Pythonを独学して、将来性のあるデータサイエンティストを目指そう！

データサイエンスは、ビッグデータが増加する現代社会において、ますます注目を浴びている分野です。

ビッグデータの増加に伴い、企業はデータを収集・分析して市場のトレンドや顧客の行動を理解し、ビジネス戦略を策定することが必要不可欠となっています。

このため、データサイエンティストの需要は年々高まっており、求められるスキルや知識も進化しています。

Pythonは、データサイエンスの分野で特に人気が高く、今後もますます重要なスキルとなることが予想されます。

本記事ではデータサイエンティストに関心がある方向けに、Pythonの特徴や独学での学習方法を紹介しています。

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そもそもデータサイエンティストとは？

データサイエンティストは、大量のデータを収集、処理、分析することで、ビジネス上の課題を解決するための情報を提供する専門家のことです。

現代において、ビジネスの分野では膨大なデータをどのように活用するかが競争力の差につながります。

そのため、データサイエンティストはビジネス戦略や意思決定に欠かせない存在となっています。

データサイエンティストに必要なスキル・知識

データサイエンティストに必要なスキルは多岐にわたりますが、大きく分けると以下のようなものが挙げられます。

ビジネススキル

データサイエンティストの仕事は、分析データをもとに課題解決の手法を考え、提案することが求められます。

そのため、論理的思考や市場の課題・改善点を抽出できるビジネススキルが必要となります。

また、ビジネス部門やマーケティング部門など、専門外の人々と協力する必要があり、複雑なデータ分析の結果を、わかりやすく伝えることができるコミュニケーションスキルも必要です。

統計学に関する知識

データを正しく解析するためには、統計学に関する知識も必要です。

データサイエンティストはビジネスにおける課題を解決するために、膨大なデータに対して、どのような分析方法でアプローチをするのかを見極めなければなりません。

そのため、データの処理方法、可視化、統計解析、機械学習などの分析技術を幅広く理解していることが必要です。

これらに応用できる統計学の知識を持つことで、データの妥当性や信頼性を評価することも求められます。

プログラミングスキル

データサイエンスを行う上で、プログラミングスキルは非常に重要です。

プログラミングはデータの収集、整形、分析、可視化などを行うための基本的なツールだからです。

データサイエンティストは、膨大なデータを扱うために高度なプログラミングスキルが求められますが、その中でも特にPythonは必須のスキルとなっています。

なぜなら、Pythonはデータサイエンス用のライブラリが豊富に揃っており、また機械学習や人工知能など、最新技術の実装にも適しているからです。

実際に、データ解析を行うほとんどの企業ではPythonを標準的に使用しています。

そのため、ビッグデータの活用が進む現代において、Pythonを習得することはデータサイエンティストとしての評価を高めることができます。

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データサイエンティストはもともと将来性の高い職業と言われていますが、Pythonをマスターしておくことで、より良いキャリアを築けることは間違いありません。

Pythonの特徴

Pythonはデータサイエンス以外にも、WebアプリケーションやAI開発など幅広い分野で使用されている汎用性の高い言語です。

ここでは、データサイエンス分野におけるPythonの特徴について紹介します。

シンプルで読みやすい構文

Pythonは、コードをシンプルに記述できるため、同じ動作を実装する場合、他のプログラミング言語よりも少ないテキストや行数で済みます。

複雑なシステムを効率よく開発するのに適しており、現在はAI開発でも広く用いられています。

また、データ分析や機械学習などの分野においても、

• 効率的にデータの検索やふるい分けをするシステムの作成
• データ収集自動化
• クローリング
• スクレイピング

などの作業をスムーズに行うことができるため、ビッグデータの解析にも適しています。

そのため、AI開発のための言語という印象も強いですが、もともとはWebアプリケーション開発で広く使われてきた実績があります。
たとえばYouTubeやInstagramなども、Pythonが使用されています。

それだけに、様々なシステムとの相性が良く、既存システムとの連動がしやすいのです。

既存システムからデータを抽出して解析する際にも、シンプルな動作で済み、スムーズにビッグデータを扱うことができます。

豊富なライブラリ

Pythonには多数のライブラリが用意されています。

プログラミングにおけるライブラリとは、良く使用される機能を再利用しやすいようにひとまとめにした部品のようなものを指します。

Pythonには、データサイエンスや機械学習用のライブラリも用意されているため、データサイエンスの現場でも広く利用されています。

機械学習におけるフレームワーク

Pythonには機械学習のフレームワークが存在します。

フレームワークとは、システムを開発する上での土台となる骨組みを指し、利用することでプログラミング作業の負担を減らすことができます。

数あるプログラミング言語の中でも、Pythonには多くのフレームワークが存在するため、様々な現場で利用されています。

大規模なコミュニティ

Pythonは世界中で利用者が多く、Pythonに関する様々な情報交換が盛んに行われているため、情報収集がしやすいことも特徴の1つです。

また、多くの開発者が新しいライブラリやツールを開発しており、更に扱いやすいプログラミング言語に成長しています。

最短でデータサイエンティストを目指すには？

データサイエンティストとして活躍するには、統計学の基礎知識を身につけると共に、Pythonを習得することから始めると良いでしょう。

その場合、効率的な独学を支援しているオンライン講座やスクールの活用がおすすめです。

データサイエンティストになるには、実務レベルのスキルを身に着け、ポートフォリオを作成する必要があります。

オンライン講座やスクールを利用する場合は、実務に沿ったカリキュラムやポートフォリオの作成や転職に関するサポートがあるかをチェックすることが重要です。

Tech Mentorのデータサイエンスコースでは、現役データサイエンティスト監修の学習ロードマップとポートフォリオ作成サポートを提供しています。

マンツーマンメンタリングやチャットでいつでも質問し放題、転職カリキュラムも充実しているため、Pythonを独学してデータサイエンティストを目指したい方にぴったりのコースになります。

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まとめ

将来性の高いデータサイエンティストになるためには、統計学の知識やプログラミングスキルを習得する必要があります。

最短でデータサイエンティストを目指す場合、オンラインスクールなど、効率の良い学習方法を選んで、できるだけ無駄な時間をかけずに必要なスキルを身につけましょう。

TechMentorの『データサイエンスコース』では、実践スキルを最短で習得できる現役のデータサイエンティスト監修の学習カリキュラムをご用意しています。

また、転職を目指している方には、転職活動でアピールできる資格取得支援やPythonアプリの企画・作成支援なども実施。自信をもって面接に挑めるようサポートしています。

少しでもデータサイエンスに興味がある方は、まずは無料カウンセリングに申し込んでみてください。

現役データサイエンティストが、お悩みをヒアリングし、あなたに合った具体的なアクションプランをご提示いたします。

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Nakajima Takumi

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福祉職員→Webエンジニア→ITベンチャー企業にて広報兼エンジニア。 主にWebデザインやコーディング、広告運用をしています。 テックメンターでWeb制作メンターを担当。 Webスキルで転職や案件獲得などの目標達成したい方を応援しています！