データサイエンスの世界

 

みなさんデータサイエンスという分野をご存知でしょうか？

文字どおりデータ（情報）をサイエンス（科学）する分野のことです。

情報化社会では、あらゆるコト・モノの情報がデータ化され蓄積されています。

ところで来たる2020年には世界中のデータ量はどのぐらいになると思いますか？

答えは

４４ZB（ゼタバイト）です。

ゼタバイトって言ってもどのぐらいかわかりませんよね。GB（ギガバイト）ならピンときますよね。例えばiphone8のスタンダードモデルのデータ容量が６４GBです。６４GBあれば写真撮ったり、アプリ入れたり、音楽入れまくっても個人レベルであれば丁度いいぐらいです。

さてZBってどのぐらいのデータ量でしょうか。なんと１ZB＝１兆GBです！つまり４４ZBは

４４兆GBです！

世界の総人口が６４億人として、世界の人々一人一人に約106個のiphone8分のデータ量が割り振られている計算になります。

壮大すぎる！！この壮大すぎるデータのことをビックデータとか言ったりします。

最近、よく耳にしますよね。

このビックデータを分析することで様々なビジネスチャンスを得ることができます。

なので、AmazonやGoogle、ツイッターなどIT関連企業は、こぞってデータサイエンス能力のある技術者

つまり、データサイエンティストの獲得を狙っています。

今、データサイエンティストは引く手あまた。アメリカでの事例ですが

データサイエンティストの平均年収は１０００万円を軽く超えている！

のです。

 

データサイエンススキルの必要性

私は家電メーカーで技術職をしています。莫大なデータが日々装置から出力されてきます。

このデータを有効活用できればトラブルの早期発見が可能になるのです。

そんな思いからデータサイエンススキルを身につけようと思いました。

データサイエンススキルは製造業止まらず、いろんな分野で役に立つはずです。

例えば上の記事で紹介したAMAZONの例では顧客の購買履歴データを解析することにより、それぞれの顧客の興味を惹く新しい商品を紹介して更なる売り上げ向上を図っています。

その他、いろいろなデータとデータの因果関係をデータサイエンススキルを用いて紐解き法則を導き出すことができれば新しいビジョンが見えてきます。

 

データサイエンスに必要な知識

データサイエンティストとして活躍するためにはどんな知識が必要なのでしょうか？

大きく３つのスキルが必要です。

• 統計学の知識
• プログラミングの知識
• 分析データを根拠に対策を提案できる能力

統計学の知識

いろいろなデータを扱うためには、それぞれの数値がどのように振る舞うのか見極めるために統計学の知識が必要になります。

例えば取り扱うデータのバラツキを推定するためには標準偏差を求める必要がありますよね。

また、降水量と傘の販売数にどの程度の関連性があるか数値化するためには相関係数を求める必要があります。

また、回帰式を求めておけば降水量に対応する傘の予想販売数を求めることだってできます。

プログラミングの知識

標準偏差や相関係数、回帰式を使いこなせる統計の知識を持っているだけでは、データ分析は出来ません。

膨大なデータを扱うためには、データを処理するためのプログラミングスキルが必要です。

具体的にはPythonというプログラム言語を利用してデータを処理していきます。

なぜPythonかというと、Pythonにはデータを扱うのに特化した強力なライブラリが用意されているからです。

 

分析データを根拠に対策を提案できる能力

統計学とプログラミングスキルを駆使して導き出した、どんなに素晴らしい分析結果も活用されなければ意味がありません。

有能なデータサイエンティストには胸を張って分析データを根拠に対策を提案できるプレゼン能力が必須です。

 

オンライン講座でサクッと習得

 

データサイエンスティストになるためには、統計学、プログラミング能力、プレゼン能力と多方面の知識が必要なことがわかりました。

まずはベースとなる統計知識とプログラミング知識を身に付けたいですよね！

オンライン講座でサクッとデータサイエンスに必要なスキルを身につけることができる講座があります！

実際、私も受講したのですがとってもわかりやすくでいいです！

iPhoneで好きな時に好きな場所で好きな体勢で受講できるのでオンライン講座っていいですよね。

私は、寝る前に布団の中で受講中ですw先生の解説もわかりやすいし実際にプログラムコードを書きながらの授業なのでスッとコードの書き方や意味が頭に入ってきます。プログラミング初心者の私でもついて行けてますw

↓こちらがそのオンライン講座になります。

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