データサイエンスで必要な数学の分野やレベル、勉強方法を解説

本記事を見つけた方は、データサイエンス初心者の方がほとんどだと思います。

そして

といった悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、未経験からデータサイエンティストを輩出しているはやたすが、データサイエンスの数学についてわかりやすく解説します。

データサイエンス初心者の方でも、本記事を読めば理解できるように説明しているので、ぜひ最後までご覧ください。

【結論】数学が不得意でもデータサイエンティストになれる

結論、数学が不得意な方でもデータサイエンティストになれます。

なぜなら、企業は未経験者の方に数学の知識をそれほど求めないからです。

データサイエンティストに必要なのは、実践で活用できるデータサイエンスのスキルになるため、気負いすぎないようにしましょう。

データサイエンスで数学が必要な理由

まずは、データサイエンスで数学が必要な理由と学習すべき分野について理解する必要があります。

その理由は、データサイエンスの基盤は数学だからです。

数学の知識がないと、データサイエンスに関わる職業に転職できません。そのため、データサイエンティストを目指すには、数学が大切になるのです。

データサイエンスで必要になる数学の分野5選

それでは、データサイエンスで必要になる数学の分野5選を解説します。

分野だけを見るとイメージしにくいですが、具体的な学習内容を解説するので、ぜひご覧ください。

高校数学

データサイエンスで必要になる数学分野のひとつ目は、高校数学です。

データサイエンスの基本的なデータ分析であれば、高校までの数学の知識で問題ありません。具体的には、「数学1A」「数学2B」「数学3C」を学習します。

（引用元：はやたす | Python・データサイエンスコーチ）

おすすめの参考書は、後述の「データサイエンスの数学でおすすめな参考書8選」で紹介しています。

統計学

データサイエンスで必要になる数学分野の2つ目は、統計学です。

統計学とは、データの傾向を正しく読み取って意思決定に活かす学問

ビジネスでは、下記のような場面で活用します。

データを正しく理解して意思決定に繋げるのが統計学と考えれば問題ありません。

最適化理論

データサイエンスで必要になる数学分野の3つ目は、最適化理論です。

最適化理論とは、限られたリソースの中で最も良い結果を得るための数学的な手法

簡単に言えば、「どうすれば最善策を選択できるのか」を考える理論です。

最適化理論を活用するのは、下記のような場面があげられます。

データサイエンスでは、AI・機械学習を使うときに使用されます。売上や株価の予測も、最適化理論にもとづいて計算されています。

AI・機械学習の内部で使われるのが最適化理論と考えれば問題ありません。

（引用元：はやたす | Python・データサイエンスコーチ）

微分積分

データサイエンスで必要になる数学分野の4つ目は、微分積分です。

微分積分は、最適化理論や統計学の理論を理解するために活用します。

たとえば、実際の正解とAIが導き出した回答の差分「損失関数」を最小化するには、微分積分を応用して作られる勾配降下法という手法が必要です。

モデルのパラメータを最適化するにも、微分積分の知識が求められます。

線形代数

データサイエンスで必要になる数学分野の最後は、線形代数です。

線形代数も最適化理論や統計学の理論を理解するために活用します。

たとえば、画像や光、音声などの分析・加工には、ベクトルや行列といった線形代数の知識を使用して、データを表現・処理します。

多くの機械学習アルゴリズムは、線形代数の概念を利用しているため、複雑なデータ分析をおこなうには線形代数の知識が不可欠です。

微分積分と線形代数をデータサイエンスで利用するイメージは、下記を見るとわかりやすいでしょう。

（引用元：はやたす | Python・データサイエンスコーチ）

データサイエンスに求められる数学レベル

続いては、データサイエンスの数学を学習する際に、どのくらいのレベルが必要なのかを確認しましょう。

実際の数学レベルを理解していると、自分に足りない知識が明確に把握できます。

未経験から転職を目指す人の場合

データサイエンスに求められる数学レベルは、未経験者と経験者によって異なります。

未経験者に必要なデータサイエンスの数学分野は、「高校数学」と「統計学」の2つです。

必要な数学レベルは、下記のとおりです。

・高校数学：簡単な書籍1冊
・統計学：統計検定2級レベル

データサイエンティストに転職して、実務でデータ分析する場合は、さらに数学の知識が必要です

しかし、未経験転職の場合では、難しい数学の知識を求める企業はほとんど存在しません。企業の募集要項にも、「統計検定2級レベル」と記載されているケースが多くあります。

当サイトを運営するTechFrontier（テクフロ）受講生で30代後半の方は、完全未経験から1年でデータアナリストに転職しましたが、高度な数学は勉強していません。

それよりも、ソフトスキルが大切になるので、思っているより数学の勉強に時間を使わなくてもよいでしょう。

実務でデータ分析をしている人の場合

実務でデータ分析をしている人の場合は、高校数学と統計検定2級レベルの統計学の知識以外に、下記の数学レベルが求められます。

未経験者と経験者では、求められる数学レベルは大きく異なります。とはいえ、データサイエンス未経験者も、将来的には上記の数学スキルが必要です。

下記公式LINEでは、不定期で「データサイエンス×数学0→100完全チェックリスト」を無料プレゼントします。

チェックリストを活用して学習をすれば、データサイエンスで必要な数学を習得できるようになるでしょう。

データサイエンスの数学でおすすめな参考書8選

次に、データサイエンスの数学を学習する際におすすめの参考書を紹介します。

未経験者と実務経験者によって異なるので、自身に合う参考書を活用してください。

未経験から転職を目指す人向け

未経験からデータサイエンティスト転職を目指す人向けのおすすめ参考書は、下記3選です。

参考書に悩んでいる場合は、上記3冊で問題ありません。

実務でデータ分析をしている人向け

実務でデータ分析をしている人向けのおすすめ参考書は、未経験向けに加えて下記のとおりです。

データ分析経験者にも、未経験者におすすめの参考書を復習として推奨します。

未経験者向けの参考書が問題なければ、上記5選を活用して学習しましょう。

データサイエンスに必要な数学を学習するロードマップ

ここからは、データサイエンス未経験者でも数学を学習できるロードマップについて解説します。

年間200人以上の受講生を見ているはやたすが、効率的かつ効果的な流れを説明するので、ぜひ参考にしてください。

【STEP1】実践中心でデータサイエンスを学習する

ステップ1では、データサイエンスの数学について学習しません。

なぜなら、高校数学や統計検定2級の勉強をしても、活用場所がわからず、すぐ忘れてしまうからです。

まずは実践をおこない、数学や統計学が必要になるときを体験して、重要性を把握します。

SIGNATEでメダルを獲得したり、Kaggleで上位入賞したりできたら、次のステップに進みましょう。

【STEP2】高校数学・統計検定2級の勉強をする

ステップ2では、高校数学・統計検定2級の勉強をおこないます。

ステップ2に進んでいると数学の必要性が理解できるため「データサイエンスの数学でおすすめな本・参考書」で紹介した、下記の参考書を活用して学習しましょう。

・高校数学の基礎が150分でわかる本
・統計学入門
・統計検定2級　公式問題集

未経験からデータサイエンティストに転職したり、業務でデータを活用したりするようになったら、次のステップに進みます。

【STEP3】大学レベルの数学を勉強する

データサイエンスに必要な数学の学習ロードマップ最後は、大学レベルの勉強です。

実践をおこない、データサイエンスの数学について理解してから学習をすると、より知識として定着します。

大学レベルの数学の勉強で活用するのは、下記の参考書です。

学習する流れは、「統計学入門」「統計学の基礎」「1冊でマスターシリーズ」「最適化理論」の順番がおすすめです。

ステップ3まで学習できれば、データサイエンスで必要な最低限の数学知識は網羅できます。

ただし、仕事をしながらの学習では、ステップ3だけで半年必要になるので、中長期的な計画が必要です。

データサイエンスの数学に関する質問と回答

データサイエンスの数学に関する質問について回答してきます。

データサイエンスに必要な数学は？

データサイエンスに必要な数学は主に、「高校数学」「統計学」「最適化理論」「微分積分」「線形代数」の5つです。

データサイエンスの数学でおすすめの本は？

データサイエンスの数学でおすすめの本は、下記8選です。

データサイエンスには数学の知識が必須

ここまで、データサイエンスの数学について解説しましたが、重要性と学習方法は理解できたでしょうか。

データサイエンティストになるには、データサイエンスの数学知識は不可欠となるので、苦手な方は本記事を参考に学習を進めてください。

他にはない実践型中心のため、スキルや知識の定着が早く、1年以内にデータサイエンス系の職種に転職成功した方を輩出しているのも特徴です。

下記公式LINEに登録すると、TechFrontier（テクフロ）の詳細を見れるだけでなく、データサイエンティストを目指すための無料プレゼントも受け取れます。

「データサイエンスの数学を効率的に学習したい」という方は、ぜひ下記公式LINEにご登録ください。