能力です。

具体的には、下記のようなスキルがあげられます。

データエンジニアリング力は、システムの要件定義だけでなく、コーティングまで幅広い知識が必要です。

各企業にひとりは、データエンジニアリング力をもつ人材がいないとデータ分析ができないため、重宝される存在として在籍できます。

データサイエンスプロジェクトの流れ

データサイエンスを目指す際は、実際のプロジェクトの流れを把握していると、仕事のイメージがしやすくなります。

下記は、データサイエンスプロジェクトの一連の流れです。スムーズに実践ができるよう確認しておきましょう。

上記の中でも、個人学習できるのはSTEP2からSTEP6です。STEP1とSTEP7は、実務が含まれるので実践に着手するのが難しくなります。

データサイエンスを学習するときは、自己学習できる範囲に力を入れると、効率的かつ効果的な時間を過ごせます。

データサイエンス入門完全ロードマップ【基礎攻略】

データサイエンスを自己学習する場合は、「データサイエンスプロジェクトの流れ」で解説した下記STEP2からSTEP6の実践をおこないます。

データサイエンスの学習方法は、記事で見るよりも動画で視聴したほうが、理解しやすい傾向にあります。

現役データサイエンティストである、はやたすのYouTubeでは、データサイエンス入門レベルを徹底解説しています。

データサイエンス入門について動画で学習したい方は、ぜひご覧ください。

データサイエンスを学習する3つのポイント

ここでは、データサイエンスを学習するときのポイントについて解説します。

下記3つのポイントをおさえて学習を進めると、習得できる時間が短縮されます。

データサイエンスの学習をする際は、ぜひ参考にしてください。

明確な目的・計画を決める

データサイエンスを学習する際は、明確な目的・計画を決めましょう。

その理由は、データサイエンスは習得するのに時間がかかるからです。明確な目的や計画がないと時間を無駄にしてしまう可能性が高くなります。

明確な目的から逆算をして、いつまでになにを習得するのかを決めて学習を進めれば、やるべきことがハッキリします。

ツールやサイトを活用する

ツールやサイトを活用するのも、データサイエンスを学習するポイントです。

データサイエンスは、ノウハウを学ぶだけでは実践で活用できず、転職にも有利になりません。実践的なスキルを習得してこそ、価値が生まれます。

データサイエンスの学習でおすすめなのは、KaggleやUdemyです。

Kaggleとは、企業から提供されたデータをもとに、参加者同士が機械学習モデルの精度を競うプラットフォーム

Udemyとは、プログラミングやデザインなどの幅広いスキルを学習できるプラットフォーム

Kaggleでは、コンペと呼ばれる精度を競い合うコンテストが存在し、自身の実力を判断できます。

Udemyでは、データサイエンスに必要な学習をスポットで勉強できるのが特徴です。ツールやサイトを活用すれば、実践で活用できるスキルが習得できます。

スクールに入会する

データサイエンスの学習で最も効果的なのは、スクールへの入会です。

データサイエンスの学習は、独学で進めると2年以上かかってしまうケースがほとんどです。一方、プロから直接学べるスクールに入会すれば、1年以上時短にできる可能性が高くなります。

正しい学習方法とプロが実践に必要だと思うスキルを学習すれば、無駄なく効率的に進められるでしょう。

TechFrontier（テクフロ）では、データサイエンスになるための業界初の実践型スクールを開講してます。

実践型カリキュラムを導入したことによって、受講生はコンペで入賞したり、1年以内に転職に成功したりする実績を出しています。

ただし、TechFrontier（テクフロ）は完全審査制で誰しもが受講できるわけではありません。動画視聴と面談で判断します。

再現性高くデータサイエンスを習得したい方は、まずは下記公式LINEにご登録ください。

データサイエンス入門本ランキング7選

データサイエンスの学習では、本も効果的です。

下記は、データサイエンス学習でおすすめの入門本となっておりますので、ぜひ参考にしてください。

AI・データ分析プロジェクトのすべて

本書では、AI・データ分析プロジェクトの「入口」から「出口」までのノウハウを網羅的に解説しています。

具体的には、プロジェクトの入口として「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」についてです。

実際のデータ分析プロセスにおいては、課題とゴールを明確にし、分析結果は出して終わりではなく共有、評価のサイクルが必要である点を解説します。

最後に出口となる「収益化」に関する情報をまとめてます。

東京大学のデータサイエンティスト育成講座

本書は、データサイエンティストになるための基礎を解説しています。

主にPython3を使って下記について学習できます。

取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。

Python実践データ分析100本ノック

本書は、実際のビジネス現場を想定した100の例題を解くことで、現場レベルの技術を応用できる力をつけられるように設計した問題集です。

すぐに現場で活躍できるわけではありませんが、現場の感覚を身につけることで、仕事に自然に入っていけるような力をつけられます。

Kaggleで磨く機械学習の実践力

本書は、データ分析の実務経験に加え、さまざまな分析コンペティションに参加してきた著者の経験を活かし、業務に活かせる機械学習の技術や考え方をまとめた内容です。

分析コンペのプラットフォームで「Kaggle」を活用し、実際に手を動かしながら、機械学習を用いたデータ分析の基本的な進め方を修得します。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

本書は、特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて解説しています。

分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いのが特徴です。

データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

本書では、データ分析に必須な下記の内容について解説しています。

この一冊だけで、実践的なデータ分析に向けた基礎づくりが可能です。

また、記述では図を多用することで、数学が苦手な方でも読みやすいように工夫しています。

本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門

本書は、ベストセラー「データ分析のための数理モデル入門」「分析者のためのデータ解釈学入門」「データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門」に続く、シリーズ第四弾です。

データサイエンスの全領域である分析の用途・特徴・原理・実践まで一気通貫して解説しています。

データサイエンティスト入門本を活用した勉強手順

ここまで、データサイエンスのおすすめ入門本をご紹介しましたが、大切なのは勉強の仕方です。

特に本を読む手順を意識すると、知識として定着しやすく、実践にも活用できます。

下記は、データサイエンス初心者が読むべき本と流れです。

（参照：【最新版】データサイエンス初心者が絶対に読むべき本7選 はやたす | Python・データサイエンスコーチ）

データサイエンスの入門本を探している方は、ぜひ上記を参考に進めてください。

データサイエンス入門で学ぶ注意点

データサイエンスを一から学習する場合、短期間で習得できるとは思わないのがポイントです。

データサイエンスは、エンジニアとしてのスキルだけでなく、ビジネススキルやデータサイエンス力が求められます。

独学で学習を進めると2年以上かかるケースも少なくありません。

そのため、データサイエンスを学習するのであれば、根気強く学び続ける必要があると理解しながら進めるようにしましょう。

データサイエンス入門に関するよくある質問

ここでは、データサイエンス入門に関する質問について回答します。

データサイエンスはなにから学べばいいですか？

まずは、データサイエンスの実務・業界の全体像を把握する学習をしましょう。その後、基礎学習と演習・各モデルの理解・実践の流れで学習するのがおすすめです。

データサイエンスを学習できるスクールはありますか？

あります。データサイエンスのスクールを探している方は、下記の記事をご覧ください。

データサイエンスは何年で習得できますか？

学習の時間によって異なりますが、最短であれば半年〜1年で習得できるでしょう。

データサイエンス入門｜まとめ

データサイエンスの学習は、決して簡単ではありません。独学で学習をすると、2年以上かかる可能性もあるでしょう。

しかし、データサイエンスの習得に時間をかけていられない方もいるはずです。

最短でデータサイエンスを習得したい方は、TechFrontier（テクフロ）をおすすめします。

実践を取り入れることで、座学だけでは習得できないデータサイエンスの部分を、再現性高く身につく内容となっています。その結果、受講生も受講中にコンペで成果を出し、転職にも成功しています。

ただし、TechFrontier（テクフロ）は完全審査制となっており、動画視聴と個別面談が必要です。

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