データサイエンティストを目指す方におすすめオンライン講座

データサイエンティストは今、注目される職種の一つとして位置づけられ、その役割はビジネスの成果を大きく左右するほど重要です。しかし、データサイエンティストになるためには、多岐にわたる知識と技術の習得が必要になります。

そこで、これからデータサイエンティストを目指す方へ向けて、概要や求められるスキルを解説します。また、スキルを効率的に学べるオンライン講座も紹介するので、ぜひ最後までご覧ください。

データサイエンスとは

データサイエンスは、ビッグデータを中心に、統計や機械学習、アルゴリズムを駆使して情報を解析・抽出し、意味ある知識へと変換する学問分野です。日常生活からビジネスまで、あらゆる分野で膨大なデータが生成されていますが、データを活用して新たな価値を創出するためには、適切な手法や技術が不可欠です。

データサイエンスは、加工したデータを提供する役割を果たしています。データの中から隠れたパターンや関係性を見つけ出し、予測、最適化、自動化など、多岐にわたる課題を解決していきます。

データサイエンティストに必要なスキルとは

データサイエンティストには、統計学、プログラミング、データベースなどのさまざまな知識が必要です。ここでは、それぞれのスキルを解説します。

IT技術プログラミングスキル

データサイエンティストは、データ解析ライブラリの豊富さから人気があるPythonやRといったプログラミング言語を用いて、データの収集、前処理、分析をおこないます。加えて、SQLやシェルスクリプトを使い、データベースの操作やデータの抽出をおこなうスキルも必須です。これらの技術を習得することで、データの操作や変換がスムーズにおこなえます。

データ分析手法に関する知識

データ分析手法の知識は、統計学的アプローチや機械学習モデルを基盤とします。具体的には、下記の知識が求められるでしょう。

• 回帰分析
• クラスタリング
• 主成分分析
• ランダムフォレスト
• ニューラルネットワーク

上記に記載したような多岐にわたる技術を理解し、適切な手法をデータや問題に応じて選択する能力が必要です。

データ分析ソフトウェアに関する知識・スキル

主要なデータ分析ツールであるTableauやRStudioなどを使い、データの可視化、分析、レポート作成を行います。また、機械学習のライブラリやフレームワーク、たとえばscikit-learnやTensorFlowなどの習得も求められるでしょう。ツールの選択や活用方法を知ると、データ分析の作業が効率化されるでしょう。

データベースに関する知識・スキル

データベース知識とは、リレーショナルデータベース（RDB）の設計やSQLを用いたデータの操作、ノンリレーショナルデータベース（NoSQL）の知識を指します。これらのデータベースを効果的に活用すれば、データの収集、保管、抽出が効率よくおこなえます。データサイエンティストとして、適切なデータベース技術を選び、必要なデータを扱える技術が必要です。

機械学習に関する知識

機械学習は、データから学習し、予測や分類をおこなう技術です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった基本的なアプローチや、ディープラーニング、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワークなどのアルゴリズムの理解が求められます。これらの知識を活用して、適切なモデルを選び、チューニングや評価をおこなうスキルが必要です。

データ理解力

データ理解力は、単なる数字や情報の集まりではなく、データに至った背景を読み解く能力を指します。原因と結果の関係、データの偏りや異常値の識別、ビジネス上の意味合いの把握など、データを深く理解すると、より高度な分析結果を提供できます。

データサイエンスの学習におすすめのオンライン講座

データサイエンスを効率よく学ぶには、オンライン講座での学習がおすすめです。ここでは、スキルごとにおすすめ講座を解説します。

基本のプログラミングを学ぶ

プログラミングスキルを習得すると、データの整形や加工が容易になります。講座では、PythonやRといった主要なデータサイエンス向け言語を使用し、データの取得、クリーニング、そして可視化までの基本的な手順を学べます。これにより、大量のデータを効率的に扱う力が身につくでしょう。

データベースに関するスキル

データベーススキルは、データの保存、取得、操作に不可欠です。講座では、リレーショナルデータベースの基本概念やSQLを中心に、データの検索や結合方法を習得できます。また、NoSQLデータベースの利点や適用場面にも触れ、データの多様な管理方法を学べます。

ビッグデータ

ビッグデータは、その名のとおり膨大な量のデータを指します。講座では、ビッグデータの特性や、データを処理・解析するための技術、たとえばHadoopやSparkを学びます。さらに、分散処理やストリーミングデータの取り扱い方法などの理解を深められ、現代のデータ環境に適応する力を養えるでしょう。

データ分析

データ分析では、生データから有益な情報を抽出します。講座では、データの探索的分析、特徴量エンジニアリング、機械学習のモデル構築と評価などの手法を学べます。具体的なケーススタディを通じて、現実のビジネス問題への応用も体験できるでしょう。

統計学

統計学は、データサイエンスの基盤となる学問です。講座での学習を通じて、基本的な統計概念や確率、仮説検定、回帰分析などの手法を習得できます。また、実データを用いた分析の際、統計的な手法がどのように役立つかを実感し、データの背後にある構造やパターンを解明する能力を身につけられます。

データサイエンティストを目指す人におすすめの資格と講座

ここでは、データサイエンティストを目指す人におすすめの資格と講座を4つ紹介します。

データサイエンス系資格試験

まずは、データサイエンス系の資格試験に特化した講座を紹介します。

【演習形式で学ぶ】「データ分析実務スキル検定 PM級」合格への道（データ分析実務スキル証明資格で高得点を目指す講座）

本講座は、データ分析実務スキル検定 プロジェクトマネージャー級（CBAS PM級）の試験を目指す受講者向けのオンライン講座です。データサイエンスの基本、データ可視化技術、およびPython、R、SQLなどのプログラミング言語に関する実用的な知識を総合的に学べます。

NasdaqやVolkswagenなどの世界的企業からも高く評価されており、データ分析に関わる実務家やプロジェクトマネージャーを目指す方にとって、価値のある講座です。

【実践テクニックを演習形式で学ぶ】データ分析実務スキル検定 Citizen級 合格への道

本講座は、DXの流行にともないすべてのビジネスパーソンに求められる実践的なデータ分析スキルを習得するためのオンライン講座です。非データ専門のビジネスパーソンが、データハンドリングのスキルを習得できる内容となります。

受講者は、Excelを活用したデータクレンジングのスキルを学び、ビジネスの現場でのデータ整形や加工に不可欠な手法を習得できます。データハンドリングに自信を持ちたいBIツールやAIツールの利用者、アンケート集計や取引データ分析を自らおこないたい営業・マーケティング担当者、非財務情報の分析を手がける人事・総務・経理部門のメンバーなど、幅広い業務に従事するビジネスパーソンに向けられています。

統計検定

続いて、統計検定に関する講座を紹介します。

統計検定®2級対策講座

本講座は、統計学の基礎に焦点を当てたオンライン講座で、統計検定の受験を志している人を対象としています。統計検定®2級は、「大学基礎課程」レベルの統計学の基礎知識があることが証明できるでしょう。

内容としては、記述統計から始まり、確率統計、推測統計、仮説検定、そして線形モデルなどの統計学の基礎をカバーする幅広いトピックで構成されています。

豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース｜検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう

本講座は、現役データサイエンティスト兼セミナー講師が作成した、初学者向けの統計学入門講座です。統計学の基礎から、平均、分散、相関係数といった主要な統計指標、推測統計学、標準正規分布を利用した推定や検定の方法、問題演習を通じた計算の実践などを学べます。

受講後は、統計学の全体像を俯瞰できるようになり、データサイエンスの基本的なスキルを習得できます。また、この講座は多くの企業からも高く評価されており、多彩な内容で5時間以上のオンデマンドビデオが提供されています。

まとめ

データサイエンティストは、大量のデータから有益な情報を抽出し、ビジネスや研究の発展に寄与する専門家です。プログラミング、統計学、機械学習、データ可視化などの多岐にわたるスキルが求められます。これらのスキルを習得するための最適な方法の一つが、専門的な講座の受講です。

今回紹介した講座では、データサイエンスの基礎から応用までを体系的に学ぶことができるので、スキルアップを目指して受講してみることをおすすめします。