データサイエンスを独学で習得するための勉強方法を詳しく解説

データサイエンスは統計学や数学、プログラミングなど学ぶべきことが豊富にあります。そのため、独学は難しいと思っている方が多いのではないでしょうか。

そこで、この記事では

など、データサイエンスを学ぼうと思っている方向けの情報をまとめて紹介します。

「データサイエンスのスキルを独学で身につけたいけど、どんな風に勉強したらいいのかわからない」とお悩みの方は、ぜひ最後までご覧ください。

データサイエンスとは？

データサイエンスとは、データから有用な情報や知識を引き出すための学問や技術のことを指します。大量のデータを収集、整理し、それを分析することで、ビジネスの意思決定や科学的発見をサポートすることが目的です。

統計学、機械学習、データ可視化、データベース管理など、さまざまな分野の知識を組み合わせて行われます。特に近年では、ビッグデータの台頭により、データサイエンスの重要性がさらに高まっています。

データサイエンティストは、企業の意思決定を支援したり、新しい製品やサービスの開発を促進するために、データを解析し、インサイトを提供する役割を担っています。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの主な仕事内容は、データを活用してビジネスや研究に役立つインサイトを提供することです。まず、データの収集と整備が重要な役割です。さまざまなソースからデータを取得し、欠損値や異常値を処理して、分析可能な形に整えます。その後、データ分析や機械学習モデルの構築を行い、パターンや傾向を見つけ出します。これにより、ビジネスの意思決定に役立つ予測やアドバイスを提供します。

さらに、分析結果を可視化して、グラフやダッシュボードを用いて分かりやすく提示することも重要です。これにより、データに基づいた提案や戦略を組織の関係者に伝えることができます。データサイエンティストは、技術的スキルだけでなく、データからビジネス上の課題を解決する能力も求められます。

データサイエンティストに必要なスキル

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。まず、プログラミングスキルが必須です。特にPythonやRは、データの処理や分析に多用されます。また、SQLの知識も必要で、大量のデータを効率的に抽出・操作するために使います。

次に、データの傾向やパターンを理解するための統計学と数学の知識が重要です。これにより、データ分析や機械学習アルゴリズムの設計が可能になります。

さらに、データの可視化スキルも不可欠です。結果をわかりやすく伝えるために、TableauやMatplotlibといったツールを使ってグラフやダッシュボードを作成します。

最後に、ビジネス理解も重要です。分析結果をビジネス課題の解決にどう結びつけるかを考え、コミュニケーション力も駆使して、関係者に成果を適切に伝えることが求められます。

データサイエンスは独学で習得可能

データサイエンスは独学でも習得できますが、覚えることが多いため時間がかかります。

たとえばデータ分析をおこなうには、以下の知識が必要となります。

また、機械学習の活用やデータ収集環境の構築には、プログラミングスキルが欠かせません。データサイエンスを企業で生かすには、ビジネススキルも必要となるでしょう。

データサイエンスに必要な知識はさまざまな分野に渡るため、独学での習得はかなりの時間がかかります。

しかし、独学はデメリットばかりではありません。次の項目で、独学でデータサイエンスを学ぶメリットを紹介します。

独学でデータサイエンスを勉強する3つのメリット

独学でデータサイエンスを学ぶことには、以下3つのメリットがあります。

【メリット1】自分のペースで学習できる

1つ目のメリットは、自分のペースで学習できることです。まとまった時間をなかなか確保できない方でも、独学であれば自分に都合のいいペースで学習できます。

学生であれば夏休みに短期集中で学んだり、社会人であれば半年や一年など時間をかけて学んだり、自分のペースにあわせて学習期間を決められるのは大きなメリットと言えるでしょう。

【メリット2】学習時間を確保しやすい

2つ目のメリットは、学習時間を確保しやすいことです。

毎週決まった時間にスクールに通うのが難しくても、独学であれば仕事や学校以外の空いた時間にいつでも学習できます。時間や予定の調整も不要で、好きなタイミングで学習が可能です。

【メリット3】費用をおさえられる

3つ目のメリットは、費用をおさえられることです。

研修やスクールに通うとなるとまとまった費用がかかりますが、独学であれば参考書・問題集といった書籍にかかる数千円で学習が可能です。Web上のテキストを利用することで、さらにコストは下がります。

独学でデータサイエンスを勉強する3つのデメリット

とはいえメリットばかりではありません。独学でデータサイエンスを学ぶことには、以下3つのデメリットがあります。

【デメリット1】スキルの習得に時間がかかる

1つ目のデメリットは、スキルの習得に時間がかかることです。

前述のとおり、データサイエンスは学習すべきことが多く、習得に時間がかかります。スクールであれば体系化されたテキストを活用できたり、重要なところを講師が教えてくれたりといったこともありますが、独学の場合そうはいきません。

また、スクールのように「毎週時間を決めて、強制的に学習時間を確保する」ことがないので、なかなか集中して取り組めない…といったことも起こり得ます。

【デメリット2】疑問点でつまずきやすい

2つ目のデメリットは、疑問点でつまずきやすいことです。

ひとりで勉強していると、わからないところを誰にも質問できないため、つまずいたところから先に進めなくなるケースがあります。

例えば初学者の場合、データベースやプログラミングに関する内容をかなり難しいと感じる人が多いのではないでしょうか。何度も同じところでつまずき、いつまでも疑問を解消できないと、そこで挫折してしまうことも。

独学であまり費用がかかっていないとしても、学習時間が無駄になるのは避けたいところです。

【デメリット3】モチベーションが維持しにくい

3つ目のデメリットは、モチベーションが維持しにくいことです。

ひとりで学習を進めているため目標に対する到達度が測りにくく、なかなか達成感を味わえないことも考えられます。

また、スクールと違い、一緒に学ぶ仲間がいないことや、気軽に質問できる講師の不在などに孤独を感じ、モチベーションが下がってしまうこともあるでしょう。

独学でデータサイエンスを勉強する3つの方法

ここまで独学のメリット・デメリットをお伝えしましたが、独学だからこそ何で学ぶかはとても重要です。ここからは、独学でデータサイエンスを勉強する方法を3つ紹介します。

【方法1】書籍を活用する

1つ目の方法は、書籍を活用することです。データサイエンスを学ぶのにおすすめの書籍は、大きく3つのカテゴリに分けられます。

書籍を活用する場合、まずは興味のある内容のものから取り組んでみましょう。項目別のおすすめ書籍は下記の記事でまとめてありますので、ぜひ参考にしてください。

初心者向け・データサイエンスの勉強におすすめの本10冊【目的別に厳選】

更新日：2024年11月11日

【方法2】学習サイトを活用する

2つ目の方法は、学習サイトを活用することです。「書籍を読み進めるだけでは飽きてしまう」「勉強の内容にメリハリを持たせたい」などの悩みがある方は、勉強に学習サイトも取り入れてみるといいでしょう。

機械学習やデータ分析など、データサイエンスに関連する内容を学べる学習サイトについては下記の記事をご一読ください。

データサイエンスを独学するなら侍テラコヤがおすすめ

【方法3】動画教材を活用する

3つ目の方法は、動画教材を活用することです。

読書そのものが苦手という方には、動画教材での学習がおすすめです。動画での学びは、書籍を読むより頭に入りやすいという方も多いでしょう。

おすすめの動画教材は「Udemy」。講座ごとに買い切るスタイルで、データサイエンスの勉強に役立つ動画教材が多くあります。

独学でデータサイエンスを勉強するときのロードマップ

冒頭でお伝えしたとおり、データサイエンスは学ぶべきことがとても多いです。必要な知識を着実に身に着けていきたい方に向けて、独学でデータサイエンスを学ぶ際のロードマップを紹介します。

【ステップ1】統計学・数学の知識を学ぶ

まずはデータ分析の基本である、統計学・数学を学びましょう。

初めて統計学・数学を学ぶ場合は、

などで基礎から学ぶことをおすすめします。

そのうえで体系的な知識を学びたい方は、統計検定3級の資格に挑戦してみましょう。統計検定用の参考書を購入して学習を進めることで、より統計学や数学の知識が深まります。

【ステップ2】プログラミングの基礎を学ぶ

次に、プログラミングの基礎を学びましょう。

データサイエンスによく使われるプログラミング言語には、PythonやR言語があります。大きな違いは、以下のとおりです。

プログラミング言語	特徴
Python	・機械学習やデータ分析ができるプログラミング言語 ・機械学習に特化したライブラリが豊富にある ・Webアプリケーション開発なども可能
R言語	・統計解析に特化したプログラミング言語 ・データ解析に必要なライブラリが豊富にある ・コードの書き方がシンプルなため、習得の壁が低い

どちらも初心者でも扱いやすい言語で、データ分析は可能です。将来的にWebアプリケーション開発なども行いたい場合はPython、データ分析に特化していきたい方はR言語がおすすめです。

PythonとR言語の詳しい違いを知りたい方は、下記の記事をご一読ください。

【R言語とPython】初心者はどちらを学ぶべきか徹底比較

更新日：2024年11月15日

【ステップ3】データ分析を実践する

プログラミングの基礎が身についたら、データ分析を実践しましょう。

まずは解決すべき課題（データ分析のテーマ）を設定し、データ分析ができるようデータ収集や機械学習モデルの作成などのプログラムを作成します。すぐにテーマが思いつかない方は、以下のテーマで試してみてはいかがでしょうか。

なお具体的なテーマや進め方がイメージできないときは、書籍を参考にするのがおすすめです。データサイエンスの勉強におすすめの書籍は、下記の記事をご一読ください。

【ステップ4】ポートフォリオを作成する

データ分析のプログラムを自分で組めるようになったら、ポートフォリオを作成しましょう。ポートフォリオでは、データ分析をまとめたレポートやプログラム、扱った技術などをまとめます。

ポートフォリオが重要な理由は、以下の3つです。

ステップ3で実際に組んだデータ分析のプログラムや機械学習モデルなど、良質なポートフォリオを作成することで就職・転職などステップアップのチャンスがぐっと近づきます。

なお、ポートフォリオ作成のポイントを詳しく知りたい方は、下記の記事をご一読ください。

エンジニアのポートフォリオとは？作成するメリットや例、作り方も紹介

更新日：2024年11月11日

【ステップ5】仕事獲得の準備をする

ポートフォリオを作成したら、仕事獲得の準備を始めます。就職・転職の場合は求人サイトなどから応募先を探し、応募する流れになります。

フリーランスの場合は個人事業主として仕事環境を整える、副業の場合は本業の就業規則に抵触しないか確認する、といった準備を進めていきましょう。

ロードマップの詳細は下記の記事で詳しく解説していますので、ぜひご一読ください。

データサイエンティストになるには？未経験からのロードマップ

更新日：2024年11月13日

独学でデータサイエンスを勉強するときの注意点・成功するポイント

データサイエンスは、ただでさえ学ぶべきことがとても多いです。独学で進める場合は、勉強方法に注意せねばなりません。

ここからは、独学でデータサイエンスを勉強するときの注意点を紹介します。

最初からすべてを理解しようとしない

1つ目の注意点は、最初からすべてを理解しようとしないことです。特に統計学や機械学習など難解な知識を学ぶこととなるため、内容が理解できないシーンは少なからず出てきます。

このとき、ひとつひとつ完璧に理解しながら学習を進めようとすると、数日同じことに悩まされて学習が止まってしまったり、学習に時間がかかってしまったりする可能性があります。

ある程度内容を理解できたら書籍の問題を解いてみたり、プログラムを組んでみたりして深く理解できるように学習を進めていきましょう。

インプットだけでなく実践重視の学習を心がける

2つ目の注意点は、インプットばかりに偏らないようにすることです。身につけるべき知識が多岐に渡るためインプットに集中しがちですが、学んだ内容はアウトプットすることで知識として定着していきます。

データサイエンスは、データの前処理、分析、可視化、そして機械学習モデルの構築など、実際に手を動かして試すことが不可欠です。例えば、学んだ統計や機械学習のアルゴリズムを、Kaggleのデータセットや自分で収集したデータを使って実際に適用することで、理論の理解が深まり、応用力が養われます。

また、実際にコードを書き、エラーを解決するプロセスを経験することで、ツールやライブラリの使い方も自然と身につきます。こうした実践を通じて、データサイエンスのスキルを効率的に向上させることができます。

最新のツールやライブラリを習得する

3つ目の注意点は、最新のツールやライブラリを習得することです。

データサイエンスの分野は急速に進化しており、新しいツールやライブラリが次々と登場しています。そのため、時代遅れの技術や手法に依存せず、最新の技術を習得することが不可欠です。

例えば、PythonのライブラリであるPandasやScikit-learnはデータの前処理や機械学習の基礎に使われますが、最近ではTensorFlowやPyTorchなど、ディープラーニングに特化したライブラリの重要性も増しています。また、データ処理や可視化のツールも進化しており、Jupyter NotebookやTableauといったツールは、効率的なデータ分析や結果の視覚化に役立ちます。

最新のツールを学ぶことで、データサイエンス分野での実務経験や応用力が高まるだけでなく、業界の変化に柔軟に対応できる力を養うことができます。

まとめ：データサイエンスの独学は学習環境を整えることが重要

独学でデータサイエンスを学ぶ場合、身につけるべき内容が多岐に渡るため、とても時間がかかります。

もちろん独学でも習得できますが「わからないところを誰にも聞けず、何度もつまずいてしまう」「ひとりで勉強していると、モチベーションが続かない」という人は、学習環境を整えることが重要です。

侍テラコヤは、サブスク型のオンラインITスクール。オンラインで学習するため、自分のペースで学習を進められます。

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