データサイエンスの学習を始めたい！！「今最もセクシーな仕事！」、「社会的ニーズが高く就職・転職で付加価値を出せそう」、「仕事上の必要にかられて…」皆さんそのきっかけはさまざまでしょう。
きっかけは何であれ本記事を読まれている皆さんはデータサイエンティストになるための第一歩目を歩みだそうとしたところだと思います。奥深く、楽しい世界ですので共に頑張っていきましょう！！
『データサイエンス』に必要な3つのスキルとは？
ビジネスであれ個人であれ、様々なデータにアクセスできるようなった今、データを取捨選択できる、または一つひとつでは意味をなさないデータを加工・分析することにより意味を持たせる、といったことが求められるようになりました。
近年そのような役割を果たす者が『データサイエンティスト』と呼ばれるようになりました。
データサイエンティスト協会によって、データサイエンティストに必要とされる3つの力は大きく「①ビジネス力」、「②データサイエンス力」、「③データエンジニア力」に定義されています。
さらに各領域で必要なスキル、これは人により定義が異なりますが、本サイトでは「①ビジネス力」ではコンサルティングスキル、「②データサイエンス力」は統計スキル、「③データエンジニア力」はITスキルと定義させていただきます。
3つの領域・スキルをバランスよく育てていきましょう。
データサイエンス始めの一歩にオススメの本はこちら！
0からはじめる入門データ・サイエンティスト
「“0″からはじめる入門データ・サイエンティスト」はタイトルの通り、データサイエンティストを目指す方のための1冊目にふさわしい入門本です。
データサイエンティストとは何か？どのような知識が必要か？からデータサイエンティストに必要なマネジメント論、必須スキルである統計学の基礎とビジネス応用、さらに統計ツール活用まで幅広く学ぶことができる良書です。
特に私が本著をオススメする観点は２つあります。
経営視点でデータ分析を捉えられる
データサイエンスの領域は、数学力や技術力が問われることから技術者や理系出身の方が目指すことが多いです。
本著ではデータサイエンスについて、まず最初に経営視点から考える構成となっています。
数学起点・技術起点でデータサイエンスの学習を始めるとどうしてもプロダクトアウト思考になってしまいがちです。本著に限らずデータサイエンスを学び始める方は最初に経営視点から入っていただきたいと考えています。
Excelを活用したデータ分析が学べる
データ分析というとまっさきにRやPythonなどのデータ分析ツールを使わなければいけないという考えに至りがちですが、本著の帯にあるようにExcelというのは優秀なデータ分析ツールであり、基本的なデータ分析はExcelでできてしまうということを理解しなければいけません。
ぜひデータサイエンス最初の1冊として本書を読んでみてください。
また本サイトでもExcelで行うデータ分析の学習についてまとめています。
人工知能は人間を超えるか
「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」はAI分野の超ベストセラーとして一度は書籍で見かけた方がおられるのではないでしょうか。
日本トップクラスの人工知能研究者である松尾豊先生が執筆された人工知能の可能性についてまとめられている本です(ちなみに松尾先生の人工知能・AI書籍はどれも面白いです。データサイエンスの勉強と並行して読まれていくとよいと思います)。
人口知能・AIが辿ってきた歴史、歴代の科学者たちが何を考え何を成し遂げてきたのか、一見難解なテーマですがとても面白いものです。さらに現代から未来、産業や我々の生活がどう変わっていくのか、人間の役割がどうなっていくか、ご自身がこれからデータサイエンスを学ぶにあたる心構えを身に着けることができます。
本著のメリットとして、AI分野の有数の資格である『G検定』の学習参考書としても使用できます。
これはG検定の試験母体である日本ディープラーニング協会の理事長が松尾先生であるためです。
データサイエンスのお勉強に疲れた方は気晴らしに観てみてはいかがでしょうか。近い未来を想像しながらぼーっと見ているだけでも面白いです。
まとめ
本記事で紹介した2冊はデータサイエンスの勉強の最初にぜひ読んでいただきたい名著です。いずれも興味を持って読み進めていくことができるため1日、2日で読めるかと思います。
ぜひ、これらの2冊からデータサイエンスの世界に飛び込んでいきましょう！
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