データサイエンティストを目指す際、統計学がどのように関係していて、どれだけ重要なのか理解していると、知識として定着しやすくなります。
はやたす学習スピードの差は、3倍以上にもなるので、事前に知るべきです。
そこで本記事では、データサイエンティストと統計学の関係性について解説します。
250名以上（2025年9月時点）のデータサイエンススクールを主宰する「はやたす」が、未経験者にもわかりやすく伝えていきます。
データサイエンティストに必要な統計学とは
データサイエンティストと統計学の関係性は、職種と学問です。
データサイエンティストとは、企業のビジネス課題を大量のデータから抽出し、解決する専門家。
統計学とは、大量のデータから定量的に未来を予測したり、客観的な意思決定をしたりする学問。
つまり、データサイエンティストは統計学を活用しなら仕事をするため、密接な関係となります。
はやたすデータサイエンティストは統計学を使って仕事をする。と思っていればOKです！
データサイエンスと統計学の違い
続いては、学問であるデータサイエンスと統計学の違いです。
主な違いは、以下があげられます。
| 特徴 | データサイエンス | 統計学 |
| 目的・手段 | 大量のデータから新しい情報を発見し、将来の予測を実施する | 大量のデータを分析し、課題の背景や関係性を理解する |
| 手法 | 統計学・機械学習などの手法を統合する | データ分析のための倫理的な手法やモデルを利用する |
| 活用データ | 構造化されていないデータからビッグデータ | 構造化されたデータ |
| 使用言語・ツール | Pythonやプログラミング言語 | SAS、SPSSなどの統計的な分析ツール |
はやたす統計学は、データサイエンスのなかに存在する学問のため、密接している関係だと思えば問題ありません。
統計学と機械学習の違い
続いては、統計学と間違われやすい機械学習との違いです。
主な違いは、人間と機械です。
統計学は、人間が統計手法を活用して説明します。機械学習は、機械が自動でデータ予測・分類します。
・統計学：統計手法を使用して仮説検証をする際に利用される
・機械学習：データから予測・分析を実施する際に利用される
このように、統計学と機械学習は、活用する場面で大きく異なる手法であり、分析のテーマによって使い分けられます。
データサイエンティストに統計学が必要な理由
データサイエンティストに統計学が必要な理由は、実務で活用するからです。
具体的には、以下の理由があげられます。
- データを正しく理解するため
- 適切な分析手法を選ぶため
- AIや機械学習の基盤になるため
本記事の冒頭でも解説しましたが、データサイエンティストは大量のデータを活用して、企業のビジネス課題を抽出し解決します。
はやたすなので、データサイエンティストにとって統計学の知識は必ず必要です。
データサイエンティストに必要な統計学を学習するための方法
ここからは、データサイエンティストに必要不可欠な統計学を学習する方法を解説します。
無料と有料に分けて解説するので、お金をかけるか悩んでいる方は、学習内容を見てから判断してください。
YouTube【無料】
YouTubeは、無料で学べる媒体のなかでは、情報量が特に多くおすすめです。
近年では、YouTubeで発信する方も増えいているので、統計学について学べます。
はやたすぼくもYouTubeでデータサイエンスを交えながら、統計学について解説しています。
日本一チャンネル登録者も多く、わかりやすいと定評をいただいているので、ぜひYouTubeもご視聴ください。
Udemy【有料】
Udemyとは、統計学やデータサイエンス、プログラミングなどをオンライン上で学習できるプラットフォームです。
基本的には、買い切りで講座が用意されているため、購入後に追加で費用がかかるときはありません。
また、ユーザーが質問した内容も閲覧できるので、参考になる部分も多いでしょう。
専門的な内容を学びたい方は、Udemyを活用してみてください。
本・書籍【有料】
本・書籍は、昔から利用されている学習方法です。
深い知識を学ぶ場合は、本や書籍が向いています。しかし、未経験者の方には、ハードが高く感じるので、まずはYouTubeでも問題ありません。
スクール【有料】
統計学を学ぶときは、スクールも活用されます。
スクールでは、統計学だけでなく、データサイエンスやプログラミングも一緒に学習するケースがほとんどです。
もし、統計学だけ学びたい方は、他の手段を推奨します。
はやたす「統計学を学びながら、データサイエンティストを目指している」という方は、スクールでの学習がおすすめです。
当サイトが運営する「Tech Frontier（テクフロ）」も、統計学を学びながらデータサイエンティストを目指せます。
Tech Frontierとは、業界初の超実践型データサイエンス×Pythonスクールです。
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実際、データサイエンス未経験から半年ほどでデータサイエンティストに転職する受講生もいます。
Tech Frontierでは、成果がでる当たり前の環境を用意しているので、想像以上のスピードで成長も実感できるでしょう。
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データサイエンティストに必要な統計学以外の知識・スキル
データサイエンティストは、統計学以外にも、ビジネス力とデータエンジニアリング力が必要です。
ビジネス力は、取引先への提案やチームを動かす場面で活用されます。データエンジニアリング力は、データ分析結果を可視化する際に使われます。
どちらかが欠けていると、データサイエンティストとして活躍できないので、合わせて習得しなければいけません。
はやたすしかし、「具体的な学習方法がわからない」という方がほとんどです。
そこで以下記事では、ビジネス力やデータエンジニアリング力の学習方法について網羅的にまとめました。
統計学以外の知識・スキルも理解して、学習スピードの早さを3倍以上にしましょう。
データサイエンティストと統計学に関する質問と回答
データサイエンティストと統計学に関するよくある質問について回答していきます。
統計検定の取得は必要ですか？
データサイエンティストを目指すうえでは、必須ではありません。しかし、統計検定2級を保有していると、知識・スキルの証明ができ、転職で有利になる可能性が高くなります。
統計学が学べる本はありますか？
「データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門」がおすすめです。
データサイエンティストを目指す際は統計学が必須！
はやたすデータサイエンティストと統計学の関係性は、いわば親と子です。
データサイエンティストとして活動するには、統計学の知識が必ず必要です。統計学の知識を活かせる職業としても、データサイエンティストがあげられます。
本記事を読んで、「データサイエンティストを目指している」という方は、統計学を学習する必要があります。
当サイトが運営する「Tech Frontier」では、統計学だけでなく、データサイエンス前半を6ヵ月で学びきれます。
はやたす実際、データサイエンス未経験から、7ヵ月でデータサイエンティストに転職できた方もいるので、再現性が高いのが特徴です。
そして、成果が出る当たり前の環境でもあります。
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