データサイエンス学科とは
こんにちは。Arislo（アリスロ）です。
今回は、データサイエンス学科について書いていこうと思います。
この記事では、
・データサイエンス系の進学を目指している方
・データサイエンスに興味がある方
・これからデータサイエンスを学習する方
を対象に私が体験したことを述べていきます。
※以下の内容は、私の個人的な意見や経験に基づいています。参考程度にご覧ください。
データサイエンスってなに？
データサイエンスとは、たくさんのデータを使って問題を解決する学問のことです。
いろいろな知識や数学、統計、プログラミング、AI、機械学習などの方法を使って、役に立つ情報を見つけ出すこと、データの予測を主に行います。
どんなことをするの？
データ収集と整理
必要なデータをインターネットやデータベースから集めます。
集めたデータを整理し、使いやすくします。
データ分析
整理したデータを使って、問題を解決するための分析を行います。
グラフを作ったり、計算をしたりして、データの中から重要な情報を見つけ出します。
課題解決
分析したデータをもとに、ビジネスや研究の課題を解決するための方法を考えます。
また、どの商品が人気かを調べて、お店の売り上げを増やすための戦略を立てます。
どんなことを学ぶの？
1. 統計学と確率論
統計学と確率論を大学１年生の頃に学習します。
高校の数学でいう数学Ⅰのデータの分析や数学Bの確率分布と統計的な推測（高校であまり触れられなかったところ…）の分野をより深く学習していきます。
確率統計キャンパス・ゼミ
こちらの本は、確率と統計の基礎からわかりやすく説明しています。
高校でデータの分析と確率分布と統計的な推測をあまり学習していなかった方でも挫折せずに取り組めると思います。
［図解］大学4年間の統計学が10時間でざっと学べる
こちらの本は、図解を使ってコンパクトに説明しています。統計学についてざっと知りたい方にオススメです。
統計学についてもっと学習したい！
データサイエンス系に進みたい方にオススメなのが統計検定です。
PBT方式とCBT方式のどちらかで受験することができるので、好きな方式で受験することができます。
筆者も統計検定の学習を取り組んでいます。
合格できたら記事を書く予定です！
2. プログラミング
プログラミングではRとPythonを使います。
プログラミングを全くやったことがない方や、統計学をまだしっかり学習していない方はPythonから始めるのがオススメです。
また、Rはデータ解析や統計に特化しているので、幅広い分野でのプログラミングに興味がある方はPythonが適しています。
こちらの入門講座で基本的なPythonの使い方を学びました。
Google Colabを使用するので、Googleアカウントが必要です。
こちらは英語が苦手意識がある方にオススメです。コードに「ふりがな」を振っているので１つ１つ調べる手間をなくして学習することができます。かわいいイラストを使って説明しているので、モチベーションを崩さすに勧められます。
※R言語については別の記事で書く予定です。
3. 機械学習
機械学習は、コンピュータがデータを使って学び、経験から賢くなる方法です。
例えば、私たちがプログラミングを学ぶように、コンピュータもデータを使って新しいことを学びます。
最近では、将棋AIについて話題になりました。
まとめ
データサイエンスとは、たくさんのデータを使って問題を解決する方法のことです。いろいろな場所で使われています。
データサイエンスを学ぶことで、未来のことを予測したり、問題解決したりすることができます。
ここまで読んでくださりありがとうございます！
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