データサイエンティストに向けた勉強

データサイエンティストを目指すための勉強。統計学・簿記・プログラミングが重要 お勉強

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どーも卒業が近くなってきているので、近所のおいしいお店を今のうちに回っておきたくなっている、りけーこっとんです。

皆さん、特に入社前の就活生の皆さんは、内定が出てから入社までどのように過ごしますか?

こう聞かれて「どう過ごすか、決まっていない」「悩んでるんだよね」「毎日なんとなく時間が過ぎている」という人が多いのではないでしょうか。

何かをやるにしろ、資格の勉強・実験に没頭する・遊びまくる・卒業研究を頑張る・おいしいお店を回る(りけーこっとんだけ?)など、たくさんの選択肢があると思います。

人生の中でもしかしたらこの時期が、一番時間に余裕がある時なのかも知れません。

そう聞いている人も多いことでしょう。

そこで!

内定を得てから入社まで、どう過ごせば有意義に過ごせるかを考えていこうと思います。

今回はデータサイエンティストとして、初心者から働こうとしている人に焦点を当てていきましょう。

また、勉強以外のことに注力するのは非常に重要なこと。

しかし今回の記事では話を分かりやすくするために、勉強方面に絞ってお話します。

りけーこっとんの結論(完全に主観ですw)としては以下の3つです。

・統計学の基礎を学ぶ

・プログラミングの基礎を学ぶ

・簿記を学ぶ

やること多くない…?

そう思った方も、全部をやる必要は無いので大丈夫です!

就活が終わって、周りの人たちは開放感に浸って遊んでいることでしょう。

その中で、このうち一つでも実践できていれば、入社前から差をつけられること間違いなしです!

「こんな勉強が必要になるのね」とこれからの予想・準備にも脈立ててもらえれば幸いです。

それでは一つずつ見ていきましょう

データサイエンティストの基礎?~統計学の基礎を学ぶ~

まず1つ目に挙げたいのは、統計学の基礎を学ぶとうことです。

データサイエンティストの主な仕事内容として、データの収集⇒解析⇒分析・理解をしなければなりません。

仕事内容に関しては別記事(以下の画像リンク)に詳しく書いていますので、良ければそちらもどうぞ!

この中でデータサイエンティストとして最も重要な仕事は、データの分析・理解でしょう。

なぜならデータの収集は、データサイエンティストでなくてもできますし、解析はAIがやってくれます。

つまり、AIが解析してくれたデータにどうやって価値を持たせるかが、腕の見せ所。

そのためには統計学の知識が無いと、そのデータがどのような意味を持つのか・何に活かせるのかが分からないままとなってしまいます。

入社後の研修もあるとは思いますが、自らある程度の知識を入れておくに越したことはないでしょう。

では、どうやって勉強すれば良いのか?

りけーこっとん的一番のオススメは「データ分析のための統計学入門」から始めることす。

他の記事で「データ分析のための統計学入門」を分かりやすく解説したものがあります。

「1からの勉強だよ…」「もっと柔らかくして欲しい」という人に向けて、簡単にしたものですので、良ければそちらも見てみてください!

「データ分析のための統計学入門 第一章」のまとめ

「データ分析のための統計学入門 第二章」のまとめ

統計学が全く分からないよ!という人は図解が多くされている、読みやすい書籍から始めるのも良いでしょう。

漫画版とかがあれば、それでざっくり概要を掴むと言うことでも構わないと思います。

「ある程度分かってるよ!」「資格とかまで取っちゃいたいな」という、さらにモチベーションの高い方は専門書のような発展的な内容に移ってもいいと思います。

自分のレベルに合わない学習になり、統計学を学ぶことがつまらなくなってしまわないように注意しましょう。

実践で最も使用するスキル?~プログラミングの基礎を学ぶ~

2つ目に挙げたいことはプログラミングの基礎を学んでおく、です。

実践の場でのデータサイエンティストは、AIをどのようにビジネスに活かすのか、課題を解決するのかということを考えることが多い様子。

つまりデータサイエンティストが、会社側に求められていることは「AIを実用化して欲しい」です。

ここを求められることが多い以上、入社前に学んでおくということは非常に重要ですね。

このプログラミングは、言語(種類)がたくさんあるんです。

しかし、それぞれの基礎部分は同じのようなので、どの言語から始めるのもあり。

ただ、プログラミング言語にも向き不向きがあるようで、「AI関連に使いやすい・使いにくい」ということがあるようです。

せっかく始めるのであれば、「AI関連に使いやすい」言語を学びたいですよね?

それが”Python”と”R”という二種類の言語です。

この二種類から始めればAI実装のニーズにも答えられ、プログラミングを使ってデータ解析する、という実務もこなせるようになると思います。

全サラリーマンの基礎教養?~簿記を学ぶ~

三つ目に挙げておきたいことは簿記を学ぶことです。

これはデータサイエンティストだけに限った話ではないかも知れません。

簿記に関しては他の記事でも触れています。(以下の画像リンク参照)

簿記は全サラリーマンの基礎教養ともいわれています。

その理由は企業の財務状況が把握できる知識だから。

企業の基本要素は「ヒト・モノ・カネ」と言われています。

お金というのはそれくらい、企業にとって重要なもの。

このお金の状況(財務状況)が分かるようになれば、以下のようなことが分かるようになります。

・企業のお金の状況(どのような借金、資産がどれくらいあるか)

・経営成績(売上、利益はどれくらい出たのか)

つまりその企業の調子が良いのか悪いのか、倒産しそうなのかそうでないのか、といった重要なことを知るための知識が簿記なんです。

社会人になってからでは、なかなか時間が取れず簿記にまで時間を回している余裕がないかも知れません。

時間のある学生の間にやっておくことも一つの手でしょう。

まとめ

今回は時間がある学生の間に、何をしたら良いかのヒントを、勉強方面に絞って書きました。

まとめると以下のようになります。

データサイエンティストを目指すための勉強。統計学・簿記・プログラミングが重要

「時間があるのは今というのは分かるんだけど、何したら良いか分からない…」

こんな人の役に立てれば幸いです。

かく言うりけーこっとん自身も悩みながらも色んな事に手をつけているという状態です。

社会人になった人たちからは「学生時代にしかできないことをしておけ」とも言われます。

これを考えるのは難しい上に、自分自身も手探り状態。

皆さんも学生生活に、後悔の残らないように、色んな事にチャレンジしてみるのが良いと思います。

そのほんの少しでも、手助けになればこれ以上嬉しいことはありません。

学生生活、精一杯楽しみましょう!

ではまた~

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