【受講体験記】#３ データラーニングスクール

こんにちは、みわと申します。

新卒１年目の駆け出しエンジニアの私がデータラーニングスクールを受講して学んだことや感じたことを書いていこうと思います。少しでもデータラーニングスクールについて知ってもらえれば嬉しいです。

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第３週　科学的思考、コンピュテーショショナルシンキング

先週のロジカルシンキングに引き続き分析する上で大切となる考え方の講義でした。前回と同様に前もった知識のない講座でどのような内容なのかわかっていませんでした。今週までは分析やコードを書くことは行わずにしっかりとした座学という感じで進んでいきました。

科学的思考

前回からの続きという感じで分析を行っていく上での考え方の講義で講義前にはロジカルシンキング（論理的思考）とは違う科学的思考について何が違うのかよくわかっていませんでした。

論理的思考や科学的思考ってデータサイエンティストの業務においてなんで必要なの？

という疑問がある中講義に取り込みました。正直データ分析のやり方を学んでいくことがデータサイエンティストになる上で一番重要なのではないのかと思っていました。

講義を受けて感じたのはデータを分析する上で事実や理論から仮説の立て方をたてるために論理的思考や科学的思考が大切ということです。

今回の講座では仮説の立て方、推論の行い方を詳しく解説してもらいました。仮説・理論や事実の違い見分け方のからより良い理論の考えかた、推論の行い方を演習を通して学んでいきました。さらに仮説の立て方を学んだ上でデータ分析によく用いられる実験方法などの紹介もあり業務でどのように活用されているのかが明確になり論理的思考や科学的思考がデータ分析を行う上で重要なことなんだと感じました。

コンピュテーショナルシンキング

コンピュテーショナルシンキングについては論理的思考、科学的思考に比べて文字から意味を推測できないぶん講座を受けるまでは全くどんなことか知りませんでした。

コンピュテーショナルシンキングってどういう意味なんだろう？

コンピュテーショナルシンキングとは計算論的思考と呼ばれコンピュータ科学者の思考のことを言います。と言われても私はパッときませんでした。しかし、全ての講義で説明だけでなく合間合間に演習問題や練習問題が用意されているのでそこでこういうものなのだなと理解ですることができました。

問題を抽象化して分析することで問題解決を行う手順というように私は解釈しました。

講義では抽象化して考える手法としてUMLが紹介されていました。自分の中でUMLはプログラムを書く上での設計,整理を行うために使うものだと考えていました。

データ分析においてはUMLがかけることによって設計,整理を行うだけのものでなく顧客とのコミュニケーションの場面でよく使われるそうです。このような実際の業務でどのように使われているのかなどを聞いたりできるのはとてもこのスクールの良い部分だと感じました。

第３週感想

先週に引き続き考え方の講義で自分の中にはあまりない考え方だったので理解するのに苦しんだ部分もありました。しかし演習問題などが用意されているため自分で学習する上でも戸惑うことなく進めることができました。

講義のボリュームについて

今週は講義が2つになり、来週からは3つずつの講義が行われます。1つの講義だと土日のどちらか1日あれば講義を受講して演習問題も解くことができていましたが2つ3つとなるとしっかりと平日の仕事終わりにも学習していくことが大切だと感じました。

私の取り組み方としては平日に3つの講義を受講し演習問題を休日に行っていくことで学習を進めています。ボリュームはどんどん増えて大変になっていきますがそれだけデータサイエンスという領域は広く知識が必要だということなんだと思います。

今週のグループ会議

今週のグループ会議も課題の質疑応答が中心に行われました。大人数でないため講師との距離も近く感じ質問などもしやすい環境で私の中では助かっています。

課題の解説だけでなく実際に業務でどんな使われ方がされているのかを過去にあった事例などをもとに話を聞けたりするので将来像などのイメージなども少しずつ見えてくる気がします。