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いまさら聞けないデータサイエンスとは?数学初心者でも身に付けられる?

いまさら聞けないデータサイエンスとは?数学初心者でも身に付けられる?

現在、様々な業種でデータ分析の重要性が高まっています。
皆さんの中にも「Excel等でのデータ分析が求められる場面が増えた」と感じる人がいるのではないでしょうか。

データ分析には、データサイエンスの知識が役に立ちます。
データサイエンスというと、数学の専門家だけが必要とするもので、ビジネスマンには関係ないと思われるかもしれません。しかしデータを分析する能力は日常の仕事に大いに役立ち、さらには仕事効率化にも繋がります。

この連載では、今ビジネスマンが持っておきたいデータサイエンス系の資格の中でも、数学初心者の皆さんが狙うべき資格をご紹介していきます。

連載第1回の今回は、データサイエンスとは何か、なぜいまデータサイエンスが社会で注目されているのかを、初心者の方にもわかりやすく解説します。

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データサイエンスとは?どうやって学べばよい?

データサイエンスとは?

データサイエンスとは「大量のデータから今までになかった新しい事実を発見すること」です。

こう書くと小難しく聞こえますが、「データ分析」から次のアプローチを見つけるということ。
例えば、
  • 売上データを分析してより売れる商品開発をする
  • 統計データの分析を通して、どこに重点的にリソースを配分するかを決めることで作業の効率化を進める など、例は数多くあります。

「データサイエンス」は自分には関係無いと思われていたかもしれませんが、実は基本的には、ビジネスパーソンである皆さんがすでに日々行っていることなのです。

ではデータサイエンスがデータ分析にどう関わっているのか、データ分析の手順を追いつつ見ていきましょう。

データサイエンスはデータ分析にどう関わっている?

データ分析には「データ収集」が必要です。

データの集め方が不適切だと、間違った分析結果を導き出してしまう危険性があります。それを防ぐためには、統計学的に正しいデータ収集をしなければいけません。

データサイエンスの深い知識があれば、このデータ収集の手順を間違いなく進められます。

データ収集の次は「データ分析」です。

データの分析にはExcelがよく用いられますが、その使い方を十分理解できていなければ、非効率な手順で作業したり、データを不適切な方法で表現したりしてしまいます。さらにその分析方法自体は、統計学的に正しいものでなければなりません。

データサイエンスの知識があれば、適切に分析して正しい結論を導き出せるようになります。

データサイエンスはどうやって学べばよい?

なおデータ分析は、適切に問題を設定・調整し、分析結果を予測しながら進めていくものであり、それにはロジカルシンキングが必要です。
ほかにも統計学などの数学や、プログラミングなどのエンジニアリング力など、様々な力が複合的に関係してきます。

データサイエンスを学習すると、これらの力全てを鍛えられます。大量のデータを扱うのが普通となった現在、データサイエンスを学ぶことは、ビジネス上のアドバンテージになるといえるでしょう。

では、どのようにデータサイエンスを学習すればよいのでしょうか。

近年、様々なデータサイエンス系の資格が誕生しましたので、それら資格の勉強を通して学習すると効率が良いでしょう。
具体的には、次回以降で説明します。

なぜいまデータサイエンスが注目されているのか

現在、データサイエンスがビジネスで重要視されています。
なぜこれほどデータサイエンスが注目されているのでしょうか?

1つ目の理由は、データ量が昔に比べて大幅に増えたからです。

インターネットが普及したことで、世界中の人がWEB上に書き込みをしたり、WEBで買い物をしたり動画を見たりするようになりました。その結果、大量のデータが毎日のように生じるようになりました。

このような大量のデータの集まりはビッグデータと呼ばれ、このビッグデータをうまく利用している会社は、大きな利益を得ています。

例えば検索エンジンの会社は、ビッグデータを用いて世界中の人々それぞれに最適な広告を選択して表示させています。またSNS運営会社は、世界中の投稿を分析して世界中の出来事をリアルタイムに知ることができます。

データサイエンスが注目されている2つ目の理由は、AIの技術が大きく発展したからです。

AI技術は日進月歩で進化しています。特にディープラーニング、または深層学習と呼ばれる手法が2010年代に大きく発展し、大量のデータを用いた予測精度の高いデータ分析ができるようになりました。

現在、画像認識や音声認識機能などがAIの発展で精度が大幅に向上していることは、ニュースでもよく聞くのではないでしょうか。

このように、データサイエンスは現代の社会と深く関わっているため、社会的に注目度が高いのです。

データサイエンスが使われている実際の例

ではデータサイエンスは、実際に社会の中でどのように使われているのでしょうか。

例えばお店で買い物をしたとき、お店にはその際のデータがPOSデータとして記録されます。そのデータを分析すると、どの商品が売れているのか、どの時間帯でよく売れているのか、どの年齢層が買っているのか、男女の差はあるのかといったことがわかり、それをお店の売上につなげることができます。

また、マーケティングにもデータサイエンスが有用です。会社で新商品を開発する際、事前にデータサイエンスを用いてマーケティングを行えば、どのような年齢層、地域、職業の方に商品を宣伝すると効率が良くなるかがわかるようになります。

このように、データサイエンスの知識がビジネスシーンに役に立つ例は、枚挙にいとまがありません。
つまりデータサイエンスの理解を深めることが、仕事の効率化であったり、新たなビジネスプランの作成だったりにつながるのです。

データサイエンスが使われている実際の例

今回は、数学初心者向けに「データサイエンスとは何か」「なぜいま注目されているのか」、データサイエンスが用いられている例などをわかりやすく解説しました。

データサイエンスの知識は、決して専門家だけが深めるものではなく、多くのビジネスマンにあって損にならないものです。
数学初心者でも取り組みやすい資格を選べば、効率的にデータサイエンスの知識を習得できるでしょう。

ではどんな資格を取得すればいいの…?

そう思った方へ、次回はデータサイエンス系の具体的な資格、そして数学初心者が狙うべき資格を紹介していきます。
仕事の効率を上げたい!スキルアップしたい!という方はぜひ次回もご覧ください。

参考URL:
https://www.jdla.org/about/

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