- データサイエンスについて知りたい方
- データサイエンティストになりたい方
こんにちは、zawato（@zawato7）です！
この記事では「データサイエンスって何？」「データサイエンティストってどんな仕事？」という疑問に答えていきます。
データサイエンスに興味を持ち始めた初心者の方に向けて、分かりやすく解説しますので、ぜひ最後まで読んでみてください！
データサイエンスとは？
そもそも「データサイエンス」って何ですか？
データサイエンスとは、データを活用して価値ある情報を引き出す学問・技術のことです。
世の中は膨大なデータで溢れています。例えば、私たちがスマホで調べ物をしたり、買い物をしたりするたびにデータが蓄積されていきます。これらのデータを「データサイエンス」を使って分析することで、次のような疑問に答えることができます。
- 「どの商品がどの地域で売れるのか？」
- 「お客様が次に欲しがるものは？」
- 「どうすれば交通事故を減らせるか？」
こうした課題に対して、データを元に答えを導き出し、現実の世界で役立つアイデアを提供するのがデータサイエンスの魅力です。
データサイエンティストの役割
データサイエンスを実践するプロフェッショナルのことを、データサイエンティストと呼びます。
データサイエンティストの仕事は、主に以下の3つに分けられます。
- データの収集と整理
- データの分析とモデリング
- データの可視化と報告
それぞれについて、見ていきましょう！
① データの収集と整理
企業が持つデータや公開データ（オープンデータ）などを集め、それを分析しやすい形に加工します
これは「データクレンジング」と呼ばれ、正確な分析のための重要なステップです。
② データの分析とモデリング
統計学や機械学習を使って、データからパターンや傾向を見つけます。
例えば、お客様の購買履歴を分析して「この商品を買う人は次にこれを買う可能性が高い」といった予測を行います。
③ 可視化と報告
分析結果を分かりやすくまとめるために、BIツールなどで分析結果をグラフやチャートで表現し、関係者に報告します。
難しいデータも視覚的に伝えることで、誰もが理解できる情報に変換します。
データサイエンスを学ぶメリット
データサイエンスを学ぶメリットはたくさんあります。
1. キャリアの幅が広がる
データサイエンスのスキルは、IT業界だけでなく、医療、金融、製造、マーケティングなど多くの分野で求められています。
そのため、さまざまな業種の方々と関係を持つことができ、キャリアの幅が広がります。
2. 問題解決能力が身につく
データを使って「なぜこうなるのか？」「どうすれば良くなるのか？」を考える力が養われます。
世の中の問題・課題に対して、直感や感情だけで判断するのではなく、しっかりとデータに基づいて考え、本質を見抜く能力が高まると思います。
3. 未来の可能性を広げる
IT利活用の多様化・高度化によって、データサイエンスを含めたIT需要は拡大していくことが予想されます。
しかし、日本国内の人材供給力が低下することから、IT人材不足は今後より一層深刻化する可能性が高いです。
経済産業省が発表しているPDF資料によると、2030年には約59万人のIT人材不足が生じると分析されています。
https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/daiyoji_sangyo_skill/pdf/001_s02_00.pdf
AIやビッグデータの活用が進む中、データサイエンスの需要はさらに高まることが予想されています。
データサイエンス学ぶことで、将来のチャンスを掴みやすくなります！
是非、みなさんもデータサイエンティストを目指してみませんか？
データサイエンティストに必要なスキル
僕もいつかデータサイエンティストになりたいんだけど、どんなスキルが必要なの？
データサイエンティストになるためには、いくつかのスキルが必要です。
初心者の方はまず以下のキーワードに注目してみてください。
① プログラミング
データの操作や分析には、PythonやRといったプログラミング言語を使います。
特にPythonはライブラリ（pandas、numpy、scikit-learnなど）が充実しており、初心者にもおすすめです。
② 統計学
データを理解し、正確に解釈するためには統計学の基礎が欠かせません。平均値や標準偏差といった基本的な概念から始めましょう。
③ 機械学習・AI
データサイエンスにおける中核技術とも言える機械学習やAI（人工知能）の知識も不可欠です。
例えば、以下のような機械学習手法を学ぶことで、予測や分類、パターン検出といった高度な分析が可能になります。
- 線形回帰、ロジスティック回帰
- 決定木、ランダムフォレスト
- サポートベクターマシン（SVM）
- ニューラルネットワークと深層学習
これらを支えるツールとして、scikit-learn、TensorFlow、PyTorch などが使われます。最初はシンプルな手法からスタートし、徐々に応用的な技術に挑戦するのがポイントです。
次の一歩は？
データサイエンスに興味が湧いた方のために、私なりに考えた「データサイエンティストになるためのロードマップ」を作成中です！
是非、参考にしてみてください！
まとめ
本記事では、「データサイエンスとは何か？」「データサイエンティストの役割」についてまとめました。
データサイエンスは「難しい」と思われがちですが、一歩ずつ学んでいけば確実に身につけられるスキルです。最初は小さな一歩でも、続けることで大きな成長を実感できます。
ぜひこの記事を参考に、データサイエンスの世界に足を踏み入れてみてください！
もし「こんなテーマも解説してほしい！」というリクエストがあれば、ぜひコメント欄で教えてください。
お問い合わせは、こちら！
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