データ分析の勉強におすすめの3つの方法

データ分析の勉強を始める前に、まずはデータ分析の基礎を学ぶことが大切です。データ分析の基礎とは、以下のような内容です。

• ・データ分析のプロセスと目的
• ・データの種類と特徴
• ・データの収集と整理の方法
• ・データの分析と可視化の手法
• ・データの解釈と活用のポイント

データ分析の基礎を学ぶことで、データ分析の全体像を把握し、自分の目的に合ったデータ分析の方法を選ぶことができます。

データ分析を行うには、以下のような分野の勉強が必要です。

数理統計学の知識

数理統計学とは、データを数学的に扱う学問です。数理統計学の知識は、データ分析の基礎となります。数理統計学の知識を持つことで、データの特徴や傾向を把握したり、データに対する仮説を検証したり、データから予測や推論を行ったりすることができます。

データベースの知識と操作スキル

データベースとは、データを整理して保存する仕組みです。データベースの知識と操作スキルは、データ分析の前提となります。データベースの知識と操作スキルを持つことで、データを効率的に管理したり、必要なデータを抽出したり、データの品質を保証したりすることができます。

プログラミング言語

プログラミング言語とは、コンピュータに命令を与えるための言語です。プログラミング言語は、データ分析のツールとなります。プログラミング言語を使うことで、データを自動的に処理したり、データを分析するためのアルゴリズムやモデルを作成したり、データを可視化したりすることができます。

データ分析に用いるプログラミング言語は、PythonやRなどが主流です。しかし、プログラミング言語の選択は、自分の目的や興味や環境などによって異なります。PythonやRのどちらか一方を選ぶこともできますし、両方を使い分けることもできます。データ分析に用いるプログラミング言語の選択は、自分に合ったものを選んだり、複数のものを比較したりすることがおすすめです。

ビジネススキル

ビジネススキルとは、ビジネスの現場で必要とされるスキルのことです。ビジネススキルは、データ分析の成果を活かすために必要です。ビジネススキルを持つことで、データ分析の目的や背景を理解したり、データ分析の結果を分かりやすく伝えたり、データ分析の価値を高めたりすることができます。

データ分析を勉強するには、以下のような方法があります。

方法1：本や書籍で勉強する

本や書籍で勉強するメリットは、以下のようなものがあります。

• ・自分のペースで学べる：本や書籍は、いつでもどこでも読むことができるので、自分のペースで学ぶことができます。また、本や書籍は、自分の興味や目的に応じて、読む順番や読む範囲を自由に選ぶことができます。

• ・体系的に学べる：本や書籍は、データ分析の知識や技術を、論理的に構成された章立てや項目で説明してくれます。また、本や書籍は、データ分析の理論や原理を詳しく解説してくれます。

本や書籍で勉強するデメリットは、以下のようなものがあります。

• ・最新の情報が得られない：本や書籍は、出版された時点の情報を反映しています。しかし、データ分析の分野は日々進化しており、本や書籍に書かれている情報が古くなることがあります。また、本や書籍には、データ分析の分野の最先端の情報や研究が掲載されていないことがありますので、出版日などを確認するようにしましょう。

• ・実践的に学べない：本や書籍は、データ分析の知識や技術を、文章や図表で説明してくれています。しかし、本や書籍だけでは、実際にデータを分析することはできません。

本や書籍で勉強する場合は、最新の本・書籍を選んだり、実際にデータを分析することを併せて行ったりすることがおすすめです。

方法2：学習サイトで勉強する

学習サイトとは、インターネット上に公開されている、データ分析に関する学習コンテンツを提供するサイトのことです。代表的なものとして、データサイエンス・スクールやUdemyなどが挙げられます。学習サイトで勉強するメリットは、以下のようなものがあります。

• ・最新の情報を得やすい：学習サイトは、本や書籍とは違い、最新の情報や研究の内容をすぐに反映して、学習コンテンツを更新することができます。そのため、新しい知識や情報を参考にしながら学ぶことができます。更新頻度は学習サイトごと異なるので、学習サイトを選択するポイントとして、更新頻度を考慮することも1つの方法です。

• ・実践的に学べる：学習サイトは、データ分析の知識や技術を、実際にデータを分析することで学ぶことができるように、学習コンテンツを設計されていることがあります。また、学習サイトは、データ分析の実例や事例も紹介していることがあるので、より実践的にデータ分析を学ぶことができます。

学習サイトで勉強するデメリットは、以下のようなものがあります。

• ・不明点を解決しづらい：学習サイトは、データ分析の知識や技術を、実践的に学ぶことを重視して、学習コンテンツを作成されています。しかし、学習サイトでは基本、提供された動画やテキストなどのコンテンツを使って一人で学習する形になることが多いです。そのため、コンテンツだけでは理解できない内容があった場合、他の方法で解決する必要があります。なお、一部の学習サイトでは質問の対応を行なっているところもありますので、学習サイトを選択する際に確認しましょう。

方法3：スクールや講座で勉強する

スクールや講座とは、プログラミングやデータ分析に関する知識や技術を教えるための教育機関のことです。代表的なものとして、データミックスやキカガクなどが挙げられます。スクールや講座で勉強するメリットは、以下のようなものがあります。

• ・専門的な指導が受けられる：スクールや講座では、データ分析の分野の専門家や経験者が、データ分析の知識や技術を教えてくれます。また、データ分析の分野の最新の情報や研究を紹介してくれたり、より実践的に学ぶことができます。

• ・フィードバックやサポートが受けられる：スクールや講座では、データ分析の分野の専門家や経験者が、自分のデータ分析の成果や課題に対して、アドバイスや指摘をしてくれます。また、講師や仲間と、データ分析に関する質問や相談をすることができます。

スクールや講座で勉強するデメリットは、以下のようなものがあります。

• ・費用がかかる：スクールや講座は、データ分析の分野の専門家や経験者から、知識や技術を直接教えてもらえるため、他の学習方法と比べて費用が高額になってしまいます。なお、受講料の最大70％が支給される専門実践教育訓練の指定講座として認定されているスクールもありますので、チェックしてみてください。

　参考：厚生労働省『教育訓練給付制度』

以上、データ分析の勉強におすすめの方法を3つ紹介しました。データ分析は、様々な分野で活用できる有用なスキルです。データ分析の勉強には、時間や努力が必要ですが、上記の方法を参考にして、楽しく効果的に学んでいきましょう。

さまざまなデータ分析の手法の中でも特にデータサイエンスは、ビッグデータなどの大規模なデータをPythonなどのプログラミング言語を使って分析する機会が多く、注目度の高い職種です。

データミックスでは、初学者や文系出身の方でもデータサイエンティストに必要な知識やスキルを体系的に学習できるデータサイエンティスト育成講座を提供しています。

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