データサイエンスの勉強を始めよう❣

今日は、データサイエンスを勉強したい人向けの数式ナシの1000字記事です.
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2017年滋賀大学に日本初のデータサイエンス学部が新設され、我が国でも本格的に始まったデータサイエンス教育。データサイエンス、データサイエンスって流行りみたいに取り上げられるようになったものの「データサイエンスって結局何？」とつかみどころがない印象を持つ方も多いんじゃないかと💦

私は次の定義がシンプルでしっくりくると思います。

典型的なビッグデータと限らず、あらゆる種類のデータを処理・分析して、そこから有用な情報(価値)を引き出すための学問分野がデータサイエンスである。

データサイエンス体系 データサイエンス入門(編/竹村彰通・姫野哲人・高田聖治)学術図書出版社☞第一人者が執筆に関わり、多くの大学の入門講義の教科書として使われる。

一方、よく似ているのが統計学。

統計学とは、広く、与えられたデータを整理し、有用な情報を取り出す方法論のことをいう。

基礎統計学Ⅰ 統計学入門（東京大学教養学部統計学教室編）東京大学出版会
☞統計学（大学初年度程度）を勉強する人に知られた教科書。

ザックリ言うと、データサイエンスはコンピュータや数学を用いてデータから価値を引き出す学問で、これを学ぶためには
◆情報学（データ処理のためにコンピュータを用いる）
◆統計学（データを分析して有用な情報を取り出す）
の基礎素養（＋土台となる高校数学程度の知識）が必要ということになります。

昔ながらの「読み・書き・そろばん」のそろばんがコンピュータへ、そして現代はデータサイエンスに変わると言われるようになりました。じゃあどうやって勉強すりゃいいの？という人は、高校までの基礎知識をベースにデータサイエンスの基本的な考え方や手法を身に付けるためのこのテキストが、まずはおススメ。

データサイエンスの基礎、全体像を掴むために最適。
進んだ学習のためのテキストや参考書の詳しい紹介あり。

ところで必要な素養である統計学については、分かった気になる易しい解説書が溢れてますが、定理や公式を本当に分かって使えるようになるには簡単な問題演習が効果的でしょう。しかし、大学レベルの演習書は問題が無駄に難しかったり…で、良い本は中々ないです💦

そこで社会人にもお勧めなのがこれ。

難易度を抑えた問題演習、一通り基礎が身に付く良書。ロングセラーに理由アリ❣
高校数学（集合、確率、数列、指数対数、微積分）の基礎をザッと復習してから取り組むと◎

これからますます重要になるデータサイエンス、勉強を始めませんか💖

ではまた～👋