【データサイエンスを独学で勉強したいけど何から勉強すればいいの?】
【データサイエンスに必要なスキル、勉強方法が知りたい】
データサイエンスを学ぶには、大きく4つのスキルを身につける必要があります。またすべてのスキルが高いレベルで必要となる難しい分野です。
そこで本記事では、データサイエンスを独学で勉強する方法、何から勉強すればいいのかについて詳しく解説してきます。
おすすめデータサイエンス講座/スクール
| スクール |  |  |  |  |  |
| 名前 | Aidemy | TechAcademy | AI CONNECT | SAMURAI ENGINEER | キカガク |
| 授業 | オンライン(自習) | オンライン(自習) | オンライン(自習) | オンライン(自習) | オンライン(講義・自習) |
| 料金 | 実質65,560円〜 （料金詳細を見る） | 7,288円/月〜 （料金詳細を見る） | 実質0円〜 （料金詳細を見る） | 72,600円〜 （料金詳細を見る） | 792,000円 （料金詳細を見る） |
| 概要 | 専属コーチと学んで最短3カ月でAI人材を目指す | 在宅や隙間時間に学べるオンラインスクール。ライフスタイルに合わせやすい | 現役エンジニア講師と転職サポートが充実し、2～3カ月で転職を実現 | オーダーメイドカリキュラムで学ぶことのできるオンラインスクール | 50,000名以上の受講者、満足度90％以上！AI分野の登竜門スクール |
| 詳細 | 公式HPを見る | 公式HPを見る | 公式HPを見る | 公式HPを見る | 公式HPを見る |
「ショーケース プラス」は株式会社ショーケース(東証スタンダード:3909)の広告・メディア事業本部が運営。当カテゴリでは「プログラミング・Webデザイン・Webマーケティング」等のスクール情報を主に更新中です。
（ファイナンシャル・
プランニング技能士）
データサイエンスを独学で勉強する方法3選
ここからは、データサイエンスを独学で勉強する方法についてご紹介します。
独学でデータサイエンスを勉強する場合、下記3つの方法がおすすめです。
- 学習サイト
- 書籍
- YouTube
学習サイト
学習サイトを使えばプログラミングが学べたり、データサイエンスの基礎が学べます。
学べるレベルとしては、初心者～中級者向けが中心。比較的勉強しやすい内容なので、独学でも挫折の心配は少ないですよ。
また、学習サイトは手を動かして学んでいくスタイルが多いです。学習内容にもよりますが、やはり自分で手を動さないと知識の定着は難しいです。
手を動かしながらインプット・アウトプットを繰り返してスキルを身につけましょう。
| 学習サイトのメリット | 学習サイトのデメリット |
|---|---|
| 無料でサービスを利用できるところも多い | わからないことがあっても自力で解決しないといけない |
| 有料でもスクールで学ぶより費用を抑えられる | 一人で学習するので気分に左右されることもある |
| PCスマホがあればどこでも学習できる | 明確な目標がないと継続するのが厳しい |
書籍
書籍は、学びたい内容が体系的に網羅されており、正しい知識が得られます。
基礎的な内容を知りたい、もう少し踏み込んだ内容を知りたいなど知識の補填に最適です。ただし本を読むだけではスキルは身につきません。
実際に手を動かしたり、実践で使ってこそ身についていくものなので、本を読んで満足しないようにしましょう。
| 書籍で学ぶメリット | 書籍で学ぶデメリット |
|---|---|
| 正しい内容を体系的に学べる | 読んだだけでは知識が定着しない |
| 前提となる知識や基礎を学べる | インターネットで調べた方がはやいこともある |
| わからない内容を詳しく知ることができる | たくさんあるのでどれを買えばほしい知識が手に入るのか難しい場合もある |
YouTube
YouTubeでは、学びたい内容についてわかりやすく解説している動画がたくさんあります。
独学で勉強しているとつまずいたり、理解できない箇所も必ずでてきます。そんな時はTouTubeで検索すると、わかりやすい解説が見つかり解決することもありますよ。
上手に利用して理解を深めましょう。
データサイエンスを独学で勉強するスキル4選
ここからは、データサイエンスを独学で勉強する4つのスキルをご紹介します。
独学でデータサイエンスを学ぶために必要なスキルは下記の通りです。
- 数学(微分積分・線形代数)
- 統計学
- プログラミングスキル
- ビジネススキル(論理的思考・マーケティング)
数学(微分積分・線形代数)
データサイエンスでは、微分積分・線形代数の知識が必要です。
具体的には、下記のように分析作業で必要になります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 微分 | 機械学習において、ある数値が最小・最大になる部分の計算で使う |
| 積分 | 確率・期待値・分散の算出で使う |
| 線形代数 | データの特徴量の変換、機械学習のアルゴリズムの実装に必要 線形代数の中でも【行列】が重要 行列は、記号や数字などを縦横に並べたももの データを行列として捉えて計算することで、変数が多いデータでも分析できる |
微分積分・線形代数を勉強できる書籍
キャンパス・ゼミシリーズは、数学を苦手としている人、文系の人でも理解しやすいと評判です。
図解や、解説も丁寧なのでしっかり理解することができますよ。
統計学
統計学は、データの性質・規則性を調べ、分析から価値ある情報を引き出す学問です。
データサイエンスでは、膨大なデータから必要なデータを抜き出し、データを整理し抽出することが必要。そのため、統計学の知識は必ず身につけておく必要があります。
統計学を基に価値あるデータを抽出・分析できれば、顧客獲得・在庫管理・経営課題の解決などビジネスシーンで活用できます。
学習サイトや書籍を利用して、統計学の基礎や分析方法を学びましょう。
統計学を勉強できる学習サイト
Udemyは、ビジネスやITに関するスキルがオンラインで勉強できるサイトです。
【統計学】と検索すると学習者のレベル別にたくさんの講座があります。講座は買い切り型なので何度でも復習できるのも嬉しいポイント。
講座は有料になりますが、我流で学ぶよりも早く正確なスキルが身につきますよ。
統計学が勉強できるおすすめ書籍
Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書はデータサイエンスで使うPythonを使って統計学が学べる本です。
統計学の基礎、分析手法、データサイエンスに必要なPythonを使っての分析の実践まで網羅。実際のデータサイエンスで統計学をどう使っていくのか学びたい人におすすめの1冊です。
プログラミングスキル
データサイエンスでは、機械学習を利用したり、データを収集するプログラミングを書いてデータの抽出・分析をおこないます。
そのため、統計処理・データを抽出するためのシステム開発スキルが必要です。
また大量のデータから必要なデータを効率的に取得するには、SQLのスキルも必要です。
データサイエンスに必要なプログラミングスキルは下記の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Python | 汎用性が高くWebサービスの開発もできるプログラミング言語 シンプルな文法で学びやすい 機械学習やAI開発などの難しい領域で利用されることが多い 機械学習のライブラリがたくさんあるので便利 |
| SQL | データベースの操作や定義を行うデータベース言語 膨大なデータを扱いやすくしたり、必要なデータを抽出するときに使われる |
| R言語 | データ分析に特化したプログラミング言語 データ分析の機能がたくさんあるのでデータ分析がしやすい Python,SQLをマスターしたあと余裕があれば学ぶ |
| 機械学習 | 機械がプログラミングによって構築されたルールで自動的に学習する 機械学習を応用することでデータ収集が自動でできる データサイエンスの精度を高めるには必要 |
データサイエンスを学ぶにあたってPython、SQLは必須です。データの分析、抽出に必須なので必ず身につけましょう。
R言語は身につけておいて損はない言語ですが、まずはPython、SQLのスキル習得に力を入れましょう。
Python、SQL・機械学習が勉強できる学習サイト
以下、学習サイトをご紹介します。
ドットインストール
ドットインストールは、プログラミング初心者向けの学習サイトです。
動画で学ぶことができ、1動画あたり3分程度なのでスキ間時間に勉強できます。プログラミング初心者でも動画でわかりやすく学べますよ。
progate
progateは、プログラミング初心者向けの学習サイトです。
初心者がプログラミングを書けるようになるまでの道のりを提供しています。ゲーム感覚で学べるので挫折しずらいのも嬉しいポイント。
SQL攻略
SQL攻略は、SQLに特化した学習サイトです。
SQLに関する知識を勉強できます。演習問題があるので、学んだ知識をアウトレットして身につけていけますよ。
KIKAGAKU
KIKAGAKUは、データサイエンスの基礎や機械学習が学べる学習サイトです。
データサイエンスのカリキュラムが豊富で、必要なスキルの基本をしっかり学べます。
画像も充実しているので、理解しやすい作りになっていますよ。
またKIKAGAKUを運営している株式会社キカガクは、本格的に勉強を進めたい方のための講座(有料)も提供しています。
まずは無料で勉強を始め、基礎を終える、あるいは早く本格的な勉強をはめたいと思ったら、有料の講座も検討してはいかがでしょうか。
プログラミングスクールの「キカガク」は、AIを含む最先端技術を習得できるプログラミングスクールであり、動画学習が主体です。 スマー...
Python・SQL・機械学習が勉強できる書籍
勉強できる書籍を3冊、厳選してご紹介します。
よくわかるPython入門
Pythonをはじめて学習する方向けの入門書です。
基礎的な構文から、よく出るエラーの原因と対処方法までわかりやすく書かれています。プログラミングの実践例に基づいて演習問題があるので、手を動かしながら学べますよ。
スッキリわかるSQL入門
はじめてSQLを学ぶ人に向けの本です。
図解が多く、難しい知識もわかりやすく理解できるのがポイント。200問以上の演習問題があるので手を動かしながら学べます。
深層学習教科書ディープラーニングG検定
はじめて機械学習を学ぶ人におすすめの本です。
機械学習で使われる用語や主に使われている機械学習モデルの紹介など、機械学習の全体像を掴むのに最適です。コンパクトにまとまっている本なので読みやすいですよ。
ビジネススキル(論理的思考・マーケティング)
正確な分析をするには論理的思考が必要です。
データサイエンスでは、抽出したデータを基に仮説を立てて分析します。
分析は、論理的思考を基に結論を導きだします。感情や感覚で分析をすると正確な分析ができません。
そのため、感情や感覚に流されない論理的思考を身につける必要があります。
また分析したデータをビジネスで役立てるには、マーケティングスキルが必要です。
マーケティングはざっくり説明すると顧客の欲求を満たすための企業活動の総称。顧客のために必要な行動すべてがマーケティングといえます。
つまり分析したデータをビジネスで活かすこともマーケティングの1つなのです。
マーケティングスキルが身につけば、分析したデータがビジネスでどう活かせるのかという目線が持てますよ。
論理的思考・マーケティングが勉強できる書籍
書籍では以下2冊がおすすめです。
世界一やさしい問題解決の授業-自分考え行動する力が身につく
中高生でもわかるように論理的思考の基本が解説されている本です。身近なものを例にしてイラストや図もたくさんあるので理解しやすい一冊です。
ドリルを売るなら穴を売れ
閉店寸前のレストランを立て直すというストーリーに沿ってマーケティングが学べる本です。小説感覚でマーケティングを学べるのでマーケティング初心者でも読みやすいですよ。
わかりやすいとはいえ、マーケティングの本質がわかる本なので読んで損はない一冊です。
どの分野に特化するかで学習内容が変わる
今回ご紹介した4つのスキルは、データサイエンスを習得する上で必ず必要なスキルです。
身につけた4つのスキルをベースに、突き詰めたい方向性に応じてスキルを磨いていきましょう。
| 項目 | 内容 | 学習する内容 |
|---|---|---|
| エンジニアスキルに特化したデータサイエンス | 開発スキル、機械学習のスキルに特化したデータサイエンス | ディープラーニングの最新技術について突き詰めていく 機械学習をもっと深く勉強する 他の言語やツール使い方をマスターする |
| ビジネススキルに特化したデータサイエンス | PMやコンサルティングなどビジネスよりのデータサイエンス | コンサルティング力を磨く Webマーケティングを勉強する プレゼンテーションスキルを磨く |
【まとめ】データサイエンスを独学で勉強する方法
今回は、データサイエンスを独学で勉強する方法、何から勉強すればいいのかについて解説しました。
データサイエンスは、幅広いスキルが高いレベルで必要とされます。正直、独学で勉強するには工夫が必要です。学習サイト、書籍、YouTubeを駆使して上手に勉強しましょう。
ある程度、スキルが身につけば、自分がどの分野に特化していきたいのか見えてくるはずです。
そこまで行くためにも、まずはご紹介した4つのスキルをしっかり勉強しましょう。
