『新たな挑戦』英語で学ぶデータサイエンス２
データサイエンスを学びたい理由
機械学習や人工知能に関して全く馴染みがなかったのですが、最近出てきたChatGPT-4の影響もありデータサイエンスに興味を持ち始めました。
情報過多な世の中になっていると思いますよね。でもデータサイエンスの点ではこのデータ量の増加がデータサイエンスの発展につながると言われているそうです。世界のデータ量は2020年に約59兆ギガバイトに達し、2025年には175兆ギガバイトに増加すると予測されているそうです。
データサイエンスのオープンソースツールも急速に進化しています。例えばPythonは、高い可読性と簡潔な構文を持つ人気のプログラミング言語で、データサイエンス、機械学習、ウェブ開発など幅広く利用されています。
Pythonのデータサイエンスライブラリである「Pandas」は、2015年から2023年にかけて、コアの機能が大幅に強化されているそうです。2020年には「Pandas 1.0」がリリースされ、効率的なデータ操作や新しい機能が追加されました。さらに、データ可視化のための「Matplotlib」や「Seaborn」なども頻繁にアップデートされ、より高性能なグラフ作成が可能になっているそうです。プログラミングさえできれば、大量データと解析を無料で使えることになります。
仕事もあわよくばゲットというのもあると信じたいです。笑
データサイエンスを英語で学ぶ
データサイエンスを英語で学び始めています。英語で学ぶ利点は何か考えてみました。
1. 最新情報へのアクセス
データサイエンスの分野では、新しい研究や技術が日々発表されていますが、その多くは英語で発表されます。国際的な学術誌や技術ブログも英語が主流です。英語を理解することで、これらの最新情報にいち早くアクセスできる利点があると思っています。
まだ初心者の私にとっては、日本語でも英語でもとっても良い教材が揃っています。でも、英語で調べた時の方が、同じような問題に関しての記事などが多いのを感じます。今後、学べば学ぶほど、英語で学ぶ必要性があると感じています。
２. リソースの幅広い活用
データサイエンスに関連するツールやライブラリ、多くのプログラミング言語のドキュメントも、ほとんどが英語で書かれています。日本語に翻訳することもできるのですが、やはり、これらのリソースをフルに活用しするためには英語で学んだほうが早いですね。
３. キャリアの可能性を広げる
グローバルに展開している企業やスタートアップで、データサイエンティストとして働けるように頑張りたいと思っています。
早速英語でいろいろ調べてみて、多くのデータサイエンティストがおすすめしている教科書を読んでみました。
Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python
英語だと8000円しましたが、日本語版だとなぜが半額で購入することができますね….私は英語版を購入しました。
統計学の手法は効果的なデータサイエンスの基礎です。この本はデータサイエンスの視点から基礎的な統計手法を学ぶことができました。
私はRを使用して学んだのですが、更新版では、より人気のあるPythonコード例が追加されています。基礎的な統計解析を実際にR・Pythonのコードを走らせながら学ぶことができました。
この本のいいところは、実際にどのように時に、どの統計解析を適用していくのかわかりやすく書いてあるので、データサイエンスを適用してみたいというかた、初学者にとてもおすすめです。
基本的な数学などはすっかり忘れてしまったので、基本的な式を追うことも難しいです…でも、データが大量にある世の中でどのようにデータを活用しているのか少しだけわかった気がしました。
また、英語で統計を学んでいると、全くわからない英単語などがしばしば登場するので、新しい専門的な英語を学ぶのにも良いと感じています。
しかし、英語を読んでいて、英語がわからないのか、統計的にわからないのか、よくわからなくなる時があります。その時は日本語で調べながら、進めています。
この本で学べること:
データ分析の重要性:
サンプリングについて
回帰分析
分類
など、基本的な統計解析を学ぶことができます。基本的とはいえ、初学者の私にとっては、一章一章全てが新しく、学ぶのが大変でした。
統計が本当に難しいです。なかなか勉強が進まないのですが、Pythonという便利なものを使いこなせるように少しずつでも続けていきたいと思います。
何かオススメの教材などありましたら是非コメントしていただけると嬉しいです。
この記事が参加している募集
サポート本当にありがとうございます．頑張ります！！！