データサイエンス

【入門者向け】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ!

ウマたん
ウマたん
当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます!入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解し、ある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。

消費財メーカーのデータサイエンティスト、ウマたん(@statistics1012)です。

マーケ・ビジネスサイドとデータサイエンスサイドがグッと近くなる未来を夢見ています。

この記事ではそんな僕が、

・今流行りのデータサイエンティストがどういう職業なのか
・どう勉強していけばよいか

お伝えしていきたいと思います。

結論から言うとデータサイエンティストはビジネス・エンジニアリング・データサイエンスの3つのスキルが備わっている人材。

勉強に関しては以下の教材がオススメです。

勉強にオススメの教材

・ビジネスならグロービス学び放題
・エンジニアリング/データサイエンスならUdemy

ここら辺を念頭に置きながら、より詳しく見ていきます!!

データサイエンティストについてしっかり理解して、データサイエンティストの勉強方法を見ていきましょう!

この記事では、

・データサイエンティストとは
・データサイエンティストに求められるスキル
・データサイエンティストへの勉強法

についてまとめていきたいと思います!

データサイエンティストとは

Coding

データサイエンティストとはどんな職業なのか!

以下の動画でも解説しています!

データサイエンティストは、データをサイエンスする人!(そのまんま笑)

何かしらのデータを原料に自分の知識とスキルと経験を総動員して新たな知見を導き出すプロフェッショナル。

ただ意外と業務範囲は広く、分析設計やデータの収集・加工、アウトプットの解釈から示唆出し、そして事業戦略に落とし込むところまでやるのがデータサイエンティストのお仕事なんです。

データサイエンティストは、21世紀で最もセクシーな職業と言われておりますが・・・

データサイエンティスト的な職業は何がセクシーやねん!って思うくらい地味な作業多かったので実態はそんな思うほどセクシーでもなかったりします笑

ロボたん
ロボたん
え!?セクシーだと思ってた!
ウマたん
ウマたん
データサイエンスって響きはかっこよいかもだけど、実は愚直な作業だったりもするよー!笑

データサイエンティストという言葉は一時流行って、最近では廃れてきているように感じるかもしれませんが、実際Googleトレンドで調べてみると上昇傾向にあるんです。

データサイエンティストの需要というのは年々伸びてきており、これからもある一定の割合で伸びていくことが予想されます。

データサイエンティストがなくなる!?将来性について見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストが今後なくなるのか・将来性はあるのかについて徹底的にまとめていきます!なくなることはないけど2極化するかもしれないよ!というのが僕の意見です。どんな2極化の可能性が・・...

しかしデータサイエンティストって定義が難しくて、ただPythonやRが書ければデータサイエンティストかというとそんなことはないんですね。

続いての章では、そんなデータサイエンティストは具体的にどのようなスキルを持っている人なのか見ていきましょう!

データサイエンティストに必要なスキルは?

python

先ほどもお伝えしましたが、データサイエンティストに必要な能力は、主に3つのスキルに分かれます。

・エンジニアリング・ITのスキル
・統計学や機械学習理論のスキル
・マーケティング・ビジネスのスキル

エンジニアリング・ITスキル

Coding

こちらはデータの抽出・加工、分析、データ連携、データベース構築などのスキル。

SQL・R・Pythonなどのスキルセットが望ましいと思ってください。

統計解析を行う上で便利なプログラミング言語を比較!当サイト【スタビジ】の本記事では、統計解析において便利なプログラミング言語「Python/R/Stan/SQL」を比較していきます。それぞれのプログラミング言語にどのような特徴があるのか、どのように勉強していけばよいのか見てきますよー!...

実際にSQLでデータを引っ張ってくるところだったり、データを統計解析するところ、機械学習エンジニアリング、またある程度のWebサイトやDBの構造も把握しておかないといけません。

ゴリゴリのエンジニアになる必要はありませんが、おさえておくべき部分はおさえておきましょう!

以下の記事でSQLのオススメ本とPython・Rのオススメ本をまとめています!またPythonを学習するオススメ法についてもまとめているのでよければご覧ください!

Python 勉強
【入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法!当ブログ【スタビジ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。...

統計学や機械学習理論のスキル

AI

こちらは、実際にエンジニアリングした結果を正しく統計的に解釈することができるか。

データに惑わされない勘所を押さえておくべきです。

検定を行った時のよくある勘違いや・偽相関・時系列データの見せかけの相関などエンジニアリングして出力した結果に対して解釈を間違えると大変なことになるパターンもあります。

現段階で、最も僕自身強いのがここ。

統計学の知識はデータを正しく解釈する上で必要なスキルです。

統計学について・統計学のオススメ本を以下の記事にまとめていますのでよければご覧ください!

マーケティング・ビジネスのスキル

Portfolio

そして最後にマーケティング・ビジネス視点の能力

これがないと、分析をして結果解釈までして果たしてその後どうするかまで導き出せません。

マーケティング・ビジネスの能力がないと、エンジニアリングスキルも統計スキルも無用の長物になってしまうことが多いです。

実際にデータの要件や解析を行う際も、あくまでビジネスになり得る出口を明確にしておかないと、ただの趣味になってしまいます。

正直、ビジネスに落とし込めていない趣味的解析はたくさんあります笑

3つ目の能力があってこそ、1つ目2つ目の意味が出てくるのです。

ここの部分は、実務をこなしながら勘所をつかみ学んでいくしかない領域です。

以下の記事でデータ周りのビジネス書やデジタルマーケティングのオススメ本をまとめているのでよければご覧ください!

結局データサイエンティストってのは、データを解析してそこから洞察を抽出し実際にビジネスインパクトにつなげる業務を一気通貫で行う職業なのです!

とは言っても、これを一人で全部完璧に行うのは厳しいのでチームで疑似データサイエンティストを作っているパターンも多いです。

基本的に全部をまんべんなく出来る人というよりも、どこかに強みがあって・・・という人が多いイメージです。

僕自身、元々バックグラウンドが統計で企業に入りエンジニアリング・ITスキルと、マーケティング・ビジネススキル、副業のメディア運営で同じくマーケティング・ビジネススキルを身に付けていった感じです。

割合で言うと、3:4:3くらいな気がします。

ちなみにこれが8:2:0とかだと生粋のエンジニア。0:2:8とかだとデジタルマーケターみたいなイメージです。※あくまでイメージです。

ここでは3つのスキルとして明確に定義しましたが、データサイエンティストの定義はそれほど明確ではなく、ただRが使えるだけでデータサイエンティストと呼ばれたりします。

本当の意味でのデータサイエンティストを目指すなら3つのスキルを意識して学び力を付けていきましょう。

・エンジニアリング・ITのスキル
・統計学や機械学習理論のスキル
・マーケティング・ビジネスのスキル

データサイエンティストへの勉強方法

Goal

さて、データサイエンティストに求められるスキルがどんなものなのか分かったところで実際にどのように勉強していけば良いのか見ていきましょう!

人それぞれ色んな勉強の方法がありますが、オススメのロードマップは以下です。

Step0:データサイエンティストについて知る
Step1:統計の基礎を学ぶ

Step2:Pythonを学んで統計の基礎を実装
Step3:機械学習手法を学んでPythonで実装
↓4か4’に進む
Step4:エンジニア特化型に進む
Step4’:ビジネス特化型に進む

ある程度の分析と集計、そして統計のスキルが身に付いた状態までは全員持っていきましょう!

そしてそこからエンジニア特化型データサイエンティストになるか、ビジネス特化型データサイエンティストになるかは自分の適性を見て選ぶと良いでしょう!

ロボたん
ロボたん
うわー、なんだか大変そう・・・
ウマたん
ウマたん
学び方を間違えなければそんなに大変なことはないよ!

データサイエンティストのスキルセットはボリューミーなので、包括的な土台スキルを身につけるためにスクールに通ってしまうのもオススメです。

データサイエンティスト スクール
データサイエンティストのための学習ができるスクールおすすめ5選! スクール名 オススメ度 価格の安さ サポート体制 公式サイト テックアカデミー ...

僕自身スクールに通った経験もあります。スクールに通うとだいぶ気持ちにスイッチが入りモチベーションを保ちやすいですよー!

Step0:データサイエンティストについて知る

まず、具体的な勉強に入る前にデータサイエンティストの仕事について簡単に知っておきましょう!

手前味噌で恐縮なのですが、僕自身が「俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える」という書籍を出版しています。

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ストーリー形式で分かりやすく書いていますので、ぜひ最初に目を通していただけるとイメージが湧くと思います。

価格は300円ちょっとですし、Kindle unlimitedであれば無料で読めるのでぜひチェックしてみてくださいね!

Step1:統計の基礎を学ぶ

統計の基礎はデータサイエンティストにとって必ずおさえておかなくてはいけない部分です。

まずは、平均・分散など統計の基本的な部分を学んで統計的検定が分かるまでいきましょう!

統計的検定とは?具体例と種類について見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、統計検定の具体例と種類についてまとめていきます。おさえておきたいのはt検定とカイ二乗検定の2つ!この2つの意味と使い方をしっかりおさえておくことでビジネスレベルでは問題ありません。...

書籍だと以下がオススメです!

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ただ、なかなかいきなり書籍は取っつきにくいと思うので以下のUdemy講座を試してみるとよいでしょう!

Udemy コース データサイエンス
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データサイエンスの分野を幅広くおさえている講座で、全世界で好評なコース。

ユニークなアニメーションと一緒にビジネスサイドからデータサイエンスを学べるので分かりやすいです。

Udemyは世界最大の教育プラットフォームで非常におすすめ!

買い切りなので自分のペースで自分のレベルに合った教材を楽しめます。

僕自身めっちゃお世話になってます笑

Udemy
【体験談】評判の良いUdemyを実際に20コース受けてみてレビュー!当サイト【スタビジ】の本記事では、世界最大のオンライン学習プラットフォームであるUdemyのメリット・デメリット・評判・口コミについてまとめていきます!実際にPython関連のコースを20個受講して分かった体験談をもとにお伝えしていきます。...

統計の基礎を固める本は以下の記事でまとめています。

厳選5冊!伝統的な統計学を学ぶ上でおすすめな本!当サイト【スタビジ】の本記事では、フィッシャーやピアソンらが作り上げてきた伝統的な統計学を学ぶ書籍を紹介していきます。マセマや漫画版など分かりやすい書籍でまずは勉強すると良いでしょう!この領域は退屈な内容も多いのでいきなりお堅い書籍に挑戦するとモチベーション続きません。...

統計の基礎については当サイト【スタビジ】でも非常に多くの記事を書いているのでぜひチェックしてみてください!

統計学入門に必要な知識と独学勉強方法を簡単に学ぼう!当ブログ【スタビジ】の本記事では、統計学入門に必要な知識をカンタンにまとめ、それらをどのように効率的に独学で勉強していけばよいかをお話ししていきます。統計学は難しいイメージが少しありますが、学び方をしっかり考えれば大丈夫!...

Step2:Pythonを学んで統計の基礎を実装

統計の理論は退屈で勉強していて本当につらい!!そんな部分もあります。

そのため、理論だけ眺めていてもつまらない。

なるべく早い段階からPythonでの実装をしてみましょう!

先ほどのUdemy講座「【世界で21万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜」では同時にPythonでの実装も学べるのでおすすめです。

Python関連のUdemy講座は以下の記事で徹底的に比較しているのでぜひチェックしてみてください!

Udemy Python
【20コース以上受講】UdemyのおすすめPythonコースを徹底レビュー!当サイト【スタビジ】の本記事では、世界最大の教育プラットフォーム「Udemy」のPython講座を20コース以上受講した僕がそれぞれのコースを徹底的にレビューしていきます!ぜひムダな時間を費やさず目的に沿った効率の良いPython学習を進めてくださいね!...

また、Pythonの学習にはPyQというサービスが非常におすすめ!

【体験談】PyQの評判は?3か月本気でPythonを勉強してみたので徹底レビュー!PyQはPythonを学ぶ上で非常にオススメで評判の高いサービスです。ただ、他のサービスとの違いが分かりにくいのも事実。そこで当サイト【スタビジ】では、実際にPyQを3か月体験した僕がPyQのメリット・デメリット・評判について徹底的にレビューしていきます!...

このサービスはPythonに特化したオンライン学習サービスでとにかくコーディングしまくれます。

とにかく写経してしまくってください!

Pythonを短期間で習得する方法は以下の記事でまとめていますので合わせてチェックしてみてください!

Python 勉強
【入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法!当ブログ【スタビジ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。...

Step3:機械学習手法を学んでPythonで実装

ここまで来たら後は、機械学習手法を適宜学びながらPythonで実装していくというフェーズ!

駆け出しデータサイエンティストまであと少し!

以下の講座が簡単な機械学習手法をPythonで実装して実際にデータ解析コンペに提出していくのでオススメです!

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簡単な単回帰分析から機械学習(決定木)を使って回帰と分類問題を解いていくコース!

課題定義や分析において気を付けるべきところについても学べるので実務においても役立つ内容です。

機械学習手法の理論に踏み込む上では少々数学が必要です。

以下の記事で必要な数学のスキルについてまとめていますが、大事なのは微分と線形代数

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AI(人工知能)や機械学習に必要な数学のレベルと勉強方法を5分で解説!当サイト【スタビジ】本記事では、AIを理解する上で必要な数学の知識についてまとめていきます。AI理解に必要な数学は難しくありません。高校数学レベルの微積・線形代数・確率統計が分かっていれば問題なし。それらの数学をどのように勉強していけばよいのかについてもまとめていきますよー!...

こちらもUdemyにピッタリのコースがあります!ぜひチェックしてみてください!

微分積分の学習には以下のUdemy講座をオススメします。

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教育サービスを提供するキカガクの代表取締役の方が丁寧に機械学習のアルゴリズムについて教えてくれます。

まあ機械学習の基本・土台となる単回帰分析を数式から学んでいくもの。

ビックリしたんですが、パワポではなく紙に手書きで進んでいくんです!

線形代数を学ぶのにおすすめなのは同じくキカガクのUdemy講座中級編!

Udemy コース ブラックボックス中級
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本コースでは線形代数を学びながら重回帰分析まで展開していきます。

線形代数を学びながら微分も用いて定式化していきますよー!

実際に手計算で重回帰分析を行い、その後Pythonのscikit-learnを使って分析を行っていきます。

さらにさらに理論を深めたい人はぜひ以下の書籍をチェックしてみてください!

どれも超が付くほどの良書です。

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厳選12冊!機械学習を勉強する上でおすすめな本!当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習を勉強するのにオススメな書籍を紹介していきます。機械学習は大量のデータから予測を行うことを得意とする手法群。しっかり機械学習手法の理論から学んでいくことが大事!...

以下の記事で機械学習についてまとめているのでこちらもチェックしてみてくださいねー!

機械学習
機械学習入門に必要な知識と勉強方法をPythonとRの実装と一緒に見ていこう!当サイト【スタビジ】の本記事では、入門者向けに機械学習についてカンタンにまとめていきます。最終的にはどのように機械学習を学んでいけばよいかも見ていきます。細かい手法の実装もPython/Rを用いておこなっていくので適宜参考にしてみてください。...

ある程度Step3までマスターできたらデータ解析コンペ「Kaggle」に挑んでみるのも良いでしょう!

【初心者向けKaggle入門】Kaggleサブミットの前準備と勉強法!当サイト【スタビジ】の本記事では、Kaggleについて解説していきKaggleに挑戦するまでにどのようなことを勉強しておいたらよいのか丁寧に解説していきます。ある程度データサイエンスの土台が出来た後はKaggleに挑戦し、世界各国の猛者と凌ぎを削りましょう!...

まあここまでデータが綺麗に整形されていることは実務ではないので、あくまで練習ですがエンジニアリングの腕試しにはなります!

そしてデータエンジニアリングの能力を高める上で非常に有用なのがこの本!

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マジで名著なのでKaggleに挑戦する人だけでなく、エンジニアリングに興味のある人は是非読んでみてください!

Step4or4’:特化型を選ぶ

Step3までしっかりくれば、おおかたデータサイエンティストとしての基礎は出来上がっているはずです。

ここからは、ある程度自分の適性を見極めてエンジニアリング型かビジネス型に軸足を置いて勉強していった方が良いです。

エンジニアリング型では、開発系の知識やより深いエンジニアリング力、ディープラーニングなどの最先端手法の知識が必要です。

こちらもUdemyにオススメの講座があるので見て欲しいのですが、特にシリコンバレーエンジニアの酒井さんの講座は必見です!

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ディープラーニングについて学ぶならUdemyよりも書籍の方がおすすめです。

書籍
ディープラーニングを学習する上でオススメな本と勉強法当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングを学習するのにオススメな本と勉強法について紹介していきます。ディープラーニングだけ分かっても意味がありません。まずは、データサイエンスの基本である機械学習手法を理解してPythonで実装できるまでになりましょう!...

ビジネス型では、

・普遍的なビジネススキル
・細部のWeb・デジタルマーケティングのスキル

を学んで欲しいところです。

不偏的なビジネススキルやマーケティングスキルもデータサイエンティストには必要なんですよねー。

ビジネススキルを効率的にインプットするには以下のグロービスが提供する定額制の動画学習サービス「グロービス学び放題」がオススメ!

グロービス放題公式サイト:https://hodai.globis.co.jp/lp

グロービス経営大学院を運営するグロービス株式会社がビジネスパーソンに向けて展開しているサービスで、気軽にグロービス流の考え方を学べるので非常にオススメです!

以下のカテゴリがあって様々な内容を学ぶことができます。

思考
戦略・マーケティング
組織・リーダーシップ
会計・財務
グローバル
キャリア・志
変革
テクノベート
創造

カテゴライズされた各コースに対して、初級・中級・実践知というレベル分けと最新のトレンドを講演動画から学ぶTrend pickupというコースがあります。

僕自身非常にお世話になっていて、特に藤原和博さんのグロービス講演動画は目から鱗でした!

1か月あたり、書籍1冊分程度の2000円以下で学べるんです!だいぶお得です。

10日間無料なのでぜひ体験してみてください!

以下の記事でグロービス学び放題について徹底的にレビューしています!

グロービス学び放題
【感動】グロービス学び放題の評判が良いらしいので受講してみた感想レビュー当サイト【スタビジ】の本記事では、グロービス学び放題について徹底的にレビューしていきます!グロービス学び放題の客観的な評判と口コミについてチェックした後に、主観的に感じるメリット・デメリットについて感想をまとめていきますよー!ビジネスパーソンには非常におすすめのサービスなので是非試してみてください!...

不偏的なビジネスのスキルは非常に重要で、Step4に入る前にStep0段階から並行して学んでいって欲しいところです。

一方でWeb・デジタルマーケティングのスキルも実務を遂行する上では必要です。

マーケティングの広範な知識や可視化ツールの使い方、フロント言語(HTML・CSS・JS)、SEOやMAの知識などが必要。

以下の書籍はテクノロジーよりのWebマーケティングが学べるのでオススメ!

Udemyだと以下の講座が良かったです。

書籍でインプットする場合は以下の記事でまとめています。

書籍
厳選12冊!デジタルマーケティングを勉強する上でオススメな本!当サイト【スタビジ】の本記事では、デジタルマーケティングを学ぶ上でオススメの書籍をまとめていきます!デジタルマーケティングとはいえテクノロジーよりの本とマーケ概論よりの本があります。どちらも理解してこそ真のデジタルマーケターと言えるでしょう!...

Step4からは、実務を通して学んでいく場面が多いです。

書籍や教材で学んでいても机上の空論になってしまうのでぜひ自分の力でアウトプットしながらガンガン吸収していってくださいねー!

データサイエンティストを勉強していく上で念頭においておいて欲しいコト

実は、データサイエンティストというかデータを触り付加価値を生み出していく人間として気を付けなくてはいけないなと思っていることがあります。

データ出し屋さんにならない

一つ目がデータ出し屋さんになってはいけないということ。

受け身でいるとデータ出し屋さんになってしまい、言われたデータをただ出す、何の付加価値もない人間になりかねません。

ロボたん
ロボたん
うわ!これなっちゃいがち!
ウマたん
ウマたん
頼まれたことをしっかりやるのは大事!だけど思考停止してはダメだよ!

それを避けるためには、データ出しを頼まれた時もなぜそのようなデータが必要なのか・何のためにデータを出すのか・必要なデータはこれでよいのか?という問いを常に考えなくてはいけません。

また、受け身になるのではなく自ら仮説を立ててデータを分析していく姿勢が必要です。

近視眼的にならない

データを触っていると、つい細かいところに目がいってしまい、近視眼的になってしまうのですが実は細部を考えることは全体から見たらほぼ意味がないこともあります。

視座を高く持ち、全体を見渡してインパクトのあるところを攻めましょう!

データサイエンティストは、かっこよさそうに見えて地味なことも多いです。目立つためにはインパクトの大きいところを攻めなくては!

とりあえずDoする

正直「近視眼的にならない」という要素との両立が難しい部分もあるのですが、とにかく手を動かしてやってみるという部分も大事だと感じています。

ロボたん
ロボたん
組織の中にいると変な政治があるからねー!
ウマたん
ウマたん
本質を見極めてやるべき時はクイックに手を動かす!これ大事!

視座を高く持って、上位概念から設計を考えることは確かに大事なのですが、PlanばかりしていてDoしないと結局なにも生まれません。

そこである程度は「とりあえずやってみる」という姿勢も大事だなと感じています。

スタンスとしては、「とりあえずやってみる」けど時々立ち止まって全体を見渡すみたいな!

データサイエンティストへの勉強ロードマップ まとめ

road

データサイエンティストのスキルや勉強法についてまとめてきましたが、これだけやれば完璧というものはありません。

常に向上心を持ってデータから価値を生み出す人間として日々精進していかなくてはいけなせん。

まだまだ貴重な人材で業界で足りていないので、データサイエンティストを目指す人が少しでも増えてくれたら幸いです!

ウマたん
ウマたん
てか、弊社に来てくれー笑

最後にデータサイエンティストへのロードマップと注意点をまとめておきましょう!

データサイエンティストには
ビジネス・エンジニアリング・データサイエンスの3つのスキルが必要

【ロードマップ】
Step0:データサイエンティストについて知る
Step1:統計の基礎を学ぶ
Step2:Pythonを学んで統計の基礎を実装
Step3:機械学習手法を学んでPythonで実装
Step4or4’:特化型を選ぶ

【オススメ勉強サービス】
・ビジネスならグロービス学び放題
・エンジニアリング/データサイエンスならUdemy
・土台スキルを包括的に身につけるならスクール

・データ出し屋さんにならない
・近視眼的にならない
・とりあえずDoする

そしてそしてデータサイエンティストに必要な統計のスキル、Pythonのスキルを学ぶために以下の記事もぜひチェックしてみてください!

統計学入門に必要な知識と独学勉強方法を簡単に学ぼう!当ブログ【スタビジ】の本記事では、統計学入門に必要な知識をカンタンにまとめ、それらをどのように効率的に独学で勉強していけばよいかをお話ししていきます。統計学は難しいイメージが少しありますが、学び方をしっかり考えれば大丈夫!...
Python 勉強
【入門】初心者が3か月でPythonを習得できるようになる勉強法!当ブログ【スタビジ】の本記事では、Pythonを効率よく独学で習得する勉強法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。...
ウマたん
ウマたん
価値のあるデータサイエンティストを目指そう!

イラスト出典:Illustration by Stories by Freepik

Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!