【需要拡大】データサイエンス学部卒が教えるデータサイエンスの学び方

データサイエンスとは何をする？

現在、インターネットやスマートフォンの普及に伴い、大量のデータで溢れかえっています。データサイエンスとは、そのようなデータを加工・分析しその結果を利活用し社会に役立てていく学問です。

① データエンジニアリング

こちらが先述のデータの加工にあたる部分になります。
データはそのままでは活用することが出来ず、加工が必要となります。

例えば、重複しているようなデータを削除したり、欠損値があるデータを削除または補完したりと多岐に渡ります。
また、加工できても乱雑にデータベースに入れられている状態では、分析に手間がかかります。このような問題が起こらないようにするために、データの整理も重要となります。

データの形式を統一したり、データの修正や更新を行なう等です。こうしたデータに対する前処理を行っていないと、分析段階で誤った結果を導いてしまったり、とても時間がかかってしまうことがあります。

② データの分析

分析といってもデータによって方法が大きく異なります。
連続値のデータなのか、質的変数を含むものなのか、はたまた対応があるデータなのか…データに合わせた分析手法を選択する必要があります。

分析手法が誤っていた場合、せっかく時間をかけて分析をしたことが台無しになってしまうこともあります。

データサイエンスに関しては以下の記事で詳しく解説しています。こちらもぜひご覧ください！

2023年2月9日

データサイエンスとは？ビジネス活用やスキル価値について簡単に解説！

データサイエンスに必要な知識と学び方

データサイエンスを実際に始めるとしても何からすればいいのかわからない…。という方も多いと思います。
ここではデータサイエンスを始めるにあたって学ぶべき学問と、私が学んできた中でオススメの教材をご紹介いたします！

線形代数

線形代数は、データ解析においてデータの特徴量の変換や機械学習アルゴリズムの実装に必要不可欠な数学です。
例えば、特徴量の次元削減や回帰分析などに使われます。

線形代数の中でも行列が非常に大切になります。

行列とは、数字や記号、式などを縦と横に並べたものです。データを行列として捉え、計算を行なうことで変数が多いデータでも分析しやすくなります。

まずは、行列の足し算や引き算、スカラー倍、行列の掛け算などの基本計算を理解しておくことが重要です。
また、後述の統計学でも行列を用いて考えることが多いので、しっかりと理解しておきましょう。

微積分

微積分は、データサイエンスにおいて統計モデルの最適化やデータ解析における微分や積分の操作などに必要な数学です。
例えば、確率分布の解析や深層学習モデルの最適化手法である勾配降下法の理解に必要です。

微分は、最大・最小値や勾配を求める際に使います。プログラミングをしていけば、コンピューターが計算してくれますが、どのような計算が行われるのか知るためにも微分の知識が必要です。
また、積分については確率や期待値、分散の導出で用います。こちらも基礎的な計算方法を理解し、確率・統計学を学ぶ際にもう一度確認するといいでしょう。

確率・統計学

統計学は、データの性質を調べたり目的に応じてデータを分析するときに使われる学問です。
データを活用していくデータサイエンティストにとって、これは重要かつ必須です。書籍を使って分析の方法やモデル化の仕方などを学びます。
データや目的に合わせた分析手法やデータを解釈する力を身に着けましょう。

データ分析のためのプログラミング

統計学で学んだ分析方法をコンピューターで実施するためにはプログラミングが必要となります。
データ分析で使うプログラミング言語は基本的に Python か R です。はじめは公開されているサンプルデータを用いて、分析を行いプログラミングに慣れていきましょう。

それぞれ勉強していくことが大切ですが、全てを暗記する必要はありません。
暗記するに越したことはないですが、大切なのはわからないときに何を読んだりどう調べたりしたらわかるようになるか理解しておくことです。
学習をしたりプログラミングをしたりする中で必ずわからないことは出てきてしまうので、その際に諦めずにしっかりと調べてながら理解を進めていきましょう！

まとめ

データサイエンスの学び方についてまとめました。まずは基礎的な勉強方法をお伝えしました。こういった部分を意識してデータサイエンスを学び始めるとスムーズに習得することができます。

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