データサイエンスを学習できる入門基礎はある？
データサイエンスを効率的に学びたい
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。
はやたす本記事を最後まで読めば、データサイエンスの全体像を理解できるだけでなく、勉強も理解できます。
先にお伝えすると、データサイエンスの入門はお金をかけずに始められます。総務省が無料で公開している講座があり、4週間で基礎を一通り学べるからです。
本記事では、無料で学べる講座と入門本を紹介したうえで、何をどの順番で進めるかまで解説します。
データサイエンス入門の基礎
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。
- データ収集・分析
- データの可視化
- データから指標やKPIの定義
- 行動指針の共有・指示
- システムの構築・実装
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。
データサイエンスを学ぶと、仕事のどこが変わるのか。3つの場面で説明します。
- 売上が落ちた原因を、感覚ではなく数字で特定できる
- 施策に効果があったかどうかを、根拠を示して判断できる
- 来月の受注や来店数を、過去のデータから予測できる
3つとも、いまの職場ですぐに使える内容です。転職しなければ活きないスキルではありません。
はやたす僕が現場で見てきたなかでも、いちばん喜ばれるのは3つ目の予測より1つ目の原因特定です。「なんとなく売上が悪い」を「客数が月70万円分減っている」と言い換えられるだけで、会議の中身が変わります。
無料で学べるデータサイエンス入門講座
入門の段階で、いきなり有料の講座を申し込む必要はありません。無料で質の高い教材が公開されているからです。
総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」
最初に取り組むなら、総務省統計局が無料で公開している講座をおすすめします。国の統計を扱う組織が作っているので、内容の信頼性が高いからです。
| 受講料 | 無料 |
| 学習期間 | 4週間 |
| 学習時間 | 1回10分程度×6〜9回程度（1週あたり） |
| 課題 | 各週の確認テスト（5問程度）と最終課題（10問程度） |
| 修了条件 | 得点率60％以上 |
| 申込先 | gacco（オンライン講座のプラットフォーム） |
4週の内訳は次のとおりです。
- 統計データの活用
- 統計学の基礎
- データの見方と表し方
- 公的データの使い方
出典: 総務省統計局 データサイエンス・スクール「社会人のためのデータサイエンス入門」
1講義が10分なので、通勤中でも進められる長さです。確認テストと最終課題で得点率60％を超えれば修了となり、修了証も電子ファイルで発行されます。
受講できる期間は開講期間中に限られます。申し込む前に、gaccoの講座ページで受講登録の受付状況を確認してください。
YouTube
動画で全体像をつかみたい方には、Python×データサイエンスの入門講義をおすすめします。手を動かしながら進められる構成です。
総務省の講座が統計の考え方を扱うのに対し、動画ではプログラミングを使った実践を扱います。両方に触れると、理論と手を動かす部分がつながります。
どの講座から始めるべきか
迷ったら、総務省の講座を4週間で終わらせてから、Pythonの動画に進む順番にしてください。
理由は2つあります。1つ目は、統計の考え方を知らないままコードを書いても、出てきた数字の意味が分からないからです。2つ目は、総務省の講座には受講期限があり、最終課題まで終わらせる強制力が働くからです。
逆にプログラミング経験がある方は、動画から入っても問題ありません。すでに手を動かせる状態なら、統計は詰まったときに戻れば足ります。
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
- データサイエンス力
- データエンジニアリング力
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。
- ロジカルシンキング
- 課題解決したい業界の知識（ドメイン知識）
- コミュニケーション能力
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。
- 数学や統計学の知識
- 課題解決力
- データリテラシー
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。
- データ収集・統合・加工・分析基盤の構築、運用
- データの抽出・変革・格納を実施する工程の設計
- データガバナンスやデータ品質の管理
- データセキュリティ・プライバシー保護
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。
3つの知識をすべて同じ深さで学ぶ必要はありません。AIが計算やコードを肩代わりする場面が増えたぶん、比重が変わってきました。
いま優先度が上がっているのは、課題を決めて、出た結果を人に伝えるビジネス力です。コードはAIに書かせられますが、何を分析すべきかの判断は任せられません。
入門の段階では、3つを均等に学ぶより、ビジネス力を意識しながらデータサイエンス力を身につける進め方が近道です。
AI時代に学ぶべきスキルと、優先度が下がったスキルは動画でも整理しています。
必要なスキルの中身をもっと詳しく知りたい方は、別記事で1つずつ解説しています。
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。
- 【STEP1】ビジネスの理解・課題の特定
- 【STEP2】データの準備・収集
- 【STEP3】データの理解・可視化
- 【STEP4】データの加工・前処理
- 【STEP5】モデルの作成
- 【STEP6】モデルの評価
- 【STEP7】レポーティング・アプリケーション化
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。
流れをつかんだら、次は各工程で使う分析手法です。仕事の現場で登場する定番の手法を8つにまとめました。
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。
- 【STEP2】データの準備・収集
- 【STEP3】データの理解・可視化
- 【STEP4】データの加工・前処理
- 【STEP5】モデルの作成
- 【STEP6】モデルの評価
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。
いつ何をやるかを、月単位で示します。1日1時間を確保できる前提です。
1ヶ月目にやること
総務省の無料講座を4週間で終わらせます。統計データの読み方と、グラフでの表現方法を身につける期間です。
あわせてPythonの環境を用意しておくと、2ヶ月目にすぐ入れます。Google Colaboratoryを使えば、インストールは不要です。
2〜3ヶ月目にやること
Pythonの基礎文法と、Pandasによるデータの集計を学びます。入門本を1冊決めて、最後まで終わらせる期間です。
2〜3ヶ月目の目標は、Excelでやっていた集計をPythonで再現できる状態です。新しい手法を覚えるより、いまできる作業を置き換えるほうが定着します。
4ヶ月目以降にやること
自分の仕事のデータを分析します。売上、来客数、問い合わせ件数など、手元にある数字で構いません。
教材の練習用データと違い、実際のデータには欠損も表記のゆれもあります。整える作業を経験しておくと、実務との差が埋まります。
週単位まで細かく追いたい方は、独学ロードマップの記事をご覧ください。
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。
- 明確な目的・計画を決める
- ツールやサイトを活用する
- スクールに入会する
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。
はやたすぼくも学習をする際、逆算をして進めたら、8ヵ月でデータサイエンティストになれました。
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。
はやたす下記記事では、Udemyのおすすめ講座について解説しているので、ぜひご覧ください。
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。
はやたすデータサイエンティストを目指していたときは、ぼくも本を活用していました。
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。
- 基本的なプログラムの書き方
- データの取得・読み込み
- ライブラリの使い方
- 確率統計の手法
- 機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）
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。
- 仮説検定
- 統計モデリング
- 因果推論
- ベイズ統計
- 機械学習
- 数理モデル
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。
Pythonの文法を基礎から扱う入門本は、別記事で17冊を比較しています。
講座と本、どちらから始めるべきか
無料の講座と入門本を紹介しましたが、どちらから手を付けるべきか迷う方もいるでしょう。
結論から言うと、講座で全体像をつかんでから、本に進む順番をおすすめします。
| 講座 | 本 | |
|---|---|---|
| 向いている場面 | 全体像をつかむ | 特定の分野を深く学ぶ |
| 進め方 | 期限があり止まりにくい | 自分のペースで読める |
| 費用 | 無料の講座がある | 1冊3,000円前後 |
| 詰まったとき | 掲示板で質問できる場合がある | 自分で調べる |
本は分野ごとに深く書かれているぶん、全体像を知らないまま読むと、いま自分がどこを学んでいるのか見失います。先に地図を持ってから細部に入るほうが、迷いません。
講座で全体像をつかみ、本で細部を埋める。順番さえ間違えなければ、無料の教材と数千円の本で基礎までは十分に届きます。
無料の教材だけでは、どこで限界がくるのか
ただし、無料の教材だけで最後まで走り切れる方は多くありません。講座を修了したのに、次に何をすればいいか分からなくなるパターンが目立ちます。
教材に正解が載っている範囲までしか進めない
無料の講座も入門本も、答えが用意された練習問題を扱います。手順どおりに進めれば、誰でも同じ結果にたどり着く作りです。
止まるのは、学んだ内容を自分の手元のデータに当てはめる段階です。教材には正解が載っていますが、実務のデータに正解は載っていません。
- 欠損値を埋めるか、行ごと落とすか、判断の基準が分からない
- 出した数字が合っているのか、確かめる相手がいない
- 次に何を勉強すればいいのか、順番を決められない
判断が必要になった瞬間に手が止まる。無料の教材だけで進めた方が、いちばんつまずく箇所です。
独学1.5年でも行き詰まった受講生がいます
Tech Frontier（テクフロ）の受講生にも、独学で1年半走り続けた方がいます。統計検定2級まで取得し、Pythonも独学で書けるようになっていた30代の男性です。
基礎は固まっていたのに、実際のデータ分析をどう進めるか、コンペにどう参加するかが分からず、学習が止まっていました。
受講後は約3ヶ月でKaggleの本編コンペに参加し、最終的にコンペで銅メダル、Discussionで金メダルを獲得しています。足りなかったのは知識ではなく、実践の場と、聞ける相手でした。
はやたすインタビューで印象に残っているのは「一人で悩む時間ってもったいないな」という言葉です。1年半かけて基礎を固めた方が言うからこそ、重みがありました。
止まる前に、聞ける相手を用意する
無料の教材を否定したいわけではありません。総務省の講座も入門本も、基礎を固める段階では十分に役立ちます。
問題は、基礎の次へ進むときに、判断を相談できる相手がいない点です。Tech Frontier（テクフロ）では、実際のデータを使った分析とコンペ参加までカリキュラムに入っていて、詰まった箇所を現役のデータサイエンティストにすぐ聞けます。
無料の教材を一通り触ったうえで、次の一歩が見えない方はご相談ください。まずは公式LINEから、無料の相談会をご案内しています。
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。
講座を受けただけでは仕事につながらない
無料講座を修了しても、修了しただけでは転職や社内での評価につながりません。採用する側が見るのは、修了証ではなく何を分析したかだからです。
講座で学んだ内容を、自分の職場のデータに1回当てはめる。作業としては地味ですが、修了証を10個集めるより評価につながります。
完璧に理解してから次へ進もうとしない
統計の理論をすべて理解してからPythonに進もうとすると、いつまでも次の段階に入れません。
入門の段階では、分からない部分を残したまま先へ進んでください。あとから戻ったときに、意味が分かる瞬間が何度も訪れます。
入門でやりがちな遠回りは、動画でも5つに絞って解説しています。
学習の進め方を根本から見直したい方は、勉強方法の記事もあわせてご覧ください。
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。
はやたすTechFrontier（テクフロ）は、業界初の実践を中心としたPython×データサイエンティストのスクールです。
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まで、再現性高く身につきます。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。
データサイエンスを本気で習得したいと考えている方は、下記の公式LINEにご登録ください。
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。
データサイエンスは無料で学べますか？
入門の範囲なら無料で学べます。総務省統計局が公開している「社会人のためのデータサイエンス入門」は受講料がかからず、4週間で基礎を一通り扱います。
Pythonについても、Google Colaboratoryを使えば環境構築の費用はかかりません。お金が必要になるのは、書籍を買うときと、体系立てて教わりたくなったときです。
文系でもデータサイエンスを学べますか？
学べます。入門の段階で必要な数学は、高校で習う確率と平均の考え方までです。微分積分がすぐに出てくることはありません。
むしろ文系出身の方は、分析結果を人に説明する場面で強みを発揮します。数字を扱う力と、伝える力の両方が求められる仕事だからです。
